스타트업에서 피플데이터를 어떻게 써야할까? 🧐

피플데이터가 왜 필요한가?

 

피플팀 또는 인사팀 담당자들은 데이터의 중요성을 항상 알고 있다.

 

 

 

하지만! 과연 다들 데이터를 잘 활용 하고 있을까?

정답은 반절은 잘활용하고 반절은 아직 활용하지 못한다고 설명드릴 수 있는데요!

 

왜냐!

제가 직접 경험하고 들은 피플팀은 평균적으로 3가지를 중점 으로 데이터를 활용하고 있었습니다!

  • 채용 정보 ( 단계별 합격/탈락률, 입사율 등 )
  • HR 정보 ( 평가 데이터, 전체 임직원 분포비율, 연간 인건비, 성비율 등 )
  • 퇴사 정보 ( 이직률, 퇴사 사유, 인수인계데이터 등 )

위에서 설명한 3가지 데이터는 너무나 중요한 결과값의 정보 이긴 하나

직원들의 업무 향상, 강점 강화, 조직의 효율에 대해 알기에는 부족한 정형화 데이터입니다.


피플데이터

임직원이 최고의 효율로 일할 수 있는 환경을 만듦으로써

회사와 직원이 서로 win-win 할 수 있도록 만드는 발판이라고 생각합니다.

발판이 되기 위해 필요한 데이터는 임직원의 감정, 몰입도, 성향, 강점 등이며, 이런 정보까지 활용한 데이터를 피플데이터라고 정의할 수 있을것입니다.

그래서 위에서 말한 3가지(채용,HR,퇴사) 정보로는 정확한 피플데이터 분석은 한계가 있다고 볼수있다.

 

피플데이터를 분석하기 위해서는 어떻게 분석을 해야할까?

 

피플데이터를 분석하기 위한 바탕으로는

CRISP-DM분석 방법론이다.

총 6단계로 구성되어 있으며, 단계별 피드백을 통해 프로세스 완성도를 높이는 방법입니다.

1단계 : Business Understanding ( 업무 이해 )

2단계 : Data Understanding ( 데이터 이해 )

3단계 : Data Preparation ( 데이터 준비 )

4단계 : Modeling ( 데이터 모델링 )

5단계 : Evaluation ( 평가 )

6단계 : Deployment ( 전개 )

참조 : https://needjarvis.tistory.com/512

 

피플데이터를 활용한 시스템및 프로세스를 개발할 땐

위 6가지 단계를 지키며 지속적으로 feedback이 이뤄져야한다.

 

대부분 피플 담당자는 1단계 업무 이해 까지는 전문가영역으로 진행 되고 있으나

2단계와 3단계에서 발목이 잡히는 모습을 많이 보았다.

 

우리는 과연 데이터를 어떻게 이해하고 준비해야하는지 한번 알아보자!

 

데이터 분석 환경은 어떻게 만들어야 돼?

 

피플 데이터 분석 환경을 만들기 위해선 2가지가 가장 중요하다.

  • RPA ( Robotic Process Automation )
    → 사람이 하는 반복적이고 규칙적인 업무를 소프트웨어를 적용하여 자동화하는 방법
  • 데이터 중앙 집중화
    → 각 시스템에 흩어져있는 데이터를 유기적으로 활용될 수 있도록 하는 방법

제가 본 스타트업의 피플팀 내에는 RPA를 적용해야될 구간이 종종 보였다.

  • 면접일정 조율
  • 면접자 정보입력 및 전달
  • 계정정보 전달
  • 버디안내
  • 입사 축하 매세지 등
  • 시용만료 안내

위와 같이 반복적인 작업과 안내 내용은 최대한 휴먼 에러를 없앨 수 있도록 RPA환경으로 개발 되야 한다.

 

RPA 환경은 사내에서 사용하는 SW와 간단한 개발 언어를 활용한다면 누구나 쉽게 만들 수 있다.

  • Google Apps Script
    → 데이터 트리거 환경 / 크롤링 / 출퇴근 알람
  • Notion
    → 데이터 시각화 / 일정 데이터 추적
  • Typeform
    → 평가 데이터 / 피드백 데이터
  • Tableau
    → 데이터 자동 업데이트 / 데이터 시각화
  • 카카오 오픈빌더i
    → 노무 데이터 / 카페주문 데이터
  • Slack Bot
    → 안내 / 이슈해결
  • Github Action
    → 외부 API 데이터 활용
  • Jira, Meister, Asana
    → 협업 데이터 활용 / 자동 태스크 배치 / Due Date 자동설정
  • GCP, AWS
    → 데이터 파이프라인, 데이터 중앙 집중화

위와같은 방법처럼 사내에서 사용하는 SW를 활용한다면 누구나 자동화환경을 만들 수 있다.

 

자동화 환경을 만들 때 데이터 수집환경까지 고려하여 자동화를 만든다면

우리는 자연스럽게 3단계 : Data Preparation ( 데이터 준비 )까지 접근할 수 있을것입니다.

 

위와 같이 휴먼 에러 방지를 위한 RPA를 구현 하여 데이터 준비를 하기도 하고 데이터가 필요하여 시스템을 개발하기도 한다.

 

실제로 피플데이터를 분석하고 사내 RPA를 기획한 사례가 없을까?

 

현재 제가 소속되 있는 회사에서는

피플실 내에서 계속 기업가치 속도에 맞춰 외부 및 직원 피플데이터를 활용하여 빌더십강화를 할 수 있도록 노력하고 있습니다.

그 과정에서 피플데이터를 왜 활용해야하는지? 어떤것을 알아야하는지? 어떤 부분을 알아야하는지? 에 대해 아래 이미지와 같이 정해보았습니다.

 

기본적으로 HR도메인의 데이터를 공부하려면 사람에 조직및 사람에 대한 심리, 데이터 환경을 활용할 수 있는 클라우드 지식, 분석하기 위한 통계 및 개발언어 지식은 기본소양으로 갖춰야된다고 생각했습니다.

 

다음 글 부터는 실제로 프로세스 별로 RPA 및 시스템은 어떻게 개발해야하는지? 피플데이터는 어떤 니즈 때문에 분석을 하고 어떤 환경에서 진행 하는지에 대해 작성해보도록 하겠습니다.

 

온보딩 자동화 와 관련된 글을 작성하도록 하겠습니다! 🥰

궁금한 점이나 다음 글에서 보고 싶은 내용이 있다면 댓글 남겨주세요!

 

긴 글 읽어주셔서 감사합니다! 🙇‍♂️


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4 개의 댓글
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dbalswh
멤버
dbalswh
9 개월 전

마인드맵 사진이 흐려서 아쉬워요ㅠㅠ글 잘읽었습니다!

wisdom
멤버
wisdom
9 개월 전

유익한 글 잘 읽었습니다 🙂

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