Déploiement

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.

La base de données jade doit être liée au projet. Elle fournit les résultats ministériels du secondaire utilisés pour le calcul du taux de réussite.

Marts

Les marts suivants doivent être activés pour que le tableau de bord fonctionne. Consultez la section activer un mart pour plus d'informations.

• human_resources
• educ_serv

Spécification 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
      educ_serv:
        +enabled: true
    dashboards:
      human_resources:
        efficacite:
          +enabled: true
      educ_serv:
        res_epreuves:
          +enabled: true
    interfaces:
      paie:
        +enabled: true
      gpi:
        +enabled: true
      jade:
        +enabled: true

Le tableau res_epreuves est une dépendance technique d’Efficacité : il produit les résultats ministériels du secondaire. Il n’est pas nécessaire de publier son fichier Power BI pour utiliser Efficacité.

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.

Checklist de déploiement

1. Lier les bases paie, gpi et jade, puis activer les marts, tableaux et interfaces de l'extrait ci-dessus.
2. Renseigner eff_coefficients_premier_axes et valider eff_categories_emploi_personnalises avec les ressources humaines.
3. Exécuter bootstrap_eff_lieu_trav_to_lieu_jumele.sql et copier son résultat dans eff_lieu_trav_to_lieu_jumele.
4. Exécuter bootstrap_eff_ecole_gpi_to_lieu_jumele.sql et copier son résultat dans eff_ecole_gpi_to_lieu_jumele.
5. Ajuster indépendamment les lieu_jumele des deux mappings selon les regroupements locaux.
6. Créer une ligne eff_reporting_configuration pour chaque école jumelée retenue. Mettre is_school_comparable à 1 pour les écoles comparables; laisser nom et catégorie vides lorsque les métadonnées GPI doivent être utilisées.
7. Charger les seeds, construire les modèles Efficacité et res_epreuves, puis vérifier les tables eff_conf_mapper et eff_conf_lieu_travail_sans_lieu_jumele avant de brancher efficacite.pbit.

Configuration

Configurer la seed eff_categories_emploi

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, allez 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.

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

Pour alimenter 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 alimenter 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 alimenter 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 alimenter 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