도서 소개
구글, 페이스북, 마이크로소프트, 아마존 등 글로벌 기업들은 데이터 분석정보(Analytics)를 비즈니스 전방위로 다양하게 활용하고 있다. 여기서 주목할 점은 우리가 흔히 알고 있는 사용자.고객 중심의 분석뿐만 아니라, 기업의 인적자원관리(HRM)에도 매우 적극적으로 활용한다는 사실이다.
채용.육성.평가.보상 등 그동안 직관과 경험 중심의 의사결정이 주요했던 HR 분야도 이제는 새롭고 다양한 디지털 기술을 이용해, 보다 효과적인 의사결정을 통한 비즈니스 성장을 이끌고 있다. 『비즈니스 파트너, HR 애널리틱스』는 HR Analytics의 정의, 이론적 탐구, 유수 기업들의 활용사례, 방법론, 윤리문제 등에 이르기까지 방대한 내용을 담았다.
출판사 리뷰
- 세계 3대 경영 석학, 비즈니스 전략 애널리스트 토마스 데이븐포트(Thomas H. Davenport)가 주목한 책!
- 더 나은 의사결정을 통해 더 나은 성과를 창출하는 비즈니스 파트너, HR 애널리틱스
구글, 페이스북, 마이크로소프트, 아마존 등 글로벌 기업들은 데이터 분석정보(Analytics)를 비즈니스 전방위로 다양하게 활용하고 있다. 여기서 주목할 점은 우리가 흔히 알고 있는 사용자?고객 중심의 분석뿐만 아니라, 기업의 인적자원관리(HRM)에도 매우 적극적으로 활용한다는 사실이다. 채용?육성?평가?보상 등 그동안 직관과 경험 중심의 의사결정이 주요했던 HR 분야도 이제는 새롭고 다양한 디지털 기술을 이용해, 보다 효과적인 의사결정을 통한 비즈니스 성장을 이끌고 있다. 『비즈니스 파트너, HR 애널리틱스』는 HR Analytics의 정의, 이론적 탐구, 유수 기업들의 활용사례, 방법론, 윤리문제 등에 이르기까지 방대한 내용을 담았다. 국내 소수 기업들만 접근해 온 HR 애널리틱스를 보다 광범위하게 접근?활용할 수 있는 기폭제 역할을 기대하며, 기업과 조직뿐만 아니라 최고의 의사결정 방법을 찾는 모든 이에게 HR 애널리틱스가 좋은 해답이 되기를 바란다.
이제는 익숙한 빅데이터(big data)가 비즈니스와 일상생활에 막대한 영향력을 행사하고 있다. 데이터를 분석하고 활용하는 일련의 프로세스가 기업 경영의 주요 전략으로 자리매김한 것도 당연한 수순이다.
피터 드러커(Peter Ferdinand Drucker), 톰 프리드먼(Thomas L. Freidman)과 함께 세계 3대 경영 석학으로 불리는 토마스 데이븐포트(Thomas H. Davenport)는 『분석으로 경쟁하라(2011)』를 통해 일찍이 데이터 분석이 어떻게 경영 전략의 열쇠가 되는지를 밝힌 바 있다. 그는 분석을 활용해 차별적 역량을 최적화하는 것이 곧 전략이며, 소수의 전문가뿐만 아니라 구성원들의 폭넓은 분석 역량이 의사결정을 효과적으로 실행하는 전제가 됨을 강조했다.
약 10여 년 동안 글로벌 기업들이 데이터 분석을 기반으로 효과적인 마케팅 전략을 펼치고 성과를 이룬 것에 반해, 정작 기업과 조직의 핵심이 되는 사람, '인재'를 고용?관리?개발하는 HR 분야에서는 이러한 데이터 분석 기법의 적용과 발전이 극히 더뎠다. 분석 툴, 시스템과 같은 디지털 기술 문제는 차치하고, 아마도 사람을 대하는 '직관?경험 중심'의 의사결정에 익숙하기 때문이라고 많은 전문가들은 말한다. 그에 더해 보통 단어, 언어로 풀이되는 인사 영역에서 숫자와 친숙하지 못한 경영자나 인사담당자에게 데이터를 '분석하라'는 주문은 당연히 어렵다.
그럼에도 불구하고 최근 HR Analytics, People Analytics 등의 이름으로 데이터 과학 기반의 인적자원관리(HRM)에 대한 연구와 기업의 활용사례 그리고 다양한 기술적?윤리적 문제들이 대두되면서, 해외의 경우 HR 애널리틱스 분야가 빠르게 성장하고 있다. 학계 전문가를 비롯해 기업에서 데이터 분석을 통해 HR을 관리하는 실무자가 늘고 있고 'HR 애널리틱스 전문가'를 찾는 기업도 증가하고 있다. 한국 역시 HR 애널리틱스에 대한 관심이 점차 높아져 관련 정보를 찾는 사람들이 많다. 하지만 데이터 기반의 인사관리가 도대체 무엇인지, 어떤 프로세스인지, 성과는 어떻게 측정하는지를 체계적으로 탐구하고 제시한 자료는 국내에 전무한 실정이다.
이러한 현실로 볼 때, 대학에서 수학을 전공하고 현업에서 비즈니스 전략 컨설팅과 인사(HR) 분야를 경험한 뒤 영국으로 건너가 'HR 애널리틱스(HR Analytics)'를 연구하고 있는 저자를 만난 것은 모두에게 큰 행운이다. 이재진 University of Leeds, HR Analytics 연구원은 수학적 지식, 한국 기업과 조직 실무 경험, 현재 영국에서 수행 중인 HR 애널리틱스 관련 학업과 연구를 바탕으로 2020년 처녀작 『비즈니스 파트너, HR 애널리틱스』를 펴냈다. 이 책은 HR 애널리틱스를 전혀 모르는 사람도 쉽게 접근할 수 있도록 총 7부에 걸쳐 개론, 개발, 활용, 법적 이슈 등 실천 가능한 HR 애널리틱스 방법론을 제시한다. 특히 글로벌 기업들이 어떻게 데이터 분석 기반의 HR을 만들어 가는지, 어떻게 최적의 의사결정을 내리는지를 구체적인 사례를 통해 상세히 소개하고 있다.
과거 경영의 백스테이지에서 서포트 역할에 충실한 HR이었다면, 지금과 앞으로의 HR은 더 나은 의사결정을 통해 더 나은 성과를 창출하는 비즈니스 파트너로서 무대에 올랐다. 토마스 데이븐포트, 헤더 화이트먼, 앤디 찰우드, 윌리엄 스콧-잭슨 등 저자의 저술을 영문으로 미리 접하고 독자들에게 읽어보기를 적극 추천하는 수많은 전문가들을 따라 주저 없이 이 책을 권한다. 기업과 조직, 나아가 개인의 삶을 변화시키는 HR 애널리틱스를 자신의 의사결정 가이드로 선택해 보길.
우리는 지금 데이터 홍수의 시대에 살고 있습니다. 분석도 많이 이뤄지고 있죠. 과거엔 덜 했지만요. 많은 사람이 직감을 중요하게 생각합니다만 저는 데이터와 사실 기반의 증거가 직감과 결합했을 때 최상의 의사결정을 할 수 있다고 믿습니다. 그리고 사람들에 관한 이러한 의사결정은 궁극적으로 최상의 비즈니스 결과를 내는 거죠.
하지만 때로 사람들은 이렇게 말합니다. 우리 조직은 크지 않아요. 데이터가 없어요. 우린 분석할 수 있는 사람도, 자원도 없어요. 사실 데이터라는 게 누구나 어느 조직에나 있습니다. 우리가 모르고 있을 뿐이에요. 만약 직원이 100명 있다고 칩시다. 반은 남성이고 반은 여성이에요. 이 사실 자체도 데이터입니다. 그리고 엑셀의 행렬에 남/여를 50/50으로 적어 보는 것, 이 자체가 Analytics의 시작인 거죠. 여기에 직급이라는 변수만 추가해도 아주 다양한 변화들을 보게 됩니다. 예를 들어 신입 레벨에서는 여성이 남성보다 많지만 시니어 직급에서는 남성이 여성보다 많다는 것을 확인할 수 있을지도 모릅니다. Analytics에 꼭 고급 툴이 필요한 게 아닙니다. 엑셀만으로도 충분히 할 수 있는 게 얼마나 많은데요. 이게 Analytics 여정의 시작일 수 있습니다. 어렵지 않아요. 제 생각에 HR Analytics의 시작점은 HR담당자로서 스스로 질문해보는 겁니다. 내가 가지고 있는 데이터는 뭐가 있지? 하고요.
"Bring me insights, not data(데이터 말고 인사이트를 가져오세요)." 데이터 분석이 익숙하든 익숙하지 않든 HR Analytics는 비즈니스 문제 해결에 초점이 있다는 것을 잊으면 안 된다. 결국 의사결정권자들은 데이터 분석을 통해 도출된 '결과'로 소통하는 것이지, 데이터가 얼마나 많고 적은지, 어떤 데이터 분석 방법을 썼는지, 이런 부분에는 별로 관심이 없다. 프로젝트 스폰서와 같은 이해관계자들은 비즈니스 배경/맥락 속에서 데이터 분석 결과가 어떻게 해석되는지에 관심이 많은데, 이게 바로 '인사이트'이다. HR Analytics팀은 철저히 비즈니스와 관련된 인사이트를 도출하는 데 집중해야 한다.
HR Analytics는 한마디로 'Improve People's Life(사람들의 삶을 향상시키는 것)'입니다. 왜냐하면 우리가 그들에게 더 잘 매칭된 일자리, 즉 그들의 관심과 역량에 적합한 포지션으로 배치하면 그들은 더 열정을 가지고 일할 수 있으니까요. 실제로 그건 각자의 삶에 지대한 영향을 미칩니다. 저는 지금 HR Analytics를 활용해서 14만명의 직원들의 삶을 (존슨앤드존슨에서) 바꾸고 있습니다. 회사의 관점에서는 직원들에 관한 더 나은 의사결정으로 더 나은 비즈니스 성과를 내는 거죠.
작가 소개
지은이 : 이재진
채용, 교육, 배치, 성과관리, 보상 등 HR(인사) 분야에서 데이터 분석 기반의 접근으로 더 나은 의사결정을 돕는 'HR/ People Analytics'를 연구하고 있다. 연구 이전에는 한양대학교에서 수학을 전공하고, 이랜드 그룹 전략기획실에서 전략 컨설팅 프로젝트 업무를, HR 부서에서 채용, 교육, 기획 등 HR 업무 전반을 수행하였다. 이후, 글로벌 관점에서 활용되는 HR을 학습하고자 영국으로 건너가 엑시터(Exeter) 대학교에서 경영학 준석사 및 HR 석사 학위를 받았고, 영국 인적자원협회 CIPD Level 7 자격을 취득하였다. 현재는 심도 깊은 HR Analytics 연구를 위해, AI(인공지능) 및 머신러닝을 활용하여 조직 인력을 분석하는 리즈(Leeds) 대학교 CERIC 연구팀에 합류해 학업을 이어가고 있다. 국내에서는 <월간 인재경영>을 통해 영국/유럽에서 의미 있게 다뤄지는 HR 이슈들을 소개하고 있으며, 특히 HR Analytics에 대한 연구와 더불어 글로벌 기업 HR/People Analytics 실무자들과 교류한 내용을 바탕으로 『비즈니스 파트너, HR 애널리틱스』를 펴냈다. 이 책은 국내에 잘 알려져 있지 않은 HR Analytics에 대해, 영미권을 중심으로 Data Analytics가 HR에서 어떻게 활용되고 있는지를 저자가 직접 보고, 듣고, 연구한 것들을 글로벌 관점에서 풀어냈다. HR Analytics를 통한 의사결정으로 더 나은 비즈니스 성장과 직원들의 행복을 이룰 수 있다고 믿으며, 계속해서 배움의 자세로 나아가고 있다.
목차
1부/ HR Analytics(HRA) 알아가기
들어가기에 앞서 22
글로벌 HR 트렌드: HR Analytics 25
(What) HR Analytics란 무엇인가? 30
HR Analytics의 정의 30
HR Analytics의 등장 배경 33
HR Analytics의 성숙도 모델 38
(Why) 왜 HR Analytics인가? 41
비즈니스에서 데이터 분석은 피할 수 없는 흐름이다 41
HR담당자는 생각보다 이성적이지 않다 44
(How) HR에서 데이터 분석을 어떻게 활용할 수 있을까? 46
HR 각 기능에서의 활용 예 46
측정과 분석 사이의 HR 장벽 50
논란의 여지가 있는 HR에서의 기술 적용 52
HRA 활용 기업사례: 버진 미디어(Virgin Media UK) 56
- 채용 프로세스 변경을 통한 수익창출
2부/ 글로벌 기업들은 HRA를 어떻게 활용하고 있는가
기업 A. FIS(Fidelity National Information Services) 60
디지털 HR로의 탈바꿈
기업 B. 메리어트(Marriott) 71
Analytics를 활용해 HR을 경영진 의사결정 테이블에 올려놓다
기업 C. 닐슨(Nielsen) 85
HR Analytics를 활용한 직원감소 문제 해결
기업 D. 잭인더박스(Jack in the Box) 98
HR 이론을 활용한 다양한 HRA 플랫폼 구축
3부/ HR Analytics 관련 서비스를 제공하는 기업들
기업 (1) 글린트(Glint), 주요고객: LinkedIn, Microsoft 124
기업 (2) 파이메트릭스(Pymetrics), 주요고객: Unilever, McDonald's 127
기업 (3) 휴머나이즈(Humanyze), 주요고객: Bank of America, NASA 130
HRA 활용 기업사례: 클락스(Clarks) 134
- 매장 매니저 배치 분석을 통한 성과관리
4부/ 민감한 HR 데이터 프라이버시, 어떻게 다뤄야 하나
조직 내 데이터 관리의 중요성 138
HR에서의 직원 데이터 관리 141
직원에게 더 넓은 자율권을 보장? 143
직원 데이터 관리, 내부에도 적이 있다 146
직원 생체정보 수집, 괜찮은가? 147
직원 데이터 어떻게 관리해야 할까? 150
(참고) 유럽의 데이터 보호 장벽, GDPR에 대하여 153
HRA 활용 기업사례: 유니레버(Unilever) 166
- AI채용 프로세스 구축
5부/ 성공적인 HRA 활용을 위하여
성공적인 HR Analytics 실행을 위한 [3 Stages + 8 Steps] 모델 170
[Stage 1] HR조직 신뢰구축 174
[Stage 2] 데이터 거버넌스 176
[Stage 3] HR Analytics의 실행(8 Steps) 180
성공적인 HR Analytics 실행을 위한 핵심 7요소 200
HRA 활용 기업사례: 구글(Google) 206
- 채용 인터뷰 횟수 최적화, 그 배경에는
6부/ HR 애널리스트(Analyst, 분석가) 역량 키우기
HR 애널리스트(Analyst, 분석가)란? 210
HR 애널리스트의 전망 215
기업들은 어떤 역량을 요구하고 있는가? 219
HR Analytics팀 내의 다양한 역할들 225
어떻게 분석 역량을 키울 수 있을까? 226
HRA 활용 기업사례: 마이크로소프트(Microsoft) 230
- 우수한 관리자와 성과몰입도의 관계
7부/ 한국의 HR Analytics는 어디쯤 와 있는가
HR Analytics에 대한 국내 HR담당자들의 인식 및 현황 235
국내에서 HR Analytics의 활용이 어려운 이유 240
국내 조직들은 무엇부터 시작해야 하는가 245
글을 맺으며 250
참고문헌 254
