FAQ : People Analytics

Storyteller est un moteur d'analyse automatisé qui :

Recherche des millions de combinaisons de données.
Établit des connexions entre les combinaisons de données.
Fait ressortir les résultats les plus significatifs sous forme d’enseignements prioritaires.

L’analyse augmentée est une approche qui utilise des techniques statistiques et des analyses avancées pour automatiser des résultats dans les données qui ne sont pas facilement accessibles en effectuant un travail d’analyse manuel. Storyteller met en pratique les principes de l'analyse augmentée.

Les enseignements prioritaires indiquent la performance actuelle d'un indicateur par rapport à un point historique historique, ou la performance d'un indicateur dans un domaine de l'organisation par rapport à un autre domaine de l'organisation ou de la société. Chaque enseignement prioritaire utilise un indicateur People Analytics qui est calculé par le moteur Storyteller.

Storyteller :

Regroupe les données entrantes dans différentes vues en regroupant les indicateurs pour chaque dimension et selon différentes combinaisons de dimensions.
Filtre les vues qui ne contiennent pas de données ou qui sont statistiquement insignifiantes.
Établit des connexions entre les vues pour créer un réseau qui définit les relations entre les vues. Ce réseau de relations fournit un contexte lors de l’évaluation d’une vue par rapport à une autre. Exemple : la vue de
Location = Chicago
a les liens suivants :
Le parent de
Location = Chicago; Cost Center = Sales
.
L’enfant de toute l’organisation.
Parent de
Location = New York
.
Par proxy pour
Cost Center = Sales
parce que l’ensemble du service des ventes se trouve à Chicago et que 90 % de la main-d’œuvre de Chicago sont des vendeurs.
Analyse les vues dans le réseau de relations pour déterminer leur signification.
Renvoie les vues les plus significatives sous forme d’enseignements prioritaires.

Storyteller analyse et évalue la signification statistique de chaque vue des données. Elle regroupe les vues en fonction de plusieurs facteurs, notamment :

Commonité des données sous-jacentes.
Lien hiérarchique.
similitude du problème.

Il classe ensuite chaque vue en fonction de l’impact le plus élevé sur la question stratégique connexe et affiche les vues les plus significatives comme enseignements prioritaires.

People Analytics utilise les données du champ cible Organisation affectée pour déterminer l'organisation à laquelle le travailleur est actuellement affecté afin de saisir automatiquement la hiérarchie la plus récente. Il ignore les enseignements prioritaires qui résultent de la réaffectation des travailleurs à différentes organisations, ne présentant que des enseignements prioritaires significatifs dans l’application.

Chaque enseignement prioritaire est le résultat de ce qui suit :

Analyse des tendances : Storyteller compare la performance actuelle du mois en cours dans une dimension ou une combinaison de dimensions à la performance historique.
Analyse des écarts : Storyteller compare la performance des indicateurs du mois en cours pour une dimension ou une combinaison de dimensions à un autre domaine de l’organisation ou de la société. Exemple : si la dimension est une organisation de supervision, la performance est comparée à celle de la société ou au niveau 1.

Pour normaliser la performance des indicateurs de n’importe quelle organisation ou région et les rendre comparables, Storyteller pondère les performances en fonction de la population sous-jacente d’employés. Cela permet de réduire l’effet démesuré des changements de pourcentage importants au sein d’une population restreinte.

Tous les enseignements prioritaires sont recalculés chaque fois que Storyteller est exécuté. Après chaque mise à jour de l’instantané, un nouvel ensemble d’enseignements prioritaires est affiché dans le tableau de bord en fonction des données actuelles. Dans tous ces cas, ce qui déclenche l’affichage des enseignements prioritaires est un classement statistique de la surexécution ou de la sous-exécution détectée. Dans certains cas, les modifications apportées à la configuration ou aux algorithmes sous-jacents peuvent également affecter les enseignements prioritaires qui sont affichés.

L’algorithme de notation tient compte des facteurs suivants :

Signification statistique de chaque enseignement prioritaire. Le changement détecté de la tendance ou de l’écart par rapport à la moyenne de la population est-il suffisamment important?
Valeur d’un enseignement prioritaire. Quel est l’impact calculé sur la question stratégique?
Lien à l’autre enseignement prioritaire. Cet enseignement prioritaire est-il le moteur d’un autre enseignement prioritaire, l’effet d’un autre enseignement prioritaire ou fait-il partie d’autres enseignements prioritaires similaires?

Workday organise la liste des dimensions pour l’analyse en fonction de la question stratégique pour s’assurer que Storyteller fournit les tranches analytiques les plus pertinentes. Dans ces dimensions, Storyteller affiche jusqu’à cinq principaux facteurs qui augmentent ou diminuent considérablement la performance de l’indicateur dans un enseignement prioritaire.

La cardinalité définit la taille de la population dans la dimension, ce qui a une incidence directe sur les enseignements prioritaires qui sont produits ainsi que sur la qualité et l'actionnabilité des enseignements prioritaires. Les populations plus restreintes ne fournissent pas d’enseignements intéressants et significatifs, ce qui peut entraîner des itérations inutiles du processus de mappage. Une cardinalité élevée peut entraîner un long temps de calcul des enseignements prioritaires.

Vous pouvez cliquer sur l’icône d’information à côté de chaque question stratégique ou indicateur pour afficher plus d’information, notamment :

Pourquoi une question stratégique est importante.
L’indicateur qui détermine la question stratégique.
Le calcul pour un indicateur.

Oui. Un pourcentage est un nombre ou un ratio exprimé sous forme de fraction de 100, tandis qu'un point de pourcentage correspond à une différence numérique entre

les pourcentages

. Par exemple, une augmentation de 40 à 50 % est une

augmentation de 10 points de pourcentage

et une

augmentation de 25 %

, car la valeur réelle exprimée par le pourcentage augmente d'un trimestre (10 est 25 % de 40).