Design and Implementation of a Data Warehouse for Human Resources Management Based on Odoo ERP : A Case Study at Groupe Hasnaoui - GSH

Abstract

Human resources management has become a strategic function, whose effectiveness depends on the availability of reliable and historized indicators. At the HASNAOUI Group of Companies, HR data is recorded in the Odoo ERP, but its analysis was carried out manually from Excel exports, which caused production delays, reliability problems, an absence of historization and an inability to perform cross-domain analyses. This thesis presents the design and implementation of an HR data warehouse intended to solve these problems. After analyzing the analysis needs of the group, we designed a dimensional model organized as a constellation of six star schemas sharing conformed dimensions, and historizing the employee and apprentice dimensions through the SCD Type 2 mechanism. The solution was implemented following the ELT paradigm: Airbyte replicates the source tables of Odoo into a PostgreSQL data warehouse, dbt transforms them into a star schema of six dimensions and seven fact tables and validates them with automated quality tests, and Power BI provides the decision-makers with interactive dashboards covering workforce, payroll, absences, turnover, training and apprenticeship. The whole pipeline is containerized with Docker, deployed on the company’s server and executed automatically every month.***

La gestion des ressources humaines est devenue une fonction stratégique, dont l’efficacité dépend de la disponibilité d’indicateurs fiables et historisés. Au sein du Groupe de Sociétés HASNAOUI, les données RH sont enregistrées dans l’ERP Odoo, mais leur analyse était réalisée manuellement à partir d’exports Excel, ce qui engendrait des délais de production, des problèmes de fiabilité, une absence d’historisation et une impossibilité de mener des analyses transversales. Ce mémoire présente la conception et la mise en oeuvre d’un entrepôt de données RH destiné à résoudre ces problèmes. Après avoir analysé les besoins d’analyse du groupe, nous avons conçu un modèle dimensionnel organisé en une constellation de six schémas en étoile partageant des dimensions conformes, et historisant les dimensions employé et apprenti au moyen du mécanisme SCD de type 2. La solution a été implémentée selon le paradigme ELT : Airbyte réplique les tables sources d’Odoo dans un entrepôt PostgreSQL, dbt les transforme en un schéma en étoile de six dimensions et sept tables de faits et les valide à l’aide de tests de qualité automatisés, et Power BI met à la disposition des décideurs des tableaux de bord interactifs couvrant l’effectif, la masse salariale, les absences, le turnover, la formation et l’apprentissage. L’ensemble du pipeline est conteneurisé avec Docker, déployé sur le serveur de l’entreprise et exécuté automatiquement chaque mois.