Maîtriser la migration des données dans le recrutement : Le guide ultime des recruteurs pour des transitions en douceur et une efficacité accrue dans l’acquisition de talents

La migration des données est une opération courante dans le secteur du recrutement ces derniers temps, mais elle est entachée de mythes, en particulier lorsqu’il s’agit de traiter de gros volumes de données.

Plusieurs entreprises de recrutement l’évitent par crainte de perdre leurs précieuses informations ou de tomber dans la marre d’autres risques potentiels.

Cependant, nous sommes là pour dissiper ces difficultés et vous assurer que la migration des données n’est pas aussi difficile qu’il n’y paraît. En fait, il s’agit d’un processus assez simple si vous disposez des éléments de base nécessaires.

Vous hésitez encore ? Ce guide vous aidera à migrer vos données en toute confiance et en toute simplicité ! Lisez-la suite.

Qu’est-ce que la migration des données dans le domaine du recrutement ?

La migration des données est le processus de transfert des données de recrutement d’un système à un autre. système (appelé système de gestion de base de données source) vers un autre (souvent appelé système cible) à l’aide d’une variété d’outils et de techniques.

Il existe trois types de migration que les agences de recrutement doivent connaître :

• Migration de la base de données: Il s’agit de transférer vos dossiers de candidats d’une base de données à une autre. Par exemple, vous utilisez peut-être une feuille de calcul Excel pour enregistrer vos données jusqu’à présent. Lorsque vous achèterez un nouveau logiciel de base de données, vous passerez d’Excel à cette base de données.
• Mise à jour de la version de la base de données: Il s’agit de mettre à jour la version obsolète de votre base de données avec la version la plus récente.
• Migration du système: Cela se produit lorsque vous avez acheté une suite/un système de recrutement complet(e), comme le CRM, la paie des RH, etc., et que vous prévoyez de passer à ce système à partir de votre ancien système.

La migration des données dans le domaine du recrutement se déroule en trois phases principales :

1. Planification
2. Migration
3. Post-migration

Planification pré-migration

Cette phase comprend l’analyse des exigences commerciales et techniques des données migrées, ainsi que l’identification des dépendances éventuelles.

Il s’agit de parcourir le système de recrutement actuel, d’identifier les données critiques (telles que les informations sur les candidats et les offres d’emploi) et de déterminer les besoins en matériel et en bande passante nécessaires à la migration.

En outre, un calendrier de mise en œuvre de la migration et toutes les licences logicielles nécessaires, les scénarios de migration et les tests associés seront élaborés.

Migration

Une fois la phase de planification terminée, la migration effective des données peut commencer. Il peut s’agir, par exemple, d’extraire les informations sur les candidats et les offres d’emploi de l’ancien système et de les charger dans le nouveau.

Des procédures de pré-validation peuvent être menées au cours de cette phase pour s’assurer que toutes les fonctions fonctionnent comme prévu.

Vérification post-migration

Après la migration des données, la nouvelle base de données est testée pour vérifier l’exactitude des sources de données migrées.

Il s’agit de comparer les informations sur les candidats et les offres d’emploi du nouveau système à celles de l’ancien, afin d’identifier les éventuelles pertes de données.

Toute disparité est documentée et le processus de vérification est répété jusqu’à ce que le nouveau système soit entièrement validé et déployé.

Une fois que le nouveau système fonctionne correctement, l’ancien système est mis hors service.

Défis communs rencontrés par les recruteurs lors de la migration des données + conseils pour les atténuer

Défi 1 : Complexité des données

Déplacement d’un grand nombre de dossiers de candidats/clients d’un logiciel de recrutement à un autre logiciel de recrutement peut entraîner plusieurs problèmes, notamment en ce qui concerne l’analyse et la configuration des données sources.

En outre, certains facteurs tels que les enregistrements en double et les données incohérentes ou incomplètes ajoutent à leur complexité, ce qui complique la tâche des recruteurs lorsqu’il s’agit d’aller à la racine du problème.

Quelle est donc la solution ? Lisez ci-dessous :

Transformations de données

Chaque base de données stocke les enregistrements d’une certaine manière. Si vous utilisez un format de stockage obsolète, vous devez transformer les données avant de les migrer vers une base de données moderne.

Comment ? Voici quelques outils et techniques qui peuvent être utilisés pour transformer vos données :

• Logiciel ETL (Extraire, Transformer, Charge): La plupart des outils ETL modernes sont dotés de fonctionnalités intégrées permettant de convertir automatiquement les pointeurs de données au cours du processus de transformation. Ces outils vous permettent généralement de définir des règles de transition personnalisées, spécifiant comment les données doivent être converties du format source au format cible.

Voici quelques-uns des meilleurs logiciels ETL que vous pouvez utiliser :

• Integrate.io (Plan flexible payant disponible)
• Intégrateur de données Oracle (Payé)
• Chanteuse (Gratuit)
• Hadoop (gratuit)
• Studio ouvert aux talents (Gratuit)
• IBM Datastage (Payé)

Pour en savoir plus, vous pouvez consulter le site suivant!

• Scripts personnalisés: Si vous avez des exigences complexes en matière de transformation des données, vous devrez peut-être écrire des scripts personnalisés pour gérer la conversion de vos enregistrements. Par exemple, vous pouvez utiliser un langage de script comme Python ou Perl pour lire les données de la base de données source, les transformer si nécessaire et les écrire dans la base de données cible.

Rappelez-vous: Avant de commencer à convertir vos données de recrutement, il est essentiel de comprendre les relations entre les différentes entités de données. Le profilage des données et outils d’analyse peuvent vous aider à identifier les dépendances et les relations entre les différentes entités de données, ce qui peut vous aider à concevoir des règles de conversion des données plus efficaces.

Par ailleurs, il est toujours judicieux d’effectuer des conversions d’essai sur un petit échantillon de données avant de tenter de convertir l’ensemble de votre base de données. Cela vous permettra de tester vos règles de conversion et d’identifier les problèmes éventuels avant de commencer à migrer vos données de production.

Une fois que vous avez converti vos pointeurs de données, il est important de valider les données pour s’assurer qu’elles ont été converties correctement. Il existe de nombreux outils de validation des données qui peuvent vous aider à vérifier l’exhaustivité, l’exactitude et la cohérence des données.

Champs codifiés

Il se peut que vous ayez stocké des numéros de demande de 30 à 40 chiffres dans un seul champ de votre base de données de recrutement actuelle ; cependant, lors de la migration vers un nouveau système, il peut être utile d’envisager de diviser ces champs en morceaux plus petits et plus faciles à lire.

Vous pourrez ainsi accéder facilement à des données importantes, telles que le numéro de séquence, l’identifiant du membre et la date, sans avoir à décoder manuellement l’ensemble du numéro de la demande dans votre tête. Vous gagnerez du temps et de l’efficacité, en particulier lorsque vous examinerez et comparerez plusieurs champs à la fois.

L’éclatement des champs codifiés peut également réduire le risque d’erreurs ou d’inexactitudes dues à l’erreur humaine, car il est plus facile de repérer et de corriger les erreurs dans des ensembles de données plus petits et plus faciles à gérer.

Normalisation des données

Si vous utilisez le même système de gestion depuis de nombreuses années, il est possible que les mêmes données soient stockées à différents endroits, ce qui entraîne des redondances, des incohérences et des erreurs potentielles.

La normalisation des données est la réponse parfaite à ce problème car elle consiste à identifier toutes les sources où sont stockées des données en double et à les consolider dans un emplacement unique et normalisé, en garantissant l’exactitude et la cohérence des données sources.

Lors de la migration de vos données vers un nouveau système, il est essentiel de veiller à ce que toutes les données soient transférées de manière précise et cohérente vers le nouveau système. La normalisation préalable des données peut rendre ce processus beaucoup plus fluide et efficace, en réduisant le risque d’erreurs et en garantissant que les données sont structurées de manière optimale pour le nouveau système.

Défi 2 : Perte ou corruption de données

Des données, des données, des données ! Une embauche réussie n’est rien sans données.

Vous pouvez voir sur l’image ci-dessus comment les recruteurs utilisent les données recueillies pour améliorer leurs efforts de recrutement. Et ils ne veulent à aucun prix perdre ces données !

Malheureusement, c’est l’un des problèmes les plus fréquents auxquels les recruteurs sont confrontés lors de la migration des données.

La perte ou la corruption de données, même s’il ne s’agit que d’un seul enregistrement perdu, peut nuire considérablement à votre entreprise sur le plan financier, et tous vos efforts de marketing risquent d’être vains. Mais que pouvez-vous faire pour l’éviter ?

Il y a deux façons principales de procéder :

1) Rapprochement des données

Réconciliez vos données pendant la migration et les tests. Vous devez savoir combien d’enregistrements vous devez produire dans le nouveau système, en supprimant tous les doublons et les pointeurs incohérents de votre système actuel. base de données de recrutement.
If the output doesn’t match your expectation, you must do thorough research to determine the reason.

Voici quelques bonnes pratiques pour effectuer le rapprochement des données :

1. Définir la portée et l’objectif de la réconciliation: Déterminez les éléments de données spécifiques qui doivent être rapprochés, les raisons du rapprochement et le résultat attendu du processus.
2. Identifier les sources de données: Identifiez les systèmes, les bases de données ou les sources de données qui doivent être rapprochées.
3. Élaborer un plan de réconciliation: Élaborez un plan décrivant le processus de rapprochement, y compris les étapes à suivre, les outils à utiliser et les délais d’exécution.
4. Nettoyer et normaliser les données: Veillez à ce que les données soient nettoyées et normalisées avant d’effectuer le processus de rapprochement. Il peut s’agir de supprimer les doublons, de corriger les fautes d’orthographe et d’assurer la cohérence des formats de données.
5. Effectuer le processus de réconciliation: Comparer les données entre les différents systèmes, bases de données ou sources afin d’identifier les divergences ou les incohérences. Résoudre tout problème survenant au cours du processus de rapprochement.
6. Valider les résultats: Validez les résultats du processus de rapprochement pour vous assurer que les données sont cohérentes et exactes. Effectuez des tests supplémentaires ou utilisez des algorithmes d’apprentissage automatique pour identifier les valeurs aberrantes ou les anomalies.

Voici quelques outils d’IA qui peuvent vous aider à réconcilier les données :

• DataRobot: Une plateforme d’apprentissage automatique qui peut automatiser la réconciliation et identifier des modèles dans de grands ensembles de données.
• IBM InfoSphere Information Server: Une plate-forme d’intégration de données qui peut réconcilier les données de plusieurs systèmes et bases de données.
• Talend: Plate-forme d’intégration de données à code source ouvert, dotée de fonctions étendues de rapprochement et de validation des données.
• Alteryx: Une plateforme de préparation et d’analyse des données qui permet de réconcilier les données provenant de différentes sources et de différents systèmes.

En suivant ces bonnes pratiques et en utilisant des outils d’IA, vous pouvez réconcilier efficacement vos données et éviter toute perte ou corruption potentielle de données lors de la migration.

2) Validation des données

Lorsque vous migrez vos ensembles de données d’un système à l’autre, vous devez vous assurer qu’ils correspondent à vos attentes. Par exemple, vérifiez si le nombre de caractères est correct dans chaque champ du numéro de demande d’indemnisation ou si les numéros de téléphone des demandeurs se retrouvent dans le champ « numéro de téléphone ».

Il existe trois types de validation des données que vous devez connaître :

• Validation des données de l’échantillon: Il s’agit de choisir un enregistrement aléatoire et de le comparer aux données sources. Cette méthode n’est pas tout à fait pratique, car certaines données non validées peuvent être corrompues.
• Validation des données des sous-ensembles: Ici, vous choisissez un sous-ensemble de données, par exemple entre 500 et 5000, et vous le comparez aux données sources. Tout comme la validation des données d’un échantillon, cette méthode n’est pas à l’abri des erreurs.
• Validation complète des données: Comme son nom l’indique, il s’agit de tester et de comparer chaque enregistrement des données sources avec les données migrées. Il s’agit du type de processus de validation des données le plus sûr.

Souvenez-vous: Lorsque vous validez vos données de recrutement, tenez compte de facteurs tels que la couverture des données, l’efficacité des requêtes, la stabilité du processus et le temps d’exécution. Et efforcez-vous toujours d’obtenir une validation complète des données, même si vous pouvez opter pour les deux autres types de validation pour revérifier les enregistrements une fois qu’ils ont été entièrement validés par vous ou par un autre membre de votre équipe de recrutement.

En outre, plusieurs outils peuvent vous aider dans votre processus de validation des données, y compris, mais sans s’y limiter, RightData, Xplenty, Big EVALou tout autre logiciel d’elt.

Défi 3 : Cartographie des données

La cartographie des données est un élément essentiel de la migration des données dans le domaine du recrutement. Elle consiste à définir comment et où exactement les données seront transférées d’un système à l’autre, en particulier lors de la migration vers un système de recrutement plus sophistiqué basé sur la connaissance.

Voici quelques défis courants auxquels les recruteurs peuvent être confrontés lorsqu’ils cartographient des données :

1. Cartographier des structures de données complexes: Si vos systèmes source et cible ont des structures de données différentes, il se peut que vous deviez effectuer des transformations de données complexes pour vous assurer que les données sont mappées avec précision. Cela peut s’avérer difficile lorsque vous traitez de gros volumes de données ou lorsque les structures de données sont très complexes.
2. Traiter les données manquantes ou incomplètes: Si vos données sources manquent de champs spécifiques ou contiennent des informations incomplètes, il peut être difficile de faire correspondre ces données aux champs corrects dans le système cible, ce qui entraîne des problèmes de qualité et a un impact sur le succès global de votre migration.
3. Assurer la cohérence des données: Lors de la mise en correspondance des données, il est essentiel d’assurer la cohérence entre tous les systèmes, en particulier lorsque vous savez que vos données sources peuvent contenir des doublons ou d’autres risques potentiels qui doivent être résolus avant la mise en correspondance.

Quelle est la solution ? La même que pour les premier et deuxième défis. Vous devez vous concentrer sur la transformation, la normalisation et la validation des données.

Cependant, il est toujours recommandé de travailler avec des experts réputés. Ils connaissent et maîtrisent la cartographie des données et peuvent réaliser en un clin d’œil la tâche qui vous prend des années.

Défi 4 : Sémantique des données

En général, vous vous attendez à ce que la signification de vos données migrées soit la même que celle des données d’origine. Cependant, quelle que soit la prudence dont vous faites preuve, il peut toujours y avoir des problèmes sémantiques, entraînant un ou plusieurs des défis suivants :

1. Différences linguistiques: Si vos systèmes source et cible utilisent des langues différentes, il peut être difficile de s’assurer que la signification des données est préservée pendant la migration.
   C’est particulièrement difficile lorsqu’il s’agit de jargon ou de termes techniques spécifiques à un secteur d’activité.
2. Mappage des données dans les champs corrects: Lors de la migration des données, il est essentiel de s’assurer que les données sont associées aux champs corrects dans le système cible, en particulier lorsqu’il s’agit de données ayant des significations multiples ou lorsque les données sont utilisées différemment dans différents systèmes.
3. Garantir l’exactitude des données: Enfin, il est essentiel de veiller à ce que la signification des données soit préservée avec précision au cours de la migration.
   Cela peut s’avérer difficile lorsqu’il s’agit de gros volumes de données ou de données très complexes.
   Vous devez bien comprendre les données et effectuer des tests rigoureux pour garantir l’exactitude des données.

Pour protéger vos données contre ce problème, vous et votre équipe devez réaliser une étude de faisabilité et utiliser des cas de test avant d’utiliser les données.
Comment pouvez-vous former les cas de test ?

• Comprendre les systèmes source et cible: Avant de créer des scénarios de test, il est essentiel d’avoir une connaissance approfondie des systèmes source et cible, y compris de leurs structures de données, de leurs règles de gestion et d’autres détails pertinents.
  Cela vous aidera à identifier les problèmes potentiels et à créer des scénarios de test pratiques.
• Utiliser une approche basée sur le risque: Établissez un ordre de priorité pour vos tests en fonction de l’impact potentiel des problèmes de migration des données.
  Par exemple, les cas de test pour les données critiques qui pourraient causer d’importantes interruptions de l’activité devraient être prioritaires par rapport aux cas de test pour les données moins critiques.
• Tenir compte des cas limites: Veillez à inclure des questions qui couvrent les cas limites ou les scénarios qui ont peu de chances de se produire, mais qui pourraient avoir des conséquences importantes s’ils se produisaient.
  Cela vous aidera à identifier et à atténuer les problèmes potentiels avant qu’ils ne deviennent importants.
• Utiliser des outils de profilage des données: Les outils de profilage des données peuvent vous aider à identifier les problèmes de qualité des données et les incohérences qu’il peut être nécessaire de traiter au cours du processus de migration.
  Ces outils peuvent également vous aider à identifier des modèles de données qui peuvent être utilisés pour créer des cas de test efficaces.
  (Nous les avons déjà abordés précédemment !)
• Tirer parti de l’automatisation: Les outils de test automatisés peuvent vous aider à rationaliser le processus de test et à réduire le risque d’erreur humaine.
  Vous pouvez utiliser des outils tels que Sélénium ou Appium pour automatiser vos tests.

En suivant ces conseils, vous pouvez créer des cas de test complets et pratiques qui vous aideront à garantir l’exactitude et l’exhaustivité de vos données de recrutement migrées.

Défi 5 : Consommation de temps

La migration des données peut prendre beaucoup de temps, en particulier pour les entreprises de recrutement qui doivent transférer de grandes quantités de données.

Voici quelques facteurs qui peuvent contribuer au problème de la consommation de temps, ainsi que des conseils pour les atténuer :

• Volume de données: La quantité de données à migrer peut avoir un impact significatif sur le temps nécessaire au processus de migration.
  Cela peut être particulièrement difficile pour les entreprises de recrutement qui ont accumulé de grandes quantités de données au fil du temps.
  Pour relever ce défi, envisagez de prioriser les données à migrer en fonction de leur pertinence et de leur importance pour votre processus de recrutement.
• Vitesse du réseau: La vitesse de votre connexion réseau peut avoir un impact sur le temps nécessaire au transfert des données entre les systèmes.
  Si vous migrez des données via une connexion réseau lente, il peut être utile d’envisager une mise à niveau de votre infrastructure réseau afin d’améliorer les vitesses de transfert.
• Qualité des données: Une mauvaise qualité des données peut avoir un impact sur le temps nécessaire à la migration des données, car elle peut augmenter le besoin de nettoyage et de transformation des données.
  Avant d’entamer le processus de migration, prenez le temps d’évaluer la qualité de vos données et d’identifier les problèmes à résoudre.
• Cartographie des données: La mise en correspondance de données entre différents systèmes peut prendre du temps, principalement en raison de l’utilisation de structures ou de formats de données différents.
  Pour accélérer le processus de mise en correspondance des données, envisagez d’utiliser des outils tels que Pimcore, Informaticaetc., permettent de mapper automatiquement les données entre les systèmes.
• Essais: Avant d’achever le processus de migration des données, il est essentiel de tester minutieusement le nouveau système pour s’assurer que les données ont été migrées avec précision et que le système fonctionne comme prévu.
  Ces tests peuvent prendre du temps, mais ils sont essentiels pour garantir la réussite de la migration.

En tenant compte de ces facteurs et en mettant en œuvre des stratégies appropriées, les entreprises de recrutement peuvent contribuer à atténuer les difficultés liées à la consommation de temps lors de la migration des données.

Clause de non-responsabilité: Aucun des outils mentionnés ici n’est affilié.
Vous devriez examiner les besoins de votre entreprise avant de choisir un logiciel.

Étude de cas : Comment Recruit CRM a-t-il aidé L-Lindh à effectuer une migration de données en douceur ?

L-Lindh, une société de recherche de cadres, avant de passer à l’ATS de Recruit CRM. passer à l’ATS de Recruit CRMa dû faire face à plusieurs défis, tels que :

• Faire face à un logiciel de recrutement obsolète
• Réseau et vivier de talents désorganisés
• Suivi incohérent des données des candidats/clients

Pour surmonter ces obstacles, l’équipe était à la recherche d’un logiciel répondant à ses besoins.
Bien qu’elle ait rencontré plusieurs systèmes, la crainte de la migration des données était l’une de ses principales préoccupations.

Jusqu’à ce que…

Le processus d’installation en 5 minutes de Recruit CRM et l’équipe d’assistance à la clientèle disponible 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7 ont attiré leur attention. transition en douceur vers un nouveau système de gestion de la relation client (ATS) sans perdre d’enregistrements précieux.

Recruit CRM est très facile à utiliser.
Il est complet.
Il est modifiable, robuste et doté d’une interface très agréable.
Nous sommes également très satisfaits de l’assistance apportée lors de la migration.

Lauren Lindh (Fondatrice, L-Lindh)

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Conclusion…

Peut-être pas maintenant, mais à un moment donné de l’activité de votre entreprise de recrutement, vous devrez déployer des systèmes avancés ou déplacer votre centre de données.
Il sera alors inévitable de procéder à une migration des données.

Nous espérons que cet article vous aidera à ne pas avoir peur et à aborder le processus comme un professionnel !

Bonne migration des données~

Foire aux questions (FAQ)

Q1-Quand devrais-je envisager de migrer mes données de recrutement ?

Vous devriez envisager de migrer vos données de recrutement dans les cas suivants-

• Lorsque vous passez à un nouveau logiciel de recrutement
• Lorsque votre système actuel est obsolète ou ne répond plus à vos besoins en matière de recrutement
• En cas de fusion avec une autre entreprise et de nécessité de consolider les données
• Lorsque vous souhaitez améliorer la qualité des données et éliminer les enregistrements en double
• Lorsque vous devez vous conformer à de nouvelles réglementations en matière de confidentialité ou de sécurité des données

Q2-Quelles sont les conditions d’une migration de données réussie ?

Pour réussir la migration des données, il faut…

• les données à migrer
• un plan de transition bien défini
• les bons outils et les bonnes technologies
• une équipe qualifiée pour exécuter le processus de migration

Q3-Quels sont les avantages de la migration des données dans le domaine du recrutement ?

La migration des données présente plusieurs avantages, notamment (mais pas exclusivement) :

• Amélioration de l’efficacité
• Une meilleure précision des données
• Accessibilité accrue
• Des flux de travail rationalisés
• Une meilleure prise de décision basée sur des informations précises et actualisées

Q4 – Quel est le coût de la migration des données de recrutement ?

Le coût de la migration des données de recrutement varie en fonction de divers facteurs tels que

• la taille et la complexité des données
• les outils et technologies utilisés
• l’expertise de l’équipe chargée de la migration

Nous ne pouvons pas vous indiquer le coût exact.
Il est préférable d’obtenir un devis auprès d’un vendeur ou d’un consultant de bonne réputation.