월간 HR Insight

기술이 사람을 만났을 때 : 피플 애널리틱스는 어떤 역량을 필요로 할까?

제호 : 2024년 06월호, 등록 : 2024-06-11 16:16:04

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디지털 전환에 따라 조직의 시스템, 프로세스, 커뮤니케이션의 형태의 변화가 가속화되고 있으며, 인사 데이터를 활용해서 전략적 의사결정을 하는 기업이 증가하고 있다. 그리고 그 역할의 중심에 있는 피플 애널리틱스_{People Analytics, 이하 'PA'}에 대한 관심도 높아지고 있다.

'PA가 되려면 어떤 역량을 키워야 하나요?' 'PA 중요한 건 알겠는데 어떤 역량을 가진 사람을 뽑으면 되나요?'라는 질문은 PA 관련한 연구를 진행 중이라는 얘기를 꺼내면 주변의 인사담당자들이 하나 같이 물어오는 말이다. 흔히 PA를 떠올릴 땐 'R' ' 파이썬_Python' '분석' '시각화'와 같은 단어들을 연상하며 기술적인 측면을 떠올리곤 한다. 이와 관련해 필자는 PA의 역량을 알아보기 위해 문헌연구와 PA 채용 공고를 바탕으로 PA의 분석 방법론을 활용한 실증연구를 진행하기로 했다.

PA 역량의 정의와 선행 연구 파악
먼저, PA의 역량을 정의하기 위해 '역량'이라는 단어를 정의하기로 했다. 현대적 역량에 대한 개념은 1970년대 맥클레랜드_McClelland가 공보원 선발 프로세스에서 기존의 지능 및 특질 중심의 선발이 문제가 있다는 것을 밝혀 역량기반 인적자원의 기원이 된 것을 시작으로, 1982년 보야치스_Boyatzis가 유능한 관리자에게 필요한 역량의 개념에 관한 연구를 발표하면서 역량모델링의 개념으로 발전했다.

이후 기업 현장에서는 역량 및 역량 모델링에 대한 관심이 더욱 높아지기 시작했다. 궁극적으로 여러 학자가 연구를 통해 공통적으로 역량의 개념을 정리한 내용을 살펴보면, '직무를 성공적으로 수행하는데 필요한 지식_Knowledge, 기술_Skill, 태도_Attitute, 기타 개인적 특성_Others'으로 정의된다. 그래서 이번 연구에서도 PA의 역량모델링을 PA에 필요한 지식, 기술, 태도(KSAOs)에 집중하고자 했다.

다음으로 PA에게 필요한 역량에 관한 선행연구가 있는지 살펴봤다. 2021년 매카트니_McCartney 팀은 PA 최초로 역량 모델을 제시했는데, PA 역량모델링을 위해 호주, 캐나다, 이스라엘, 영국 및 미국 5개국 110개의 채용 공고를 분석하고 캐나다와 아일랜드의 PA 직무를 담당하는 전문가와 반구조화 인터뷰를 진행해 PA에 필요한 역량을 도출했다.

매카트니 팀의 연구를 통해 PA에 필요한 역량은 ▲효과적인 문제 해결을 도와줄 컨설팅 역량 ▲시각적 대시보드 및 대화형 차트를 만들 수 있는 기술적 지식 ▲데이터 작업 조작 및 이해 능력이 중심인 데이터 유창성과 분석력 ▲인사관리와 조직전략을 예리하게 이해하는 HR과 비즈니스 지식 ▲연구 질문을 구성하고 테스트 가능한 가설을 발견하는 연구 및 발견 능력 ▲이해관계자에게 의미 있는 내용으로 전달하고 설득하는 스토리텔링과 소통이라는 6가지로 좁혀졌다. 해당 연구는 역량 정보를 분석하고 그 정보를 바탕으로 역량을 정리한 '연역적 연구방식'을 사용했기에, 이를 통해 도출된 6가지 역량으로 KSAOs를 모두 설명했다고 보기는 어렵다.

링크드인 채용 공고를 활용한 PA 역량 분석
필자는 앞서 언급한 연구들보다 더욱 많은 데이터를 활용하고 싶었다. 일반화 가능성을 높여 귀납적 연구방법을 사용한 선행연구를 상호보완적으로 연구하고, 구체적인 필요 스킬을 추가로 제시하고자 했다. 이를 위해 연구 자료로는 국내보다 상대적으로 채용 공고의 수가 많은 링크드인의 채용 공고를 사용했다. 2021년 4월에서 6월까지 12주간 PA 관련 채용 공고 7,222건을 크롤링했고, 그중 PA와 무관한 데이터를 제외하고 총 1,456건의 데이터를 추출했다. 최종적으로 총 63개국 904개의 회사의 채용 공고가 수집됐다.

다음으로 연구 분석 방법은 두 가지다. 먼저, PA 수행에 필요한 역량을 토픽모델링 LDA 방법론을 활용해 도출하고, 그 후 원-핫 인코딩을 사용해 선행연구에서 밝혀진 역량과 어느 정도 연관되어 있는지 확인해서 PA 스킬 관련한 역량을 추출한다. LDA는 문서에 키워드 간 유사성을 조건부 확률분포로 계산해 문서에 담긴 주제를 추론하는 것이며 정량적인 데이터 등을 활용해서 함께 분석할 수 있다.