People Analytics가 뭐냐고 물으신다면
Photo by Austin Distel / Unplash안녕하세요. HEARTCOUNT 팀입니다.
오늘은 'People Analytics'를 주제로 글을 이어가려고 합니다.
이 글을 통해서 People(HR) Analytics에 대한 개념과 해야 하는 이유, 방법에 대해 이해할 수 있습니다.
People Analytics란?
정의
- People Analytics는 인적자원관리에 수학과 과학을 적용한 방법론이다.
- 행동과학, 통계학, 기계학습, 데이터 시각화 기술을 인적자원 데이터에 적용하여 인사와 관련한 주요 문제들에 대해 확률과 객관에 기반한 의사결정을 내리도록 하여 궁극적으로 더 좋은 사업 성과를 성취할 수 있도록 하는 방법이자 도구이다.
목적
- 비즈니스 성공에 실질적인 기여를 한 사람들의 속석의 차이를 발견하고, 차이를 새롭게 만들어 내고, 또 그 차이를 지켜나가는 것이다.
근본 가정
과거의 데이터에서 반복되는 뻔하지 않은 패턴(Signal)을 찾을 수 있다면 해당 패턴을 언어로 기술하여 패턴을 이해하고 또 발견한 패턴으로 모형을 만들어 미래를 예측할 수 있을 것이다. 즉, 데이터에서 유의마한 패턴을 찾을 수 있다면 사람의 행위에 대해 (확률적으로) 이해하고 예측할 수 있다. 여기서의 이해는 인과관계를 이해한다는 것이 아니고 데이터 간의 관련성을 이해한다는 것이다.
개인(사람)의 행위를 예측하기 위해서는 한 사람을 오랜 기간 자세히 들여다 보고 본질을 이해해야 한다.
반면, 개인들의 집합의 경우 예측 가능한 패턴이 존재할 것이다.
물론, 패턴의 정확도와 가치는 People Data의 종류, 양, 질, 그리고 데이터가 생성, 수집된 환경에 따라 다를 것이다.
People Data
People Data는 객관이냐 주관이냐, 또 이해하려고 하는 행위/상태냐 그 행위/상태와 관련된 요인들이냐에 따라 아래 그림과 같이 나눌 수 있다.
People Analytics의 People Data의 중요도: 현실과의 관련성 > 데이터의 양과 다양성
위 내용은 HEARTCOUNT Community의 본문을 요약한 글입니다.
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