1. Intro People analytics(PA)은 중요한 비즈니스 성과를 개선하기 위해 조직, 사람, 인재 데이터를 수집하고 적용하는 것입니다. 이를 통해 HR은 데이터 기반 통찰력(Insight)를 확보하여 다양한 인사 프로세스에 대한 의사결정을 내리고 이를 실행으로 옮겨 조직의 성과를 높일 수 있습니다. People analytics(PA)은 증거기반의 HR을 실천할 수 있는 핵심요소 입니다. 조직은 보상, 채용, 유지, 다양성, 포용, 형평성 및 소속감, 성과 관리와 같은 주요 HR 기능 영역에서 People analytics(PA)을 사용합니다. 2. People analytics(PA) 의 역사 HR 분야에서 분석이 처음 사용된 것 중 하나는 인적자본분석(HCA)이었습니다. 이 분야는 회계학 및 경제학에서 발전한 것으로, 조직이 HR의 재무적 가치를 판단하는 데 도움을 줍니다. 많은 HR 전문가들은 HR이 다른 비즈니스 부서(영업, 마케팅, IT 등)와 마찬가지로 운영되어야 하며, 그 효과와 비즈니스에 창출되는 가치를 추적할 수 있는 지표가 있어야 한다고 믿었습니다. HR을 지원 부서에서 비즈니스 부서로 인식하는 전환이 바로 여기서 시작되었습니다. 인적자본 분석(HCA)에는 여러 가지 한계가 있는데, 그 중 가장 큰 한계는 수익 기반이며 주로 직원의 경제적 가치에 초점을 맞춘다는 점입니다. 이로 인해 사람에 초점을 맞추고 사람과 함께 비즈니스 문제를 해결하려는 People analytics(PA)과 같은 더 새롭고 포괄적인 접근 방식이 등장했습니다. 또한 여러 부서를 넘나들며 다양한 데이터 원천(재무, 마케팅, 고객 등)을 활용하여 실행 가능한 통찰력(Insight)를 창출합니다. 인적자본 분석(HCA) 조직의 직원당 평균 경제적 가치만 제공할 수 있지만, People analytics(PA)은 직원의 성과와 이를 최적화하는 방법을 이해하도록 도와주며, 이는 성과와 수익에 영향을 미칩니다. 또한 People analytics(PA)은 HR을 예측적 분석으로 전환하여 기업이 데이터를 기반으로 채용, 교육 및 기타 인력 관련 의사 결정을 내릴 수 있게 해줍니다. 3. People analytics(PA) 활용 효과 (1) 데이터에 기반한 의사결정과 증거기반의 HR의 실현 전략, 생산, 판매, HR 등 내부 데이터, 조사, 연구, 전문가의 판단, 경험, 가치관, 관심사를 결합하여 분석함으로써 HR은 '직관'에 의존하지 않고 증거(Fact)에 기반한 의사결정을 내릴 수 있습니다. 이를 통해 편견, 오류 등에서 벗어날 수 있습니다. (2) HR의 전략적 기능 강화 HR은 People analytics(PA)을 통해 데이터를 과제로 전환하고 Fact를 조직 전략 및 비즈니스 목표에 맞출 수 있습니다. 제안된 HR 전략이 비즈니스의 번영과 목표 달성에 어떻게 도움이 되는지 보여줌으로써 HR은 리더십 테이블에서 자리를 잡고 새로운 전략과 프로세스가 어떻게 매출과 성과를 늘리고 비즈니스를 발전시킬 수 있는지에 대해 리더들에게 전파할 수 있습니다. (3) 비용절감 People analytics(PA)은 다양한 시나리오에서 지출된 각 비용의 잠재적 가치를 보여줌으로써 조직이 예산을 보다 효과적으로 할당하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어, 데이터에 따르면 특정 R&D 프로그램이 직원의 성과와 수익을 향상시키는 것으로 나타났다고 가정해 보겠습니다. 이 경우, 이 특정 프로그램에 더 많은 투자를 하고 동일한 가치를 창출하지 못하는 다른 프로그램은 줄이는 것이 합리적입니다. 마찬가지로, 한 채용 채널이 계속해서 최고의 성과를 내는 높은 역량을 가진 후보자를 제공할 수도 있습니다. 이 채널에 더 많은 투자를 하고 역량이 낮은 후보자를 데려오는 다른 채널에 대한 지출을 줄일 수 있습니다. 또한 데이터는 이직률을 줄이고 인력 계획을 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 4. People analytics(PA) 의 시작 (1) 데이터 기반 사고 구축 노력 현재의 기술 이전에는 의사 결정이 ‘직관(Feeling)’에 따라 이루어졌습니다. People analytics(PA)의 핵심 기술 중 하나는 이러한 방식에서 벗어나 데이터를 분석하고 해석하여 증거에 기반한 비즈니스 의사결정을 내리는 습관을 형성하는 것입니다. 데이터 기반 사고방식과 데이터 문해력을 구축하려면 지속적인 학습태도를 가지고, 새로운 기술에 개방적이며, 인사 전략에 정보를 제공하는 데이터의 힘에 대한 인식을 가져야 합니다. 예를 들어, 조직에서 이미 사용 가능한 데이터를 탐색하고 이 데이터를 통해 무엇을 알 수 있는지 호기심을 갖는 것부터 시작할 수 있습니다. 이는 기본적인 직원 수 분석을 수행하여 이를 직원 수 보고서로 전환하는 것만큼 간단할 수 있습니다. (2) People analytics(PA) 기술 다음과 같은 핵심 인력 분석 기술을 구축하면 데이터 인사이트를 더 잘 활용할 수 있습니다 비즈니스 통찰력 - 데이터 분석이 비즈니스에 어떤 영향을 미치는지 파악하고 데이터로 작업할 때 비즈니스에 기반한 접근 방식을 취하는 것이 중요합니다. 커뮤니케이션 - 비즈니스 리더와 협의하고 다양한 이해관계자의 기대치를 관리하며, 진행 상황에 대한 최신 정보를 제공하고, 분석 프로젝트의 결과를 전달하여 작업의 힘을 입증해야 합니다. HR 전문성 - People analytics(PA)이 회사의 다양한 부분과 관련되어 있기 때문에 HR에 대한 전문성은 필수적인 기술입니다. 데이터 분석 - HR 데이터에 대해 보고해야 하므로 HR 시스템에서 데이터를 취합하고, 품질을 유지하며 분석하고, 이러한 시스템을 업데이트하는 데 관여하게 됩니다. 세부 사항에 대한 주의력과 데이터를 활용해 비즈니스 문제를 해결하려는 열정이 필수적입니다. (3) Excel 로 시작 엑셀은 데이터 분석 시장의 선두주자이며, People analytics(PA) 분야로 들어가는 관문이 될 수 있습니다. HRIS를 대체할 수는 없고 최첨단 분석 기능은 없지만, 비교적 사용하기 쉽고 데이터 정리, 빠른 분석, 스토리텔링, 대시보드 작성에 유용합니다. HR에 가장 유용한 Excel 기능 중 하나는 피벗 테이블로, 데이터를 요약하고 빠른 인사이트를 얻는 데 도움이 됩니다. (4) 샘플 데이터 활용 사용 가능한 데이터가 부족하면 People analytics(PA)을 개선하는 데 병목 현상이 발생하는 경우가 많습니다. 이때 샘플 데이터를 사용하면 데이터 사용 방법과 테스트 기술을 배우는 데 도움이 될 수 있습니다. ChatGPT와 같은 AI 도구를 사용하여 샘플 데이터 세트를 생성할 수도 있습니다. 그런 다음 Excel에 붙여 넣고 분석을 시작할 수 있습니다. (5) 비즈니스에 대한 이해 강력한 비즈니스 통찰력을 구축하고 조직의 목표, 목적, 비전을 이해하면 데이터를 활용하여 장ᆞ단기 목표에 부합하는 프로세스, 정책, 활동을 만들고 조직의 성장과 수익성 향상, 리더십 개발에 도움을 줄 수 있습니다. E.O.D