Aperçu
Chez Figures, nous avons mis en place plusieurs mécanismes pour garantir que nos données de benchmark restent précises, fiables et représentatives. Cet article explique comment nous maintenons la qualité des données grâce à la surveillance de leur fraîcheur, à un échantillonnage équilibré et à des mises à jour régulières.
Collecte de données
Nous recevons des données de rémunération par deux canaux principaux :
Intégration RHIS
Synchronisation automatique quotidienne avec votre système RH
Les données sont continuellement mises à jour
Fournit une réflexion en temps réel des changements du marché
Importation de feuilles de calcul
Importations de données manuelles avec des fréquences de rafraîchissement variables
Le taux de rafraîchissement dépend des calendriers de mise à jour de chaque client
Actualité des données
Étant donné que les mises à jour des feuilles de calcul peuvent se produire à des intervalles irréguliers, nous avons mis en place un système de dégradation des données pour éviter que des informations obsolètes n'affectent la précision de notre benchmark. Cela garantit que les données plus anciennes ont une influence décroissante sur les insights de marché au fil du temps.
Comment fonctionne l'actualité
Tous les points de données sont suivis en fonction de leur dernière date de mise à jour
La dégradation du poids commence après un an
Chaque mois au-delà de la barre d'un an réduit le poids des données de 15%
Les données sont retirées du benchmark après 18 mois sans mises à jour
Chronologie de dégradation du poids
Temps depuis la mise à jour | Poids des données |
0-12 mois | 100% |
13 mois | 85% |
14 mois | 70% |
15 mois | 55% |
16 mois | 40% |
17 mois | 25% |
18 mois | 10% |
18+ mois | Supprimé |
Répartition équilibrée de l'échantillon
Pourquoi l'équilibre est important
Les grandes entreprises avec de nombreux employés peuvent avoir un impact significatif sur les calculs de benchmark. Par exemple, si un géant de la technologie avec 1000 ingénieurs contribue à un échantillon aux côtés de petites entreprises avec 50 ingénieurs chacune, sans ajustement, les pratiques de rémunération de la grande entreprise influenceraient de manière disproportionnée les résultats du benchmark. Cela pourrait créer une vision biaisée du marché qui ne représente pas fidèlement les pratiques diversifiées des entreprises.
Notre approche d'équilibrage
Pour éviter cela, nous avons mis en place un système de pondération sophistiqué qui :
Maintient la valeur des points de données de toutes les entreprises
Empêche la domination du marché par les grandes organisations
Assure la représentation des pratiques diverses des entreprises
Crée une réflexion plus précise du marché global
Seuils de poids et ajustements
Règles de taille d'échantillon
Nous appliquons différents seuils en fonction du nombre d'entreprises dans un échantillon :
3 entreprises : Aucune entreprise ne peut représenter plus de 34 % de l'échantillon
4+ entreprises : Aucune entreprise ne peut représenter plus de 25 % de l'échantillon
Processus d'ajustement
Lorsqu'une entreprise dépasse ces seuils, nous suivons un processus en trois étapes :
Évaluation initiale
Calculer le poids initial de chaque entreprise en fonction de leurs points de données
Identifier les entreprises dépassant les seuils
Ajustement du poids
Prendre la racine carrée du pourcentage de l'entreprise
Cette approche mathématique réduit l'impact tout en préservant la signification
Normalisation du poids
Redistribuer le poids restant parmi les autres entreprises
Assurer que tous les poids totalisent toujours 100%
Appliquer les nouveaux poids aux points de données individuels des employés
Cycle de publication mensuel (à partir de 2025)
À partir de 2025, nous mettons en place un cycle de publication mensuel pour nos données de benchmark au lieu de mises à jour en temps réel. Ce changement nous permet d'améliorer la qualité des données grâce à une validation approfondie tout en fournissant des informations de marché plus stables et fiables.
Le processus mensuel expliqué
Chaque mois suit un processus structuré :
Tout au long du mois :
Nous continuons à collecter des données comme d'habitude. Vos intégrations SIRH continuent de se synchroniser quotidiennement, et les importations de feuilles de calcul sont traitées à leur arrivée. Cependant, ces nouvelles données n'impactent pas immédiatement les calculs de benchmark.Validation :
Notre équipe effectue des contrôles de qualité approfondis sur toutes les nouvelles données :Nous analysons les tendances du marché et identifions les motifs inhabituels
Nous vérifions la cohérence des nouvelles données de rémunération
Nous nous assurons que tous les calculs (poids de fraîcheur, équilibrage des entreprises) fonctionnent correctement
Publication mensuelle :
Généralement une fois par mois, toutes les données validées du mois précédent deviennent actives dans le benchmark. Tous les utilisateurs voient les mêmes données de marché cohérentes