People analytics
Een toekomstbestendig HR-datawarehouse voor een zakelijke dienstverlener
Een bedrijf in personeelsbeheer wilde zijn dataomgeving centraliseren. Ontdek hoe we een HR-datawarehouse bouwden dat klaar is voor AI, met een praktische stapsgewijze aanpak: van data-analyse en het prioriteren van rapporten tot een nieuw databaseontwerp en uitrol in de cloud.
Om de vertrouwelijkheid te beschermen, kunnen we specifieke details aanpassen. Onze belangrijkste bijdrage geven we altijd correct weer.
Context & doelstellingen
Een bedrijf actief in personeelsbeheer wilde zijn dataomgeving centraliseren, zodat verschillende medewerkers er eenvoudig toegang toe kregen, vooral voor rapportering. Het had ook een flexibel systeem nodig voor toekomstige toepassingen, zoals AI.
Het project begon toen het bedrijf een overstap naar een nieuw personeelsbeheersysteem plande. Daarbij bestond het risico op dataverlies. Om dat op te vangen, was een modern HR-datawarehouse nodig als stevige basis voor doeltreffend databeheer.
Aanpak
1. Data-analyse
Eerst analyseerden we de data in de brondatabases. We keken onder meer naar:
De omvang van de data
De aanwezigheid van indexen
De mogelijkheid om dagelijkse data-updates incrementeel uit te voeren
Zo hoeft de gebruiker alleen wijzigingen te verversen, in plaats van telkens volledige tabellen opnieuw te laden.
2. Data ordenen
Daarna bekeken we de rapporten van de medewerkers en de backoffice om ons werk te prioriteren, met behoud van de langetermijnvisie. Dat hield in:
De data uit de SQL-database ordenen
Alle transformaties documenteren
De rapporten prioriteren op basis van hun zakelijke inzichten, de complexiteit van de query’s en de gebruiksfrequentie
3. De database herontwerpen
Tot slot voerden we een volledig herontwerp van het HR-datawarehouse uit om de datavelden bij te werken en de infrastructuur in Azure op te zetten met een passend datamodel.
We migreerden ook de eerder geselecteerde kernrapporten naar het nieuwe platform. Die dienen nu als concrete voorbeelden voor eindgebruikers en interne ontwikkelteams.
Resultaten
Onze implementatie omvatte dagelijkse data-inname, logica voor datatransformatie, een veilige netwerkconfiguratie en een Key Vault om inloggegevens en configuraties op te slaan.
Het vernieuwde dataplatform leverde:
Een robuust HR-datawarehousemodel met infrastructuur in Azure
Verschillende architectuuropties, met onze aanbevolen aanpak
Sterke datagovernance en uitgebreide documentatie
Een uniform ETL-framework dat meerdere databronnen samenbrengt
We migreerden de kernrapporten succesvol van het oude systeem naar het nieuwe platform. Ze ondersteunen nu de dagelijkse analyses van medewerkers en backoffice.
Wat een HR-datawarehouse toekomstbestendig maakt
Drie keuzes maakten hier het grootste verschil. Ze zijn bruikbaar in vrijwel elke HR-dataomgeving.
Modelleer rond HR-concepten, niet rond bronsystemen. Medewerkers, contracten, afwezigheden en loonperiodes blijven bestaan als een HRIS wordt vervangen. Het datawarehouse doorstond de systeemwissel van de klant omdat het nooit een kopie was van de tabellen van het oude systeem.
Laad vanaf dag één incrementeel. Dagelijkse updates blijven goedkoop als u alleen verplaatst wat veranderd is. Die aanpak blijft werken als de volumes groeien.
Prioriteer rapporten voordat u pipelines bouwt. We rangschikten elk bestaand rapport op gebruik en besliswaarde. Een derde werd niet opnieuw gebouwd, en niemand vroeg ernaar.
Dezelfde principes sturen ons werk in data engineering. U vindt ze ook terug in onze people analytics-projecten.
Om de vertrouwelijkheid te waarborgen, kunnen we bepaalde details in onze klantcases aanpassen.