Data-driven HR : 채용, 조직문화, 승진 데이터 수집부터 대시보드까지

약 14년간 국내 대기업 및 유니콘에서 HR업무를 해왔으며, 현재는 스타트업의 HR팀장으로 일하고 있습니다. 직관이나 의사결정자의 주관에 의존한 HR을 지양하고, 데이터로 말하는 HRer가 되기 위해 노력하고 있습니다. 대학원에서는 주로 <갈등>, <리더십>, <디지털 트랜스포메이션>에 대해 연구하고 있습니다.

여러 가지 분석을 현업에 적용해 왔습니다. 먼저, 보상 분야에는 회사의 적정 보상 모델을 수립하고, 인사 평가데이터를 활용해 고성과 리더의 특성을 분석하기도 하였습니다. 조직문화 진단을 통해 회사의 핵심적인 문제점을 찾아내고 구성원의 숨은 니즈를 발굴하였습니다. 교육 효과성 진단을 통해 새로운 교육프로그램 도입의 적정성을 검토하기도 하였습니다. 또 대시보드를 통해 경영진에게 HR데이터를 수시로 보고하여 관심도를 높이는 데 많은 노력을 쏟았습니다.

HR 데이터 분석, 피플 어날리틱스라고 하면 R이나 파이썬을 배워야만 하는 것으로 오해하는 분들이 많습니다. 본 수업에서는 복잡하고 어려운 통계 패키지 없이도 HR 의사결정에 필요한 데이터 분석을 보여드리려고 합니다. 채용, 조직문화, 평가 등 HR의 분야별로 어떤 데이터가 필요하고, 쉽게 시도해볼 수 있는 데이터 분석은 무엇인지 실습으로 진행할 예정입니다.

수강생분들은 실무에 돌아가서 직접 우리 회사에 중요한 HR 의사결정이 무엇인지, 어떤 데이터를 수집하고 분석해야 하는지 적용해 볼 수 있습니다. 본 강의를 통해 차츰차츰 데이터 활용도를 높여나간다면 점차 더 높은 수준의 분석을 해볼 수도 있을 것입니다.

다른 HR 데이터 분석 과정은 통계학적 지식과 데이터 분석 tool에 많은 시간을 할애합니다. 특히 R과 같은 tool은 자주 하지 않으면 금방 사용법을 잊게 됩니다. 먼저 쉽고 간단한 데이터 분석부터 시작하는 것이 좋습니다. 본 교육은 통계 소프트웨어를 다루는 방법보다는 데이터에 묻고 싶은 질문들과 의사결정 포인트를 함께 찾아보는 시간입니다. 교육이 끝난 후 어렵지 않게, 데이터와 친해질 수 있게 하겠습니다.

HR 분야에도 데이터에 대한 관심과 요구사항이 높아지고 있습니다. 구성원 입장에서는 전보다 투명하고 공정한 인사정책을 요구하고 있습니다. 이제 데이터 활용은 HR에 있어서 필수입니다.

어렵지 않습니다. 통계 소프트웨어와 통계이론을 잘 알면 물론 좋겠지만 잘 몰라도 시도해 볼 수 있습니다. 우리가 자전거의 구조를 몰라도 자전거 타는 법을 배울 수 있습니다. 데이터로 대화하는 HR 실무자가 되는 첫 시도를 도와드리고 싶습니다.