Ce projet a pour objectif d’analyser les données RH d’une entreprise afin d’identifier :
- Le niveau de turnover
- Les dynamiques d’embauche et de départ
- La structure démographique des employés
- Les relations entre performance, satisfaction et salaire
- Les facteurs potentiels de risque de départ
L’ambition est de fournir une vision stratégique permettant d’aider la direction RH dans ses prises de décision.
Le modèle repose sur une architecture en étoile comprenant :
-
Une table de faits : Employees
-
Plusieurs dimensions :
- EmploymentStatus
- Department
- Position
- Manager
- Performance
- RecruitmentSource
- Date
- EmployeeProfile
Des mesures DAX avancées ont été créées pour :
- Calculer le turnover dynamique
- Estimer l’effectif (Headcount) à une date donnée
- Mesurer l’ancienneté moyenne
- Identifier les employés à risque
🏠 1️⃣ Executive Overview
🎯 Objectif :Fournir une vision synthétique de la situation RH en moins de 30 secondes.
🔎 Commentaires analytiques :
Le taux de turnover global est relativement élevé, ce qui peut indiquer une instabilité organisationnelle.
Les départs semblent concentrés sur certaines périodes spécifiques.
La majorité des employés appartient au département Production, ce qui représente un risque structurel en cas de fort turnover.
La tendance des embauches montre une phase de croissance suivie d’un ralentissement.
Cette page permet d’identifier immédiatement les points d’alerte.
👥 2️⃣ Workforce Analytics
🎯 Objectif : Analyser la structure démographique et organisationnelle de l’entreprise.
🔎 Commentaires analytiques :
La tranche d’âge 35–44 ans est la plus représentée.
Les salariés les plus âgés présentent un salaire moyen plus élevé, ce qui reflète logiquement l’expérience.
La forte concentration sur certains postes opérationnels indique une organisation orientée production.
Certains managers encadrent un volume d’employés significatif, ce qui peut influencer la dynamique d’équipe.
Cette page met en évidence la structure interne et les équilibres organisationnels.
📉 3️⃣ Turnover & Retention
🎯 Objectif : Identifier les causes et les zones à risque en matière de rétention.
🔎 Commentaires analytiques :
Le département Production affiche le taux de turnover le plus élevé.
Les principales raisons de départ sont liées à un changement de poste ou à une insatisfaction.
Certains managers présentent un nombre de départs supérieur à la moyenne.
Un petit nombre d’employés est identifié comme « à risque » (faible satisfaction et fort taux d’absences).
Cette page permet de cibler précisément les axes d’amélioration RH.
💰 4️⃣ Performance & Salary
🎯 Objectif : Analyser les liens entre performance, rémunération et engagement.
🔎 Commentaires analytiques :
Les employés classés “Fully Meets” génèrent la majorité des projets.
Les salaires varient significativement selon le département.
Une relation apparaît entre satisfaction et absences dans certaines équipes.
Les performances élevées semblent concentrées sur un nombre restreint d’employés.
Cette page met en évidence les enjeux de reconnaissance et d’équilibre de charge de travail.
-
Le turnover est principalement concentré dans le département Production.
-
Les raisons de départ sont majoritairement liées à l’évolution professionnelle ou à la rémunération.
-
Certains managers présentent une rotation plus élevée que la moyenne.
-
Les employés les plus performants contribuent de manière disproportionnée aux projets.
1. Mettre en place une stratégie de rétention ciblée dans le département Production
Il est recommandé de mener un audit interne afin d’identifier les causes spécifiques du turnover élevé dans ce département et de mettre en place des actions correctives adaptées.
2. Renforcer les opportunités de mobilité interne
Le nombre important de départs liés à un changement de poste suggère un manque d’évolution interne. La mise en place de parcours de carrière structurés pourrait réduire les départs volontaires.
3. Revoir la politique salariale sur les postes critiques
Une analyse comparative avec le marché permettrait d’identifier d’éventuels écarts de rémunération pouvant expliquer certains départs.
4. Mettre en place un suivi des équipes à fort turnover
Les managers présentant un nombre élevé de départs devraient faire l’objet d’un accompagnement ou d’un audit organisationnel.
5. Déployer un système d’alerte précoce
L’indicateur « At Risk Employees » pourrait être utilisé comme outil de prévention afin d’anticiper les départs et mettre en place des entretiens de suivi.
- Modélisation en étoile
- Création de mesures DAX avancées
- Gestion de relations actives et inactives
- Construction d’indicateurs RH stratégiques
- Data storytelling orienté décision