[PA] #5. 중소기업에서 데이터 유형과 활용방안(1)

2.1.1 HR 데이터의 주요 유형과 활용 방안

많은 인사 담당자들이 "우리 회사는 데이터를 체계적으로 관리하지도 않고, 활용할 만한 데이터도 없다" 는 말을 종종하곤 한다. 하지만 정말 그럴까? 사실 실무에서 다루도 있는 데이터는 이미 회사 곳곳에 존재하고 있고 고용노동통계, 임금직무정보시스템, e-나라지표 등 회사 밖에서도 데이터를 찾을 수 있다. 특히 인사부서라면 직원의 입사연도, 직책, 부서, 나이, 성별, 주소와 같은 인원 현황, 근태기록, 급여내역, 연장·야간·휴일 근로시간, 연차사용 현황, 입·퇴사 기록, 평가 결과 등은 기업이 매일 축적하는 중요한 데이터들이다.

데이터는 내부 데이터와 외부 데이터로 구분할 수 있다. ① 내부 데이터는 회사가 직접 수집하고 관리할 수 있는 데이터로 성별, 주소, 입사일, 나이 등 직원의 개별 인원현황 뿐만 아니라 채용, 평가, 보상, 근태, 승진, 교육. 조직구조 등 인사 전반의 데이터를 의미하며 ② 외부 데이터는 산업 및 경쟁사와 비교할 수 있는 벤치마킹 자료로 노동시장 임금수준, 업종별·산업별 노동통계, 경쟁사 재무제표 등이 포함된다. 내부 데이터만으로는 조직의 강점과 약점을 명확히 파악하기 어려운 경우가 많기 때문에 외부 데이터를 함께 활용하면 보다 객관적이고 전략적인 의사결정을 내릴 수 있다. 이제 각각의 데이터를 People Analytic에 어떻게 활용할 수 있는지 구체적으로 살펴보자.

1. 내부 데이터 활용방안

1) 채용 데이터 활용

중소기업의 지속가능한 성장을 위한 중요한 과제 중 하나는 신규 인력의 확보이다. 상대적으로 중소기업 근로자의 평균 근속년수는 대기업에 비하여 짧은 편이고 이직률도 중소기업은 대기업에 비해 높은 편이다. 이는 중소기업에게 불필요한 채용비용의 증가와 인력 공백으로 인한 운영상의 어려움을 가져다 준다. 아래와 같이 채용 데이터를 활용한다면 이러한 문제에 적극적으로 대응할 수 있다.

① 입사 채널별 근속년수 분석 : 공개채용, 헤드헌팅, 지인추천 등 채용 경로별 근속년수를 비교하여 안정적인 채용경로를 파악할 수 있다. 이를 통해 효율적인 채용 채널을 적극 활용하여 채용 효과를 높일 수 있다. 단 위 분석방법은 통계적 유의미성을 밝히기 위한 데이터 모수가 부족할 수 있고 채널과 장기근속과의 관계를 밝히기 어려울 수 있다.

② 퇴사자 현황 분석 : 최근 3년간의 퇴사자 현황을 분석하다 보면 이직시기, 부서별 특징, 직급별 이직률 등 패턴을 발견할 수 있다. 예를 들어 입사 후 6개월~1년 미만 사이에 퇴사율이 높다면 온보딩 프로그램의 개선이나 조직문화에 대한 진단이 필요할 수 있고, 특정 부서의 이직률이 눈에 띄게 높다면 해당 부서의 리더십이나 업무 환경에 대한 검토가 필요할 수 있다. 이러한 인사이트를 바탕으로 주요 이직 원인에 대한 선제적 대응책을 마련하여 인력 유출을 최소화할 수 있다.

③ 장기근속자 특성 분석 : 5년 이상 장기근속자들의 공통적인 특성(입사경로, 주소, 근로시간, 소속 팀 근속기간 등)을 파악하여 채용 과정에서 이러한 요소를 강화할 수 있다. 만약 장기근속자들이 거주지와 회사와의 거리가 가깝거나 현재 소속팀에 오래 근무하는 경우가 많다면 이를 채용과 인력배치에 반영할 수 있다.

이러한 분석은 퇴사 현황 파악을 넘어 신규인력의 확보와 유지 전략을 도출을 위한 의사결정 자료로 활용할 수 있다.

2) 배치와 육성 데이터 활용

중소기업은 개별 근로자가 담당하는 업무 범위가 넓고 핵심인재의 성과가 기업 전체 매출, 성과 그리고 제도설계와 운영에 직접적인 영향을 미치는 경우가 많다. 따라서 한정된 자원과 높은 기회비용에서 인력 배치와 육성은 매우 중요하다. 그러나 인력 배치가 긴급한 필요나 직관에 의존하여 이루어지게 되면 최적의 인재활용이 어려울 것이다. 아래와 같이 배치와 육성 데이터를 활용하면 이러한 문제에 효과적으로 대응할 수 있다.

① 국가직무능력표준(NCS)과 직무분류 : 국가직무능력표준(NCS) 데이터와 우리 회사의 조직도, 업무분장표 등을 확인하여 우리 회사의 직무분류가 기능과 목적에 맞게 배분되어 있는지 혹은 중복되는 업무와 기능은 없는지를 확인할 수 있다. 인력 배치 전 조직 기능의 효율성을 진단하는 단계로서 조직 내 중복업무 제거와 효율적 구조개편의 기초자료로 활용할 수 있다. 단, 직무분류가 명확하지 않거나 한 사람이 여러 직무를 수행하는 경우가 많아 완벽한 직무 분류가 어려울 수 있다.

② 근속년수와 직무능력수준 비교 : 다시한번 국가직무능력표준(NCS) 데이터를 활용하여 개인이 현재 담당하고 있는 직무와 능력단위를 도출한 후 요구되는 능력단위 수준과 해당 직원의 근속년수, 자격, 기술 수준 등을 분석하여 직무의 적절한 배치가 되었는지를 확인할 수 있다. 예를 들어 6년차 인사팀 대리가 급여지급, 근태관리 등의 업무를 수행하고 입사 2년차 사원이 평가 및 보상관리를 수행한다면 근속년수와 직무능력수준이 불일치할 가능성이 있다. 이러한 분석을 통해 개인의 경력과 역량에 맞는 적절한 직무 재배치를 고려할 수 있으며 역량 격차가 있는 영역에 대한 집중적인 교육 훈련을 제공할 수 있다.

③ 직군별·공정별 데이터 분석을 통한 육성 전략수립 : 직군별∙공정별 성과 데이터와 인력구성 현황을 분석하여 순환배치, 다기능공 육성, 직무전문가 육성 등의 방향을 결정할 수 있다. 예를 들어 제조업체에서 사출공정, 조립공정, 포장공정 등 3개 공정의 불량률 데이터를 살펴본 결과 순환배치된 근로자가 담당한 공정의 불량률이 3.2%로 단일 공정 전담 근로자의 불량률 5.7%보다 낮게 나타났다면 공정의 전반적인 흐름을 이해하는 것이 불량률을 낮춘다는 추론을 바탕으로 다기능공 육성에 보다 몰두할 수 있다. 이러한 구체적 수치와 사례 기반 분석은 중소기업이 한정된 인력으로 최적의 운영 효율성을 확보하는 데 실질적인 도움이 된다.

이러한 배치와 육성 데이터 분석은 중소기업이 제한된 인적 자원을 최대한 효과적으로 활용하고 직원들의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있는 환경을 조성하는 데 필수적이다.

3) 평가 데이터 활용

중소기업에서의 평가는 대기업과 달리 개별 KPI(핵심성과지표)보다는 조직 성과나 개인 역량 중심의 평가가 이루어지는 경우가 많다. 따라서 평가 결과가 실제 조직 성장과 어떻게 연계되는지 분석하고 개인 역량의 보유 수준을 강화하는 것이 중요하며 이를 통해 평가의 신뢰성을 확보하고 평가결과가 조직 성과와 인재 육성에 실질적으로 기여할 수 있도록 개선해야 한다.

이를 위해 ① 평가 점수와 실제 성과(매출액 증가율, 프로젝트 성공률, 신규고객 증가율, 핵심인재 유지율 등)와의 관계를 분석하여 평가 결과의 유효성을 검증하고 평가 기준을 보완할 수 있으며 ② 역량 평가에서 높은 점수를 받은 직원들이 장기 근속하는 경향이 있는지 혹은 높은 성과를 내는지 분석하여, 역량 중심 평가의 유효성을 검증할 수 있다. ③