HR 애널리틱스: 데이터로 인재를 선발하는 새로운 패러다임

1. 요약

• HR 애널리틱스는 데이터 분석을 통해 인사 관리의 혁신적인 변화를 가져오는 중요한 분야로, 기업의 인사 전략에 실질적인 통찰을 제공한다. HR 애널리스트는 데이터에 기반하여 조직의 인사 전략을 체계적으로 개선하고, 경영자 및 HR 전문가가 의사결정 과정에서 필요로 하는 정보를 제공하는 역할을 수행한다. 이들은 통계학, 데이터 분석, 심리학, 경영학 등의 다양한 배경을 바탕으로 데이터를 정량적으로 분석하고, 실질적인 결론을 도출하여 조직의 목표에 부합하는 인사 정책을 수립하는 데 기여한다.

• 현대의 경영 환경에서 데이터 기반의 의사결정은 필수적이며, 이는 인사 관리에서 더욱 중요하게 여겨진다. 과거의 직관적인 판단 방식이 아닌, 객관적이고 과학적인 접근 방식을 통해 인재 관리에 있어 더 나은 결과를 이끌어낼 수 있다는 것이 HR 데이터 분석의 핵심이다. 예를 들어, 구글은 인사 데이터 분석을 통해 직원들의 성향을 파악하고, 이를 바탕으로 각 직원에게 최적의 교육 및 역할을 제시함으로써 성과를 극대화하고 있다.

• HR 애널리틱스의 접근 방식은 일반적으로 네 가지 단계에 걸쳐 진행되며, 이는 일상적 리포팅에서부터 고급 분석을 통한 인사이트 도출, 문제 해결 및 예측 분석까지 포함된다. 이러한 단계적 접근을 통해 조직은 데이터 분석의 결과를 실제 의사결정에 적용하여, 인사 관리의 효율성을 높일 수 있다. 데이터 기반의 의사결정은 과학적 근거를 통해 인적 자원의 효과적인 활용을 가능하게 하며, 이는 곧 기업의 경쟁력을 높이는 결과로 이어진다.

2. HR 애널리스트의 정의 및 역할

• 2-1. HR 애널리스트란?

• HR 애널리스트는 인적 자원 관리 분야에서 데이터를 활용하여 조직의 인사 전략을 개선하고 효율성을 높이는 전문가를 의미합니다. 데이터 분석을 통해 인재의 성과나 조직 문화 분석, 인력 채용 등의 다양한 인사 관리 관련 문제를 해결하는 역할을 합니다. 이들은 일반적으로 통계학, 데이터 분석, 심리학 및 경영학 등을 배경으로 하며, 조직 내의 데이터 기반 의사결정을 촉진하는 핵심적인 역할을 수행합니다.

• 최근 HR 애널리스트는 피플 애널리틱스(People Analytics)라는 용어와 함께 사용되기도 합니다. 이는 HR 애널리틱스보다 더 포괄적인 개념으로, 인적 자원뿐만 아니라 조직의 다양한 데이터 분석을 포함한 더 넓은 맥락을 제시합니다. HR 애널리스트는 이러한 데이터를 활용하여 통찰력을 도출하고, 조직의 전략적 목표에 맞추어 인사 정책 및 절차를 조정하는 데 기여합니다.

• 2-2. HR 애널리스트의 주요 역할

• HR 애널리스트의 주요 역할 중 하나는 데이터 수집 및 분석입니다. 이들은 기업의 인사 정보 시스템(HRIS)에서 생성되는 데이터를 활용하여 채용, 교육, 성과 평가 등과 관련된 정보를 수집하고, 이를 정량적으로 분석하여 유용한 인사이트를 제공합니다. 특히, 현대의 HR 애널리스트는 데이터 클리닝, 데이터 전처리, 그리고 고급 분석 기법을 활용하여 실질적인 결론을 도출합니다.

• 또한, HR 애널리스트는 분석 결과를 이해관계자에게 효과적으로 전달할 수 있는 스토리텔링 능력이 요구됩니다. 단순한 데이터 수치를 넘어, 분석의 결론이 조직의 전략적 목표와 어떻게 연결되는지를 명확하게 설명해야 합니다. 이는 조직 내에서 데이터 기반 의사결정을 촉진하는 중요한 요소로 작용합니다. 스토리텔링은 결과를 이해 관계자들에게 효과적으로 커뮤니케이션하는 데 필수적이며, 이를 통해 이들이 제안하는 정책이나 변화를 수용하도록 하는 역할을 합니다.

• 2-3. 혁신 연구소로서의 기능

• HR 애널리스트는 단순한 데이터 분석을 넘어, 조직 내부의 혁신 연구소 역할도 수행합니다. 이들은 데이터에 기반하여 인사 관리의 혁신적인 방법론을 제안하고, 새로운 트렌드와 사례를 도입하여 조직의 인사 관리 시스템을 개선할 수 있는 방안을 모색합니다.

• 예를 들어, 기계 학습(Machine Learning) 및 인공지능(AI)을 활용하여 인재를 선발하거나, 직원의 성과 예측 모델을 개발하는 등의 혁신적인 접근 방법을 제안할 수 있습니다. 이는 인사 관리의 효율성을 극대화하고, 직원 경험을 향상시키기 위한 전략적 결정을 내리기 위한 데이터 기반의 접근을 가능하게 합니다.

• 결론적으로, HR 애널리스트는 조직의 HR 전략을 발전시키기 위한 중추적인 역할을 수행하며, 데이터를 통해 혁신적인 접근 방식을 제시하고 이를 실행하는 데 기여합니다. 이들의 역할은 점점 더 중요해지고 있으며, 데이터 기반 HR 전략의 수립과 실행에 있어 없어서는 안 될 존재가 되고 있습니다.

3. HR 데이터 분석의 중요성

• 3-1. 데이터 기반 의사결정의 필요성

• 현대의 경영 환경에서 기업들은 정보의 홍수 속에서 올바른 의사결정을 내리는 것이 필수적입니다. 특히 HR 분야에서도 그러한 경향은 더욱 두드러집니다. 인사 관리의 많은 요소들이 사람에 의해 결정되기 때문에, 사람을 대상으로 한 의사결정이 잘못될 경우 조직 전반에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 과거의 경향처럼 직관이나 경험에 기반한 결정은 이제 더 이상 효과적이지 않으며, 이는 불확실성이 큰 비즈니스 환경에서 더욱 심각해집니다. 따라서, 데이터를 기반으로 한 객관적이고 과학적인 접근이 필요합니다. HR 데이터 분석은 이러한 필요를 만족시키며, 의사결정 과정을 효율적으로 개선하기 위해 반드시 요구됩니다.

• 3-2. 인재 관리에서의 데이터 활용

• 모든 기업은 인력을 가장 중요한 자산으로 여깁니다. 이러한 인재를 어떻게 관리하고 최적화할 것인가에 대한 질문은 HR 데이터 분석의 핵심입니다. 데이터 분석은 직원들의 성과, 이직률, 교육 효과 및 개발 기회 등에 관한 귀중한 통찰을 제공합니다. 예를 들어, 구글과 같은 기업들은 인재 파악과 관리에 있어 직원 데이터를 체계적으로 수집하고 이를 분석하여 인재의 성향, 커뮤니케이션 스타일, 기술적 능력 등을 명확히 이해하려 합니다. 이로 인해 각 직원에게 가장 적합한 역할과 개발 경로를 제공할 수 있습니다. HR 데이터 분석을 통해 기업은 직원의 강점과 약점을 파악하고, 이를 통해 조직의 목표를 더욱 효과적으로 달성할 수 있습니다.

• 3-3. 전통적인 접근 방식 대비 장점

• 전통적인 인사 관리는 주로 관리자의 직관과 경험에 의존하는 경향이 있었습니다. 하지만 HR 데이터 분석을 통해 이러한 접근 방식의 한계를 극복할 수 있습니다. HR 데이터 분석은 수치적 데이터와 정량적인 기준을 통해 의사결정의 근거를 제공합니다. 예를 들어, 제록스(Xerox)는 데이터 분석을 통해 콜센터 직원들의 조기 이직률 문제를 해결하기 위해 '적합한 인재의 특성'을 정의하고, 이를 기반으로 채용 프로세스를 개선 시켰습니다. 이러한 과정에서 HR 데이터 분석은 회사의 방침을 과학적인 근거로 뒷받침하게 돕습니다. 결과적으로, 운영 효율성과 인사관리를 대폭 향상시킬 수 있으며, 나아가 경쟁 우위를 확보하는 데에도 기여합니다. 전통적 접근 방식이 할 수 있는 것에 비해 데이터 기반 접근은 더 풍부한 정보와 깊이 있는 통찰을 제공합니다.

4. HR 애널리틱스 접근 방식 및 이론

• 4-1. HR 애널리틱스의 개념

• HR 애널리틱스는 인적 자원 관리의 효율성과 효과성을 향상시키기 위해 데이터 분석 기법을 활용하는 과정입니다. 이는 단순히 데이터를 수집하는 것을 넘어, 분석을 통해 의미 있는 인사이트를 도출하고, 이러한 인사이트를 바탕으로 보다 합리적인 의사결정을 지원합니다. HR 애널리틱스의 영역에서는 'HR 애널리틱스(HR Analytics)', '피플 애널리틱스(People Analytics)', '탤런트 애널리틱스(Talent Analytics)', '워크포스 애널리틱스(Workforce Analytics)' 등의 용어가 혼용되며, 각각은 데이터 분석의 초점이 다릅니다. HR 애널리틱스는 HR 관리 관점에서, 피플 애널리틱스는 기본적으로 사람 관점에서, 워크포스 애널리틱스는 인적자원 관점에서 운영하는 것에 중점을 둡니다.

• HR 애널리틱스의 궁극적인 목표는 조직의 인적 자원 데이터를 효과적으로 분석하여 경영진의 의사결정을 지원하고, 인재 관리 및 조직 발전을 위해 전략적으로 활용하는 것입니다. 이러한 모든 과정은 데이터 기반의 사고를 바탕으로 하며, 변화하는 환경에 빠르게 적응하기 위해 최신의 방법론과 기술을 지속적으로 적용해야 합니다.

• 4-2. 애널리틱스의 방법론

• HR 애널리틱스는 여러 방법론을 통해 구분할 수 있으며, 일반적으로 네 가지 단계로 나눌 수 있습니다. 첫 번째 단계는 '일상적 리포팅'으로, 기본적인 HR 지표와 데이터를 수치적으로 관리하는 과정입니다. 이 단계는 데이터가 무슨 의미를 가지는지 단순히 보여주는 차원에 지나지 않으며, 의사결정에 대한 깊은 통찰을 제공하지 않습니다.

• 두 번째 단계는 '고급 리포팅'으로, 조직의 HR 데이터 간의 패턴 분석을 통해 현재 상황을 파악합니다. 이 단계에서는 텍스트 마이닝, 클러스터 분석, 기계 학습과 같은 고급 분석 기법을 사용하여 데이터 간의 연관성과 심층적인 인사이트를 도출합니다.

• 세 번째 단계인 '이슈 해결'에서는 특정 사건에 대한 원인 분석을 수행하며, '왜 특정 현상이 발생했는가'에 대한 데이터를 기반으로 대안을 제시합니다. 제록스의 경우, 인적 데이터를 분석하여 신입 직원의 높은 퇴사율 문제를 해결한 사례가 이를 잘 보여줍니다.

• 마지막으로 네 번째 단계인 '예측 분석'은 앞으로 발생할 사건에 대한 예측을 제공합니다. 예측 분석은 전략적 인력 계획을 포함해, 다양한 변수에 대한 시뮬레이션을 통해 필요한 인력 수요를 예측할 수 있습니다. 월트디즈니의 예에서 처럼, 고객 수를 예측하여 최적의 인원을 배치하는 것은 이 단계의 전형적인 활용 사례입니다.

• 4-3. 분석과 행동 추천의 관계

• HR 애널리틱스에서 분석의 목적은 단순히 데이터를 이해하는 것을 넘어, 그로부터 도출된 행동 추천으로 이어지는 것이 중요합니다. 따라서 데이터에서 얻은 인사이트는 실제 행동으로 연결될 수 있어야 합니다.

• 정량적인 분석 결과는 신속한 의사결정을 지원하지만, 이를 위한 진정한 가치는 분석 결과를 통해 문제를 해결하고 조직의 행동을 변화시킬 수 있는 방법에 있습니다. 예를 들어, HR 애널리스트는 신입 직원의 장기 근속을 높이기 위해 '창의적 성향'을 강조하는 기준을 설정한 제록스와 같은 사례처럼, 데이터를 기반으로 한 인사이트를 조직의 채용 및 운영 방침에 반영할 수 있습니다.

• 따라서 HR 애널리틱스의 궁극적인 목표는 정량적 데이터를 분석하여 도출한 결과를 통해 조직의 인적 자원 관리 구조를 더욱 개선하는 방향으로 나아간다는 점에서, 분석과 행동 추천은 매우 밀접한 관계를 가지고 있습니다. HR 애널리틱스를 효과적으로 활용하기 위해서는 이러한 분석 결과를 바탕으로 이해관계자들과의 긴밀한 협력이 필요하며, 의사 결정 과정에 그 결과를 실질적으로 적용해야만 합니다.

5. 성공 사례 및 기업 적용 사례

• 5-1. HR 애널리틱스를 통한 성공적인 인사 전략

• HR 애널리틱스는 인사 전략의 혁신을 가져오는 중요한 도구로 자리잡고 있습니다. 인사를 과거의 직관적인 판단에서 과학적 데이터 기반으로 변화시킴으로써, 기업의 성과를 직접적으로 향상시키고 있습니다. 특히 제록스(Xerox)와 PNC 파이낸셜(PNC Financial)과 같은 기업들은 HR 데이터를 활용하여 인사 전략을 성공적으로 변화시킨 사례로 주목받고 있습니다. 제록스는 콜센터 직원의 이직률 문제를 해결하기 위해, 기존의 채용방식을 분석하고 고성과자의 특성을 파악하여 선발 기준을 혁신했습니다. 이를 통해 이직률을 획기적으로 감소시키는 성과를 거두었습니다. PNC 파이낸셜은 외부 경력자와 내부 승진자 간의 성과를 비교 분석함으로써, 내부 인재의 활용이 더 효과적이라는 결론을 도출해 인력 충원 전략을 수정했습니다.

• 5-2. 사례 연구: 기업의 데이터 활용

• 구글(Google)은 HR 애널리틱스를 통해 효과적인 리더십을 발굴하고 있습니다. 구글은 '구글 인재 분석팀'을 운영하며, 높은 성과를 내는 리더가 공통적으로 지닌 특성을 분석하여 이를 기반으로 리더십 교육 프로그램을 개발하고 있습니다. 이 팀은 효과적인 리더에게 필요한 행동 요소를 도출하고, 그 결과를 직원 교육에 반영하여 조직의 전반적인 리더십 수준을 높이고 있습니다. 이러한 데이터 기반 접근법 덕분에 구글은 지속적으로 혁신적인 인사 관리를 추진하고 있습니다.

• 5-3. 실적 향상을 위한 데이터 기반 접근법

• 로위스(Lowe's)와 PWC는 각각의 HR 데이터를 통해 실적 향상의 근거를 제시하였습니다. 로위스는 직원의 몰입도가 고객 응대 시 매출에 미치는 영향을 분석하여, 직원의 몰입도가 매출을 약 4% 증가시킨다는 사실을 밝혀냈습니다. 이러한 분석을 통해 경영진은 직원 몰입도를 높이기 위한 구체적인 전략을 수립하게 되었습니다. 반면 PWC는 신규 보상제도의 이행 전 데이터 분석을 통해 이직 방지 효과를 검증하고, 기 계획한 이연보상 제도를 취소했습니다. 이러한 결정은 조직 내 인력의 유지율을 크게 향상시켰습니다.

6. 결론 및 향후 전망

• 6-1. HR 데이터 분석의 미래

• HR 데이터 분석은 앞으로 더욱 중요해질 것으로 예상된다. 기업들은 인재 선발, 유지 및 성과 향상에 있어 데이터 기반의 결정을 점차적으로 확대하고 있으며, 이는 더 나은 업무 환경을 조성하는 데 기여할 것이다. 특히, 인공지능과 머신러닝 기법의 발전에 힘입어, HR 데이터 분석은 단순한 과거 데이터를 분석하는 것을 넘어 예측적 분석으로 확대될 예정이다. 이러한 흐름 속에서 HR 전문가들은 데이터를 통한 통찰력을 바탕으로 변화하는 경영 환경에 능동적으로 대응할 수 있는 역량을 갖춰야 한다. 또한, 실시간 데이터 분석의 필요성이 커짐에 따라 HR 분석 시스템도 보다 즉각적이고 효율적인 방식으로 발전할 것이다.

• 6-2. HR 애널리틱스의 지속 가능성

• HR 애널리틱스의 지속 가능성은 결국 조직 문화와 인재의 분석적 사고 능력에 달려 있다. HR 애널리틱스가 성공적으로 자리 잡기 위해서는 분석 결과를 실질적인 행동으로 연결할 수 있는 문화가 필요하다. 데이터의 가치를 이해하고 이를 활용해 조직의 문제를 해결할 수 있는 HR 애널리스트의 육성이 중요하다. 이를 위해 조직 내 교육 프로그램과 데이터 활용 사례의 공유가 확대되어야하며, HR 부서의 역할도 데이터 관리와 분석 중심으로 변화해야 한다. 또한, 디지털 트랜스포메이션을 통해 HR 데이터의 접근성과 활용이 용이해짐에 따라 데이터 리터러시(data literacy)를 갖춘 인재 확보가 더욱 필수적이다.

• 6-3. 기업에서의 HR 혁신 방향

• 기업들은 HR 애널리틱스를 통해 인사 관리의 혁신을 도모하는 것이 필요하다. 앞으로는 단순히 데이터를 수집하고 분석하는 수준에서 벗어나, 데이터 분석 결과를 기반으로 의사결정을 내림으로써 조직의 성과를 극대화해야 한다. 이러한 과정에서 HR 애널리틱스는 단순히 HR 부서에 국한되지 않고, 경영전략 전체와 긴밀하게 연계되어야 한다. 예를 들어, 채용 과정에서 데이터 분석을 활용하여 적합한 인재를 체계적으로 선발하고, 직원 유지 및 경력 개발 과정에서도 데이터를 통해 개인의 경향을 파악하여 맞춤형 지원을 제공하는 방식으로 혁신해야 한다. 이러한 HR 혁신은 장기적으로 조직의 경쟁력을 높이고 지속 가능한 성과를 이끌어낼 것이다.

결론

• HR 데이터 분석의 미래는 더욱 밝다. 기업들은 인재 선발, 유지, 그리고 성과 향상에 필요한 데이터 기반 결정의 중요성을 점차적으로 인식하고 있으며, 이러한 변화는 더 나은 업무 환경을 조성하는 데 기여할 것으로 보인다. 특히 인공지능 및 머신러닝의 발전으로 HR 데이터 분석은 과거 데이터를 단순히 분석하는 것을 넘어 예측적으로 발전하게 될 것이며, 이를 통해 변화하는 경영 환경에 능동적으로 대처할 수 있는 역량이 필요한 시점이다.

• HR 애널리틱스의 지속 가능성은 조직 문화와 개인의 분석적 사고 능력에 달려 있다. 성공적인 HR 애널리틱스를 위해서는 분석 결과를 실질적인 행동으로 연결하고 이를 통해 조직의 문제를 해결할 수 있는 문화가 필요하다. 교육 프로그램의 확대와 데이터 활용 사례의 공유는 필수적이며, HR 부서는 이러한 변화에 따라 데이터 관리와 분석 중심으로 재편되어야 한다.

• 결론적으로, 기업들은 HR 애널리틱스를 통해 인사 관리의 혁신을 도모하고, 데이터 분석 결과를 실질적인 의사결정에 활용하여 지속 가능한 성과를 이끌어내야 한다. 이는 단순히 인사 부서의 성공을 넘어 경영 전략 전체와 긴밀하게 연결되어 조직의 전반적인 경쟁력을 높이는 결과로 이어질 것이다.

용어집

• HR 애널리틱스 [개념]: 인적 자원 관리의 효율성과 효과성을 향상시키기 위해 데이터 분석 기법을 활용하는 과정으로, 조직의 전략적 목표를 지원한다.

• HR 애널리스트 [역할]: 데이터를 활용하여 조직의 인사 전략을 개선하고 효율성을 높이는 전문가로, 데이터 기반 의사결정을 촉진하는 역할을 한다.

• 피플 애널리틱스 [개념]: HR 애널리틱스보다 포괄적인 개념으로, 인적 자원뿐만 아니라 조직의 다양한 데이터를 분석하는 접근 방식을 의미한다.

• 데이터 기반 의사결정 [접근 방식]: 객관적이고 과학적인 데이터를 바탕으로 의사결정을 내려 조직의 효율성을 높이는 방법이다.

• 예측 분석 [분석 기법]: 앞으로 발생할 사건이나 상황을 예측하는 데이터 분석 기법으로, 전략적 인력 계획을 지원한다.

• 기계 학습 [기술]: 데이터를 자동으로 분석하고 학습하여 예측이나 결정을 지원하는 인공지능 기술의 한 형태이다.

• 스토리텔링 [커뮤니케이션 기술]: 분석 결과를 이해관계자에게 효과적으로 전달하기 위한 능력으로, 데이터의 의미와 중요성을 명확하게 설명하는 과정이다.

• 데이터 클리닝 [보조 기법]: 불필요하거나 오류가 있는 데이터를 정제하여 분석에 적합한 형태로 만드는 과정이다.

• HR 정보 시스템 (HRIS) [시스템]: 기업의 인사 관련 정보를 수집, 저장 및 관리하는 시스템으로, HR 데이터 분석의 기초 자료를 제공한다.

• 데이터 리터러시 [역량]: 데이터를 이해하고 활용하여 의사결정을 내릴 수 있는 능력으로, HR 애널리틱스를 성공적으로 수행하기 위해 필요하다.

출처 문서

• HR 애널리스트 역할은 ‘혁신 연구소’, 분석 결과를 스토리텔링할 수 있어야https://dbr.donga.com/article/view/1201/article_no/9102/ac/a_view
• 사람에 대한 통찰력, 데이터 분석으로 높인다https://www.lgbr.co.kr/report/view.do?idx=17822
• HR 애널리스트 역할은 ‘혁신 연구소’, 분석 결과를 스토리텔링할 수 있어야https://dbr.donga.com/article/view/1201/article_no/9102/ac/magazine
• HR 애널리틱스 네 단계와 사례https://www.mercer.com/ko-kr/insights/people-strategy/hr-transformation/hr-analytics-steps-and-cases/
• HR 데이터 분석을 시작하기 전에 우리가 알아야 할 것들 : HR Analytics Process & Metrics | 패스트캠퍼스 기업교육https://b2b.fastcampus.co.kr/resource_insight_hranalytics