실전 People Analytics 2 : 그래서 데이터는 어떻게 관리하는가?

1편에서 이야기 했던 데이터의 중요성에 공감한다면

이제 질문은 하나.

“그럼 소는 어떻게 키우지?”

이번 글에서는 우리 HR에서 당장 실천할 수 있는 데이터 구조화의 방법과 개념, 그리고 오해하지 말아야 할 포인트들을 짚어볼까 한다.

‘텍스트’가 아니라 ‘컬럼’으로 받아라

HR 데이터가 쓸모없어지는 가장 흔한 이유는 모든 정보를 한 셀에 우겨넣기 때문이다.

보통 경력직 채용을 할때 경력기술서를 공간만 주고 알아서 적으라고 하는 경우가 많은데 그러면 지원자는

[브랜드 리런칭 디지털 캠페인] – 2022.03 ~ 2022.08

• 주요 역할
  · 브랜드 리포지셔닝을 위한 타겟 소비자 조사 및 경쟁사 분석
  · 캠페인 메시지 기획 및 콘텐츠 방향성 수립
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  · 인스타그램 팔로워 6개월간 1만 → 4.5만명 확대
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  · 전체 광고 ROAS 750% 달성, 목표 대비 180% 초과 달성

이런식으로 작성할텐데 그러면 딱 채용할때만 사용할 수 있다. 특히 입사지원할때는 사람들이 데이터를 매우 잘 입력할 수 있는 상태이기에 이 좋은 기회를 날려서는 안된다.

그래서 HR프로세스가 있을 때 우리는 컬럼을 나누어 수집해야 한다

프로젝트명 / 시작일 / 종료일 / 역할기여도 / 성과 / 직무 / 활용기술

→ 이렇게 모으면 입사 이후에도 해당 이력이 검색·분석·활용 가능한 자산이 된다.

데이터 정규화: ‘반복되는 것’은 쪼개라

데이터를 구조화한다는 건 결국 정규화(Normalization), 즉 중복 제거 + 레고 조각처럼 원하는 형태로 재조립 가능한 형태로 분리하는 것이다.

데이터정규화 라고 검색해보면 많은 자료들이 있는데 3정규화 까지만 이해해도 충분하다.

→ 데이터 정규화가 잘 되어있으면 SQL 한 줄로도 원하는 정보를 쉽게 찾을 수 있다.

모든 데이터를 ‘쌓아야 한다’고 오해하지 말자

많은 사람들이 “데이터 구조화”를 “다 모아야 한다”로 오해한다. 하지만 HR의 많은 데이터는 쌓는 것이 아니라, 연결하고 정합성을 유지하는 게 핵심이다.

대표적인 예가 HRIS다. HRIS는 대부분 이미 잘 설계된 테이블과 컬럼 구조를 가지고 있는데 입사, 발령, 퇴직 등의 이벤트 발생 시, 정확하게 입력만 하면 된다. 그래서 새로운 데이터를 따로 ‘쌓는’ 것이 아니라 기존 데이터를 데이터 웨어하우스나 데이터 레이크에 연결해서 활용하는 개념이다.

즉, 쌓아야 할 데이터는 따로 있고 (예: 인터뷰, 코멘트, 평가서 등) 이미 잘 관리되고 있는 데이터는 정합성 유지 + 연결에 집중해야 한다.

처음부터 ‘활용’을 염두에 두고 설계하라

모든 구조화의 핵심은 “나중에 이걸 어떻게 쓸 건가?”를 먼저 생각하는 것이다.

· 조직문화 설문 데이터를 평균 점수만 저장하는 게 아니라
→ 이동 전/후 비교가 가능한 형태로 설계

· 교육 이력을 단순 ‘수료 여부’로 저장하는 게 아니라
→ 수료 이후 역량 및 성과 향상 여부와 연결 가능하게 설계

이렇듯 처음부터