Le « Big Data » est-il
l'avenir du recrutement?
Emilie Pelletier et Didier Dubois
ÉVOLUTION DU RECRUTEMENT
Le « Big Data »
Le « Small Data » est une portion du « Big
Data » que l’on peut plus aisément stocker,
manipuler et utiliser.
Le « Big Dat...
Le « Little Data » est l’information qui
émane d’une entité (individu ou
organisation).
Le « Big Data », le « Small Data »...
Little Data
Le « Big Data », le « Small Data » et le « Little Data »
Big Data
Le « Big Data », le « Small Data » et le « Little Data »
Small Data
Le « Big Data », le « Small Data » et le « Little Data »
Le « Big Data », le « Small Data » et le « Little Data »
en contexte de recrutement
Le « Big Data », le « Small Data » et le « Little Data »
en contexte de recrutement
LITTLE DATA
Caractéristiques
du « Big Data »
SOURCE : Le Big Data et le data mining
http://www.astrosurf.com/luxorion/big-data-mining.htm
Les dimensions du « Big Data »
Les dimensions du « Big Data » - La vitesse
SOURCE :
http://www.intel.com/content/www/us/
en/communications/internet-minut...
Utilisation du « Big Data »
en contexte de recrutement
En recrutement :
Pour trouver des candidats « sourcing »
Pour évaluer des candidats « ranking »
Pour prédire la perform...
La collecte de
données « Big Data »
cherche
trie
analyse
évalue
}les meilleurs
candidatsLe sourceur (ou dépisteur)
}
Le « Big Data » et le « sourcing »
http://recruitin.net/
Le « sourcing » manuel… les « rayons x »
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Le « sourcing » manuel automatisé
 Détection d’activités
 Collection de données
 Identification des contacts
La collection de données stratégiques
 Collection de données
 Identification des contacts
 Ciblage du recrutement – Dan...
La collection de données stratégiques
 Collection de données
 Identification des meilleures plateformes
L’analyse des
données
L’analyse des données
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La prédiction…
La prédiction
De l’intelligence d’affaires aux données prédictives
Le cas Evolv
 Centres d’appels vs attrition
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Maximisation des talents internes
Les limites
LES LIMITES DU « BIG DATA »
La qualité des données
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  1. 1. Le « Big Data » est-il l'avenir du recrutement? Emilie Pelletier et Didier Dubois
  2. 2. ÉVOLUTION DU RECRUTEMENT
  3. 3. Le « Big Data »
  4. 4. Le « Small Data » est une portion du « Big Data » que l’on peut plus aisément stocker, manipuler et utiliser. Le « Big Data », le « Small Data » et le « Little Data »
  5. 5. Le « Little Data » est l’information qui émane d’une entité (individu ou organisation). Le « Big Data », le « Small Data » et le « Little Data »
  6. 6. Little Data Le « Big Data », le « Small Data » et le « Little Data »
  7. 7. Big Data Le « Big Data », le « Small Data » et le « Little Data »
  8. 8. Small Data Le « Big Data », le « Small Data » et le « Little Data »
  9. 9. Le « Big Data », le « Small Data » et le « Little Data » en contexte de recrutement
  10. 10. Le « Big Data », le « Small Data » et le « Little Data » en contexte de recrutement LITTLE DATA
  11. 11. Caractéristiques du « Big Data »
  12. 12. SOURCE : Le Big Data et le data mining http://www.astrosurf.com/luxorion/big-data-mining.htm Les dimensions du « Big Data »
  13. 13. Les dimensions du « Big Data » - La vitesse SOURCE : http://www.intel.com/content/www/us/ en/communications/internet-minute- infographic.html
  14. 14. Utilisation du « Big Data » en contexte de recrutement
  15. 15. En recrutement : Pour trouver des candidats « sourcing » Pour évaluer des candidats « ranking » Pour prédire la performance future des candidats « matching » Le « Big Data » et le recrutement
  16. 16. La collecte de données « Big Data »
  17. 17. cherche trie analyse évalue }les meilleurs candidatsLe sourceur (ou dépisteur) } Le « Big Data » et le « sourcing »
  18. 18. http://recruitin.net/ Le « sourcing » manuel… les « rayons x » https://tacticscloud.com/
  19. 19. Le « sourcing » manuel automatisé  Détection d’activités  Collection de données  Identification des contacts
  20. 20. La collection de données stratégiques  Collection de données  Identification des contacts  Ciblage du recrutement – Dans quelle ville aller chercher les talents  Planification des effectifs et de la relève  Planification de main-d’œuvre  Relocalisation des talents  Aide dans la prise de décision d’expansion  Sélection d’un site pour implanter un bureau, une usine
  21. 21. La collection de données stratégiques  Collection de données  Identification des meilleures plateformes
  22. 22. L’analyse des données
  23. 23. L’analyse des données
  24. 24. L’analyse des données
  25. 25. La prédiction…
  26. 26. La prédiction De l’intelligence d’affaires aux données prédictives Le cas Evolv  Centres d’appels vs attrition  Carrière en ventes vs formation evolv.net
  27. 27. La prédiction Maximisation des talents internes
  28. 28. Les limites
  29. 29. LES LIMITES DU « BIG DATA » La qualité des données  Validité des données  Comparabilité des données  Précision des données
  30. 30. LES LIMITES DU « BIG DATA » La capacité des équipes de recrutement à évoluer  L’évolution de l’approche de recrutement
  31. 31. LES LIMITES DU « BIG DATA » La technologie  La validité des technologies
  32. 32. NOS LIVRES +Hrmgroupe hrmnetwork Didier Dubois Emilie Pelletier 514.573.5793

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