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#삼성 #채용: 관리의 삼성, 올 신입사원 빅데이터로 뽑았다
http://media.daum.net/m/media/economic/newsview/20151229211605037
삼성이 채용 과정에서 발생한 빅데이터를 통한 데이터 마이닝을 도입했다는 기사다. 채용 과정에 모이는 데이터를 통해 이후 입사자의 행태를 트랙킹 하여 삼성맨에 적합한 사람을 애초에 걸러낼 장치를 마련했다는 것이다. 구직자 입장에서는 쉽지 않은 허들 하나가 또 생긴 셈이다.
'빅데이터, 인재를 말하다'란 책을 보면 빅데이터를 통한 HR의 접근 방법에 대해 상세하게 설명하고 있다. 구글 Analytics와 같이 인사부문 또한 HR Analytics를 통해 통계자료의 유의미성을 찾고, 적용하는 것의 의미를 설명하고 있다. 한 예로 구글의 경우 회사 내의 인사 결정과 관련된 근거 없는 소문들에 대해 사실을 밝혀 내기 위한 과제를 실행한 적이 있다고 한다. '오로지 아이비리그 대학 출신들만 구글에 채용된다'와 같은 것으로 이를 해결하기 위해 HR Analytics를 활용했다고 한다.
통계적 자료를 통해 유의미한 결과를 도출하는 빅데이터 마이닝 기술도 이와 같은 맥락에서 이해할 수 있다. 구글의 채용 전략과정도 이와 비슷하다. 채용 후 직원으로 성장해 가는 과정이 데이터화 되어 이를 분석하는 통계전문가가 관련 팀에 대거 포진되어 있다고 한다. 이를 통해 채용 과정에서 성과를 내기 위한 역량과 기업에 맞는 모습을 찾아가는데 역할을 한다고 한다.
+ 명과 암
삼성의 노력도 이런 것이다. 긍정적으로 보면 스펙으로 점철되는 채용시장에 오해를 지우는 계기가 될 것이다. 또한 삼성이 원하는 인재를 고르는 객관적 지표로 사용될 수 있다. 모든 회사가 그러하듯 기업 구성원이 가진 성향과 비슷한 사람을 찾기 마련이다. 이런 성향을 정성적 평가가 아닌 정량적 자료를 통해 가능하게 하는 것에 있어 이런 노력은 장점이 된다. 더불어 채용 과정의 비용 부담을 획기적으로 줄일 수 있다는 점에서 기업에 이득이 되는 면도 있다.
반면 또 하나의 필터링 수단으로 활용될 수 있다. 스펙은 예측 가능하였지만 이는 예측이 불가능하다. 물론 인재상이나 채용 후 직원들을 분석해 보면 답을 얻을 수 있다. 하지만 이런 접근이 쉬운 것은 아니다. 또한 '일'의 관점에서 접근해야 할 취업 관문이 한 기업 맞춤으로 변질될 수 있다. 삼성맨이 되기 위해 혹은 현대맨이 되기 위해 준비하는 과정은 다른 곳과 괴리감이 있을 수 있다. 일종의 기회비용에 대한 부담을 고려한다면 취업시장을 더욱 어렵게 만드는 요소로 작용할 수 있다.
+ 맹신하지 말자
앞서 얘기한 빅데이터, 인재를 말하다란 책에서 언급하였듯 이런 데이터를 통해 얻은 자료를 맹신할 수는 없다. 채용과 조직 생활은 사람이라는 정형화할 수 없는 성격을 가진 개체가 모인 집단이다. 데이터를 통해 흐름, 방향은 이해할 수 있지만 절대적 결과라 단정 지을 수 없는 것이다. 보조적 자료로서 효율성을 높이기 위한 수단으로 이런 작업이 활용되어야 하는 것이 바람직하다는 의미다.
+ 기업의 성향을 파악하자
지원자는 기업 분석에 이를 활용해야 한다. 우선 '일'의 관점에서 직무를 선택한다. 여기서 일이란 남은 평생 경제적 활동, 자아실현 등 일의 본래적 성격을 실현할 수 있는 것들이다. 또한 직장은 언제든지 바뀔 수 있다는 것을 염두에 두어야 한다. 그리고 그에 맞는 첫 직장으로 기업과 부서를 선택한다. 이 과정에 통계학자 집단이 내린 기준이든 경험에 쌓인 정성적 기준이든 기업 구성원의 성격까지 파악하려는 노력이 필요하다.
세계, 국내 최초 99% 경력기술서 완성,
빠방 한 경력과 경험의 두 매니저가 함께하는 '일, 상담소'
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