Tout dépend du secteur mais votre masse salariale peut représenter une part prédominante dans les couts de votre activité. La maîtrise de ces coûts est donc essentielle ainsi que la capacité de pouvoir les prévoir avec précision. Réalisée par votre responsable RH ou votre contrôleur de gestion, la planification des ressources humaines ne découle pas d’un process simple mais le résultat en vaut la peine car cela vous permettra, entre autres :
D’optimiser les arrivées et les départs en fonction des besoins organisationnels
Appréhender les impacts des augmentations salariales et variations d’autres variables
Coordonner les activités RH avec les objectifs organisationnels
Etc…
Au cours de la croissance de votre entreprise, ce process devra certainement évoluer afin de simuler la masse salariale avec plus de précision et peut-être au grès de nouveaux axes analytiques. Afin de recueillir toutes les données nécessaires à ce travail et en vue de le mettre en œuvre, veillez à respecter ces quelques prérequis :
Être en mesure de déterminer le présentéisme prévisionnel des salariés (selon les entrées/départs et les besoins de l’exploitation)
Déterminer le mois de référence avec lequel s’appuiera le niveau de salaire de référence pour votre budget
Etablir les hausses salariales (en moyenne ou par catégories de salariés pour plus de précisions)
Estimer les primes éventuelles et autres bonus et variables
Se mettre à jour des derniers taux de charges sociales applicables pour l’an prochain
Connaître le niveau des CP et RTT de chaque salarié pour vos provisions
Gardez toujours en tête que vous travaillez des données sensibles. Dans le respect de la RGPD, veillez toujours de crypter ou verrouiller par mot de passe vos fichiers.
Vous utilisez très certainement le tableur Excel de la suite Microsoft pour réaliser ces travaux. La simulation de la masse salariale peut très vite devenir complexe selon le degré de précision que vous souhaitez obtenir. Cette planification nécessite des tâches très redondantes pour chacun de vos salariés. Il est très courant chez nos clients de découvrir des fichiers Excel conséquents avec d’importantes formules entre les multiples classeurs.
Il existe aujourd’hui des solutions plus performantes et fiables pour simuler votre masse salariale et qui s’adaptent pleinement à vos process et méthodes de travail. Ces solutions vous feront gagner du temps dans la réalisation de votre budget RH en automatisant les différents calculs et en vous limitant les erreurs manuelles.
Pour en savoir plus, nous vous offrons le replay de notre webinaire sur la simulation de la masse salariale qui s’est tenu en ligne et gratuitement le Jeudi 10 février 2022 à 11H :
Intégrer la Data Science à nos métiers nous a paru indispensable pour démarrer 2021. En effet, chaque entreprise possède un important nombre de données pouvant leur apporter des avantages, uniquement si ces dernières sont interprétées. C’est à ce moment là qu’intervient la Data Science.
Les principes de la Data Science
La Data Science est définie par un ensemble d’étapes, basées sur des méthodes scientifiques (mathématiques et statistiques), afin de répondre à une problématique métier. La démarche de la Data Science consiste à explorer et à analyser des données passées et actuelles grâce à l’utilisation d’outils analytiques permettant de décrire et de synthétiser les données (statistiques descriptives), de modéliser et de prédire des phénomènes (statistiques inférentielles). La Data Science fournie des outils d’aide à la décision et de prédiction au travers d’algorithmes statistiques et d’outils de Machine Learning.
Les objectifs de la Data Science
DECOUVRIR
EXPLIQUER
PREDIRE
AUTOMATISER
Exemples de domaines d’application
Les domaines d’application des outils de Data Science sont nombreux.
Les outils de Data Science permettent par exemple d’effectuer des prévisions de ventes, une classification clients, des recommandations d’achat selon les habitudes clients, mettre en place un diagnostic de pannes, une maintenance prédictive, prédire l’apparition d’une maladie, …
Quelques exemples : distribution, santé, industrie, banque et assurance, ressources humaines, agronomie…
Etapes et mise en place d’un projet de Data Science
1 – Définition des besoins et de la problématique métier
2 – Collecte des données
3 – Préparation des données
4 – Exploration des données
5 – Analyse des données
6 – Mise en œuvre et test du modèle
7 – Restitution des résultats et déploiement du modèle
Votre organisation pourrait être prête à adopter une plateforme de Data Science ? N’hésitez pas à nous confier votre projet.
Les solutions EPM (Enterprise Performance Management) intègrent des fonctionnalités permettant la saisie d’objectif, la planification de ces objectifs, la simulation et répartition de ces objectifs budgétaires selon des règles propres à l’entreprise.
L’EPM permet ainsi de définir une stratégie d’entreprise ou des objectifs métiers, de les partager avec les différents acteurs concernés dans l’entreprise et de piloter ces indicateurs en analysant la performance de l’entreprise (comparaison des données réel vs objectif/budget/forecast).
D’abord centrée sur l’optimisation de processus budgétaire et reporting, les solutions EPM permettent aujourd’hui de répondre parfaitement à des problématiques de pilotage et d’optimisation de la masse salariale, de simulation et d’analyse de prix de revient produit, d’amélioration de processus S&OP dans le domaine logistique.
Découvrez lors de nos prochains Webinaire les atouts et les complémentarités des outils EPM avec votre système de pilotage actuel.
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