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People Analytics 101 1편 : 연장 챙겨라

오늘부터 필진의 명을 받아 글을 작성하게 되었으므로 먼저 본인을 간단히 소개하겠다. 먼저 나의 첫 직장생활은 한 투자은행에서 PB로 시작을 하였다. 많은 산업과 기업을 분석하고 투자하는 일을 하면서 어떤 사건이든 비즈니스와의 연관성을 찾으려 노력했다. 하지만 나의 예측은 여러 차례 빗나갔고 투자금도 큰 손실을 보았다. 그 다음엔 한 제약회사로 이직을 하였고 전문의약품 세일즈를 약 5년간 담당하면서 수많은 조직과 사람을 대하였다. 제약회사 전문의약품 영업사원은 단순히 매출을 올리는 직종이 아니라 ‘고도의 의약 정보로 인류의 건강에 이바지한다’라는 미션을 가지고 일을 한다. 그래서 제약회사에서는 영업사원이라는 단어보다는 MR (Medical Representative_의약 정보 전달자)’라고 한다. 그리고 인재개발원에서 근무하게 된 지는 약 2년 정도가 지났으며 HR의 매력에 푹 빠져 앞으로는 HR 안에서 성장하고자 하는 HR 계의 새내기라고 할 수 있겠다.

본인은 아직도 부족함과 배울 점이 더 많은 사람이라고 생각한다. 그렇기에 나의 글과 사례들은 결코 성공적인 결과가 아니며 아주 조금 먼저 경험한 사람의 이야기라고 할 수 있겠다. 나의 짧은 경력을 간단히 소개한 이유는 수많은 사람이 People Analytics (이하 ’PA’)에 관심을 가지고 R이나 Python을 설치하고 “Hello World”만 치고 쉬고 계시는 분들을 많이 보았기 때문이다. 앞으로 나의 글을 통해 많은 HR 분들이 PA를 시작하는데 큰 자신감을 가지셨으면 좋겠다.

PA에서는 어떤 연장(Tool)을 사용해야 할까?

어떤 스포츠를 시작할 때 많은 사람은 장비부터 알아보곤 한다. 뿐만 아니라 신학기가 되면 많은 학생은 학용품, PC, 책가방 등을 알아보며 새로운 시작을 준비한다. 자 그렇다면 PA를 시작하면서 어떤 Tool을 활용해야 할지에 대해 이야기 나눠보자.

먼저 PA를 하는 조직에서 주로 요구하는 스킬에 대해 알아보겠다. 하지만 국내에는 PA에 대한 채용공고가 별로 없고 가끔 나와도 JD에서 요구하는 Skill이 조직마다 상이해서 Glassdoor에 나와 있는 채용공고들을 기준으로 설명해 볼까 한다.

https://www.glassdoor.com/Job/people-analytics-jobs-SRCH_KO0,16.htm

이미 많은 사람이 활용하고 있는 Excel이다. 물론 Excel로 10시간 걸리거나 반복적인 작업을 코딩으로 빠르게 끝낼 수 있는 작업들도 많이 있지만 반대로 코딩으로 10~20분 걸려서 할 작업을 Excel로 1분이면 끝낼 작업들도 많이 있다. 지금 우리가 Excel을 많이 쓰고 있지만 피벗 테이블만 활용하더라도 매우 좋은 분석을 할 수 있으며 Excel의 옵션에서 분석 도구 메뉴를 추가한다면 기본적인 통계분석도 손쉽게 할 수 있다.

또한 많은 조직에서 SQL 역량을 요구한다. SQL은 먼저 DBMS라는 개념을 이해해야 하는데 DBMS란 다수의 사용자가 데이터베이스의 데이터에 접근할 수 있도록 해주는 소프트웨어 도구의 집합이라고 할 수 있겠다. 또한 이 DBMS에 있는 데이터들을 추출 및 관리하기 위한 언어가 SQL이라고 할 수 있다. SQL 문법은 처음에는 많이 생소할 수 있지만, 영어와 유사하게 만들어져서 기초 정도만 잘 학습해도 쉽게 읽고 쓰고 해석할 수 있을 것이다. 하지만 SQL은 조직의 상황이나 시스템에 따라 필요성이 다르다고 할 수 있겠다.

R이냐? Python이냐? 엄마가 좋아 아빠가 좋아? 처럼 끝내 답이 없는 너무나 많이 하는 질문이다. 본인은 처음에 R을 쓰다가 지금은 모든 부분을 Python으로 쓰고 있는데 국내에서 PA를 하시는 분들은 대다수가 R을 쓰고 있다. 하지만 최근에는 R과 Python 간에 차별성도 여러 패키지와 업데이트를 거치면서 많이 사라졌기에 무엇을 쓰든 크게 상관없다고 생각한다. 그런데 많은 분이 코딩을 공부할 때 힘들게 설치를 하고 여러 커리큘럼의 기초부터 학습하는 모습을 보았는데 그럴 경우 90% 이상은 처음에는 재미있게 하다가 for 문을 작성하는 단계 정도부터 포기하는 모습을 많이 보았다. 그렇기에 막연하게 코딩을 공부해야 한다는 생각보다는 자신이 분석하다 보면 코딩이 필요한 순간이 있을 것이다. 그 순간을 해결하는 것을 목표로 잡고 구글링을 해가며 코딩을 하시고 그런 경험이 쌓이다 보면 더 재미있게 성장한 본인의 모습을 볼 수 있을 것이다.

마지막으로 눈에 띄는 건 Tableau, Power BI 같은 시각화 Tool이다. 최근 들어 BI Tool에 대한 니즈가 많이 늘어났으며 거의 모든 채용공고에 포함된 것을 볼 수 있다. Tableau의 가장 큰 장점은 대규모의 데이터를 상호작용(Interactive)하게 분석할 수 있다는 것이다. 본인은 개인적으로 Tableau를 3년 전부터 활용했으며 현재 조직에서도 임직원들의 Tableau 교육을 담당하고 있다. 교육생들을 살펴보면 Tableau는 다른 데이터분석 도구보다도 쉽게 배울 수 있으며 어느 수준 정도만 학습하더라도 좋은 결과물을 생산해 내는 것을 볼 수 있었다.

예전에는 단순히 시각화라고 하면 데이터를 예쁘게 보여주는 것으로 생각하는 경우가 많았는데 시각화는 기존보다 더 큰 시사점을 줄 수 있는 매우 중요한 과정이라고 할 수 있다. 또한, 대부분 보고를 받는 사람은 데이터 분석 결과를 끝까지 듣지 못하는 경우가 많다. 하지만 분석 결과를 시각화하여 인사이트를 제공할 때에는 그렇지 않은 경우보다 비즈니스적으로 유용한 의사결정을 내리는 데 많은 도움을 줄 수 있을 것이다.

다음 저의 Public 계정을 통해 Tableau를 체험해 보시면 어떨까 싶다. (PC & 크롬 접속 권장)

https://public.tableau.com/profile/jskang

지금까지 외국의 채용공고를 통해 PA를 하는 조직에서 선호하는 몇 가지 Tool에 대해 알아보았다. 하지만 도구는 본질을 위한 수단일 뿐 가장 중요한 것은 조직과 사람에 대한 이해라고 말하고 싶다. 우리가 PA를 하는 목적은 데이터를 통해 우리 조직과 구성원들이 더욱 성장하는데 그 목적이 있다. 아무리 좋은 와인도 나같이 와인 맛을 모르는 사람에겐 그냥 달거나 쓴 술인 것처럼 아무리 수준 높은 분석도 사람과 조직에 대한 이해가 없으면 제대로 이해하고 해석하고 설명할 수 없으며 이를 통해 조직과 사람의 성장을 이끌어내고 비즈니스적으로 유용한 의사결정을 하는데 도움을 주지 못한다. 그렇기에 우리는 분석을 하면서도 우리의 오른손인 본질을 잊지 말아야 할 것이다.