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by Charles Vplus May 30. 2018

People Analytics Mindset

일단 마인드셋부터 시작해보자

People Analytics의 중요한 의미는 Date-Based로의 변화다. 

그런데 말이 쉽지 이걸 '회사'에서 가장 보수적인 '인사'에서 하기란 절대 쉽지 않다. 



과거 사례, 효율성, 리스크 회피향 등등 현재의 People Decisions을 Data based로 변화라는 것은 

관련된 사람들 (인사담당, 의사결정자, 직원)의 지금까지 익숙한 방식을 버려야 함을 뜻한다. 


여기서 큰 산을 만난다. 

변화. 특히, 개인의 결정과 행동의 변화는 개인의 몫이다. 선택은 개인이 한다. 

만약 이 결정의 과정에 조직의 압력, 두려움에 기인한 분위기 등이 개입되면 잠깐의 효과는 있겠지만 지속성은 떨어진다. 돌아보면 조직내 우리들의 모습이 그래왔다. 


지속가능한 변화가 가능하려면 우선 '인식' 개인이 가지고 있는 생각, 관점, 인식, 태도의 변화가 있어야 한다.

행동의 변화 -> 인식의 변화가 아닌 인식의 변화 -> 행동의 변화가 기대됨이 맞다.


그래서 People Analytics 를 할 때 Mindset부터 바로잡는 것이 필요하다. 일단, 그 일을 하는 사람들의 Mindset부터 제대로 세워둬야할 것이다.




멋진 모형을 수립하는 일 = People Analytics ? 



최근, A기업에서 People Analytics 관련 사례 공유를 하는 자리였다. 

A기업의 프로젝트를 소개받았는데 굉장히 쉬운 질문을 던졌었다. "왜 하는 건가요 ?" 

그 질문에 대한 답은 내 기대와 달랐다. "4차 산업시대의 HR 혁신을  ... 어쩌고 .. 저쩌고 (기억도 안 남)"


People Analytics가 먼가 Hip 해보이면서 기업들이 이래저래 시도를 해보고 있다. 

그리고 지금까지 내가 아는 한 멋진 예측모델을 만들어보는 수준에 그친다. 안타까운 것은 (아닌 회사도 많겠지만) 왜요 ? 목적은 는 무시되고, 이런 결과를 내야 해. 수단, 방법에만 집중되는 점이다. 


현실은 쉽지가 않다. Analytics의 현실 (from 하용호)



Mindset이 중요하다. 이것부터 챙겨보자. 


출발은 "지금 뭐가 문제야 ?" 질문부터다. 당연하지만 중요하다. 


[조직의 중요한 문제를 생각하고, 해답을 찾기위해 필요한 데이터를 정의한다]


People Analytics의 Mindset은 [조직이 직면한 People Issues/problems 에 대한 이해]로 부터 시작

이를 데이터를 통해 분석하려는 것이다. 그래서 차곡차곡 단계를 따라 이해하고자 하는 문제에 접근하고, 관련 데이터를 모으고, 분석하고, 인싸이트를 도출한다. 



Analytics Mindset - Instilling Data Driven Approach in People Issues.


Analytics Mindset은 서서히, 스며들듯 데이터기반 접근을 하는 프로세스 - Analytics Value Chain와 연결된다. 답을 정하고, 그 답에 끼어맞춘 분석이 아닌, 인지된/이해된 문제에서 출발된 분석 프로세스


단계를 따라 차곡차곡 쌓아나가는 것이 People Analytist 가 하는 일이다. 

최근, 우리팀에서 진행한 영입 면접관련 Data Driven Approach를 살짝 소개해본다.




결국 우린 변화해야한다. 그 변화의 시작은 "Opinions" 지금 뭐가 문제야 ? 부터 출발한다.


우리팀의 3대 과제인 

"우리회사가 어떤 상태인지 모르잖아" 에서부터 Yellowknife

"우리팀은 어떤 상태인지 알려줘" 에서부터 출발한 Ares 

 "마음의 상처를 받지않고 더 일을 잘 할 수 있었으면.." 에서 출발한 Martian처럼




살짝, 우리팀의 방향을 공유해보면 


Big Questions ? - 이해하고자하는 문제
* 크루가 [1. 일, 2. 동료-관계, 3.조직, 4.회사]에 대해 어떻게 생각하고 행동하고 있는가 ? 


So What ? - 그 문제가 어디에 연결되는가 ?
* 집단 (회사, 조직, 관계 등)에서 함께 일하며 상호 영향을 주고 받는다. 따라서, 집단 내 생각, 행동의 이해는 긍정적 영향을 강화하고, 부정적 효과를 감소시킬 수 있다. 즉, 크루들의 생산성, 집단의 증가될 수 있다. 


Why Data ? - 그걸 꼭 Data driven이여야 하는가 ?
* 흔히 직관과 상식으로 조직내 사람들의 행동을 가정한다. but, 우리의 직관과 상식은 잘못되기 일쑤이며 실제로 사람들이 왜 저렇게 행동하고, 반응하는지 이해하지 못할 때가 많다. 예를 들어, 임금수준은 상호 비밀로 유지하는 것이 최선이라 믿는다던지 ...

직관과 상식이 아닌 행동과 그 행동을 뒷받침하는 생각 (의도, 가치관, 철학 등) 기반 조직내 행동을 이해할 때 바람직한 조직운영 방향이 설계될 수 있다. 


What For ? - 그래서 무엇을 하려고 하는 것인데 ?
* 생각과 행동에 대한 체계적 연구기반 측정된 데이터는 조직내 행동에 대한 훌륭한 이해의 가이드(인사이트)를 제공해 준다. 예를 들어, 현재 하고있는 일에 대해 나쁜 감정을 왜 느끼는지, 어떤 사람은 조직에 머물고자 하지만, 어떤 사람은 2년마다 직장을 바꾸고 끊임없이 불만족하는지 등등 크루들의 행동에 대한 이해를 제공하고, 다른 크루들과 어떻게 일해야 할지를 알려준다.


We believe our works are for : - 이게 도움이 될까 ?


크루 개인과 회사 모두에 분명한 가치를 제공해줄 수 있다.

 : 크루 개인에게 : 자신의 상태(마음), 행동에 대해 이해할 수 있도록 한다 
 : 회사에게 : 조직, 회사의 목표달성을 위해 크루들이 필요한 행동을 효율/효과적으로 할 수 있도록 돕는 유용한 도구


그래서 우리의 3빅 과제 :



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