Human resources

Efficacité

Tableau de bord permettant d’évaluer l’efficacité des ressources allouées en fonction des divers besoins des milieux et de la réussite éducative des élèves.

Déploiement

tag:efficacite

La base de données paie doit être liée au projet. Veuillez vous référer à la section lier une base de données pour plus d’informations sur la façon de lier une base de données.

La base de données gpi doit être liée au projet. Veuillez vous référer à la section lier une base de données pour plus d’informations sur la façon de lier une base de données.

Magasin

Les marts suivants doivent être activés pour que le tableau de bord fonctionne. Veuillez vous référer à la section activer un magasin pour plus d’informations sur la façon d’activer un magasin.

  • human_resources

Spécificité du projet dbt

Mettez à jour votre fichier cssXX.dashboards_store/dbt_project.yml avec l’extrait suivant.

# cssXX.dashboards_store/dbt_project.yml
models:
  core_dashboards_store:
    marts:
      human_resources:
        +enabled: true
    dashboards:
      human_resources:
        efficacite:
          +enabled: true
    interfaces:
      paie:
        +enabled: true
      gpi:
        +enabled: true

Emplacement des modèles et schémas

Les modèles utilisés uniquement par Efficacité appartiennent à models/dashboards/human_resources/efficacite/ :

  • dimensions/dim_mapper_lieu_jumele.sql consolide les noms, catégories et la comparabilité;
  • staging/paiement/ contient stg_hrs_calc, stg_paiement_history, stg_paiement_history_employment_periods et stg_paiement_history_payment_groups.

Les déclarations et tests suivent ces modèles dans les schema.yml de leurs répertoires. Ils héritent du tag efficacite et du schéma dashboard_efficacite (préfixé selon la configuration dbt du projet consommateur, par exemple dbo_dashboard_efficacite). Les deux seeds de mapping et eff_reporting_configuration restent dans seeds/dashboards/human_resources/efficacite/, avec le schéma dashboard_efficacite_seeds.

Lors de la migration depuis les anciens emplacements dans marts, reconstruire Efficacité dans le core avant les extensions qui consomment ses tables. Dans Fiche santé, schema_core_dashboard_efficacite doit pointer vers le nouveau schéma pour i_dim_mapper_lieu_jumele et i_stg_paiement_history. Les anciennes relations dans human_resources et human_resources_staging ne sont pas supprimées automatiquement par ce déplacement.

Configuration

La configuration est facultative. Si vous ne fournissez aucune configuration, le tableau de bord utilisera la configuration par défaut.

Configurer la seed eff_categories_emploi

Veuillez vous référer à la section seeds pour plus d’informations sur la façon d’utiliser et de renseigner les seeds.

Par défaut, la seed core.dashboards_store/seeds/dashboards/human_resources/efficacite/eff_categories_emploi.csv est utilisée si aucune seed personnalisée n'a été créée dans le répertoire cssXX.dashboards_store. Nous vous recommandons fortement de créer cette seed et de la configurer avec un employé du service des ressources humaines.

Pour créer la seed personnalisée, dirigez-vous dans le répertoire cssXX.dashboards_store/seeds/dashboards/human_resources/efficacite puis créez le fichier eff_categories_emploi_personnalises.csv. Vous devez vous fier à la définition décrite dans le schéma de la seed situé dans core.dashboards_store/seeds/dashboards/human_resources/efficacite/schema.yml.

La configuration est obligatoire. Si vous ne fournissez aucune configuration, le tableau de bord ne va pas s'exécuter.

Vous devez créer les quatre seeds suivantes dans le répertoire cssXX.dashboards_store/seeds/dashboards/human_resources/efficacite :

-> eff_coefficients_premier_axes -> eff_lieu_trav_to_lieu_jumele -> eff_ecole_gpi_to_lieu_jumele -> eff_reporting_configuration

Comme spécifié ci-dessus, la définition des seeds est décrite dans le schéma situé dans core.dashboards_store/seeds/dashboards/human_resources/efficacite/schema.yml.

Pour peupler la seed eff_coefficients_premier_axes, vous devez exécuter le script Python situé dans core.dashboards_store/analyses/dashboards/efficacite/Dashboard_efficacite_extract_coeff.py. Assurez-vous ensuite d'inscrire les données dans les bonnes colonnes de la seed.

Pour peupler eff_lieu_trav_to_lieu_jumele, extrayez les lieu_trav de i_pai_tab_lieu_trav, puis associez chacun au lieu_jumele utilisé dans le tableau de bord.

Pour peupler eff_ecole_gpi_to_lieu_jumele, extrayez les codes école de i_gpm_t_eco, puis associez chacun au lieu_jumele utilisé dans le tableau de bord. Par exemple, l'école satellite 042 peut être associée au lieu parent 005 sans imposer de correspondance avec un lieu de travail Paie.

Pour peupler la seed eff_reporting_configuration, vous devez référencer un lieu_jumele du mapping GPI. Si vous décidez qu'une école n'est pas comparable, vous pouvez l'exclure avec 0, sinon 1. Si plusieurs écoles GPI sont associées au même lieu_jumele, nous recommandons fortement d'écrire le nom et la catégorie du lieu parent. Selon l'exemple décrit ci-dessus :

005,1,(005) - Saint-Paul,École primaire

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