만사경영(샤인피플)

어느 날 회사 HR팀의 채용 담당자 김 대리가 혼잣말을 합니다. “아니, 왜 이렇게 사람들이 퇴사를 해? 내가 뭐 잘못했나?” 김 대리는 이직률 보고서를 보며 한숨만 쉬지만, 사실 문제는 거기 있지 않습니다. ‘직감’에만 의존하고, 데이터는 책상 한구석에 박아두었기 때문이죠.HR 애널리틱스가 왜 필요하냐고요?간단합니다. 회사에서 가장 중요한 자원은 사람이니까요. 하지만 사람을 관리하는 건 예측 불가한 예술에 가깝죠. 여기서 데이터 분석을 활용하면, 예술이 과학으로 변합니다. 가령 이런 거죠:"왜 이직률이 자꾸 높아지지?""성과 좋은 팀장들이 대체 뭘 하고 있는 거야?""새로 뽑은 인재들이 오래 버티지 못하는 이유는 뭘까?"그런데 데이터만 있으면 다 해결될 것 같지만, 사실 데이터를 어떻게 써야 하는지 몰..

안녕하세요 오늘은 hr애널리틱스 박사가 되는 벚에 대해 알아봅시다. 개요 HR애널리틱스 박사가 되기 위해서는 다음과 같은 요건들이 필요합니다: 1. 학력: - 인사관리, 경영학, 통계학, 심리학, 컴퓨터공학 등 관련 분야의 학사 및 석사 학위 - HR애널리틱스 또는 관련 분야의 박사 학위 (필수) 2. 지식: - 인사관리 및 조직행동 이론에 대한 깊이 있는 이해 - 통계분석, 기계학습, 데이터마이닝 등 데이터 분석 기법 숙지 - 프로그래밍 언어(R, Python 등)와 데이터베이스 관리 스킬 3. 경험: - HR데이터 분석, 모델링, 시각화 경험 - HR관련 프로젝트 수행 및 논문 게재 경험 - 데이터 기반 의사결정 지원 경험 4. 역량: - 데이터를 통찰력 있게 해석하고 실용적 함의를 도출하는 능력 -..

안녕하세요 오늘은 HR 애널리틱스와 AI에 대해 알아보겠습니다. "HR 애널리틱스(HR Analytics)"와 "인공지능(AI)"은 인적자원 관리에서 중요한 역할을 합니다. 1. **HR 애널리틱스**: HR 애널리틱스는 데이터 분석 기법을 사용하여 인적자원 관리의 효율성과 효과성을 높이는 것을 목표로 합니다. 이는 직원들의 성과, 채용, 이직률, 직원 만족도, 교육 및 개발 등 다양한 영역에서 적용됩니다. 예를 들어, HR 애널리틱스는 조직 내에서 성과가 높은 직원의 특성을 파악하고, 이를 바탕으로 더 효과적인 채용 전략을 수립할 수 있습니다. 2. **AI in HR**: 인공지능은 HR 분야에서 점점 더 많이 활용되고 있습니다. AI는 이력서 분석, 최적의 후보자 매칭, 직원의 경력 개발 및 학습 ..