HR 데이터 분석, 이렇게 시작해보세요 - 바로 적용할 수 있는 3가지 포인트

‘HR 데이터, 그거 뭔데 그거 어떻게 하는건데’

과거 HR과 현재의 HR은 비교적 다른 경향을 보이고 있습니다. 과거 HR은 경험과 직관에 의한 결정하고 판단하는 정성적인 성격을 보였다면, 현재의 HR은 데이터 분석을 통해 수치를 바탕으로 판단의 근거를 삼는 정량적인 성격을 보이고 있습니다. 그리고 이러한 트렌드 속에서 ‘HR 애널리틱스 (HR Analytics)’, ‘피플 애널리틱스 (People analytics)’ 등의 용어들이 등장하기 시작했습니다.

*HR 애널리틱스는 조직에서 기능하는 HR의 관점에서, 피플 애널리틱스는 이보다 확장된 일반적인 사람 관점에서 데이터를 바라본다는 뜻이지만 거의 같은 의미로 사용하고 있습니다.

HR 담당자로서 ‘HR 데이터를 어떻게 활용해야 하는거지’ 혹은 ‘HR데이터가 뭐지’ 등과 같은 고민이 들진 않으셨나요? 저는 이런 고민이 강하게 들었고, 때문에 맨 땅에 헤딩하는 식으로 다양하게 부딪혀 보며 학습하고, 실무에 적용하곤 했습니다. 그 중 HR데이터와 관련된 기초적인 내용과 실무적으로 접근 가능한 내용을 정리하여 공유해보고자 합니다.

HR 데이터 이해하기

우리가 실제로 업무를 하면서 자연스럽게 접할 수 있는 데이터는 아래와 같이 크게 두 가지로 나눌 수 있습니다.

• 실제 실무적으로 관리하고 있는 기초적인 지표 (인원수, 퇴사율, 채용지원율 등)
• 설문조사 및 진단을 통해 얻어지는 데이터 (다면진단, 만족도 조사 등)

기초적인 지표로 활용되는 데이터는 조직 내에서 비교적 쉽게, 자체적으로 얻을 수 있는데요. 다만, 인원수 혹은 퇴사율 등과 같이 결과 위주의 데이터로는 각 지표를 통한 의미있는 인과관계를 찾는 것이 어렵고 한계가 있습니다. 반대로 설문조사 및 진단을 통해 얻어지는 데이터는 얻기는 비교적 어렵더라도 설계한 조사에 따라 인과관계를 파악할 수 있고 구성원의 인식 혹은 결과에 대한 내용의 유추가 가능합니다. 물론 내/외부 상황 등 다양한 변수에 따라 일관된 결과가 나오긴 어렵고, 결과값의 차이가 발생할 수 있다는 점도 고려해야 할 부분입니다.

HR 데이터 활용 시작하기

우리가 앞서 이해한 HR데이터를 바탕으로 이제 어떻게 활용할 수 있을까요? HR데이터를 활용하기 위한 접근법은 다양하지만, 저는 데이터 분석의 기초 개념을 바탕으로 각 단계별로 고려해야하는 점에 중점을 두고 이야기하고자 합니다.

• 목표 (가설)설정하기 → 데이터 준비하기 → 분석하기 → 결론 도출하기

1) 목표(가설) 설정하기

HR데이터 분석에서 가장 중요한 시작점 입니다. 첫 단추를 잘 끼워야 한다는 말처럼 첫 시작인 목표 설정을 분명하게 해야 합니다. 앞서 다뤘던 HR데이터 이해를 바탕으로 어떤 데이터가 필요할지, 어떤 것을 알고 싶은지, 해결하고 싶은 것은 무엇인지 등의 질문을 통해 목표를 설정하는 것이 중요합니다. 이 과정은 앞으로의 효과적인 데이터 분석을 위한 네비게이션 역할을 해줍니다.

실무 적용 포인트 1 : 데이터 수집 시작하기 (수집 도구 만들기)

• WHY : 분석이 왜 필요한지, 분석을 통해 해결하고자 하는 문제가 무엇인지 생각하기
• WHAT : 분석에 어떤 데이터가 필요한지 생각해보기
• HOW : 모인 데이터를 어떻게 분석하고, 해석할 수 있을지 생각하기

2) 데이터 준비하기 : 수집 및 전처리

• 수집 : 필요한 데이터를 수집해야 합니다. HR데이터 특징에 따라 수집을 어떻게 할지 고려해 볼 수 있습니다. 회사 내부 시스템, 기본 관리 지표, 설문조사 등의 방법으로 데이터를 수집할 수 있습니다.
• 전처리 : 수집된 데이터는 분석으로 사용할 수 없기에 수집 데이터를 분석에 활용할 수 있도록 데이터를 다듬어야 합니다. 데이터 내용과 분석방법에 따라 적합한 형태로 가공이 필요하며, 방법은 달라질 수 있습니다.

*주요 전처리 방법

① 결측치(missing value) 및 이상치(outlier) 처리

결측치(missing value)는 데이터 값이 없거나 비어있는 상태로 해당 부분의 값을 찾아 입력하거나 제거하는 등의 방법으로 처리해야 합니다. 다만, 데이터 제거 시에 관련된 많은 데이터를 잃을 수 있으므로 신중하게 판단해야합니다. 이상치(outlier)는 일반적인 패턴에서 벗어난 값으로 분석 결과의 왜곡을 가져올 수 있기에 기준에 따라 값을 제거하거나 필터링 하는 과정이 필요합니다.

• 설문조사 항목 중 응답 누락의 경우.
  • 데이터 값이 비어있는 상태로 결측치에 해당합니다. 때문에 전처리를 위해 해당 행이나 열의 삭제가 필요합니다. 단, 다른 응답결과 활용을 위해 별도로 결측치를 모아두는 것도 좋은 방법입니다.
• 인건비 분석 시,
  • 임원의 경우 일반적인 패턴에서 벗어납니다. 데이터 분포에서 극단적인 값에 해당하기 때문에, 임원 인건비는 제거하거나 별도 필터링을 진행하는 것이 좋습니다.

② 데이터 재구성 및 변수 만들기

데이터 변환 작업으로, 데이터의 형태나 구조를 변경하여 분석에 적합한 형식으로 만드는 과정입니다. 피벗 형태로 행/열 별 요약된 값으로 정렬해서 분석할 경우에는 ‘wide format’ 형태로의 재구성이 필요합니다. 필요하다면, 수집된 데이터를 바탕으로 새로운 변수를 생성 할 수도 있습니다.

• Wide format은 "넓은 형식"이라고도 하며, 데이터를 기록할 때 하나의 관찰값(예: 행)이 하나의 열에 위치하도록 하는 형태를 말합니다. 각 열은 하나의 변수를 나타내며, 여러 개의 관찰값이 사용될 수 있습니다.
• 업무역량에 대해 알아보는 5개의 설문 문항을 구성했다면,
  • '업무역량 점수'라는 새로운 변수를 생성해서 데이터를 관리하고, 분석할 수 있습니다.

실무 적용 포인트 2 : 데이터 수집/전처리 (타당한 데이터 만들기)

• 좋은 데이터 수집을 위해 설계 단계에서 부터 공을 들일 것
• 모든 데이터의 기준이 될 수 있는 KEY 값 구성
• 다지선다 방식, 혹은 입력 형식 고정 (사람마다 입력하는 방식이 다르기 때문에 데이터의 오류를 줄이는 것이 중요)
• 하나의 문항은 한 내용에 대한 응답만 서술하도록 구성
• 데이터 분석 시, 한개의 행은 한 개의 사례(case)가 되어야 함

3) 분석하기

준비된 데이터를 바탕으로 분석을 통해 최초 우리가 분석을 통해 알고자 했던 목표와의 관계성을 정량적 수치를 통해 알아보는 단계입니다. 다양한 분석 방법을 통해 데이터들의 관계성 및 군집을 확인할 수 있습니다. 분석을 위해 툴 사용이 필요한데요. HR담당자 분들이 데이터 분석에서 가장 많이 쓰는 툴인 ①JASP ②자모비를 추천드립니다. 물론 두 가지 툴을 사용하기 위해서는 회귀분석이나 분산분석 등 기본적인 통계 개념과 결과를 해석하는 이해도가 필요합니다.

실무 적용 포인트 3 : 상관 관계 분석

그 중 가장 손쉽게 접근할 수 있는 분석은 ‘상관 분석’으로, 두 변수 사이와 관계성 혹은 강도를 확인하는데 유용한 방법입니다. 1:1 관계만을 다루기에 목표 설정 시에 다수의 변수에 대한 분석이 되지 않도록 유의해야 합니다. 상관관계가 1에 가까이 갈수록 유의미하다고 판단하며 HR에서는 0.5가 넘어가면 의미있는 값으로 볼 수 있습니다.

• 성과와 보상의 상관관계 (성과 평가 점수와 연봉 인상률)
• 직원추천제도와 재직기간 상관관계 (입사경로와 재직기간)

4) 결론도출

분석을 통해 얻어진 결과값을 바탕으로 우리는 효과성에 대해 파악하거나, 제도/체계의 재검토를 위한 제안 및 개선점 도출을 할 수 있습니다. 즉, 데이터를 통해 얻어진 결론은 의사 결정 과정에서의 설득력 있는 근거 자료로 활용하게 됩니다.

다만, 결론도출 시 결과값에 대한 절대적인 일반화를 하지 않도록 유의해야합니다. 또한 결과값이 타당한가에 대한 질문을 통해 수집된 데이터가 타당한지부터 생각하는 자세를 가져야 하며, 완벽한 데이터는 존재하지 않는다는 사실에 기반하여 상황에 따른 데이터의 한계점을 명심하여 분석결과를 해석해야 합니다.

HR 데이터 분석에서 가장 중요한 것

HR데이터 분석을 하기 위해 가장 중요한 것은, HR전문성에 기반한 사고력을 가지고 결과를 해석하는 능력이라고 생각합니다. 실무에서 발생되는 여러 이슈들은 과학 실험 결과처럼 인과관계를 분명하게 입증하기가 쉽지 않습니다. HR 업무는 다양한 변수가 많고 또 사람과 조직 안에서 발생하는 일인만큼 직접 체감했던 다양한 요인들을 기반으로 풀어나가야 하는 것이기 때문인데요.

HR 데이터를 잘 수집하고, 분석하는 것도 너무나 중요한 일입니다. 하지만 무엇보다 가장 중요한 것은 사람과 조직에 대한 넓은 이해와 깊은 사고력입니다. 데이터를 분석하고, 실제 액션까지 이끌어내며 긍정적인 변화를 만들어내는 것이 HR담당자가 할 일이라고 생각합니다.