[PA] #7. 중소기업에서 데이터를 활용한 기초 분석 방법(1)

2.4 데이터를 활용한 기초 분석 방법

2.4.1 분석 단계별 유형 분류 (기술적, 진단적, 예측적, 처방적)

데이터 분석은 정보의 나열이 아니라 인사이트를 도출하여 HR 전략을 최적화하는 과정이다. 데이터 분석을 통해 조직의 현재 상태를 진단하고 문제를 해결하는 것은 물론 향후 발생할 변화를 예측하고 최적의 의사결정을 내리는 기반을 마련할 수 있다. Gartner의 데이터 분석 성숙도 모델에 따르면 분석의 수준은 기술적 분석(Descriptive Analytics), 진단적 분석(Diagnostic Analytics), 예측적 분석(Predictive Analytics), 처방적 분석(Prescriptive Analytics) 네 가지 단계로 나뉜다.

현재 중소기업 HR 실무자들이 우선적으로 집중해야 할 영역은 기술적 분석과 진단적 분석이며 이를 통해 먼저 데이터 기반 의사결정 문화를 정착시킬 수 있다. 예측적 분석과 처방적 분석은 보다 고도화된 단계로 데이터가 충분히 축적되고 분석역량이 성장한 이후 적용하는 것이 효과적이다.

(1) 분석 단계별 유형 분류

HR 데이터 분석의 수준을 정의하고 이를 체계적으로 활용하기 위해 가트너(Gartner)는 데이터 분석을 네 가지 단계로 구분했다. 이 모델은 데이터가 정보 제공에서 시작해 궁극적으로 전략적 의사결정을 지원하는 최적의 해결책을 도출하는 과정까지 확장될 수 있음을 보여준다.

1) 기술적 분석(Descriptive Analytics) - "무슨 일이 일어났는가?"

기술적 분석은 데이터를 활용하는 가장 기본적인 단계로 조직에서 발생한 데이터를 정리하여 현재의 상태를 객관적으로 이해하는 과정이다. 예를 들어, HR 담당자가 "우리 회사의 이직률이 1년 전에 비해 증가했는가?"라는 질문을 던진다면 이에 대한 답을 찾기 위해 과거의 이직률 데이터를 수집하고 비교해야 한다. 마찬가지로 "부서별 평균 근속연수는 얼마나 되는가?" 또는 "직원들의 평균 연장근로 시간은 어느 정도인가?"와 같은 질문들 역시 기술적 분석을 통해 확인할 수 있다.

기술적 분석의 가장 큰 특징은 과거의 데이터를 통해 현재의 상태를 명확하게 파악하는 것이다. 데이터를 정리하고 수치화하는 것만으로도 조직 운영에서 발견하지 못했던 패턴이 드러날 수 있다. 하지만 이 단계는 단순한 숫자 나열에 그쳐서는 안 된다. 단순히 "우리 회사의 연간 평균 이직률은 15%다"라는 수치를 기록하는 것이 아니라 이를 "경쟁사의 평균 이직률이 10%인데, 우리는 왜 더 높은가?"라는 질문으로 확장해야 한다. 즉, 기술적 분석은 데이터 정리가 아니라 문제를 발견하는 과정이다.

2. 진단적 분석(Diagnostic Analytics) - "왜 이런 일이 발생했는가?"

기술적 분석이 문제의 존재를 알려준다면 진단적 분석은 그 원인을 분석하는 단계이다. 데이터 속에서 특정한 문제가 발견되었다면 이제는 그 문제가 왜 발생했는지를 밝혀야 한다. 예를 들어, 기술적 분석을 통해 "올해의 이직률이 작년에 비해 증가했다"는 사실을 확인했다면 이제는 "어떤 직원들이 퇴사했으며 그 이유는 무엇인가?"를 분석해야 한다. 이직률이 올랐다는 사실만 알고 있어서는 아무런 해결책도 마련할 수 없다. 중요한 것은 이직률 증가의 원인을 파악하고 이를 해결하기 위한 전략을 수립하는 것이다.

진단적 분석을 위해서는 HR 데이터 간의 관계를 분석해야 한다. 예를 들어, 특정 부서의 이직률이 유독 높은 경우 그 부서에서 근속연수가 짧은 직원들이 주로 퇴사하는지 혹은 특정 연령대의 직원들이 퇴사하는지 분석할 필요가 있다. 또한, 평가결과와 퇴사율을 비교하여 "낮은 평가를 받은 직원들이 더 많이 퇴사하는가?" 또는 "성과가 우수한 직원들이 오히려 더 많이 퇴사하는가?" 같은 패턴을 발견할 수도 있다.

진단적 분석은 데이터 간의 관계를 찾고 숫자 속에 숨겨진 원인을 밝혀내는 과정이다. 하지만 "이직률이 높아진 이유는 보상 수준이 낮기 때문이다"라는 식의 단편적인 결론을 내리는 것은 위험하다. HR 데이터를 다각도로 분석하고 여러 변수 간의 상관관계를 고려해야 한다. 예를 들어 "보상 수준이 낮아서 퇴사하는 직원이 많다"는 결론을 내렸다면 이는 "동일한 보상을 받는 다른 부서 직원들은 왜 퇴사하지 않는가?"라는 질문과 함께 검토해야 한다. 즉, 진단적 분석에서는 단편적인 결론이 아니라 다각적인 원인 분석이 필수적이다.

3. 예측적 분석(Predictive Analytics) - "앞으로 무슨 일이 일어날 것인가?"

예측적 분석(Predictive Analytics)은 과거와 현재 데이터를 기반으로 미래에 발생할