Le monde du travail a considérablement changé au cours de la dernière année, et avec lui, une vague de startups a émergé avec de nouvelles technologies et approches pour améliorer la façon dont il est façonné, et en particulier la façon dont les départements des ressources humaines font leur travail. Dans le dernier chapitre, Visier, une startup canadienne qui a construit un moteur de données volumineuses pour ingérer et analyser des informations provenant de ressources humaines disparates et d’applications connexes afin de développer des profils plus précis de personnes et de services – utile lors de l’examen de la rémunération, des promotions et de l’embauche plus large. budgets – a levé 125 millions de dollars (USD), une série E que la société confirme l’évalue désormais à 1 milliard de dollars.
Le financement fait suite à une croissance massive de l’entreprise, en particulier au cours de la dernière année, les entreprises se démenant plus que jamais, dans un nouveau monde de travail plus hybride et à distance, pour mieux comprendre comment et quelles équipes et individus. faites. Visier a déclaré qu’il traitait désormais les dossiers des employés de 8 000 clients, de grandes entreprises de premier plan comme Adobe, BASF, Bridgestone, Electronic Arts, McKesson, Merck KGaA et Uber qui représentent collectivement quelque 12 millions d’utilisateurs individuels dans 75 pays.
Le nouveau bailleur de fonds Goldman Sachs Asset Management mène le tour, avec la participation des anciens investisseurs Sorenson Capital, Foundation Capital, Summit Partners et Adams Street Partners. Visier – prononcé « occupé », ce que le co-fondateur et président John Schwarz a plaisanté en disant que vous êtes ne pas censé être lors de l’utilisation de son produit – a maintenant levé un peu moins de 220 millions de dollars.
Comme Schwarz me l’a décrit, le défi que Visier relève est que, même si tout le monde utilise des outils de gestion des ressources humaines comme Workday, Success Factors, un certain nombre d’applications de paie et plus encore – en moyenne 20 applications par département, a-t-il dit – pour tracer un grand nombre de les bases de la façon dont un employé travaille au jour le jour ou d’un mois à l’autre, une grande partie de ces données restent dans des silos et il est donc difficile d’obtenir une vue « 360 » basée sur tout cela, et c’est avant d’examiner comment prendre ces informations et comparer contre d’autres informations extérieures à l’entreprise.
La solution que Visier fournit pour résoudre ce problème est un moteur de Big Data qu’il a construit qui peut se connecter à toutes ces applications, ingérer les données qu’il contient, les faire correspondre pour fournir des visualisations de l’état actuel des choses, et de plus en plus aussi des insights prédictifs. Aujourd’hui, cela se fait généralement pour les services RH, mais cela s’applique aux gestionnaires, aux services financiers et aux employés eux-mêmes.
« À l’avenir, nous voulons aider tout le monde à comprendre la politique d’aujourd’hui, ce qui a un impact sur le résultat de demain », a-t-il déclaré dans une interview.
La décision de créer des analyses de données volumineuses ciblant des domaines particuliers d’une organisation a été une tendance intéressante qui s’est également manifestée dans d’autres départements tels que les ventes, les finances, l’analyse des risques et d’autres domaines. L’idée ici n’est pas différente de ce sur quoi les data scientists travaillent depuis des années avec des questions d’analyse plus larges : exploiter des trésors de données provenant de sources disparates pour mieux les ordonner, les faire correspondre les unes aux autres, pour donner un aperçu des tendances et des activités plus larges au sein d’une organisation .
À mesure que la science des données se démocratise – et grâce aux progrès des outils sans code et à faible code, transformés en outils que même des personnes non techniques peuvent mettre en œuvre et utiliser – nous verrons probablement de nombreux autres cas d’utilisation où cette idée sera appliquée. Après tout, les données sont le nouveau pétrole, mais contrairement au pétrole réel, nous semblons en recevoir une quantité infinie de nos jours.
Et oui, nous avons vu une véritable vague d’outils RH arriver sur le marché ces dernières années – et voir beaucoup de financement dans le climat actuel alors que leurs entreprises voient l’intérêt des clients augmenter – ils incluent des plateformes RH comme Hibob, RH visant en particulier verticaux comme Personio ou Factorial, ou pour les effectifs distribués comme Oyster ou Remote, ou ceux qui créent des organigrammes suralimentés comme ChartHop.
Mais Visier pense qu’il n’y a pas d’acteurs du big data qui ne cherchent pas à être des référentiels d’informations de source primaire, mais des intégrateurs de big data d’autres plateformes. Schwarz note que dans la plupart des cas, la « concurrence » sera des implémentations sur mesure conçues par des intégrateurs de systèmes utilisant Tableau ou quelque chose de similaire, mais pas le même que ce qu’il fournit en termes d’analyse en temps réel.
« Il s’agit d’utiliser des données provenant d’autres sources », a-t-il déclaré, soulignant qu’il est révélateur que Workday a essayé de créer quelque chose comme ce que Visier fournit, mais que plus de la moitié des clients de Visier utilisent également Workday l’astuce).
« L’accès aux informations sur les employés et la santé d’une organisation n’a jamais été aussi critique », a déclaré Holger Staude, directeur général de Goldman Sachs Asset Management. « Nous sommes ravis de nous associer à Visier à ce moment charnière et de soutenir la croissance continue de l’entreprise. »
