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06.23
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[기고] 인력에 대한 예측분석으로 생산성 향상유제성 리비젼컨설팅 HR성과연구소 소장

   
▲ 유제성 리비젼컨설팅 HR성과연구소 소장

[아이티데일리] HR부문에서 빅데이터에 대한 관심이 높아지고 있다. 선진기업들은 다양한 HR 데이터를 정량화하고 분석해, 이를 HR 정책 및 제도 수립을 위한 의사결정의 참고 자료로 활용하고 있다.

지금까지는 현황 파악 수준을 넘지 못했던 것이 사실이지만, 최근 해외에서는 ‘HR Analytics(인력분석)’에서 ‘Predictive Analytics in HR(인력 예측분석)’에 대한 많은 컨퍼런스 및 기업들의 적용사례들이 나타나고 있으며 국내에서도 HR 데이터를 기반으로 예측 기반의 의사결정에 대한 관심이 조금씩 증가하는 추세이다.

기업에서 관리하는 자료는 직원들의 근속 기간, 동선, 직무 평가, 직원 설문 조사, 소통하는 스타일, 그리고 성격에 이르기까지 매우 다양하다. 누구를 채용하고 승진시킬지, 직원들이 임금을 얼마나 받아야할지, 심지어 매니저들의 부하직원 관리법까지 모든 업무를 저장된 데이터를 바탕으로 분석하면 직원들의 업무 만족도는 물론 이직 가능성과 이직을 고려하는 원인에 대해서도 파악할 수 있다.

   
 

직원들이 언제 퇴사할 지 예측이 가능하다면

어떤 직원들이 퇴직의 위험에 놓여 있는지에 대해 기업에서의 관리는 그동안의 감각과 경험에 따라 급여문제와 조직 내 관계로 인한 퇴직원인을 찾고 있었다. 물론 기업들마다 퇴직사유 코드를 열 몇 개씩 분류하여 정형화된 데이터로 관리하지만 본질적인 퇴직의 근본적 원인을 찾지 못하고 표면적인 퇴직이유를 정리한 것에 불과하다.

기업들마다 처해 있는 상황이 다르듯 퇴직의 원인 또한 다양하다. 어떤 기업의 경우에는 급여나 상사와의 관계보다 팀원으로서의 소속감이 결정적인 요인으로 작용하고, 관리자들의 능력과 팀의 규모가 가장 중요한 영향을 미쳤으며, 능력이 부족한 관리자들 아래서 일을 하는 직원의 퇴직 위험이 가장 높은 것으로 나타난다. 이러한 분석 결과를 토대로 직원들을 적재적소에 배치할 수 있도록 하는 것이다.

지금까지 우리기업들이 퇴직관리를 하지 않은 것은 아니다. 기업들마다 퇴직율 관리를 하여 왔지만 그것은 행정적인 보고를 하기 위한 지표로서 활용하는 것에 불과하다.

과연 그 보고서에는 기업의 축적된 기술경력 연수가 포함되지도 않고, 그 인력이 퇴사함으로써 기업의 손실에 대한 내용은 전혀 언급되지 못하는 단순한 보고 자료에 지나지 않을 것이다.

기업에서 직원들이 퇴사하기 1년 전부터 퇴직 움직임을 포착한다면 사내 인력 충원 및 승계교육을 통해 퇴직에 대한 업무공백을 준비하게 되므로 업무의 연속성 및 기술축적 능력을 보완할 수 있다. 엘피다 올마니도우 월마트 부사장은 “우리가 어떤 직원이 일을 그만 둘지 3개월 전에만 미리 알 수 있다면 한 발 앞서 채용과 교육을 시작 할 수 있다”고 말했다.

과거에는 생각지도 못했던 사항들이 분석기술의 발달로 이제는 퇴직에 대한 예측분석이 가능한 시대에 인력관리를 효율적으로 운영이 가능하게 됐다. 하지만 대다수의 기업 CEO 및 관리자들의 생각은 과거에 그들이 느껴왔고 관리하였던 패턴에서 벗어나지 못하고 있다.

   
 

HR Analytics(인력분석)은 직원들의 업무생산성 향상을 촉진한다

많은 사람들이 자신들의 업무시간이 도대체 어디로 흘러가버렸는지를 궁금해 한다. 이메일과 회의가 과중한 업무의 원인이라고 직감적으로 생각해왔다. 그러나 직원들이 주고받은 이메일의 제목과 수발신 일정 및 본문 일정을 분석하는 기술을 통해 기업은 직원의 업무시간을 가장 많이 허비시키는 업무가 무엇인지 정확하게 파악할 수 있게 됐다.

그러한 데이터를 추출해 팀들의 상호작용 여부, 상호작용 방식, 빈도를 보여 주고, 직원들은 개인적으로 자신들이 한주 동안 이메일 또는 회의에 쏟는 시간을 파악할 수 있었다.

직원들의 시간사용 패턴을 찾아 어디에 소비하고 있고 에너지를 낭비하는지, 생산성 향상의 방해요소가 무엇인지 찾아서 개인별 피드백 및 행동, 습관 패턴에 대해 교정이 가능하게 만들고 있다. 이러한 부분이 빅데이터에서 강조하고 있는 개인화 및 맞춤화이다.

볼로메트릭스 풀러 대표는 “직책이 낮을수록 자신의 시간을 관리할 수 있는 권한과 통제력이 낮다. 그리고 자신의 불만을 입증할 데이터가 없으면 이를 감수해야 하는 경우가 많다. 분석 보고서를 토대로 직원에게 ‘OOO씨. 여기 이 부문에서 허비하는 시간이 많습니다. 이 문제를 어떻게 다룰지 생각해봐야 합니다. 그래야 더 생산적으로 일하고, 더 좋은 관계를 구축할 수 있습니다’라고 어드바이스를 해줘야 하는 것이다”라고 밝힌 바 있다.

조직에서 업무/시간에 대한 병목 문제가 발생하는 지점을 신속하게 파악해 직급이 낮은 직원들을 중심으로 직원들에게 이 문제를 더 잘 다룰 수 있도록 함으로써 업무/시간 생산성을 향상시키게 된다. CEO가 제대로 빅데이터를 이해하고 관리자들에게 검토하도록 지시를 해야 인적관리의 변화가 일어나고 회사의 조직문화 및 시스템적인 변화가 일어날 수 있는 것이다.

그렇다고 CEO가 빅데이터에 대한 세세한 부분까지 알 필요는 없다. 기본적인 빅데이터에 대한 개념정립과 여러 사례들이 소개된 자료, 도서를 통해 기업내 빅데이터 분석에 의한 의사결정 시스템으로의 변화가 필요하다.

CEO및 관리자가 빅데이터 대해 모른다면 아무도 대신 판단해 주지 않는다!

[그림으로 2시간이면 이해하는 CEO를 위한 빅데이터]
http://www.revisioncon.co.kr/bbs/board.php?bo_table=tb05_05

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