HR Analytics 도입 시 고려해야 할 것들

보다 합리적인 조직 의사결정을 위해 HR 데이터 분석팀을 구축하지만, 이러한 시도가 반드시 좋은 결과로 이어지는 것은 아니다. 인사관리 전문가인 데이비드 크릴만(David Creelman)은 분석팀의 성공을 가로막는 세가지 실수에 대해서 이야기 한다.

실수 1: 충분한 자원없이 HR 리포팅팀에게 분석을 맡기는 것
조직이 분석을 어떻게 해야 할지 명확한 그림이 없을 때, 기존에 HR 데이터를 다루던 HR 리포팅팀에게 분석을 맡기곤 하지만 이것은 잘못된 선택이라고 한다. HR 시스템에 있는 데이터를 바탕으로 보고서를 생성할 수 있다는 것은 이직률 예측 혹은 머신러닝 활용 등의 복잡한 분석을 수행할 수 있다는 것을 의미하지 않기 때문이다.

실수 2: 데이터 과학자를 고용하여 인사분석을 요구하는 것
크릴만에 따르면, 일부 조직은 데이터 과학 분야에서 박사 학위를 취득한 사람을 고용하면 효과적인 사업결정을 도출할 것이라 생각하지만 이는 잘못된 기대라고 한다. 그는 “데이터 과학자들은 데이터를 이해하지만 그 데이터가 나타내는 비즈니스 문제에 대해서는 이해하지 못한다”고 말한다. 데이터 분석은 단순히 데이터를 통합하고, 데이터 저장소에서 작업하는 것이 아니라 비즈니스 이슈와 밀접하게 관련되게 이루어져야 하기 때문이다. 따라서 분석을 이끄는 사람은 조직의 비즈니스와 조직 목표, KPI를 이해하고 있는 사람이어야 한다고 말한다.

실수 3: 일반 HR 담당자들의 역할을 간과하는 것
효과적인 분석 팀을 구축했다고 해서 HR 데이터 분석이 성공을 향해 나아가는 것은 아니다. 예를 들면, 일반 HR 담당자들이 일상적으로 발생하는 분석업무를 직접 수행할 수 없다면 분석팀은 금방 지치고 말 것이다. 일반 HR 담당자들은 데이터에 능통한 부서를 만드는데에 핵심적인 역할을 한다는 것을 인지해야 한다.

크릴만에 의하면, 성공적인 분석팀의 구축, 운영을 위해서는 크게 다음 두 가지를 따라야 한다. 첫째, 데이터가 비즈니스 의사결정에 미치는 영향을 알아차릴 수 있는 HR의 핵심 담당자들로 팀을 구성한다. 둘째, 분석팀에게 필요한 자원 및 지원을 제공해 주어야 한다. 예를 들면, IT팀은 사내 시스템에서 데이터를 추출, 가공하여 데이터 분석에 필요한 기초 자료를 제공해주고, 경영기획팀은 인력 운영 계획 수립에 필요한 인력 분석 결과를 제공해 주는 식이다.

크릴만은 “분석은 HR의 주요 업무와 별개로 진행되는 프로젝트가 아니라 HR의 한 부분으로 포함시켜 비지니스 및 데이터 기반의 현명한 HR 운영을 이끌어야 한다”고 말한다.

 

 

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