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• 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.
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• 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. [추천사 이어서] 김민송 마이크로소프트(Microsoft) HR Research & A...dvanced Analytics Team, Senior People Analyst 포브스와 이코노미스트를 비롯한 많은 경제 전문가들이 21세기에서 석유보다 더한 부가가치를 창출할 수 있는 자원으로 Data를 주목합니다. 실제로 IT, 금융, 의료, 제조업 등 다양한 산업군에 속한 세계적 기업들이 AI(인공지능)와 머신러닝을 응용한 데이터 분석을 기반으로 효과적인 마케팅/세일즈 전략을 세우고 있습니다. 그러나 우수한 인적 자원을 고용, 관리 및 개발하는 Human Resource(HR)에서 고급 데이터 분석 기법을 적용하는 것은 상대적으로 더딘 발전을 보입니다. 최근 수년간 HR Analytics에 관한 관심이 확산되었으나, 데이터 과학 배경이 부족한 HR 실무자들에게 HR Analytics는 막연하고 어렵다는 인식도 있습니다. 이 책은 전반적인 개론과 더불어, 현재의 활용성과 가까운 장래의 트렌드 분석까지 폭넓은 내용을 다룹니다. HR 실무자 중 데이터 분석에 관심있는 분, 기업 내에서 중요한 의사 결정자의 위치에 있는 분, 그리고 깊이 있는 HR Analytics 지식 습득을 위한 학위에 관심있는 분 모두에게 유용한 정보가 될 것입니다. 이제은 마이크로소프트(Microsoft) HR Business Intelligence Analyst 원고를 미리 접해 읽어보면서, HR Analytics를 활용하여 조직 운영 및 사업 성과를 어떻게 향상할 수 있는지를, 학문적 이론뿐 아니라 다양한 예시를 통하여 자세하게 배울 수 있었습니다. 특히 HR Analytics가 단순히 HR의 문제가 아니라 조직 전략 및 운영 전반과 긴밀히 연결되어 있다는 것, 그리고 데이터뿐만 아니라 인사이트와 스토리텔링을 동반해야 된다는 HR Analytics 실행 흐름이 인상적이었습니다. 조직 및 인사 운영에 필요한 데이터는 무엇이며, 그 데이터로 어떤 분석을 할 것인지 그리고 분석 결과를 어떻게 활용해야 하는지에 대해 관심있는 분들에게 이 책을 적극 추천합니다. 매튜 여버리(Matthew Yerbury) HSBC(홍콩상하이은행) Group Head of People Data Science 사람과 관련된 현상들에 대한 이해는 첨단 데이터 분석학을 적용함에 있어서 아직도 드러나지 않은 범위가 방대하며, 의사결정 과정에서 최첨단 기술을 활용하는 측면에서도 여러모로 덜 개척된 신성장 영역입니다. HR이 전략적 수준에서 그 역할을 강화하기 위해서는 고급 데이터 분석을 얼마나 잘 활용할 수 있는지에 달려 있습니다. 그러한 관점에서 저자가 HR에서 데이터 분석이 유용하게 활용된 다양하고 질 좋은 모범 사례들을 깊이 연구하고, 이를 이해하기 쉽게 소개하고 있는 점에 박수를 보냅니다. 또한 이 책은 한국의 HR 실무자들이 앞으로의 기회를 포착하고 선점하는 데 필요한 것들을 제공할 것입니다. 토마스 랭(Thomas Lange) 호주 카톨릭(Catholic) 대학교 부총장 및 경영학 교수, 증거기반의 인적자원관리 저널(Journal of Evidence-based HRM) 수석편집장 HR은 전통적으로 마케팅 또는 재무와는 달리 비즈니스 성과를 정량화하고 측정하는 데에 어려움을 겪어왔습니다. 그럼에도 불구하고 조직 내 HR 부서들은 일반적으로 많은 양의 인적 데이터를 수집 및 축적해 왔습니다. 또한 인적자원관리(HRM)도 ‘행정/운영 중심’에서 ‘전략적인 파트너’로 그 역할이 전환되고 있습니다. 데이터 중심의 접근방식이라는 특징을 갖는 HR Analytics는 이러한 전환 과정과 그 맥을 같이합니다. 문제는 이러한 데이터를 언제, 어떻게 사용하고 분석할지에 대한 것입니다. 이 책은 이에 대한 훌륭한 답변이자 실질적인 가이드이며, HR Analytics가 무엇을 분석하고, 왜 중요한지, 그리고 향후 HR이 비즈니스에서 어떤 역할을 해 나갈지를 이해하는 관점에서도 매우 유용합니다. 망설이지 말고 지금 당장 읽고, 배워보십시오! 가빈 월포드-라이트(Gavin Walford-Wright) UAE Taaleem Group of Schools 최고인사책임자 이 책은 HR Analytics 분야에서 기술의 진보가 창출하는 기회들이 비즈니스와 HR전략에 어떻게 연결되는지를 증명하는 결과물입니다. 특히 전 세계적으로 예측하기 어려운 변화의 시대에 접어들면서 Data Analytics와 같은 발전된 기술을 활용할 기회들이 상상할 수 없을 정도로 많아지고 있습니다. 하지만 이러한 기회에는 많은 책임이 따릅니다. 저자는 HR Analytics의 주요 개념과 고려사항들을 쉽게 풀어내고 있기 때문에, 독자 입장에서 수월하게 읽고 이해하고 적용할 수 있을 것입니다. 모르텐 안데르센(Morten K. Andersen) 前 도이체방크(독일은행) 부사장 및 Proacteur People Analytics 파트너 컨설턴트 HR 기술에 대한 관심이 그 어느 때보다 높음에도 불구하고 여전히 데이터/증거 기반의 HR 의사결정이 많은 기업들에게 초기수준임을 우리는 직시해야 합니다. 그러나 HR Analytics가 새로운 유형의 지식을 창출하고 있으며 기업에게 분명한 이익과 성과를 가져다 주는 것도 사실입니다. 『비즈니스 파트너, HR 애널리틱스』는 조직의 규모와 상관없이 한국에서 HR Analytics의 활용을 성숙/발전시키는 데 중요한 터닝포인트가 될 것입니다. 그리고 한국의 HR 실무자들에게도 HR Analytics를 이해하고 적용하는 데 큰 도움이 될 것입니다.
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• 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 제공하...는 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
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• 96p_ 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. 188p_ “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. 95p_ 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. 181p_ 많은 조직이 HR Analytics를 시도하고자 할 때 ‘HR 데이터를 분석하여 의사결정에 활용한다’는 개념에서 앞서 표현된 ‘HR 데이터를 분석한다’는 부분에 초점을 맞춘다. 조직 내 데이터들을 분석해 보면 이전에는 몰랐던, 무언가 새롭고 신선한 인사이트가 나올 수 있지 않을까 하는 기대감이 있는 것이다. 물론 이런 관점이 완전히 잘못되었다고 볼 수는 없다. 문제정의나 가설 없이 주어진 데이터로 이런저런 분석을 시도하는 가운데 무언가 의미 있는 결과물을 찾아낼 수도 있기 때문이다. 하지만 비즈니스 문제 정의가 선행되지 않으면 향후 HR Analytics에 투자한 시간과 자본과 노력이 모두 허사가 될 수 있다.
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• 이재진 [저]

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