만사경영(샤인피플)

1. 거리 계산, 왜 중요할까?우리 일상에서 거리(distance) 개념은 아주 중요한 역할을 한다.🚕 택시를 탈 때, 🗺 지도 앱이 최단 경로를 찾아줄 때, 📊 데이터 분석을 할 때도 우리는 거리를 계산한다.하지만 거리 계산에도 여러 방식이 있다.✔ 유클리드 거리: 두 점 사이의 직선 거리✔ 맨하탄 거리: 격자형(직각 이동) 거리✔ 마할라노비스 거리: 변수 간의 관계를 반영한 거리이 중에서도 마할라노비스 거리(Mahalanobis Distance) 는 다차원 데이터 분석에서 강력한 도구다.특히, 공분산(Covariance) 과 상관 계수(Correlation Coefficient) 를 활용하여 데이터의 분포를 고려한 거리를 계산한다.그렇다면 마할라노비스 거리는 어떤 경우에 유용할까?그리고 상관 계..

직원 성과를 정확히 측정하고 예측하는 것은 모든 조직의 핵심 과제입니다. 과거에는 성과 평가가 주관적인 기준과 평가자의 판단에 크게 의존했다면, 머신러닝(ML)은 이를 데이터 기반으로 혁신적으로 변화시키고 있습니다. 그렇다면 직원 성과의 기준은 무엇이며, 이를 머신러닝으로 어떻게 분석하고 예측할 수 있을까요? 더불어 이 기술을 성공적으로 활용한 기업 사례와 관련 연구를 살펴보겠습니다.---1. 성과의 기준: 무엇을 측정할 것인가?머신러닝을 활용하기 위해서는 먼저 성과를 정의하고 측정 가능한 지표로 바꾸는 과정이 필요합니다. 성과의 기준은 기업의 목적, 직무의 특성, 그리고 조직의 문화에 따라 달라질 수 있지만, 대체로 아래와 같은 요소로 구성됩니다.1) 양적 성과 (Quantitative Performa..

인재 유지는 조직의 성공을 좌우하는 매우 중요한 과제 중 하나이다. 하지만, 최근 우리 조직 속에 스며든 MZ세대(밀레니얼+Z세대)를 보면 그들의 다양한 가치관으로 인해 단기간 내에 여러 번 이직하는 것을 심심찮게 볼 수 있다. 어떤 이는 안정된 삶을 원하고, 다른 이는 빠른 성장과 도전을 꿈꾼다. 누구는 유연한 근무 환경을, 또 다른 이는 회사의 사회적 책임을 중요하게 본다. 이렇게 가지각색의 가치관 속에서 조직이 직원들의 마음을 사로잡고, 오래 함께할 방법을 찾는 것은 쉽지 않은 일이다.바로 이 지점에서 해결사인 피플 애널리틱스(People Analytics, 이하 PA)가 등장한다. PA는 HR(Human Resources) 데이터를 바탕으로 직원들의 행동과 성향을 분석하고, 이직 가능성을 예측하며..