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[김동철의 블로그] Big Data : 인사부 업무김동철 / 데이타솔루션 총괄본부 전무(공학박사)

   
▲ 김동철 / 데이타솔루션 총괄본부 전무(공학박사)

[아이티데일리] 모든 기업의 제일가는 가치와 자산은 사람에 달려 있다. 그리고 이러한 사람을 다루는 부서는 인사부이다. 다르게 이야기 하면 영업, 생산, 재무 등의 업무를 제외한 모든 일들은 인사부 소관이라고도 할 수 있다. 신입 사원들이 제일 처음으로 만나는 사람들이 인사부 직원들이다. 어려운 입사의 절차를 거치면 이제부터 회사에 맞는 인재상으로 만들기 위한 과정이 시작 된다. 회사에서 하고 있는 일들이며, 회사의 조직문화가 어떤 것인지 등을 정신 없이 주입시킨다. 수 개월간의 오리엔테이션 기간이 지나면 각자의 희망과 전공에 따라 부서별로 배치를 받는다. 신입직원들이 부서의 업무를 알리 만무하므로 주도적으로 특정 업무를 해내기 까지는 평균 2-3년 정도의 업무지식 획득을 위한 시간이 필요하다. 그때까지 열심히 회사가 원하는 인물이 되도록 노력했다면 대부분은 대리와 과장까지 가는 길은 시간의 문제라고 보면 된다.

인사부는 매년 초에 어느 정도 규모의 신입사원 채용을 할 것인지를 상당 시간을 들여 고민 한다. 대개는 전략기획부 간은 부서에서 다음 해의 회사 목표를 정하면 그에 상당하는 적정한 인원을 상정해 내려간다. 이른바 Top Down 방식이다. 회장님이 지시하면 조직을 거기에 맞추는 방식이다. 이러한 계산도 간단하지는 않지만 여러 개의 방정식을 푸는 정도이다. 그러나 내외부의 여러 요소들을 면밀히 살펴 본다면 과학적으로 적정인원을 예측하는 방법도 가능하다. 예를 들어 특정한 건설 회사는 회사의 인원 수가 경기의 변동에 민감하게 반응하는 경향이 있다고 한다. 건설경기지표들의 교차상관 분석을 통해 얻은 결과 중에는 건축허가면적의 변동이 4분기 후의 건설 취업자수에 영향을 미친다는 연구 결과를 얻은 사례도 있다. (건설경기 전망에 따른 인력 수요예측에 관한 연구, 오치돈, 2005) 이것은 간접적인 예측방법이지만 비교해 볼 만한 가치가 있는 가히 빅데이터적인 접근법이라 할 수 있다.

입사 시험 당시에 중요한 비중을 차지하는 영어와 면접 점수는 나중에 회사의 기여도에 어느 정도나 관련이 있을까? 이러한 분석을 하기에 인사부는 너무도 바쁘다. 그러나 분석 결과의 중요성을 본다면 돈과 시간을 들여서라도 들여다 보아야 할 부분이다. 대부분의 국내 회사 직원들은 입사 후에 점차적으로 영어 실적이 퇴보한다. 회사 내에서 영어를 사용할 기회가 없기 때문이다. 그렇지만 군대 같은 기업 문화를 가진 회사 에서는 승진 등의 업무 고과에 또다시 영어 시험을 보게 만들어 전형적인 업무괴리 스트레스를 만들어가고 있다. 실제로 현장에서 느끼는 바로는 영어 실력이 업무고과에 미치는 영향은 거의 없을 수 있다. 경우 마다 다를 수는 있겠지만 이것은 데이터를 가지고 증명해봐야 하는 문제이다. 더 나아가서는 주기적으로 영어 시험을 본다면 영어 실력이 상승하는 직원과 업무 기여도간의 상관 관계는 어떻게 되는지도 파악해봐야 할 것이다. 영어 보다는 유능한 관리자가 직원의 성과에 훨씬 더 큰 영향을 미칠 가능성이 상당하다.

인사부는 면접관들의 관리 또한 데이터를 근거로 과학적으로 해야 할 필요가 있다. 어느 면접관이 어떠한 결정을 내리는지에 대한 데이터를 모을 필요가 있다. 영업부 직원을 면접 보는 자리에 재무 담당 면접관이 참여한다면 면접의 각도가 달라져서 영업에 자질이 있는 인재를 발굴하기 어렵게 된다. 영업부의 관리자라 하더라도 개인의 성향들이 차이가 나므로 특이 한 관점을 지닌 관리자는 면접관으로서 적절하지 않을 수 있다. 정도의 차이가 있더라도 일관성 있는 의견을 보이는 사람들이 면접관으로 적합하다.

거의 모든 회사가 실시하고 있지만 결과를 공유하고 있지 않는 데이터 중의 하나가 회사에 대한 만족도 이다. 급여, 관리자, 동료, 복리후생, 근무환경 등등에 대해 매년 조사를 통해 만족도를 조사한다. 대개는 전체 만족도를 뭉뚱그려 발표해서 뭐가 뭔지를 모르게 알 수 없게 만드는 경우가 종종 있다. 직급별, 직종별로 모든 종류의 만족도를 측정하고 년도 별로 유의한 추이가 있는지를 확인하는 것은 기본적인 작업이다. 그 이후의 작업이 사실 더욱 중요하다. 차이가 나는 경우에 그 차이가 통계적으로 의미 있는 차이인지를 검정하고 원인이 무엇인지 깊이 있는 분석을 하여야 한다. 그리고 문제를 해결하기 위한 조치를 수행한 후에 차이가 개선되었는지도 관찰하여야 한다. 이러한 일련의 작업에 데이터 수집과 통계 분석 작업이 함께 수행되는 것은 당연하다.

IMF 이후부터 인사부 중요 업무 중에 명예퇴직 이라는 감원 업무가 중요해 졌다. 요즘은 회사가 어려워 지지 않았는데도 상시로 명예 퇴직 제도를 운영하는 회사들도 있다. 우울한 이야기지만 퇴직을 잘 하는 것도 인생 2막을 시작하는데 큰 도움을 준다. 회사는 퇴직 대상이 되는 직원들에게 다음 커리어를 개발하는 컨설팅을 제공하기도 하며, 회사에 따라 퇴직 위로금을 퇴직금과는 별도로 지급하기도 한다. 요즘은 퇴직금 제도가 연금으로 변경이 되어서 퇴직 시에 목돈을 만지기가 어려워 졌다. 이러한 경우 퇴직 위로금은 실제로 상당한 도움이 된다. 그런데 거의 모든 회사가 퇴직 위로금을 지급할 때 1년치 연봉이니 3개월치 월급이니 하면서 동일한 기준을 제공한다. 그런데 회사는 직원 별로 회사 재직 기간 중에 회사에 기여한 정도를 측정해서 차등해서 지급하는 방안을 생각해 볼 수도 있다. 차별을 당하는 입장에서는 억울 할 수도 있겠지만 회사에 기여도가 높았던 직원에게 퇴직을 권유하면서 합당한 대우를 해 주는 것은 차별로 보이지 않는다. 재직 기간에 적금을 많이 들어 놓은 것과 다름이 없는 것이다.

인사부는 회사 내부 데이터의 중심이다. 매년 생산되는 엄청난 분량의 데이터를 쌓아 놓기만 한다면 요즘 추세인 빅데이터를 빅가비지로 만드는 일이다. 인사부 본연의 업무로 생성되는 데이터와 의견 조사 등으로 생성되는 데이터들을 한데 모아서 분석해 본다면 의미 있는 정보들을 손쉽게 얻을 수 있을 것이며, 그들로부터 회사에 기여할 수 있는 분야들을 찾아 낼 수 있을 것이다. 데이터에는 상당한 의미들이 내재 되어 있어서 잘 가공한다면 정보로, 지식으로 더 나가서는 가치까지도 만들어 낼 수 있다. 고도의 분석이 아니더라도 초보적인 지식만으로도 데이터를 들여다보는 일이 가능하다. 문제는 얼마만큼의 관심을 가지고 있느냐에 있다. 어린이 같은 끊임없는 호시심이 훌륭한 빅데이터 분석 결과를 만들 수 있다. 
 

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