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Telling Canada’s story in numbers

November 2018

Modern Workforce Profile

and Planning

E v o l u t i o n i n H R A n a l y t i c s

www.statcan.gc.ca

Monia Lahaie

Assistant Chief Statistician, Corporate Services Field

Statistics Canada

2Statistics Canada • Statistique Canada

Profil et planification des effectifs

Définition de l’orientation et

prise de décisions

Données démographiques

Recrutement

Analyse classique des effectifs

Compétences

Gestion des talentsAnalyse moderne

des RH

Prochaines étapes et leçons tirées

Effectifs actuels et futurs

Programmes de formation et de

perfectionnement


Un aperçu de Statistique CanadaHistoire :

100 ans à titre d’organisme national de statistique du Canada

1918 : un bureau comptant 123 employés qui travaillent avec des

cartes perforées et des tabulatrices électriques

Aujourd’hui : Environ 7 400 employés (25 % dans les régions)

Roulement de 5 %

Moyenne d’âge : 43 ans

Moyenne d’années de service : 11,4 ans

La culture : Professionnelle, à haut rendement

Spécialistes et opérations

Talents cultivés à l’interne

SAFF – satisfaction au travail, santé, innovation


Statistics Canada – Demographic History

2005

Bureau almost entirely women (though all division

chiefs were men)

Almost 600 employees (1939)

123 employees

11 divisions

About 900 employees (1945)

1740 employees (1960)4600 employees (1975)- Turnover very high

- Had to recruit professional staff from

overseas

1972: first woman CS –Sylvia Ostry

Creation of the “Field”

4,950 employees*51% female / 49% male

Average age: 40.2

EE:VM – 5.8%

Indigenous – 1.1%PwD – 5.1%


Average age: 42.9

EE:VM – 11.4%

Indigenous – 2.2%PwD – 7%

201819951940-70s1930s

1919-20


Average age: 42.9

EE:VM – 21%

Indigenous – 2.2%PwD – 5.4%

*March 31 of calendar year


Statistique Canada – 100 ans d’excellence

Organisme statistique de calibre mondial

Employeur de choix Parmi les 100 meilleurs employeurs de la RCN de 2018

Parmi les 100 meilleurs employeurs pour les jeunes de 2018

Résultats positifs tirés du Sondage auprès des fonctionnaires fédéraux, chef de file en matière d’innovation et de satisfaction au travail.

Fierté, professionnalisme, dévouement

StatCan’s values:• Confidentiality• Privacy• Transparency• Communication• Engagement


L’Initiative de modernisation de Statistique Canada

Passer d’une démarche fondée principalement sur les enquêtes en utilisant de nouvelles méthodes et en intégrant des données dedifférentes sources existantes.

Rendre nos données plus accessibles et plus faciles à utiliser en adoptant de nouveaux outils et en renforçant la capacité d’analyser et de visualiser les données.

Aider davantage de Canadiens à se servir des données pour prendre desdécisions fondées sur des données probantes.

Prestation de service axée sur l’utilisateur

Basée sur les piliers d’un organisme statistique moderne

Méthodes et

intégration des

données à la fine

pointe de la technologie

Renforcementdes capacitésstatistiques et

leadership

Partage et collaboration

Effectifmoderne

Il est favorisé par une culture bien établie d’innovation et le désir de s’améliorer continuellement et de développer nos

produits et services.

*


Workforce Foundations: Governance & Planning

Strategic Planning

Direction

1: April

Strategic

Planning

Conference

2: May & June

3: July to

October

Senior Management

Review Conference

Investment Decisions

4: November

Communication of

Plans and Priorities

5: December to March

6: Ongoing

Investment

Business Case

DevelopmentRisks

Financial

Outlook

Environmental

Scan

IT

HR

Project

Management

Data &

Outcomes


Les bases relatives aux effectifs : gouvernance et planification

Comité des ressources humaines

Comité de supervision et de gouvernance des sous-comités d’acquisition des talents des RH, de mobilisation des talents et de la modernisation du milieu de travail et du développement des talents.

Assure la supervision, surveille la conformité, discute des initiatives, des stratégies et des problèmes touchant la gestion des RH dans l’organisme.

Favorise une plus grande collaboration et une meilleure intégration entre les comités et permet aux membres de donner leur avis, d’obtenir des conseils et de faire des recommandations.

ACQUISITION DES TALENTS grâce à un recrutement de

professionnels

DÉVELOPPEMENT DES TALENTS par l’apprentissage,

le perfectionnement et l’enrichissement de la carrière

MOBILISATION DES TALENTS dans un milieu de travail

positif

Comité des ressources humaines

Conseil exécutif de gestion


Foundational Programs: Recruitment & Development

6 development programs for recent graduates in the following areas:• Social statistics and economics• Data production, collection and dissemination• Mathematical statistics• Computer and information systems• Finance• Human Resources

Hire talented, motivated professionals

Each Program is 2 to 3 years in length

Combination of training sessions and workplace rotations

Learn new skills, gain relevant work experience and acquire knowledge about Statistics Canada

10

Statistics Canada Training Institute

Specialized Skills

Flagship Courses

Statistical Training

Surveys& Subject Matter Training

Training to Statistics Survey Operations Employees (interviewers)

Career and Other Training

Language Training

Informatics Training

Corporate Training

Statistics Canada • Statistique Canada


L’analytique des données et la gestion des effectifs

Données démographiques classiques

Quel est le taux d’entrée, de promotion, de

sortie?

Quelle sera l’influence du recrutement sur la

représentation (p. ex. équité en matière

d’emploi)

Évolution de l’analytique dans le domaine des

ressources humaines

Couplage des données sur les employés aux objectifs

opérationnels

Analyse et visualisation des données tirées de multiples

sources de données

Prise de décisions fondées sur les données


Workforce Management: Traditional Demographics

10%

48%

25%

17%16%

36% 32%

16%

0 to 4 years 5 to 14 years 15 to 24 years 25 years or more

Years of Service

2015/2016 - FPS 2016/2017 - STC

8%9%

10% 10%9% 9%

2% 2% 3%3% 3% 3%

FY1

41

5

FY1

51

6

FY1

61

7

FY1

71

8

FY1

81

9

FY1

92

0

Historical and Projected Retirement Rates

Eligible Rate

Retirement Rate

217

292

130180

144

248 241

136 127158

280

375

199 216256250

507

232

308 289

Field 3 Field 5 Field 6 Field 7 Field 8

Number of Indeterminate Hires

FY1415 FY1516 FY1617 FY1718

50.5%

21.9%

5.7% 2.5%

47.2%

21.2%

4.2% 1.6%

Women Visible Minorities Persons withDisabilities

Aboriginal People

STC Representation(as of December 31, 2017)

EE Representation Workforce Availability 2016


Modern Workforce Management: Identifying Skills

Lead direction through skills

What is the workforce profile

in 3 – 5 years?

Eg. Data scientists

high demand and low supply

Public Service Data Strategy Defining data science

Instilling data literacy as a essential skill


Modern Workforce Analytics

14

2017 Public Service Employee Survey Results


Modern HR Analytics: Talent ManagementPerformance and Business Skills Identify key roles of the positions (business operations, subject matter expert)

Identify business needs such as innovation, change agents

Identify top Key Leadership Competencies and those under development to complete individual profiles for each Executive

Opportunity to integrate and visualize data for enterprise-wide understanding and planning and enable proactive and predictive talent management


Modern HR Analytics: Talent Management

Data visualization to map career progression for current executives and assistant directors

Creating new tools and data integration to enable proactive and predictive recruitment and talent development


Modern HR Analytics: Recruitment

• Do we have a supply of candidates to meet our business needs?

• Do we need to run a staffing process?

• When? How often?

• How can we link HR and Finance data?


Modern HR Analytics: Public Service Employee Survey Data visualization to facilitate analysis of results through Power BI tool

Enables collaboration across the federal public service on StatCan’s

Innovation Cloud

Will expedite understanding and creation of departmental action plans to

address areas of focus


Modern HR Analytics: Public Service Employee Survey Presenting results in a meaningful way: putting results in context

Helping managers view their results from a corporate lens: how does my team fare in comparison to another?


Modern HR Analytics: Performance Management

Supporting qualitative information (sentiment) in performance management discussions with facts and evidence

Allows for a global, well-supported view of organizational performance

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

Efficiency Indicators

2015-16 2016-17 2017-18


Modern HR Analytics: Pay Reconciliation

Reconciling pay with HR data to reduce backlog and number of pay issues

Allows monitoring and reporting of workload and workflow

Provides proactive approach to identify pay issues


Modern HR Analytics: Leveraging Administrative Data Using data from various sources to paint an overall picture of culture at all levels of

an organization


What’s Next: How do you measure organizational health and culture change?


Supporting Change: Employee Engagement

Front Runners

- Over 500 employees with representation

across fields

Internal Policy Review

- Over 75 policies identified for

review

Flexercise

- 80% are open to change!

Peer Leadership

Strong Foundation

Continuous Improvement

Maintaining Momentum


HR Analytics across the Government of Canada

Statistics Canada

• Building capacity• Sharing knowledge• Principles of open data

Association of Professional Executives

of the Public Service of Canada (APEX)• Executive community

Privy Council Office• Mental health

Canada School of Public Service• Skills/learning

Treasury Board Secretariat• PSES

Public Service Commission/ESDC• Labour Market Intelligence


Leçons tirées

Intégration de la planification des effectifs, des opérations et

du financement

La Direction des ressources humaines est un partenaire

stratégique

Analytique des données basée sur des données probantes

(y aller progressivement)

Durabilité


Next steps

Machine learning exploration Simulation model: retirements, promotions, hiring

Integration of data

Ongoing partnerships and collaboration

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Documents