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HR 데이터 분석 트렌드 및 People Analytics의 활용 방법

일일 보고서 2024년 09월 06일
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목차

  1. 요약
  2. HR 데이터 분석의 주요 트렌드
  3. People Analytics의 정의와 역사
  4. HR 데이터 분석 단계와 방법론
  5. People Analytics의 실제 활용 사례
  6. 결론

1. 요약

  • 본 리포트는 HR 데이터 분석의 최근 트렌드와 People Analytics의 활용 방법을 종합적으로 탐구합니다. HR 데이터 분석의 발전과정과 주요 트렌드 뿐만 아니라, 예측 분석, 직원 경험 개선, AI와 머신러닝의 활용, 데이터 기반 의사결정, 그리고 다양성과 포용성을 다룹니다. 또한 People Analytics의 정의와 역사적 배경, HR Analytics와의 차이점을 설명하며 HR 데이터 분석의 단계별 방법론을 제시합니다. 마지막으로, 다양한 People Analytics의 실제 활용 사례를 제공하여 HR 부서들이 보다 효율적이고 데이터 기반의 의사결정을 할 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다.

2. HR 데이터 분석의 주요 트렌드

  • 2-1. 예측 분석(Predictive Analytics)

  • 예측 분석은 과거 데이터를 바탕으로 미래의 결과를 예측하는 기법을 의미합니다. HR 부서는 HR 데이터 분석에서 예측 분석을 활용하여 이직 가능성이 높은 직원이나, 특정 직무에서의 성과를 예측할 수 있습니다. 2016년 기준, SHRM 레포트에서 HR부서의 53%가 빅데이터, AI를 활용한 전략적 결정을 내리고 있으며, 이직 분석 및 동향 파악에 63%가 활용하고 있습니다.

  • 2-2. 직원 경험(Employee Experience)

  • 직원 경험은 직원이 조직 내에서 경험하는 모든 단계를 포함합니다. People analytics를 통해 직원의 피드백을 수집하고, 이를 기반으로 조직의 문화와 정책을 개선하려는 노력이 이루어집니다. 이러한 데이터는 직원 만족도와 생산성을 높이는 데 기여합니다.

  • 2-3. 데이터 기반 의사결정(Data-Driven Decision Making)

  • HR 부서는 데이터 기반 의사결정을 통해 더 합리적이고 효율적인 관리 방안을 모색합니다. 중복된 작업을 최소화하고, 필요한 정보를 보다 빠르게 제공할 수 있는 시스템을 구축하여 조직의 목표를 달성하는 데 기여합니다.

  • 2-4. AI 및 머신러닝의 활용

  • AI 및 머신러닝 기술은 HR 데이터 분석을 더욱 발전시킵니다. 데이터를 자동으로 수집하고 분석하여 인사이트를 도출함으로써 HR 부서의 업무 효율성을 높입니다. 이러한 기술을 통해 구체적인 데이터를 바탕으로 직원의 성과를 극대화할 수 있는 방안이 마련됩니다.

  • 2-5. 다양성과 포용성(Diversity and Inclusion)

  • 다양성과 포용성은 현대 기업 문화에서 중요한 요소입니다. HR 데이터 분석을 통해 기업은 채용 및 보상 과정에서의 편향성을 파악하고, 이를 개선하기 위한 데이터를 확보할 수 있습니다. 이러한 분석 결과는 조직의 성과에 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

  • 2-6. 링크드인 및 소셜 미디어 데이터 활용

  • 소셜 미디어 데이터를 통해 기업은 후보자의 온라인 활동 및 네트워크를 분석하여 채용 전략을 세울 수 있습니다. LinkedIn과 같은 플랫폼에서 제공하는 데이터는 인재를 발굴하고, 지원자의 직무 관련성을 평가하는 데 유용하게 사용됩니다.

3. People Analytics의 정의와 역사

  • 3-1. People Analytics의 정의

  • People Analytics(PA)는 중요한 비즈니스 성과를 개선하기 위해 조직, 사람, 인재 데이터를 수집하고 적용하는 프로세스입니다. 이를 통해 HR은 데이터 기반 통찰력(Insight)을 확보하여 다양한 인사 프로세스에 대한 의사결정을 내리고 실행으로 옮김으로써 조직의 성과를 높일 수 있게 됩니다. People Analytics는 증거 기반의 HR을 실천하기 위한 핵심 요소로 인식됩니다.

  • 3-2. People Analytics의 역사

  • People Analytics의 역사에서 HR 분야에서 분석이 처음 사용된 예는 인적자본분석(HCA)에 해당됩니다. HCA는 회계학 및 경제학에 뿌리를 두고 있으며, 조직이 HR의 재무적 가치를 평가하는 데 도움을 줍니다. 과거 많은 HR 전문가들은 HR이 다른 비즈니스 부서와 유사하게 운영되어야 하며, 그 효과와 비즈니스에 창출되는 가치를 추적할 수 있는 지표를 갖추어야 한다고 믿었습니다. 이와 같은 인식의 변화로 인해 HR 지원 부서에서 비즈니스 부서로의 전환이 시작되었습니다. 그러나 인적자본 분석은 주로 직원의 경제적 가치에 초점을 맞추기 때문에 한계가 존재했습니다. 이에 People Analytics와 같은 포괄적인 접근 방식이 등장하여, 여러 부서에서 다양한 데이터 원천을 활용하여 실행 가능한 통찰력(Insight)을 추출할 수 있게 되었습니다. People Analytics는 기업이 데이터를 기반으로 한 예측 분석을 통해 채용, 교육 및 기타 인력 관련 의사 결정을 할 수 있도록 합니다.

  • 3-3. People Analytics와 HR Analytics의 차이

  • People Analytics와 HR Analytics(HRA)라는 용어는 종종 혼용되어 사용되지만, 그 차이점이 존재합니다. HR Analytics는 데이터가 HR에만 국한되는 반면, People Analytics는 HR을 넘어 재무, 고객, 마케팅 등 다양한 데이터 소스를 포함합니다. 또한 HR 분석은 종종 남용되는 경우가 발생하여 제공업체들이 종합적인 분석 솔루션 대신 HR 솔루션에만 집중하는 경향이 있습니다.

4. HR 데이터 분석 단계와 방법론

  • 4-1. 데이터 수집

  • HR 데이터 분석의 첫 번째 단계는 데이터 수집입니다. HR 부서는 인사행정 데이터, 서베이 데이터, 행동 데이터 등 다양한 유형의 데이터를 수집해야 합니다. 예를 들어, 인사행정 데이터에는 성별, 나이, 학력, 고과, 보상, 급여, 근태 등의 정보가 포함됩니다. 이러한 데이터는 조직의 전략 및 성과를 이해하는 데 필수적입니다.

  • 4-2. 데이터 분석 및 인사이트 도출

  • 데이터 분석 단계에서는 수집된 데이터를 분석하여 유의미한 인사이트를 도출합니다. HR 에널리틱스의 핵심은 데이터 패턴 분석을 통한 예측 분석입니다. 이는 기존의 이직률이나 이직 비용 등의 지표를 넘어서, 통계적 모델링을 통해 이직할 확률이 높은 직원을 예측하는 것을 포함합니다. 실제로 2016년 SHRM 레포트에 따르면, HR 부서의 53%가 빅데이터와 AI를 활용하여 전략적 결정을 내리고 있습니다.

  • 4-3. 예측 분석

  • 예측 분석은 조직의 전략적 목표에 부합하는 데이터를 분석하여, 향후 발생할 수 있는 HR 관련 이슈를 예측하는 단계입니다. HR 데이터 분석을 통해 채용 후보자의 심사, 이직률 감소, 인재 보유 및 식별 등을 지원할 수 있으며, 이러한 분석은 HR 부서에서 의사결정하는 데 중요한 역할을 합니다.

  • 4-4. 의사결정 지원 및 실행

  • 데이터 분석 결과는 HR 부서의 의사결정을 지원하는 데 활용됩니다. HR 부서는 데이터 기반의 인사이트를 통해 채용 일정 단축, 부서별 적합한 채용 시기 예측 등을 수행할 수 있습니다. 또한, 인사 데이터는 개인의 정보가 보호되어야 하며, 법적 및 윤리적 고려사항이 반영되어야 합니다.

  • 4-5. 법적 및 윤리적 고려사항

  • HR 데이터 수집 및 분석 과정에서 법적 및 윤리적 고려사항은 매우 중요합니다. 인사 데이터는 개인정보 보호법의 규제를 받으며, 민감한 정보를 수집하고 활용하는 데 있어서 철저한 관리가 필요합니다. 예를 들어, 면접 시 이력서에서 전형과 무관한 개인정보나 고유식별정보를 표시하지 않도록 신중해야 합니다.

5. People Analytics의 실제 활용 사례

  • 5-1. 사례 연구 1: 피플 애널리틱스를 통한 인재 관리

  • S&P 1500에 속하는 기업의 경영진 중 가장 임금을 많이 받는 상위 5%에서의 HR 비중이 1992년 0.5%에서 2022년 13%로 대폭 증가했습니다. 이는 피플 애널리틱스를 통해 인재 관리의 중요성이 증가하고 있음을 보여줍니다. 기업 내 강력한 피플 애널리틱스 브랜드를 구축하고, 데이터를 통합하는 단일 지점을 만드는 것이 핵심입니다.

  • 5-2. 사례 연구 2: 고성과자 분석 및 전략 수립

  • 고성과자의 성공 요인을 분석하기 위해, 많은 기업들이 desk research, focus groups, questionnaires를 결합한 내부 모델을 구축하고 4가지 서로 다른 특성 요인을 식별하였습니다. 이를 통해 고성과자에 대한 이해는 물론, 직원 경험과 그들의 업무 사이클 전체에서 무엇이 중요한지를 이해할 수 있습니다. 이 과정에서 데이터를 통한 객관성을 부여하여 강력한 직원 역량 및 행동 모델을 구축할 수 있습니다.

  • 5-3. 사례 연구 3: 데이터 기반의 직원 경험 개선

  • HR 애널리틱스를 통해 다양한 인적자원 데이터를 분석하고, 이를 바탕으로 합리적 의사결정을 돕는 활동이 이루어집니다. 예를 들어, A사는 직원들의 근무 이력, 지식·스킬 수준, 근속 년수 등 다양한 HR 데이터를 분석하여 업무 전문성에 영향을 미치는 요소를 파악하고 있으며, 이를 통해 효율적인 인력 관리가 가능합니다.

6. 결론

  • HR 데이터 분석과 People Analytics는 조직이 보다 효과적으로 인사결정을 내리고 성과를 향상시키는 데 큰 역할을 합니다. 주요 트렌드로는 예측 분석, AI 및 머신러닝 기술의 활용, 직원 경험 집중, 데이터 기반 의사결정, 다양성과 포용성 추구 등이 있습니다. 이러한 트렌드를 활용하면 HR 부서는 더 효율적이고 객관적인 인사관리를 할 수 있습니다. 그러나 HR 데이터 분석에는 여전히 법적 및 윤리적 고려사항이 중요하며, 미래 연구에서는 더 다양한 데이터 소스와 고급 분석 기법을 통합하여 더욱 정교한 인사이트를 도출하는 방향으로 나아가야 합니다. 조직은 이러한 데이터를 활용하여 직원의 성과를 극대화하고, 만족도와 몰입도를 높일 수 있는 전략을 수립해야 합니다.

7. 용어집

  • 7-1. People Analytics [기술]

  • People Analytics는 조직 내 인사 데이터를 분석하여 인사 결정에 대한 인사이트를 제공하는 기술입니다. 이는 직원의 성과, 이직률, 채용 효율성 등을 분석하는 데 활용되며, 데이터 기반의 의사결정을 지원합니다.

  • 7-2. 예측 분석 (Predictive Analytics) [기법]

  • 예측 분석은 과거 데이터를 기반으로 미래의 특정 결과를 예측하는 분석 기법입니다. HR 데이터 분석에서 이직률 예측, 고성과자 식별 등을 통해 인사 관리의 효율성을 높이는 데 활용됩니다.

  • 7-3. AI 및 머신러닝 [기술]

  • AI와 머신러닝은 대규모 데이터를 처리하고 패턴을 분석하여 인사이트를 도출하는 기술입니다. HR 데이터 분석에서 이력서 분석, 면접 평가 등 다양한 응용 분야에 활용됩니다.

  • 7-4. 직원 경험 (Employee Experience) [컨셉]

  • 직원 경험은 직원이 조직 내에서 경험하는 모든 활동과 상호작용을 포함하는 개념입니다. HR 데이터 분석을 통해 직원 만족도와 몰입도를 평가하고 개선할 수 있습니다.

8. 출처 문서