인사부(HR)는 회사에서 가장 중요한 부서 중 하나이지만 종종 간과됩니다. 그러나 HR은 최초 채용부터 퇴사까지 직원의 전체 수명주기를 지원하며, 회사가 제대로 기능하도록 돕습니다.
그러나 효과적이려면 HR도 최신 상태여야 합니다. 디지털 트랜스포메이션과 신기술은 기업을 처음부터 끝까지 재편성하는 방향으로 이끌고 있습니다. 빅데이터는 이러한 변화의 핵심입니다.
HR 부서가 관련성을 유지하려면 빅데이터의 힘을 수용하고 활용해야 합니다. 아마 빅데이터가 어떤 역할을 할 수 있는지 물어보고 계실 겁니다. 알아봅시다.
HR은 어떤 유형의 데이터를 수집합니까?
필요한 경우 HR 부서는 직원으로부터 개인 데이터를 수집합니다. 여기에는 생년월일, 성별, 종교적 신념 및 민족이 포함될 수 있습니다. 또한 고용 이력 및 학력에 대한 데이터뿐만 아니라 수용해야 할 수 있는 장애 또는 건강 상태에 대한 기록도 보유하게 됩니다.
직원이 퇴사를 선택할 때까지 계속해서 정보를 축적합니다. 질병, 직원 검토, 승진 및 징계 문제로 인해 복용한 일수와 같은 데이터는 모두 직원의 인사 파일에 보관됩니다.
HR 부서 및 회사 전체의 운영에 도움이 되는 다양한 데이터를 이용할 수 있습니다. 그러나 이 개인 정보를 저장하고 취급할 때는 윤리적 및 법적 근거를 모두 유지하는 것이 중요합니다. 유럽연합의 GDPR과 같이 적용되는 모든 데이터 보호법을 준수해야 합니다.
더욱이, 여러분은 항상 그들의 데이터를 어떻게 사용하는지에 대해 투명해야 합니다. 직원의 정보를 사용하기 전에 직원의 동의를 구하고 어떤 데이터를 사용 중인지, 어떻게, 어떤 목적으로 사용하고 있는지(어쨌든 특정 법률이 이를 시행함)에 대해 최신 정보를 유지합니다. 정품인 경우 전자 서명 소프트웨어를 사용해야 합니다. 여기에는 많은 옵션이 있습니다. 상용 템플릿을 보고 귀사에 가장 적합한 소프트웨어 종류를 확인해보십시오.
빅데이터를 활용하면 HR 부서가 엄청나게 개선할 수 있지만, 항상 직원의 허가 하에 민감한 데이터를 합법적으로 취급해야 합니다.
빅데이터란 무엇입니까?
우리 모두는 데이터에 대해 들어보았습니다. 이는 사실상 현대 세계의 모든 측면을 지원하여 웹 검색, 일기 예보 등을 용이하게 합니다. 빅데이터는 수집되는 데이터의 크기와 규모로 표시됩니다. 그리고 오늘날 점점 더 많은 기업들이 그 혜택을 모색하고 있습니다.
예를 들어, 빅데이터는 기업이 보다 개인화된 마케팅 및 프로젝트 관리를 수행하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또는 머신 러닝을 강화하여 워크플로와 프로세스를 개선하는 데 사용할 수 있습니다. 추출 변환 부하와 같은 관행은 데이터를 분석하고 비즈니스를 강화하는 데 유용합니다. 간단히 말해, 빅데이터는 기업이 현대 세계에서 성공을 거둘 수 있도록 도와줍니다.
분석의 중요성
물론, 단순히 데이터를 갖는 것만으로는 충분하지 않습니다. 빅데이터가 유용하려면 이를 이해해야 합니다. 여기에서 분석이 이루어집니다. 최고의 분석 도구는 데이터를 분석하고 이해하는 데 도움이 되는 보고서와 시각화를 제공합니다. Google Data Studio는 많은 대안이 있지만 인기 있는 옵션 중 하나입니다.
데이터 저장
너무 많은 데이터를 수집하는 것은 데이터를 저장할 장소가 필요하다는 것을 의미합니다. 키트, 유지보수 및 공간에 투자할 필요가 없는 많은 클라우드 기반 옵션을 사용할 수 있습니다. 한 가지 예는 apache parquet 형식입니다. 이는 모든 종류의 빅데이터를 저장하기 위한 비용 효율적인 옵션입니다.
빅데이터는 HR에 어떤 영향을 미칠 수 있습니까?
빅데이터가 HR에 제공할 수 있는 10 개선 사항은 다음과 같습니다.
1. 잘못된 채용 결정 감소
이는 HR에서 빅데이터를 사용할 때 가장 효과적인 이점일 것입니다. 후보자를 찾는 데에는 시간과 자원이 소요되므로 채용 결정이 잘못되면 회사에 부정적인 영향을 미칩니다. 잘못된 결정은 전체 과정을 다시 반복해야 한다는 것을 의미할 수 있습니다. 그러나 빅데이터는 그 과정에서 여러분을 지원할 수 있습니다.
각 후보자가 직무에 지원할 때 자주 선호하는 CV 템플릿에 의존하는 것처럼, 채용 담당자는 종종 채용 결정을 내리기 위해 CV에 크게 의존합니다. 그러나 데이터는 지원서를 받을 때 설정한 작업을 수행하는 후보자의 성과에 기반한 평가 점수를 제공할 수 있습니다.
여러분이 설정하는 검사 유형은 여러분이 충원하고자 하는 직책에 따라 다르지만, 종종 정서지능, 인지 능력 또는 직무별 기술과 지식에 기반한 업무를 포함합니다.
이러한 작업에서 수집된 데이터를 사용하여 사용자가 설정한 기준과 후보자를 비교하고 대조할 수 있습니다. 직원의 능력에 대한 더 나은 통찰력을 얻고 해당 직위에 적용되는 기술과 경험을 갖춘 후보자를 신속하게 파악할 수 있습니다.
채용에 데이터 중심의 접근 방식을 취함으로써 프로세스를 가속화할 뿐만 아니라 귀하가 선택한 지원자가 새로운 직책에서 번영할 가능성을 높일 수 있습니다.
2. 커뮤니케이션 격차 해소
HR 부서는 너무 자주 회사의 다른 부서와 별개로 간주되고 취급됩니다. HR이 효과적으로 업무를 수행하려면 회사 전체의 직원들과 소통해야 합니다. 예를 들어, 온보딩은 신입 사원에게 중요한 단계이며, 근로자들이 자신의 역할에서 배움과 배움을 얻을 수 있는 기회를 제공합니다.
온보딩이 성공하려면 HR이 다른 부서와 잘 확립된 커뮤니케이션 채널을 가지고 있어야 합니다. 커뮤니케이션 격차는 이 프로세스를 늦추고 온보딩의 효과를 떨어뜨릴 수 있습니다.
향상된 커뮤니케이션을 위해 부서와 HR 간에 정기적으로 정보를 교환해야 합니다. 너무 자주, 이것은 그렇지 않습니다. 그러나 빅데이터와 함께 클라우드를 사용하면 정보가 중앙 집중화됩니다. 부서는 필요한 경우 즉시 데이터에 액세스할 수 있습니다.
3. 최고의 채용 채널 찾기
귀사는 후보자를 찾기 위해 다양한 채널을 사용할 수 있습니다. 광고하기에 가장 좋은 추천 프로그램 소프트웨어에 투자하셨을 수도 있습니다. 이에 대한 강력한 논리가 있습니다. 더 널리 홍보할수록 지원자 풀이 더 커집니다. 그러나 때때로 특정 채널에 많은 비용을 지출하고 그 대가로 거의 대가를 받지 못할 수 있습니다.
생명공학 산업을 위한 Indeed 및 LinkedIn의 광고 예를 들어 보겠습니다. 실제로 100 지원자를 받지만 LinkedIn에서는 만 받습니다12. 동일한 금액을 지출했지만 불균일한 결과를 받았습니다.
그러나 빅데이터를 지원하면 현금을 사용하기 전에 최고의 채널을 파악할 수 있습니다. 이전의 채용 노력을 분석하고 가장 성공적인 채널을 찾을 수 있습니다. 이렇게 하면 비용을 절감하고 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.
4. 직원 결근 패턴 감지
직원이 병가를 사용할 경우 회사에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 이는 특히 여러 직원이 동시에 몸 상태가 좋지 않은 경우입니다.
안타깝게도 질병에 대해 할 수 있는 일은 없습니다. 하지만 여러분은 준비할 수 있습니다. 여기에서 빅데이터가 유입됩니다. 아마도 한 해 동안 근로자들이 아프게 되는 특정 부분이 있을 것입니다. 빅데이터는 생산성 저하 및 스트레스 증가와 관련된 문제를 언제 정확하게 파악하고 완화할 수 있는 계획을 수립하는 데 도움이 될 수 있습니다.
5. 보다 효과적인 과정 만들기
회사는 종종 교육 과정을 리소스가 많고 시간이 많이 소요되며 그 대가로 거의 제공하지 않는다고 생각합니다. 기업의 절반 미만(41%)이 대면 교육에 투자하고 있습니다. 그러나 교육을 올바르게 수행하면 근로자에게 가치 있는 새로운 기술을 제공할 수 있습니다.
데이터 분석은 보다 매력적이고 효과적인 과정을 만드는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 특정 근로자의 개별 학습 패턴에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 작업자가 학습하는 방법을 더 많이 이해할수록 교육 자료를 자신에게 맞게 더 잘 조정할 수 있습니다.
6. 직원 유지율 향상
새로운 기회로 이동하는 근로자는 자연스럽습니다. 그러나 퇴사하는 직원의 수를 줄이고 최고의 인재를 유지하는 데 도움이 되는 조치를 취할 수 있습니다.
예를 들어, 회사의 특정 측면이 직원 사기에 영향을 미칠 수 있습니다. 아마도 일부 직원들은 진행 기회를 놓치고 있다고 느낄 수 있습니다. 원인을 파악하고 이를 반전시키기 위한 조치를 취하는 것이 중요합니다.
HR 부서가 빅데이터 분석을 면밀히 주시한다면 문제를 더 빨리 식별할 수 있습니다. 급여, 업무량, 승진 가능성 및 직원 검토에 대한 데이터를 취합함으로써 예측 분석을 사용하여 어떤 직원이 사직할 가능성이 더 높은지 파악하고 이러한 문제를 신속하게 해결할 수 있습니다.
사직 패턴을 식별할 수도 있습니다. 1월이나 여름에 퇴사하는 직원이 늘어날 수도 있습니다. 이 데이터를 분석하면 왜 이런 일이 일어나는지 정확히 파악하고 조치를 취할 수 있습니다.
때때로 직원이 퇴사하기로 선택하는 것을 막기 위해 할 수 있는 일이 거의 없을 것입니다. 그러나 그들이 왜 결정을 내렸는지에 대한 데이터를 수집함으로써 일반적인 원인을 파악하고 향후 이러한 일이 발생할 가능성을 줄일 수 있습니다.
또한 이 데이터를 사용하면 스파크 스트리밍을 기반으로 한 실시간 분석을 사용하여 직원 유지 전략을 만들 수 있습니다. 이러한 전략을 여러 부서와 공유하여 직원 유지율을 높이기 위한 보다 통합된 접근 방식을 취할 수 있습니다.
7. 자동화 소개
자동화는 프로세스를 단순화하고 줄여주며 빅데이터와 함께 사용되면 HR 부서에 큰 이점이 될 수 있음을 의미합니다. 이 두 가지를 결합하고 빅데이터 자동화를 도입함으로써 분석을 위한 데이터 준비에 필요한 시간이 크게 단축되고 데이터가 수집되어 보다 접근 가능하고 관리 가능한 형식으로 정리됩니다.
자동화는 HR에서도 다른 용도로 사용됩니다. 다음을 간소화하는 데 사용할 수 있습니다.
- 양식 및 문서와 같은 서류 작업 처리.
- 직원 복리후생 할당.
- 지급 및 급여 변경이 제때 이루어지도록 보장.
자동화는 전략적 계획을 위해 더 많은 시간을 확보할 뿐만 아니라 인적 오류를 줄여줍니다. 직원과의 관계를 구축하는 데 더 전념하는 HR 부서가 있으며, 관리자에 덜 집중하게 됩니다.
8. 성과 점수 생성
직원 성과를 주시하는 것이 중요합니다. 직원이 성과가 저조한 경우 그 이유를 파악하는 것이 중요합니다. 마찬가지로, 근로자가 좋은 일을 하고 있다면, 그들의 노력에 대해 인정을 받는 것이 중요합니다. 직원에게 점수를 할당하면 성과를 모니터링할 수 있는 간단한 방법이 제공됩니다.
물론 정확하고 신뢰할 수 있는 채점 시스템을 갖추는 것이 더 좋습니다. 빅데이터 기반 AI는 편견이 없으며 직원에게 논리적 데이터 기반 점수를 제공합니다.
빅데이터 기반 HR은 미래입니다
레거시 현대화 트렌드는 기업에서 데이터의 역할이 계속 성장할 것임을 입증합니다. 빅데이터를 회사에 소개할 때 HR은 시작하기 좋은 곳입니다. 여기에 자세히 설명된 바와 같이 직원 유지를 강화하고, 주요 팀 관리 및 성과 프로세스를 개선하며, 채용 결정을 개선할 수 있습니다.
하지만 한 걸음 더 나아가는 것은 어떨까요? Globalization Partners는 모든 HR 프로세스를 단순화하기 위한 단일 솔루션을 제공합니다. 당사의 Global Growth Platform인 ™를 사용하면 클릭 몇 번으로 어디서나 누구든지 고용할 수 있습니다.
변화는 까다로울 수 있지만, 경쟁에서 앞서 나가면 경쟁에서 이길 수 있습니다. 그렇다면 미래를 받아들이는 것은 어떨까요? 빅데이터가 HR 부서의 성공에 어떻게 기여할 수 있는지 알아보십시오.
오늘 저희 전문가와 상담하시고 저희가 어떻게 도와드릴 수 있는지 확인해 보세요.
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저자 소개:
Pohan Lin은 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크의 기능을 연결하여 레이크하우스 아키텍처를 만드는 글로벌 데이터 및 AI 제공업체인 Databricks의 수석 웹 마케팅 및 현지화 관리자입니다. 웹 마케팅, 온라인 SaaS 비즈니스 및 전자 상거래 성장 분야에서 18년 이상의 경험을 보유하고 있습니다. 포한은 혁신에 열정적이며 데이터가 마케팅에 미치는 중대한 영향을 전달하기 위해 최선을 다하고 있습니다. Pohan Lin은 또한 SME-News와 같은 도메인에 대한 기사를 발표했습니다.
