Mercer lance la toute dernière version de Mercer Analytics, un outil permettant l’analyse de données historiques (long data), afin que les employeurs puissent obtenir de l’information utile sur les talents que comporte son entreprise et qu’ils fassent de nouvelles découvertes quant à leur capital humain.

Les donnée historique sont simplement, selon le mathématicien et spécialiste des réseaux Samuel Arbesman à l’origine de l’expression « long data », les « ensembles des données qui couvrent de très longues périodes ». Contrairement aux données volumineuses, qui facilitent l’analyse en profondeur une situation survenue à un moment précis, les données historiques permettent, toujours dans un cadre de gestion analytique du capital humain, d’obtenir de l’information sur des événements qui se sont déroulés sur de longues périodes. C’est donc dire, selon Mercer, que l’analyse des données historiques « permet aux entreprises de répertorier, de segmenter et d’analyser les données dans le cadre d’un processus à long terme visant l’obtention de résultats significatifs ».

« L’utilisation adéquate des données historiques et l’information qui peut en découler ont entièrement redéfini les stratégies de gestion du capital humain, y compris la capacité d’établir des liens entre les données sur la gestion du rendement et les pratiques historiques en matière de rémunération, explique Orlando Ashford, président du domaine Talents de Mercer. Si nous représentions graphiquement les cotes de rendement des employés, nous obtiendrions une courbe normale dans la plupart des cas, ce qui en soi, ne révèle pas grand-chose. Toutefois, en procédant à une segmentation adéquate des employés et de leur rendement au fil du temps, nous pourrions faire ressortir tendances et obstacles de façon assez marquée. »

L’outil Mercer Analytics 3.0 permettra donc aux entreprises d’exploiter le potentiel des données historiques et comporte également un module de gestion du rendement. Mercer met ainsi l’accent sur son capital intellectuel et sur ses données en matière de rémunération et de gestion du rendement. Le but de Mercer, avec cet outil, est de « favoriser une culture d’entreprise axée sur le maintien d’un rendement élevé à long terme ». Cela pourrait changer d’une façon importante le processus d’évaluation du rendement annuel, ajoute Mercer.

Selon l’entreprise spécialisée en consultation, l’analyse des données historiques permet aux entreprises de répondre à plusieurs questions, comme :

  • Est-ce que nous récompensons nos employés qui obtiennent régulièrement des cotes de rendement élevées en leur offrant des augmentations de salaire plus généreuses, des promotions et des possibilités d’avancement professionnel?
  • Comment pouvons-nous fonder davantage nos décisions relatives au salaire et aux montants affectés au régime de rémunération incitative (à court et à long terme) sur le rendement des employés?
  • Supervisons-nous efficacement le travail des employés qui obtiennent régulièrement de faibles cotes de rendement?

« L’outil Mercer Analytics 3.0 et le module sur la gestion du rendement changent réellement la donne dans le marché de la gestion analytique du capital humain, conclut Brian J. Kelly, responsable mondial, gestion analytique et prédictive du talent chez Mercer. Depuis le lancement de la première version de l’outil Mercer Analytics au début de 2012, nos clients ont pu miser sur le potentiel des données volumineuses pour mettre au point leurs programmes de gestion analytique et prédictive du talent. Grâce à l’outil Mercer Analytics 3.0, ils peuvent maintenant miser sur les données historiques aux fins d’une exécution plus rapide de leurs analyses plus complexes et favoriser une culture axée sur un rendement élevé au fil du temps »