SuccessFactors occupe aujourd’hui une place prépondérante sur le marché des solutions SIRH Software as a Service (SaaS). Déployer cette solution demande une forte expertise en gestion de projet IT ; et comme dans l’ensemble de ces projets, se pose la question de la reprise de données (data migration pour les anglophones).
La reprise de données consiste à extraire et convertir toute ou partie de la donnée présente dans le système source afin de charger cette donnée dans le système cible.
Chaque reprise de données est spécifique au projet et à l’outil déployé. Notre objectif ici est de nous appuyer sur nos différentes expériences de projets SuccessFactors afin de vous détailler les points importants à respecter lorsque vous souhaitez réussir votre reprise de données dans SuccessFactors.
1. Avoir une vue globale du planning du projet
Il est important de comprendre comment s’organise un déploiement de SuccessFactors chez un client. En effet, la configuration du système se déroule généralement en trois itérations.
À chaque itération, les consultants revoient les documents de configuration avec les équipes métier, présentent la solution et l’ajustent en fonction des retours des utilisateurs. Il faut quelques clics ou saisies de texte pour activer une nouvelle donnée ou changer le format d’une donnée déjà utilisée.
Cela impacte donc la reprise des données, car si le format d’une donnée change dans la configuration, il faudra donc l’adapter dans les templates d’import lors de la reprise des données.
Il vous faut donc établir un plan, afin de gérer au mieux sa data migration :
E → Extraire la donnée.
T → Transformer la donnée.
L → Loader (charger) la donnée.
V → Valider la donnée.
Établir ce plan permet également de répartir les responsabilités entre les différents acteurs du projet.
L’extraction des données est très souvent à la charge du client. En effet, ce dernier a accès à ses données et doit être en mesure de les fournir au prestataire qui sera responsable, quant à lui, de charger les données dans SuccessFactors.
Par exemple, lorsque nous avons accompagné un de nos clients dans le déploiement de Employee Central (EC) SuccessFactors, celui-ci avait la responsabilité d’extraire la donnée de ADP et de nous la fournir.
La transformation de la donnée est également une étape importante. En effet, la simple extraction de la donnée du système source ne permet pas de la charger dans le système cible (en l’occurrence SuccessFactors). La donnée est présente dans le système d’origine sous un certain format et il est nécessaire de faire correspondre cette donnée avec le référentiel existant dans le système cible.
Par exemple, il est possible que dans le système d’origine, le champ « salutation » accepte pour valeurs seulement « Mister » and « Miss » et que dans le système cible les valeurs acceptées soient « Mr » and « Miss ». Il sera donc nécessaire de convertir la donnée pour que le chargement se passe dans les meilleures conditions.
Le chargement de la donnée peut être opéré lorsque l’ensemble des templates d’imports sont prêts. C’est généralement sur cette étape que le client se fait accompagner. Lorsque nous accompagnons nos clients, nous chargeons les données pour les différentes itérations, pour les User Acceptance Testing (UAT) ainsi que lors du passage en production.
La validation de la donnée chargée est la dernière étape d’une reprise de données réussie. Celle-ci consiste à s’assurer que la donnée extraite du système source a été chargée correctement dans le système cible.
Cette étape est très souvent à la responsabilité du client. Des consultants AMOA peuvent aider le client à réaliser des rapports afin d’extraire la donnée chargée dans le système cible afin de la comparer avec la donnée extraite du système source qui a permis de compléter les templates d’import.
2. Préparer les templates de collectes Excel en amont
Les templates de collecte de données sont les fichier Excel qui vont permettre au client de consolider la donnée extraite du système source. Il est nécessaire de s’appuyer sur les Workbooks de configuration du système cible pour construire ces templates de collecte.
Si plusieurs pays déploient SuccessFactors en même temps, il est recommandé de créer un template de collecte par pays. Cela vous permettra d’identifier plus facilement les champs spécifiques à certains pays.
Le Data Freeze template est un outil qui va permettre au client de noter l’ensemble des changements (entrées, sorties, modifications) concernant ses effectifs entre le début de la dernière période de collecte et le Go Live du système cible (en l’occurrence SuccessFactors).
Le template de data quality check va permettre au client de vérifier que la donnée chargée dans le système cible et la donnée extraite du système source sont identiques. En général, il prend la forme d’un fichier Excel et d’une extraction des données chargées dans le système.
Le Data Dictionnary va être utile à la personne responsable des chargements dans le système cible. C’est un fichier Excel qui permet de récapituler, portant sur l’ensemble des templates d’import et sur les points d’attention à avoir concernant les champs et les données à charger.
Le Data Dictionnary nous permet de répertorier le nom et l’ordre des templates d’import à charger.
Par exemple, le template nommé « Basic Info » arrivera toujours en premier dans l’ordre de chargement. Il est possible d’indiquer dans le Data Dictionnary les champs à compléter pour l’import du Basic Info.
3.Préparer les templates d’import dans SuccessFactors
Les templates d’import sont des fichiers au format .csv qui permettent, une fois correctement rempli, de charger la donnée dans SuccessFactors.
On dénombre différents fichiers d’import qu’il convient de loader dans un ordre bien précis. Nous avons classé ci-dessous les templates d’import par ordre dans lequel ils doivent être chargés dans SuccessFactors :
Le nom des templates d’import peut varier en fonction de votre configuration de SuccessFactors. Le nombre de templates d’import à charger varie également en fonction de la donnée souhaitée dans SuccessFactors. Si les adresses des collaborateurs ne sont pas désirées dans le système, il ne sera pas nécessaire de charger le template Addresses.
4.Gérer une donnée manquante dans le système source
Lorsque vous devez remplir les templates d’import, il est possible que le système source ne contienne pas la donnée pour un ou plusieurs champs obligatoires dans le système cible.
Par exemple, sur un projet que nous avons terminé il y a quelques mois, le client avait demandé à l’intégrateur la possibilité d’avoir dans le système cible un champ nommé Employee Class.
Ce champ avait pour fonction de définir à quelle catégorie le collaborateur appartenait : employé, apprenti ou stagiaire. Une Picklist avait donc été définie pour ce champ et les choix suivants étaient possibles : EMPLOYEE / APPRENTICE / TRAINEE.
Ce champ était obligatoire, nous ne pouvions donc charger un champ à vide. Or, il se trouve que dans le système source, ce champ n’était pas indiqué.
Lorsque cette situation se présente, plusieurs solutions sont possibles
Quelque soit la solution choisie, il est important d’anticiper au maximum ce sujet qui peut empêcher le bon déroulement du chargement des données dans SuccessFactors.
5.Gérer les rejets lors des loads des templates d’import
Lorsque vos templates d’import sont complétés et prêt à être chargés dans le système, il faut alors vous rendre dans Import Employee Data afin de charger la donnée. La plupart du temps vos templates d’import seront rejetés. Ce n’est pas grave en soi. Le système identifie simplement les erreurs bloquantes qui empêchent un import total du fichier.
L’avantage de SuccessFactors, c’est de vous permettre pour chaque template chargé, de télécharger le fichier .csv qui récapitulent les erreurs présentes dans votre template. Il vous est donc facile d’identifier les erreurs, de les corriger et de charger à nouveau le template.
Nous pouvons identifier trois grandes familles d’erreurs :
6. S’assurer que la donnée chargée est correcte
Une fois la donnée chargée dans le système, l’important est de vérifier que la donnée qui a été chargée dans SuccessFactors correspond bien à la donnée présente dans le système source.
Pour cela, il est nécessaire d’extraire la donnée qui a été chargée dans SuccessFactors et de la comparer avec la donnée qui a été fournie et collectée depuis le système source.
Il est possible de faire un rapport par portlet / fichier d’import afin d’avoir une vue exhaustive de toute la donnée qui a été loadée dans le système
La reprise de données est une partie du projet à non négliger. Il faut même l’anticiper au mieux afin de sécuriser le transfert des données lors du passage en production.
Expert data migration
Prendre RDV
CABINET DE PARIS
CABINET DE LAUSANNE
Vous pouvez accéder le replay du webinar « Bien choisir son SIRH en 2021 » en cliquant sur le bouton ci-dessous :