Après des semaines d'évaluation des compétences des employés dans différents services, Sarah, directrice des ressources humaines d'une entreprise technologique en plein essor, a dû compiler des informations pour la réunion trimestrielle du conseil d'administration.
Mais avec des réponses d'évaluation dispersées sur diverses plateformes - certaines dans leur système de gestion de l'apprentissage, d'autres dans des outils d'enquête et d'autres encore dans des feuilles de calcul - elle ne pouvait pas fournir des taux d'achèvement précis, et encore moins des informations significatives sur les lacunes en matière de compétences.
Lorsque le DSI est passé à son bureau pour discuter de la conformité en matière de sécurité des données, Sarah a réalisé que leur système d'évaluation fragmenté n'était pas seulement inefficace - il mettait en danger les données sensibles des employés.
Ce scénario se déroule dans des organisations du monde entier, où le défi n'est pas seulement de collecter des données d'évaluation, mais aussi de les gérer de manière efficace et sécurisée. Avec 90 % des données mondiales créées au cours des deux dernières années seulement, l'abondance des données dont disposent les organisations modernes peut conduire à une surcharge d'informations. Une gestion et une sécurité efficaces des données sont donc essentielles pour que les données d'évaluation soient utilisées de manière significative et rentable.
Nous expliquons ici comment le stockage centralisé des données d'évaluation offre une solution aux systèmes de gestion fragmentés, en améliorant l'intégrité, l'accessibilité, la sécurité et l'efficacité de l'utilisation des ressources pour les organisations qui effectuent des évaluations régulières.
Les avantages du stockage centralisé des données
Au fur et à mesure que les organisations développent leurs programmes d'évaluation - des évaluations des employés aux enquêtes de satisfaction des clients et aux évaluations des compétences - les avantages d'une approche unifiée et centralisée deviennent de plus en plus évidents. En premier lieu, la centralisation permet de relever les défis uniques de la gestion des données d'évaluation tout en facilitant un flux de travail plus sûr et plus productif.
Éviter la fragmentation des données
Les organisations rencontrent souvent des difficultés importantes lorsqu'elles utilisent plusieurs plateformes pour le stockage des données d'évaluation. Ces systèmes fragmentés entraînent souvent une duplication des données de réponse, ce qui conduit à des incohérences dans les rapports et à une augmentation des coûts de stockage.
Par exemple, lorsque différents services utilisent des outils distincts pour l'évaluation des compétences et les enquêtes auprès des clients, il est pratiquement impossible de comparer les résultats ou de suivre les progrès au fil du temps.
En outre, la diversité des formats de données et des méthodes de catégorisation entre les différentes plateformes rend la comparaison et l'analyse des données complexes.
Cette fragmentation a également un impact sur la productivité, car les employés passent un temps considérable à rechercher et à réconcilier les données sur différentes plateformes. La nécessité de transférer manuellement les données entre les systèmes fait perdre du temps et augmente le risque d'erreurs et d'incohérences.
Le plus important est peut-être que la gestion des données sur plusieurs plateformes complique l'adhésion aux réglementations sur la protection des données telles que GDPR ou HIPAA, ce qui expose les organisations à un risque de non-conformité.
Avantages de la centralisation
La centralisation des données permet de résoudre ces problèmes spécifiques à l'évaluation tout en offrant des avantages supplémentaires.
La centralisation facilite une meilleure gouvernance des données et une meilleure gestion du cycle de vie en fournissant une vue d'ensemble de toutes les données disponibles. Elle établit une source unique de vérité, réduisant les divergences et améliorant la qualité globale des données.
La sécurité est un autre avantage important de la centralisation. Les systèmes centralisés, tels que ceux proposés par les fournisseurs de SIP en nuage, ou les technologies telles que les plateformes de stockage en nuage et les solutions de cryptage des données, permettent la mise en œuvre de mesures de sécurité uniformes pour tous les ensembles de données, réduisant ainsi efficacement les vulnérabilités.
En outre, un système centralisé favorise une meilleure collaboration en facilitant le partage des données d'évaluation entre les différents services. Par exemple, les équipes RH peuvent facilement partager les données d'évaluation des compétences pertinentes avec les équipes d'apprentissage et de développement afin d'informer les programmes de formation. En outre, l'intégration de programmes de mentorat dans ce cadre centralisé peut encore améliorer la collaboration en fournissant un retour d'information et des conseils, ce qui favorise le développement des individus et des équipes.
Les plateformes modernes d'évaluation tout-en-un telles que Pointerpro offrent diverses façons d'utiliser et de partager les informations issues des données centralisées :
Pour éviter la fragmentation des données, il est essentiel de minimiser l'exportation et l'importation des données d'évaluation dans différents outils. Si l'outil que vous utilisez pour collecter les données d'évaluation est également celui que vous utilisez pour traiter les données en vue d'obtenir des informations partagées et exploitables, vous avez une longueur d'avance sur la plupart des acteurs dans le domaine de l'évaluation.
Mais comment s'assurer que les données collectées se traduisent réellement en informations utiles ?
Transformer des réponses brutes d'évaluation en informations exploitables nécessite une approche structurée adaptée aux données d'évaluation.
En se concentrant sur la qualité de l'évaluation, la standardisation et les techniques d'analyse efficaces, les organisations peuvent libérer tout le potentiel de leurs programmes d'évaluation.
Qualité des données
Des données d'évaluation de haute qualité constituent la base essentielle d'informations significatives. Les organisations doivent donner la priorité :
- Pertinence: Ne collectez que les données qui correspondent aux buts et objectifs de l'organisation.
- Précision: mettez en œuvre des processus rigoureux de validation des données afin de garantir la précision de la collecte des données. Veillez également à attribuer la bonne pondération aux différentes données de réponse en utilisant un système de notation personnalisé.
- Actualité: Mettez régulièrement à jour les données afin de maintenir leur pertinence et leur valeur. En d'autres termes, faites en sorte que vos évaluations fassent partie d'un processus récurrent.
- Complétude: Recueillir tous les points de données nécessaires pour obtenir une vue d'ensemble.
- Cohérence: Maintenir des pratiques uniformes de collecte de données dans tous les processus d'évaluation.
La normalisation
La standardisation des données d'évaluation garantit la comparabilité entre les différents types d'évaluation et les différentes périodes :
- Révision régulière: Réviser et mettre à jour les pratiques de standardisation pour les adapter à l'évolution des besoins de l'organisation.
- Des catégories cohérentes: Mettez en œuvre des cadres de compétences ou des critères d'évaluation uniformes pour toutes les évaluations pertinentes.
- Échelles standardisées: Utilisez des échelles de notation cohérentes pour toutes les évaluations.
- Des formats de réponse uniformes: Veillez à ce que toutes les évaluations collectent et stockent les réponses dans des formats uniformes afin de faciliter l'analyse comparative.
Analyse des données
Une analyse efficace transforme les réponses à l'évaluation en informations exploitables :
- Identification de modèles: Plongez dans les analyses de votre outil d'évaluation pour découvrir des tendances dans les réponses à l'évaluation, telles que les lacunes de compétences communes à tous les départements ou les thèmes récurrents des commentaires des clients.
- Segmentation des réponses: Les données d'évaluation sont divisées en sous-groupes significatifs afin de révéler des informations spécifiques, comme la comparaison des résultats d'évaluation entre différents départements ou niveaux d'expérience.
- Techniques de visualisation: Utilisez des fonctions de visualisation des données (graphiques et widgets) pour rendre les résultats d'évaluation complexes plus accessibles et compréhensibles pour les différentes parties prenantes.
- Analyse prédictive: Utilisez les données d'évaluation historiques pour prévoir les tendances futures, par exemple en projetant les besoins de développement des compétences ou les trajectoires de satisfaction des clients.
- Analyse contextuelle: Prendre en compte les facteurs externes susceptibles d'influencer les résultats de l'évaluation afin d'obtenir une compréhension plus complète des données.
Les menaces de cybersécurité sont probablement la principale crainte de tous ceux qui collectent beaucoup de données dans le domaine professionnel.
Les cybercriminels peuvent utiliser les données d'évaluation pour des activités néfastes telles que l'usurpation d'identité ou la corruption. Il est donc essentiel pour les organisations qui cherchent à maximiser leurs données d'évaluation de comprendre ces menaces et la manière dont la centralisation des données permet de les sécuriser. Pour savoir si les informations d'identification de votre entreprise ont déjà été compromises lors de brèches antérieures, vous pouvez lancer une analyse gratuite du Dark Web afin d'identifier les informations exposées.
Les menaces les plus courantes sont les suivantes :
- Les tentatives d'accès non autorisé par des personnes non habilitées constituent une menace constante.
- L'erreur humaine, telle que la suppression accidentelle ou le partage d'informations sensibles par des utilisateurs autorisés, reste un facteur de risque important.
- Les logiciels malveillants, y compris les logiciels malveillants et les ransomwares, peuvent compromettre l'intégrité et l'accessibilité des données.
- Il ne faut pas négliger les menaces émanant d'employés ou de sous-traitants qui utilisent des données à des fins personnelles ou qui causent des dommages intentionnels.
Pour faire face à ces menaces, une organisation doit s'assurer que le fournisseur de services (logiciel en tant que tel) qui gère la solution d'évaluation respecte les normes les plus strictes en matière de sécurité de l'information. Une façon de s'en assurer est de vérifier si l'entreprise est certifiée ISO 27001. Cette certification prouve que le fournisseur adhère aux meilleures pratiques mondialement reconnues en matière de sécurisation des données, de gestion des risques et de conformité. L'utilisation de solutions de sécurité natives de l'informatique en nuage permet également de minimiser les brèches, de protéger les charges de travail et de se prémunir contre les cyberattaques en cours d'exécution.
Comment créer des rapports d'enquête automatisés avec Pointerpro
Voici une brève introduction au fonctionnement de Pointerpro, présentée par l'un de nos experts produits, Chris.
"Nous utilisons Pointerpro pour tous les types d'enquêtes et d'évaluations au sein de notre entreprise internationale, et les employés apprécient sa facilité d'utilisation et la souplesse de ses rapports."
Directeur chez Alere
"Je donne 5 étoiles au nouveau générateur de rapports pour sa facilité d'utilisation. N'importe qui, sans expérience en codage, peut commencer à créer des rapports personnalisés automatisés rapidement."
CFO & COO chez Egg Science
"Vous avez fait un excellent travail pour rendre cet outil aussi facile à utiliser que possible, tout en conservant des fonctionnalités robustes.
Directeur de comptes chez Reed Talent Solutions
"C'est un grand avantage d'avoir des formules et la possibilité d'une analyse vraiment approfondie. Il existe des centaines de formules, mais le client ne voit que le rapport facile à lire. Si vous cherchez quelque chose de ce genre, il est vraiment agréable de travailler avec Pointerpro.
Country Manager Pays-Bas chez Better Minds at Work
Il est fortement recommandé de mettre en œuvre des mesures de cybersécurité proactives en tant qu'organisation et d'améliorer la protection des données en général. La plupart des contrôles de sécurité recommandés sont plus faciles à mettre en œuvre et à améliorer, une fois de plus, en maximisant la centralisation des données....
Par exemple, les contrôles d'accès deviennent plus robustes et plus faciles à gérer dans un système centralisé. Les organisations peuvent mettre en œuvre des politiques d'accès strictes et basées sur les rôles pour tous les ensembles de données simultanément, ce qui réduit les risques d'accès non autorisé et protège contre les codes malveillants, connus sous le nom de charge utile dans le domaine de la cybersécurité. La centralisation permet également aux organisations d'appliquer de manière cohérente des protocoles de cryptage à toutes les données, tant au repos qu'en transit, comblant ainsi les lacunes de sécurité potentielles des systèmes décentralisés dont les normes de cryptage varient.
En outre, la mise en œuvre d'un logiciel de sauvegarde Microsoft 365 ou de solutions similaires garantit que les données stockées dans les environnements en nuage sont protégées contre la suppression accidentelle, la corruption ou les attaques de ransomware. Les audits de sécurité deviennent plus complets et plus efficaces dans un environnement centralisé, ce qui permet d'identifier les vulnérabilités et d'y remédier beaucoup plus rapidement.
La centralisation améliore également la formation du personnel aux meilleures pratiques en matière de sécurité des données. Les organisations peuvent mettre en œuvre des politiques de sécurité cohérentes dans tous les départements, réduisant ainsi le risque d'erreur humaine dans le traitement des données.
Une gestion efficace des données d'évaluation va au-delà des solutions techniques et des mesures de sécurité. Elle nécessite une approche collaborative qui normalise les pratiques organisationnelles. La gestion centralisée des données facilite cette approche unifiée, conduisant à des politiques cohérentes et à des efforts de coopération.
Une politique d'évaluation unifiée
Une politique d'évaluation complète et unifiée constitue la base d'une gestion efficace des données entre les équipes. Cette politique doit établir des lignes directrices claires pour :
- Conception et mise en œuvre de l'évaluation
- Procédures de collecte et de stockage des réponses
- Permissions d'accès et d'utilisation des données
- Normes et formats de rapport
- Exigences de conformité
En définissant clairement les rôles et les responsabilités de tous les membres de l'équipe impliqués dans le processus d'évaluation, la politique crée une responsabilité et réduit la confusion. Par exemple, les RH peuvent être propriétaires des données d'évaluation des employés, tandis que les équipes de formation et de développement disposent d'autorisations d'accès spécifiques pour les résultats d'évaluation des compétences.
La centralisation soutient une politique unifiée en fournissant un point de référence unique pour toutes les activités d'évaluation.
Les organisations peuvent ainsi aligner plus facilement leurs politiques sur les réglementations en vigueur en matière de protection des données, car les changements peuvent être mis en œuvre et contrôlés à partir d'un emplacement central. Les révisions et mises à jour régulières de cette politique deviennent plus faciles à gérer dans un système centralisé, ce qui permet aux organisations de répondre rapidement à l'évolution des besoins en matière de gestion des données.
Collaboration organisationnelle
La collaboration est essentielle pour tirer le maximum de valeur des données d'évaluation, et la centralisation renforce considérablement cette collaboration. Par exemple :
- Les équipes interfonctionnelles peuvent facilement accéder aux données d'évaluation pertinentes grâce à des autorisations basées sur les rôles.
- Les départements peuvent partager des informations provenant d'évaluations connexes sans compromettre la sécurité des données.
- La formation aux meilleures pratiques d'évaluation devient plus standardisée et plus efficace
- Les équipes peuvent collaborer à la conception et à l'amélioration de l'évaluation en utilisant des informations partagées.
En outre, les canaux de communication ouverts deviennent plus efficaces dans un environnement de données centralisées. Les membres de l'équipe peuvent plus facilement partager leurs expériences et leurs suggestions pour améliorer les pratiques en matière de données lorsqu'ils travaillent à partir d'une plateforme de données commune.
Enfin, la centralisation simplifie l'amélioration continue des processus de gestion des données, en permettant aux équipes de recueillir et de mettre en œuvre les commentaires des utilisateurs de manière transparente.
L'optimisation des données d'évaluation nécessite une approche équilibrée mettant l'accent sur la production d'informations et la sécurité des données. Les principaux points à retenir sont les suivants :
- Centraliser le stockage des données: Consolidez toutes les données sur une plateforme unique et sécurisée afin d'améliorer la gestion et l'analyse.
- Donner la priorité à la qualité des données: Mettez en place des normes rigoureuses pour la collecte et la maintenance des données.
- Générer des informations exploitables: Utilisez des techniques d'analyse avancées pour découvrir des informations précieuses à partir de vos données.
- Mettre en œuvre des mesures de sécurité solides: Développez et maintenez des protocoles de sécurité complets pour protéger vos données.
- Promouvoir la gestion collaborative des données: Créez une politique unifiée en matière de données et encouragez la collaboration entre les équipes pour le traitement des données.
En mettant en œuvre ces bonnes pratiques, les organisations peuvent exploiter tout le potentiel de leurs données d'évaluation tout en garantissant leur sécurité et leur intégrité. Qu'il s'agisse d'améliorer les résultats scolaires, de renforcer la formation en entreprise ou d'optimiser les évaluations dans le domaine de la santé, une gestion efficace des données est essentielle à la réussite de l'organisation.
Vous voulez en savoir plus ?
Abonnez-vous à notre lettre d'information et recevez des articles triés sur le volet directement dans votre boîte de réception.
A propos de l'auteur :
Irina Maltseva
Irina Maltseva est Growth Lead chez Aura, fondatrice d'ONSAAS et conseillère en référencement. Au cours des huit dernières années, elle a aidé des entreprises SaaS à accroître leur chiffre d'affaires grâce au marketing entrant.