기술과 데이터를 생각하면 곧 웹에서의 정보 유출이 떠오릅니다.
그러나 데이터 사용은 기술과 직접적으로 관련이 없는 분야에도 혜택을 줄 수 있습니다. 예를 들어, 인사 관리 분야에서는 이미 People Analytics (사람 분석)이라고 알려진 평가 전략에서 데이터를 활용하고 있습니다.
당신이 이 전략과 인사 관리에서의 이점을 아직 모르고 있다면, 회사 인적 자료 및 팀 관리에 People Analytics를 어떻게 활용하는지 알아보세요.
사람 분석이 무엇인가요?
피플 애널리틱스는 주로 직원들에 관한 데이터 수집과 활용을 중심으로 하는 전략을 사용합니다. 회사는 이를 위해 여러 다양한 소스의 정보를 기반으로 한 데이터를 교차분석하는 소프트웨어를 사용합니다.
이렇게 함으로써 인사 담당자는 이러한 데이터 컴필레이션을 활용하여 인사 관리 및 직원 데이터를 최적화할 수 있습니다. 동시에, 이 전략은 관리자들이 팀과 직원에 대한 더 정확한 결정을 내릴 수 있도록 합니다.
주요 목표는 인사부서의 의사결정이 직관적이지 않고 수집된 데이터에 근거하도록 하는 것입니다. 이는 부서에 더 많은 효과를 제공하고 오류 가능성을 줄여 결정의 효과를 향상시킵니다.
LinkedIn 연구에 따르면 데이터 분석 전문가로서의 HR 전문가 숫자가 5년 동안 242% 증가했습니다. 다시 말해, 기업들이 이러한 종류의 기술을 요구하기 시작했고, 그 결과로 전문가들이 전문화되었습니다.
이러한 의미에서 데이터 분석은 주로 주관적인 요소로 간주되는 요인을 양적으로 평가하고 평가할 수 있게 합니다.
- 생산성;
- 참여;
- 직원 만족;
- 직무 수행능력.
어떻게 작동하나요?
일반적으로 People Analytics는 데이터 수집, 카탈로그 및 평가의 end-to-end 과정을 포함합니다. 무엇보다도 회사는 어떤 질문과 요소를 평가하고 싶은지를 먼저 알아야 합니다.
첫 번째 단계는 인적 자원 부서가 분석 프로세스에서 사용할 데이터를 수집하는 것입니다. 이 수집은 일반적으로 온라인이나 직접 참여하여 실시되는 소셜 미디어 조사나 특정 조사를 통해 직원들 사이에서 이루어집니다.
데이터를 가지고 계산이 시작됩니다. 이 단계에서 회사는 수집한 데이터를 사용하여 프로세스 초기에 제기된 질문에 답변할 수 있습니다. 그리고 회사가 충분한 양의 데이터를 확보할 경우 다른 요인들도 계산할 수 있습니다.
그런 다음 분석이 이어집니다, 그 자체로의 인사 분석 과정입니다. 이 과정에서 팀은 조사와 계산 결과를 모아 회사와 직원들과의 관계에 이바지하는 목적으로 의사 결정을 더 명확하게 내립니다.
그것은 무엇을 위한 것입니까?
위의 과정을 기반으로하여 인적 자원 분석을 통해 기업은 각 발견에 대한 집중 전략을 수립할 수 있습니다. 이에 따라, 회사는 참여도를 높이고 직장 환경을 개선하기 위한 구체적인 조치를 취할 수 있습니다.
그 차이점은 각 행동이 직감이 아니라 데이터를 근거로 하게 된다는 것입니다. 따라서 각 전략의 결과가 더욱 정확하고 직접적인 혜택을 가져다 줄 것으로 기대됩니다.
또한 People Analytics는 기업이 새로운 재능을 영입하는 데 도움을 줄 뿐만 아니라 재능을 보유하는 사람들을 유지하는 데도 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어 직원 이직율에 관한 데이터를 통해 기업은 이직율을 낮추기 위한 전략을 더 잘 평가할 수 있고 자사의 재능을 걸러낼 수 있습니다.
그래서 데이터를 손에 넣고 해석하는 것은 효율성을 향상시키고 귀사에 우수한 수익을 가져다줄 수 있습니다. 그리고 그를 위한 가장 적합한 도구가 인사 분석입니다.