Contexte & objectifs

Une entreprise spécialiste de la gestion des ressources humaines souhaitait centraliser son environnement de données pour en faciliter l’accès aux différents agents, notamment à des fins de reporting. Elle avait également besoin d’un système flexible, capable de s’adapter à des usages futurs, comme les applications d’IA.

Le projet a démarré lorsque l’entreprise a prévu de migrer vers un nouveau système de gestion des ressources humaines, ce qui risquait d’entraîner une perte de données. Pour relever ce défi, elle avait besoin d’un entrepôt de données RH moderne, offrant une base solide pour une gestion efficace des données.

Démarche

1. Analyse des données

Nous avons commencé par analyser les données présentes dans les bases de données source. Cette analyse a porté sur plusieurs aspects :

• la taille des données ;

• la présence d’index ;

• la possibilité de mettre en place une logique incrémentielle pour les mises à jour quotidiennes des données.

Cette approche permet à l’utilisateur de rafraîchir uniquement les données modifiées, plutôt que de recharger l’intégralité des tables à chaque fois.

2. Organisation des données

Nous avons examiné les rapports utilisés par les agents et le personnel back-office pour prioriser notre travail, tout en gardant à l’esprit la vision à long terme. Cela a impliqué :

• l’organisation des données issues de la base de données SQL ;

• la documentation des transformations effectuées ;

• la priorisation des rapports en fonction de leur pertinence métier, de leur complexité et de leur fréquence d’utilisation.

3. Refonte de la base de données

Enfin, nous avons réalisé une refonte complète de l’entrepôt de données RH pour :

• mettre à jour les champs de données ;

• configurer l’infrastructure dans Azure avec un modèle de données adapté.

Nous avons également migré les rapports clés identifiés précédemment vers la nouvelle plateforme. Ces rapports servent désormais d’exemples concrets pour les utilisateurs finaux et les équipes de développement internes.

4. Implémentation

Le processus de mise en œuvre a inclus :

• des processus quotidiens d’ingestion de données ;

• une logique de transformation des données ;

• une configuration sécurisée du réseau ;

• un Key Vault pour stocker les identifiants et les configurations.

Résultats

La plateforme de données modernisée comprend :

• un modèle d’entrepôt de données RH robuste, avec une infrastructure déployée dans Azure ;

• plusieurs options architecturales (accompagnées de nos recommandations) ;

• une gouvernance des données renforcée et une documentation complète ;

• un cadre ETL unifié, consolidant plusieurs sources de données.

Nous avons migré avec succès les rapports clés depuis l’ancien système vers la nouvelle plateforme. Ces rapports soutiennent désormais les analyses quotidiennes des agents et du personnel back-office.