cout de l'emploi big data

Coût de l’emploi : comment le calculer facilement grâce au Big Data

Le Big Data joue un rôle significatif dans le domaine des ressources humaines, un secteur dans lequel les données agrégées à partir de millions de points de données à travers l’industrie peuvent être interprétées pour créer des conditions de travail plus proches de ce que les employés recherchent. De nombreux rapports Big Data analysent les métriques que les entreprises doivent changer pour rester compétitives. Outre les conditions de travail, le Big Data est très utile pour définir le coût de l’emploi avec précision.

L’estimation du coût de l’emploi repose sur le suivi des dépenses liées à un poste, et la comparaison avec les revenus générés afin de mesurer la rentabilité de ce poste. Il s’agit d’une tâche typique de la comptabilité pour les rôles types de consulting, de ventes et de marketing, des domaines dans lesquels les dépenses et les revenus peuvent être calculés avec précision. Ce n’est en revanche pas le cas pour les départements comme les ressources humaines, la finance ou la R&D.

Le Big Data pour calculer plus facilement le coût de l’emploi

cout-emploi

Déterminer les dépenses et les revenus est une tâche complexe, et c’est la raison pour laquelle le coût de l’emploi de ces postes n’est généralement pas calculé de cette façon. À la place, la plupart des entreprises utilisent cette méthode de manière holistique en prenant en compte le total des revenus et l’intégralité des ressources humaines. Cependant, une telle mesure ne permet pas de mettre en lumière le coût trop élevé d’un poste spécifique au sein d’un département particulier de l’entreprise. Les modèles proposés à l’heure actuelle ne permettent pas non plus de définir si le fait d’avoir un gestionnaire de compte pour chaque client permet d’augmenter la satisfaction au point d’augmenter les revenus.

En revanche, à l’aide du Big Data, il est désormais possible de prendre en considération des millions de points de données au sein de l’entreprise et de l’industrie pour identifier les coûts associés à un poste pour ensuite mesurer les dépenses et les revenus liés à ce poste. Chaque entreprise est unique et a une composition différente de managers de produits, de marketers, de gestionnaires de ressources humaines et de développeurs informatiques. Toutefois, en agrégeant des millions de points de données en provenance de différentes entreprises et en les comparant aux revenus, il est possible d’extraire des informations pertinentes sur la rentabilité de postes spécifiques au sein d’une entreprise. Utiliser le Big Data permet de répondre à des questions spécifiques, par exemple si le fait d’avoir un comptable est plus rentable que d’utiliser une alternative logicielle. Il est également possible de comparer le nombre d’employés à un poste spécifique et les revenus générés pour déterminer le nombre de personnes à employer à ce poste pour le rendre profitable pour l’entreprise.

Des entreprises plus productives et plus rentables grâce à cette méthode data-driven

rentabilite

L’impact sur le fonctionnement de diverses industries peut être gigantesque. Par exemple, dans le secteur de la construction, les outils de calcul de coût de l’emploi data-driven permettent de mesurer la rentabilité de postes variés, mais aussi d’identifier quels rôles peuvent être externalisés pour réaliser des économies sans impacter les revenus. Selon une étude publiée par Harvard Business Review, les entreprises utilisant les données pour mesurer les coûts de l’emploi sont 5% plus productives et 6% plus rentables.

Le défi aujourd’hui est lié au manque de données crédibles en provenance de multiples industries pouvant être utilisées pour des telles analyses Big Data. La donne pourrait changer si les outils de comptabilité utilisés à l’heure par des millions d’entreprises dans le monde permettaient aux utilisateurs d’agréger des données anonymes en provenance de différentes entreprises pour en extraire des informations pertinentes sur le coût de l’emploi. Il s’agit là d’une opportunité à saisir.