최근 직무를 막론하고 현업에서 직접 데이터를 분석하고 활용하는 것에 대한 중요성이 커지고 있습니다.

이미 여러 기업들에서 직원들을 대상으로 '데이터 분석' 관련한 강의를 진행하는 등, '데이터 기반의 조직문화'를 만들기 위해 노력하는 것으로 알고 있는데요. HR 직무에서도 역시나 데이터 활용(People Analytics, Talent Analytics 등)이 주요 키워드로 떠오르고 있습니다.

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인사 담당자는 왜 데이터를 다뤄야 하며, ​어떻게 유의미한 데이터를 수집, 분석 및 활용을 할 수 있을지에 대해 고민해야 할까요?​ 'Wante

최근 직무를 막론하고 현업에서 직접 데이터를 분석하고 활용하는 것에 대한 중요성이 커지고 있습니다.

이미 여러 기업들에서 직원들을 대상으로 '데이터 분석' 관련한 강의를 진행하는 등, '데이터 기반의 조직문화'를 만들기 위해 노력하는 것으로 알고 있는데요. HR 직무에서도 역시나 데이터 활용(People Analytics, Talent Analytics 등)이 주요 키워드로 떠오르고 있습니다.

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인사 담당자는 왜 데이터를 다뤄야 하며, ​어떻게 유의미한 데이터를 수집, 분석 및 활용을 할 수 있을지에 대해 고민해야 할까요?​ 'Wanted Con. People Analytics' 에서 진행한 ​아이디케이스퀘어드 대표 양승준님의 'HR 현업이 데이터 활용의 주체가 되는 법' 세션 리뷰를 통해 그 해답을 찾고자 합니다.

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. 데이터 분석

먼저 '데이터 분석'은 데이터의 쓸모를 연구하는 것이라고 합니다. "데이터가 답할 수 있는 좋은 질문"을 만들고, 이를 통해 "뻔하지 않고 쓸모 있는 패턴을 발견"하고 공유하는 과정인데요. 패턴을 발견하고 공유하는 것은 기술이 할 수 있지만, 결국 분석 결과를 수용하고 활용하는 것은 사람의 몫입니다.

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. People Analytics

많은 데이터 분석 중에서 People Analytics는 쉽게 말해, 인사담당자가 가지고 있는 고민에 대해 객관적인 답을 구하는 과정입니다.

'개발자 채용에 있어서 가장 효과적인 접근 방식은 무엇일까?', '어떤 리더십이 팀의 성과에 긍정적 영향을 줄 수 있을까?' 와 같이 주관적 질문에 대해 데이터라는 객관적 자료를 통해 답을 찾고 의사결정을 하는 것인데요. 이미 전부터 구글과 같은 글로벌 기업들에서는 리더십과 팀워크의 관계 데이터를 통해 팀별 맞춤 솔루션을 제공하는 등 HR 데이터를 십분 활용하고 있다고 합니다. 우리나라에서는 카카오가 운영하는 데이터분석 조직인 '파이랩'이 대표적이겠습니다.

.데이터 수집.

쓸만한 데이터를 찾는 것부터가 첫 단추입니다. 고기고 먹어본 사람이 안다고, 우리가 쓸만한 데이터라고 생각하지 못하고 흘려보냈던 것들이 많을 것입니다. '지금까지 채용하면서 쌓였던 단계별 합격자 현황', '연말 성과등급' 등이 모두 활용 가능한 데이터입니다. 만약 해결하고자 하는 문제에 대한 데이터가 없다면, 직접 설문을 통해서 데이터를 만들어 내는 방법도 있습니다.

​**.데이터 분석 및 활용.**

특히 HR에서는 (데이터를 보지 않고도 쉽게 생각해낼 수 있는 것이 아닌) 유의미한 결과를 얻으려면 데이터를 잘 들여다보는 것이 매우 중요합니다. 우리가 데이터를 통해 알고자 하는 리더십 등은 객관화할 수 없는 지표인데요, 인사에서는 이러한 질적 차이를 이해하는 것이 중요합니다.

이러한 질적 차이에 대한 분석의 다양한 방법에 관해 설명을 해주셨습니다. 상세 내용에 대해서는 너무 내용이 긴 관계로 생략하고 유튜브나 블로그를 찾아보길 권장합니다. 양승준 대표님의 데이터 리터러시 관련 강의자료는 슬라이드쉐어에서도 확인 가능합니다. (https://www.slideshare.net/sidneyyang0/data-literacy-103128481)

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분석한 결과에 대해 이해하기 쉽고 가독성 좋게 정리하는 것도 중요한 요소인데, 이는 인사담당자들이 원래 잘하는 일이라서 어려움은 없을 것 같습니다 ^^

때론 분석 결과가 뻔한 내용일 수도 있지만, 이를 고민과 실천으로 이어지게 한다면 뻔하지 않은 상황이 올 수도 있습니다. 혹은 분석한 결과를 바로 활용하지 못하거나 정확한 결과를 얻지 못했다고 하더라도, 분석하는 과정 자체에서 회사가 가진 문제점 등을 인지하고 고민하는 기회가 될 수 있다는 점을 기억하면 좋을 것 같습니다.

​

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저를 비롯하여 많은 인사담당자가 아직은 데이터를 활용하는 데 있어서 친숙하지 못하다고 생각합니다.

양승준님께서 말씀하신 것처럼, 지금 한국의 어느 기업이 신규입사자의 데이터를 분석하여 선발 기준을 자신 있게 객관화 할 수 있을까요?

인사 데이터의 질적 차이를 이해하고, 이를 활용하기 위해서는 작은 데이터부터 공부해보는 것이 필요할 것 같습니다. 공부에는 순서가 없다는 말씀을 하셨는데요, 그때그때 유튜브나 구글에 물어보면서 인사담당자 본인부터 솔선수범하여 공부를 시작한다면 좋을 것 같습니다. 저도 시간이 없다는 이유로 계속 미루고 있던 데이터 공부를 다시 시작해볼까 합니다!

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이제 HR에서도 '경험 기반의 직관'이 아니라 '객관적 지표'를 통한 의사결정의 단계로 도약해야 할 시기임을 강조하며 글을 마무리하고자 합니다. ​

인사담당자로서 개인의 경쟁력을 키우기 위해, 우리 회사의 인사 전력 향상을 위해, 그리고 Digital Transformation 시대가 요구하는 인사담당자가 되기 위해 함께 노력해보아요!

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감사합니다.

HR AMBASSADOR 1기 문성준

최근 직무를 막론하고 현업에서 직접 데이터를 분석하고 활용하는 것에 대한 중요성이 커지고 있습니다.

이미 여러 기업들에서 직원들을 대상으로 '데이터 분석' 관련한 강의를 진행하는 등, '데이터 기반의 조직문화'를 만들기 위해 노력하는 것으로 알고 있는데요. HR 직무에서도 역시나 데이터 활용(People Analytics, Talent Analytics 등)이 주요 키워드로 떠오르고 있습니다.

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인사 담당자는 왜 데이터를 다뤄야 하며, ​어떻게 유의미한 데이터를 수집, 분석 및 활용을 할 수 있을지에 대해 고민해야 할까요?​ 'Wanted Con. People Analytics' 에서 진행한 ​아이디케이스퀘어드 대표 양승준님의 'HR 현업이 데이터 활용의 주체가 되는 법' 세션 리뷰를 통해 그 해답을 찾고자 합니다.

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**. 데이터 분석**

먼저 '데이터 분석'은 데이터의 쓸모를 연구하는 것이라고 합니다. "데이터가 답할 수 있는 좋은 질문"을 만들고, 이를 통해 "뻔하지 않고 쓸모 있는 패턴을 발견"하고 공유하는 과정인데요. 패턴을 발견하고 공유하는 것은 기술이 할 수 있지만, 결국 분석 결과를 수용하고 활용하는 것은 사람의 몫입니다.

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**. People Analytics**

많은 데이터 분석 중에서 People Analytics는 쉽게 말해, 인사담당자가 가지고 있는 고민에 대해 객관적인 답을 구하는 과정입니다.

'개발자 채용에 있어서 가장 효과적인 접근 방식은 무엇일까?', '어떤 리더십이 팀의 성과에 긍정적 영향을 줄 수 있을까?' 와 같이 주관적 질문에 대해 데이터라는 객관적 자료를 통해 답을 찾고 의사결정을 하는 것인데요. 이미 전부터 구글과 같은 글로벌 기업들에서는 리더십과 팀워크의 관계 데이터를 통해 팀별 맞춤 솔루션을 제공하는 등 HR 데이터를 십분 활용하고 있다고 합니다. 우리나라에서는 카카오가 운영하는 데이터분석 조직인 '파이랩'이 대표적이겠습니다.

**.데이터 수집.**

쓸만한 데이터를 찾는 것부터가 첫 단추입니다. 고기고 먹어본 사람이 안다고, 우리가 쓸만한 데이터라고 생각하지 못하고 흘려보냈던 것들이 많을 것입니다. '지금까지 채용하면서 쌓였던 단계별 합격자 현황', '연말 성과등급' 등이 모두 활용 가능한 데이터입니다. 만약 해결하고자 하는 문제에 대한 데이터가 없다면, 직접 설문을 통해서 데이터를 만들어 내는 방법도 있습니다.

​**.데이터 분석 및 활용.**

특히 HR에서는 (데이터를 보지 않고도 쉽게 생각해낼 수 있는 것이 아닌) 유의미한 결과를 얻으려면 데이터를 잘 들여다보는 것이 매우 중요합니다. 우리가 데이터를 통해 알고자 하는 리더십 등은 객관화할 수 없는 지표인데요, 인사에서는 이러한 질적 차이를 이해하는 것이 중요합니다.

이러한 질적 차이에 대한 분석의 다양한 방법에 관해 설명을 해주셨습니다. 상세 내용에 대해서는 너무 내용이 긴 관계로 생략하고 유튜브나 블로그를 찾아보길 권장합니다. 양승준 대표님의 데이터 리터러시 관련 강의자료는 슬라이드쉐어에서도 확인 가능합니다. (https://www.slideshare.net/sidneyyang0/data-literacy-103128481)

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분석한 결과에 대해 이해하기 쉽고 가독성 좋게 정리하는 것도 중요한 요소인데, 이는 인사담당자들이 원래 잘하는 일이라서 어려움은 없을 것 같습니다 ^^

때론 분석 결과가 뻔한 내용일 수도 있지만, 이를 고민과 실천으로 이어지게 한다면 뻔하지 않은 상황이 올 수도 있습니다. 혹은 분석한 결과를 바로 활용하지 못하거나 정확한 결과를 얻지 못했다고 하더라도, 분석하는 과정 자체에서 회사가 가진 문제점 등을 인지하고 고민하는 기회가 될 수 있다는 점을 기억하면 좋을 것 같습니다.

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저를 비롯하여 많은 인사담당자가 아직은 데이터를 활용하는 데 있어서 친숙하지 못하다고 생각합니다.

양승준님께서 말씀하신 것처럼, 지금 한국의 어느 기업이 신규입사자의 데이터를 분석하여 선발 기준을 자신 있게 객관화 할 수 있을까요?

인사 데이터의 질적 차이를 이해하고, 이를 활용하기 위해서는 작은 데이터부터 공부해보는 것이 필요할 것 같습니다. 공부에는 순서가 없다는 말씀을 하셨는데요, 그때그때 유튜브나 구글에 물어보면서 인사담당자 본인부터 솔선수범하여 공부를 시작한다면 좋을 것 같습니다. 저도 시간이 없다는 이유로 계속 미루고 있던 데이터 공부를 다시 시작해볼까 합니다!

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이제 HR에서도 '경험 기반의 직관'이 아니라 '객관적 지표'를 통한 의사결정의 단계로 도약해야 할 시기임을 강조하며 글을 마무리하고자 합니다. ​

인사담당자로서 개인의 경쟁력을 키우기 위해, 우리 회사의 인사 전력 향상을 위해, 그리고 Digital Transformation 시대가 요구하는 인사담당자가 되기 위해 함께 노력해보아요!

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감사합니다.

HR AMBASSADOR 1기 문성준

인사담당자와 데이터는 친해질 수 있을까?

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