Un peu de contexte dans le big data


Le mercredi 13 juin 2018 | Publi-reportage - Test de recrutement
Un peu de contexte dans le big data

Les bonnes données vs les mégadonnées

En tant que professionnels RH, un sujet nous obsède depuis quelques années. C’est le sujet de nombreuses conférences, d’articles et d’interviews. Nous en parlons plus que nous ne voulons l’admettre. Oui, il s’agit du big data.

En tant qu’entreprise de solutions d’assessment, nous avons passé les 40 dernières années à aider les clients à prendre des décisions basées sur les données. Nous demandons régulièrement aux entreprises pourquoi le big data les intéresse, et en quoi elles pensent que cela va pouvoir les aider. Elles cherchent des connections-clés entre les données afin de prédire des performances plus efficaces. Elles partent du principe qu’avec plus d’informations, elles prendront de meilleures décisions sur les talents.

Le problème, c’est que la prédiction n’est pas toujours utile. Prenez l’étude de Facebook sur les likes qui a montré que les meilleurs indicateurs d’intelligence sont les orages et les curly fries. Malgré un énorme échantillon, cette information n’a servi à personne. En revanche, cette étude aide à nous rappeler que la quantité de données que vous rassemblez est importante, mais pas autant que la question à laquelle vous essayez de répondre ou la pertinence des données.

Alors posons-nous d’autres questions :

  • Pourquoi les leaders qui réussissent d’habitude échouent-ils parfois à un nouveau poste ?
  • Qu’est-ce qui fait que les meilleurs performeurs peuvent de manière inattendue totalement rater le coche ?
  • Comment les entreprises peuvent-elles prédire quels collaborateurs réussiront dans un contexte précis ?

La réponse : réussir à prédire une performance implique que les bonnes données soient rassemblées à la fois sur le profil comportemental de l’individu (y compris ses compétences, expériences et savoir-faire) et sur le contexte dans lequel il évoluera. Il peut s’agir du contexte général de l’entreprise, ou de quelque chose de plus spécifique au marché ou au poste en lui-même.

Prenez les leaders. Nous savons que très peu d’entre eux sont bons partout, mais nos données prouvent que nous pouvons améliorer la prédiction de leur réussite en faisant correspondre l’expertise du leader aux exigences du poste, à un moment donné et dans un contexte précis.

Y parvenir, c’est comprendre pourquoi un leader marketing à qui on avait demandé de lancer un nouveau produit sur un nouveau marché a si bien réussi, à la surprise des autres. Il a pu mettre en pratique ses compétences de leadership dans le contexte de ce défi précis à ce moment donné et appliquer son expertise aux besoins de la situation. D’un autre côté, cela explique aussi pourquoi un leader financier qui avait eu tant de succès à trois postes précédents a échoué au quatrième. Le contexte et les besoins du nouveau poste étaient subtilement différents, et on a cru, à tort, que l’approche de ce leader fonctionnerait dans ce secteur. Il n’y a pas eu assez d’attention portée aux valeurs, à la culture et à l’environnement opérationnel de la quatrième entreprise, qui la rendaient unique par rapport aux trois autres. 

En savoir plus : www.shl.com

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