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이미 디지털 트랜스포메이션(이하 'DT')에 대한 중요성은 더 이상 언급할 필요가 없을 정도로 모두가 공감하고 있다. 이렇듯 DT는 블루오션이나 레드오션 같은 개념이 아닌 우리 삶에 하나의 구성요소로서 자리잡았다. 또한 DT시대의 원재료는 데이터라는 부분에서도 이미 많은 사람들이 공감하고 있다. 이 말은 곧 '데이터를 잘 활용하는 것이 조직과 개인의 경쟁력'이라는 이야기인데, 실제로 최근에는 영업, 마케팅, 생산, 사무 등 전 영역에서 데이터 활용과 관련한 노력을 기울이고 있다.
동아쏘시오그룹 또한 기존의 방식이 아닌 DT를 활용해 신성장동력을 확보하기 위한 노력을 지속하고 있다. 앞으로 필요한 역량을 선제적으로 파악해 구성원들이 학습 및 경험할 수 있도록 하는 데 따라 조직의 성장을 견인할 지, 지원하는 데 그칠지 판가름 될 것이기에 HR은 3년 전부터 데이터 분석 교육을 시작했고 그동안의 시행착오를 거쳐 최근 리뉴얼된 데이터 분석과정을 진행하고 있다. .png) 기존 데이터 분석과정이 프로그래밍, 데이터 모델링, 통계와 같은 하드 스킬Hard Skill 중심의 교육이었다면 새롭게 리뉴얼된 과정은 커뮤니케이션, 분석적 사고, 문제 해결과 같은 소프트 스킬Soft Skill과의 균형을 맞추며 실제 현업에서 적용할 수 있는 프로젝트까지 진행하는 과정이다. 동아쏘시오그룹의 데이터 분석과정 동아쏘시오그룹 데이터 분석과정의 목적은 시민 데이터 과학자(Citizen Data Scientist, 이하 'CDS')를 육성하는 것이다. 미국의 IT컨설팅기업 가트너는 CDS를 '수학 또는 통계에 대한 깊은 지식 없이 자신의 전문 지식에 데이터 과학 원리를 적용할 수 있는 비즈니스 사용자'로 정의했는데 동아쏘시오그룹 또한 이러한 인재를 육성하여 각각의 도메인에서 데이터를 활용해 더 큰 가치를 창출하는 것을 목표로 하고 있다. .png) 1단계 : 데이터 리터러시 이론 이 단계에서는 조직 전체의 데이터 리터러시를 향상시키는 것이 목표인데 도서 《데이터 리터러시》에 의하면 데이터 리터러시가 높은 조직은 모두가 전문가인 조직이 아닌 모두가 전문가의 분석을 활용하고 비판할 수 있는 조직이라 말할 수 있다. 데이터 리터러시 이론과정은 데이터 사고력을 키우는 콘텐츠로 온라인 학습플랫폼에서 임직원 누구나 언제 어디서든 학습할 수 있도록 전 직원 공통과정으로 구축했다. 2단계 : 데이터 리터러시 실무 이러닝으로 학습한 데이터 리터러시 이론에 대해 매주 3시간씩 4회에 거쳐 토론과 발표를 진행했다. 이 단계는 학습된 지식을 동료들과 나누면서 생각을 키울 수 있는 시간인데 동영상 콘텐츠에 맞춰 리포트를 작성하고 본인의 다양한 사례를 동료들과 나누며 생각을 키우는 시간을 가진다. 이러한 과정을 거치며 자연스럽게 DBA(DataBase Administration)나 회귀 분석, 머신러닝 이론 등을 강의했을 때 더욱 쉽게 이해하는 것을 볼 수 있었으며 이 과정에서 쌓인 팀워크는 그대로 팀 프로젝트에도 영향을 미치는 것을 볼 수 있다. 3단계 : 데이터 분석 툴 이미 많은 데이터 분석 툴이 출시되어 있지만, 어떤 툴을 가지고 학습할지에 대해서는 많은 고민이 있었다. 동아쏘시오그룹은 비즈니스적으로 Tableau를 많이 활용하고 있는데 실제로 Linkedin에서 데이터 애널리틱스로 검색한 Job Description 1,000건을 분석해 보았을 때 38%의 JD에서 Tableau를 필요 스킬로 요구할 정도로 Tableau는 데이터 분석 툴의 한 축으로 자리를 잡았다. 또한 난이도 측면에서도 R, Python 등 여러 툴을 교육한 결과 Tableau가 가장 쉽게 현업에서 활용할 수 있는 것을 볼 수 있었다. Tableau 과정은 초급, 중급, 고급으로 나눠 사내 인증 테스트를 진행하고 있는데 고급 테스트에 합격한 임직원은 실제 Tableau Desktop Specialist 자격증을 취득할 수 있는 수준의 역량을 갖추게 된다. 또한 합격자에게는 사내 인증서와 Tableau Desktop 소프트웨어를 제공해주고 있다. 다음으로 코딩과 통계교육 관련해서는 기존에 공식적인 커리큘럼으로 진행했을 때 많은 임직원이 중도에 포기하는 경우를 접했다. 그러므로 코딩과 통계 기초 등의 콘텐츠는 온라인으로 제공하되 'Python으로 SNS데이터 크롤링하기' 'Python을 활용한 공공 API 활용하기' 'Python Pandas를 활용한 데이터 전처리'와 같은 과정을 통해 코딩을 잘 모르더라도 쉽게 업무에 활용할 수 있는 경험을 쌓도록 유도하고 있다. 이러한 경험을 쌓고 정규화된 커리큘럼을 진행했을 때 학습 성취도 면에서 더 좋은 결과를 보였다. 4단계 : 데이터 분석 프로젝트 4단계가 가장 중요한 과정이라고 할 수 있다. 4단계는 2단계에서부터 조원들과 함께 작성한 데이터 분석 프로젝트 워크시트를 통해 실제 분석을 진행하고 대시보드까지 구축한 후 리포트를 작성 및 발표하는 과정이다. 처음 워크시트를 작성하는 것이 중요한데 분석의 목적과 활용데이터, 분석을 통한 기대효과, 실천방안, 분석의 한계에 대해 담당자에게 통과될 때까지 작성하는 과정을 거친다. 이후에는 약 1주일간 해커톤을 진행하는데 조원들과 협업하고 매일 담당자와 강사의 피드백을 받으며 프로젝트를 업그레이드한다. 이렇게 데이터를 통해 질문 → 발견 → 획득 → 검증 → 조정 → 분석 → 시각화 → 소통 → 평가하는 프로세스를 경험하는 것이 현업적용 측면에서는 가장 큰 도움이 되고 있다. 또한 해당 프로젝트와 관련된 임원 및 관리자를 심사위원으로 초청하여 데이터 분석의 사용자 관점에서 데이터 기반 의사결정을 하는 경험을 제공한다. 이때 평가항목으로는 ▲조직의 문제 해결에 도움이 되는가 ▲해당 프로젝트를 데이터로 충분히 설명하고 있는가 ▲제안 아이디어는 참신한 주제를 다루었는가 ▲문제 해결방식은 독창적인가 ▲프로젝트는 구체적인 실행계획을 포함하고 있는가 ▲프로젝트의 실행 가능성은 충분한가에 대해 평가하고 우수 프로젝트에 대해서는 시상 및 임직원에게 공유한다. 데이터 분석과정 반응과 성과 마이크로소프트의 부흥을 이끈 CEO 사티아 나델라는 "모든 것을 아는 사람보다 모든 것을 배우려는 사람이 더 낫다"라고 말했다. 특히 DT 관련 기술들은 하루가 다르게 진화하고 있으며 그 속도 또한 점점 빨라지고 있기에 얼마 전에 배운 지식과 스킬이 순식간에 구시대 유물처럼 변해버리는 경우도 많다. 그러므로 담당자는 새로운 것에 대한 설렘을 가지며 교육생이 모든 것을 배워서 활용한다는 생각보다 데이터 분석을 활용해 본인의 업무가 효율적으로 변하는 과정을 경험하게 하는 것이 중요하다. 이러한 경험을 가진 임직원은 업무를 하면서 스스로 검색을 통해 학습하고 자신의 업무에 적용하게 된다. 즉 담당자는 임직원의 성장을 만드는 사람이 아닌 구성원들로 인해 조직과 개인의 성장이 만들어지도록 돕는 역할을 해야 한다. 물론, 운영 과정에서 어려움도 있었다. 코로나19로 인해 대면 교육 운영이 어려운 상황이었는데 다른 교육도 마찬가지지만 데이터 분석 교육의 경우 즉각적인 피드백과 기술적인 조치가 중요한 요소라서 비대면이 주는 어려움도 무시할 수 없었다. 특히 마지막 단계에서 진행하는 해커톤이 비대면으로 진행하기가 가장 어려웠지만, 이 또한 비대면 툴을 통해 담당자 및 강사와 매일 피드백을 진행하면서 극복할 수 있었다. 그럼에도 오프라인 환경에서 조원들과 함께 머리를 맞대고 프로젝트를 진행하는 모습이 너무나도 보고 싶다. 또한 DT의 핵심은 기술이 아닌 문화라고 할 수 있다. 아무리 좋은 데이터와 분석을 통해 시사점을 끌어내도 이를 잘 활용할 수 있는 문화가 뒷받침되지 않으면 무용지물이 된다. 많은 교육생이 문화적인 부분에서 탑다운Top-Down을 강조하며 어려움을 이야기하지만 그런 어려움을 가지고 있는 사람도 누군가에는 탑Top이라고 말해주고 있다. 그렇기에 DT는 탑다운만을 기대하기보다는 어디서든 시작할 수 있는 미들업Middle-UP, 미들다운Middle-Down도 충분히 될 수 있으며 이런 문화들이 최대한 많이 쌓여 조직의 암묵적인 가정으로 만들어지는 것도 좋은 방법이라고 생각한다. 일련의 어려움도 있었지만 임직원들의 열띤 반응이 큰 힘이 됐다. 데이터 분석과정 리뉴얼 후 첫 기수부터 수강에 대한 열의가 매우 높았다. 첫 기수는 공지 후 3시간 만에 신청이 마감됐고 그 이상의 대기자가 있을 정도였다. 이후 기수부터는 지원서를 검토하여 선발하는 형식으로 진행하고 있다. 또한 3개월 이상의 장기코스를 진행하다 보니 동료와 함께 성장하는 분위기를 구축하는데 많은 노력을 기울였다. 이를 위해 과정 초기부터 서로에 대한 호칭을 '선생님'으로 통일하며 동료를 통해 배운다는 믿음을 가지고 학습 여정을 함께하고 있다. 과정을 마치고도 함께 학습한 구성원들은 지속적으로 교류하며 서로에게 도움이 되어주고 있는 모습을 보여주고 있다. 이렇게 CDS로 양성된 임직원들의 활동은 이제부터가 시작이라고 할 수 있다. 각 도메인 영역에서 데이터 분석을 활용해 현업에서 데이터 분석 프로젝트를 할 수 있도록 지속적으로 지원하며 보수교육을 진행하고 있으며, 향후에는 데이터 분석 프로젝트 콘테스트를 통해 데이터 기반의 의사결정 문화를 더욱 전파하고 학습이 개인과 조직의 성장으로 이어지는 선순환의 구조를 만들어가려 한다. 글로벌 시대에 외국어를 잘하는 인재가 필요했듯 DT 시대에는 데이터를 잘 활용할 수 있는 인재가 꼭 필요하다. 이 과정에서 우리 HR은 어떤 역할을 해야 할까? 데이터 분석을 잘하는 인재를 황금알이라고 비유했을 때 황금알을 잘 영입하거나 낳아 잘 성장할 수 있도록 하는 거위가 되어야 할 것이다. |
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