만사경영(샤인피플)

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..

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..

"사람이 먼저인 사회를 향하여"인사 관리를 연구하다 보면 늘 대립되는 주제가 있다. 바로 '사람이 먼저인가, 일이 먼저인가' 하는 질문이다. 우리는 지난 세기 동안 산업과 경제 발전에 많은 노력을 기울여 왔지만, 그 과정에서 사람보다는 일이 우선시되는 경향이 강했다.1. '역사 속에서 소외된 인간의 가치'역사를 돌아보면, 사람은 일보다 우선시되지 못했다. 18세기 후반 산업혁명 시기에 노동자들은 극도로 열악한 환경에서 일해야 했다. 영국의 역사학자 E.P. 톰슨은 그의 저서 '영국 노동계급의 형성'(1963)에서 당시 노동자들의 비참한 삶을 상세히 묘사하고 있다. 노동자들은 장시간 노동, 낮은 임금, 비위생적인 작업 환경에 시달렸으며, 잠을 잘 곳조차 없어 밧줄에 몸을 기대어 잠을 청해야 했다. 이러한 ..

들어가며: 직무 분석의 숨겨진 세계"한 방울의 물에 우주가 담겨있다"는 말이 있습니다. 마찬가지로, 한 개의 직무 속에는 그 회사의 모든 것이 담겨 있다고 해도 과언이 아닙니다. 그렇다면 이 '직무'라는 우주를 어떻게 탐험할 수 있을까요? 바로 여기, 직무 정보 수집이라는 비밀 지도가 있습니다.1. 해당 직무에 대한 기초 정보 파악: 숨겨진 보물 찾기직무 정보 수집은 마치 보물찾기와 같습니다. 그리고 모든 보물찾기가 그렇듯, 정확한 지도가 필요합니다.놀라운 사례: '직무 고고학'으로 억대 연봉 직무 발견2022년, 한 글로벌 IT 기업의 인사팀은 '직무 고고학'이라는 프로젝트를 시작했습니다. 이는 회사의 모든 직무를 마치 고고학 발굴하듯 파헤치는 작업이었습니다. 그 결과, 자그마치 15년 동안 존재했지만..

안녕하세요, 인재 관리와 기술의 미래에 관심 있는 여러분! 오늘은 IT 업계를 뒤흔들 혁신적인 아이디어, AI를 활용한 직무분석에 대해 깊이 있게 이야기해 볼까 합니다. 커피 한 잔 준비하시고, 편안히 읽어주세요! 왜 지금 AI 기반 직무분석인가?여러분, 잠깐 상상해 보세요. 매일 아침 출근해서 IDE를 열고, Slack에서 동료들과 대화하고, Git에 코드를 푸시하는 우리의 일상. 이 모든 활동이 우리 직무의 실체를 말해주고 있다는 걸 아시나요? 네, 바로 이 데이터의 바다에서 우리는 직무의 진정한 모습을 찾아낼 수 있습니다.전통적인 직무분석 방법은 마치 느린 우편물 같았습니다. 몇 달에 한 번, 설문지를 작성하고 인터뷰하는 과정은 시간도 오래 걸리고 주관적이기 쉽죠. 예를 들어, "당신의 주요 업무는..

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 데이터 애널리틱스에서 마케팅과 HR의 공통점과 차이점에 대해 알아봅시다. 마케팅과 인적 자원(HR)은 서로 다른 분야처럼 보이지만, 데이터 애널리틱스의 관점에서는 몇 가지 중요한 공통점을 공유합니다: 1. **데이터 기반 의사결정**: 두 분야 모두 데이터를 활용하여 더 효과적인 의사결정을 합니다. 마케팅은 소비자 행동과 시장 동향을 분석하고, HR은 직원 성과와 만족도를 분석합니다. 2. **행동 분석**: 마케팅은 고객의 구매 패턴과 선호도를 분석하는 반면, HR은 직원의 업무 행동과 참여도를 분석합니다. 두 경우 모두 행동 데이터를 중심으로 분석이 이루어집니다. 3. **예측 모델링**: 마케팅에서는 소비자 행동 예측 모델을 사용해 판매 전략을 개선하고, HR은 직원 이직률이나 성과를 예..