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세계 최대 비즈니스 소셜 네트워크 플랫폼 링크드인의 직업 보고서에 따르면, 2023년의 떠오르는 직업 2위로 피플 애널리스트People/HR Analyst가 선정됐다. 한국 잡마켓에서도 피플 애널리스트에 대한 포스팅이 빈번하게 보이기 시작했고, 대기업뿐 아니라 스타트업에서도 피플 애널리틱스에 대한 관심이 증가하고 있다. 대체 피플 애널리스트는 어디서, 어떻게 등장한 단어이며, 피플 애널리스트의 연구 분야인 피플 애널리틱스는 무엇일까?
.jpg) 피플 애널리스트가 지녀야 할 역량 피플 애널리틱스를 이해하기 전, 좀 더 포괄적인 개념인 '비즈니스 애널리틱스'를 이해할 필요가 있다. 비즈니스 애널리틱스는 컴퓨터 기술의 발달과 데이터 기반 문제 해결의 니즈에 따라 실무 중심으로 발전된 학문이다. 개인의 경험이나 직관이 아닌 객관적인 데이터 기반의 의사결정을 목표로 각 전문 분야에서 발달하기 시작했다. 예를 들어 <표 1>에서처럼 마케팅 분야에 애널리틱스가 적용되면 '그로스 해커'로 불리며, HR 분야에 애널리틱스가 적용되면 '피플 애널리스트' 또는 'HR 애널리스트'로 불린다. 본고에서는 피플/HR 애널리스트 용어를 '피플 애널리스트'로 통칭해서 서술했다. .jpg) 잡마켓에서 요구하는 비즈니스 애널리스트의 역량은 크게 세 가지로, 통계/수학, 컴퓨터 과학/프로그래밍, 그리고 도메인 지식Domain Knowledge이라는 비즈니스 분야별 지식이다. 피플 애널리스트가 가져야 할 역량 또한 비즈니스 애널리스트와 유사하지만, 도메인 지식이 'HR 분야'라는 점에서 비즈니스 애널리스트와 차이가 있다. 실제로 피플 애널리스트들의 이전 경력을 보면, 비즈니스 애널리스트 혹은 데이터 애널리스트에서 경력을 쌓다가 HR 분야에서 근무하게 되면서 피플 애널리스트로 전환한 경우가 대부분이다. 피플 애널리스트 역할 : 추론과 예측 피플 애널리스트는 실제로 어떤 일을 하기에 앞서 언급한 역량들을 필요로 할까? 회사의 규모와 조직의 특성에 따라 피플 애널리스트에게 기대하는 것이 다르지만, 일반적으로 대기업에는 HR 애널리틱스팀이 별도로 존재하고 이들을 통해 전사적인 전략에 맞춰 인적자원을 데이터 기반으로 활용하는 방안을 체계적으로 고민한다. 반면 규모가 상대적으로 작은 기업이나 스타트업에서는 HR 전략, HR 기획 혹은 채용, 평가, 교육과 같은 기능부서 내에서 개인이 독립적으로 업무를 수행하기도 한다. 글로벌 기업에서는 이에 더해 DEIDiversity, Equity, Inclusion 이슈 혹은 직원몰입Employee Engagement 부분에서 피플 애널리스트의 역할을 기대하기도 한다. 때로는 사내 컨설팅 조직의 일원으로 각 부서가 고민하는 사람에 관한 문제를 데이터 기반으로 해결하는데 뛰어들기도 한다. 피플 애널리스트의 역할은 크게 '추론'과 '예측'으로 구분된다. 추론은 과거 혹은 현재에 벌어지는 현상을 이해하고 설명하는 것이며, 예측은 미래에 일어날 현상을 알고 대응하는 것이다. 추론의 대표적인 방식으로는 데이터 시각화Visualization, 상관관계와 인과관계 분석이 있다. 예를 들어 '우리 회사 고성과자의 공통적인 특성이 무엇인지' '채용 절차와 방법에서 고성과자 요인들의 상관관계는 어떠한지' '직원 교육 프로그램이 성과 향상에 미치는 인과관계는 어떠한지'에 대한 것이 실제 추론과 연관된 사례들이다. 반면 예측의 대표적인 방식인 머신러닝과 딥러닝은 과거 학습 데이터를 통해 패턴을 발견하는 것이다. 예를 들면 '우리 조직에 새로운 유연근무제를 도입했을 때 직원 만족도와 생산성에 어떤 효과가 있을지' '새로운 프로젝트 팀의 도입을 통해 조직의 네트워크와 혁신 성과가 어떻게 변하게 될지' 등이 예측과 관련된 사례들이다. 이처럼 피플 애널리스트들은 추론과 예측, 두 가지 방법을 일반적으로 사용하지만, 피플 애널리스트의 목적이 인사권자의 의사결정을 지원하기 위해 직관이나 감에서 벗어나 데이터 기반으로 리스크를 최소화하고 사람에 대한 결정의 편견을 최소화하는 것이기 때문에, '설명가능한Explainable 추론 방식'을 더욱 선호한다. 이러한 이유로 피플 애널리스트에게는 데이터 분석 능력뿐만 아니라 분석 결과를 효과적으로 전달하고 설득할 수 있는 커뮤니케이션 능력도 중요하게 요구된다. 실제로 피플 애널리스트 관련 채용공고문을 분석해 보면 데이터 시각화Data Visualization, 정기 리포트, 파이썬Python이나 R과 같은 프로그래밍 언어, 효과적인 커뮤니케이션이 공통적인 요구사항으로 명시된 것을 볼 수 있다. 즉 추론과 예측 부분을 중요하게 생각하면서도, 통계적, 프로그래밍적으로 테크니컬한 용어들을 비전문가에게 쉽게 전달하면서 의사결정자를 설득하는 역량을 요구하고 있다. ... 중략 ... |
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