Power BI Desktop - Tableaux de bord en Ressources Humaines
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Objectifs
Cette formation vous permettra d'exploiter les indicateurs RH pour piloter efficacement les talents et les organisations. Vous apprendrez à maîtriser Power BI Desktop afin de structurer, analyser et valoriser des données liées aux effectifs, aux compétences et aux parcours professionnels. À travers des cas concrets, l’apprenant conçoit des tableaux de bord interactifs pour suivre les indicateurs clés RH, anticiper les évolutions et accompagner la prise de décision stratégique en matière de gestion des ressources humaines. Elle est conçue pour permettre à l'apprenant de maîtriser les compétences essentielles, afin de produire des rapports visuels et pertinents à des fins décisionnelles.
14h en visioconférence en individuel + 7h en e-learning
Objectifs de la formation
- Importer des données à partir de diverses sources dans Power BI Desktop
- Préparer et transformer les données avec Power Query en appliquant des filtres, des calculs et des transformations avancées via le langage M
- Contrôler la qualité des données en utilisant les outils de profilage intégrés
- Optimiser le modèle de données en structurant les éléments dans la vue Modèle, en vérifiant les relations et en configurant les propriétés des tables
- Concevoir des mesures et des formules en langage DAX, et créer une table de dates pour enrichir le modèle
- Créer et personnaliser un rapport en y intégrant des visuels interactifs et dynamiques
Programme
Introduction et prise en main
- Présentation de Power BI Desktop et de ses composantes
- Installation de Power BI Desktop (version gratuite si non possédée)
Importation des données RH
* Sources : SIRH, fichiers Excel RH, outils de gestion des talents.
* Données : effectifs, contrats, absences, recrutements, formations, évaluations.
* Cas pratique : centraliser les données RH pour obtenir une vision globale des collaborateurs.
Préparation et transformation avec Power Query
* Nettoyage des données RH : gestion des doublons, correction des incohérences, normalisation des intitulés de postes.
* Structuration : catégorisation des métiers, des services et des types de contrats.
* Transformation : fusion des données (collaborateurs + absences + formations).
* Introduction au langage M pour automatiser les traitements RH récurrents.
Contrôle de la qualité des données
* Vérification de la cohérence des indicateurs RH (effectifs, entrées/sorties, ancienneté).
* Détection des anomalies : données manquantes, incohérences contractuelles.
* Utilisation du profilage pour fiabiliser les analyses RH.
Optimisation du modèle de données
* Modélisation en étoile adaptée RH : Table de faits : mouvements RH (recrutements, départs, absences), Dimensions : collaborateurs, services, postes, périodes
* Gestion des relations pour analyses multi-axes (service, ancienneté, statut).
* Hiérarchies : entreprise > service > poste.
Création de mesures et formules DAX
* KPI RH clés : Taux de turnover, Taux d’absentéisme, Effectif moyen, Temps moyen de recrutement
* Analyse temporelle : évolution des effectifs, comparaisons N-1.
* Création d’une table de dates pour le suivi des indicateurs dans le temps.
Création et personnalisation des rapports
* Visualisations adaptées : Répartition des effectifs, Analyse des départs et recrutements, Suivi des absences, KPI RH dynamiques
* Interactivité : filtres par service, type de contrat, ancienneté, période.
* Navigation : drill-down (service ? collaborateur), drill-through (analyse individuelle).
Synthèse et bonnes pratiques
* Recommandations pour la publication et le partage
* Rappels des compétences visées
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