디지털 트랜스포메이션 시대, 기업 생존을 위한 데이터 리터러시
한국산업교육학회는 지난 11월 25일 CJ인재개발원에서 '2021년 산업교육 포럼'을 개최했다.
디지털 트랜스포메이션 시대, 기업 생존을 위한 데이터 리터러시
제호 : 2022년 01월호, 등록 : 2021-12-24 19:21:00
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한국산업교육학회는 지난 11월 25일 CJ인재개발원에서 '2021년 산업교육 포럼'을 개최했다. 이찬 서울대학교 교수, 김진용 CJ인재개발원 부원장이 14대 공동학회장으로 배턴을 넘겨받은 후로 처음 개최된 포럼으로, 한국산업교육학회는 산학협력을 위해 학계 교수, 산업계 CLO 각 1명의 공동학회장 체제로 운영되고 있다.

이번 포럼의 주제는 '빅 데이터와 HRD'였다. 디지털 트랜스포메이션 시대 기업의 생존 전략으로써, 디지털 금융을 위한 전사 차원의 혁신 및 인재육성 방향을 소개한 NH농협은행의 사례와 SK아카데미에서 HR 애널리틱스를 활용해 진행한 프로젝트 사례를 소개한다. 


NH농협은행의 데이터 인재 확보 전략
_이상래 NH농협은행 부행장


금융업무 분야가 급속도로 디지털화되고 있는 현재, 고객들은 전처럼 지점을 자주 방문하지 않는 데다 금융상품 가입의 이유도 금리에서만 찾진 않는다. 은행이 고객의 금융생활 전반에 제시하는 메시지가 오히려 상품 가입의 결정적 계기가 되는 시대, 고객과의 접점과 고객 대상의 메시지를 새롭게 고민해야 하는 시대를 맞아 은행이 절대적으로 필요로 하는 것은 '데이터'다. 다행히도 금융업의 특성상 긴 시계열의 고품질 데이터는 확보되어 있었지만, 충분한 데이터를 갖고도 이를 바로 활용할 수 없었던 것은 데이터 기획, 마이닝, 분석 등이 가능한 인력의 부재 때문이었다. 

NH농협은행에 필요한 데이터 인재
JP모건에서는 '데이터 사이언티스트'를 '시장 지식을 갖춘, 데이터 분석 능력이 있는 사람'으로 정의했다. 농협은행 내부에도 금융 지식이 뛰어난 인재는 많았지만 그들이 충분한 데이터 분석 역량까지 갖추길 기대하기란 사실상 어려웠다. 이에 외부 전문인력 확보로 시급한 문제를 해결하되, 중장기적으로는 교육을 통해 내부에서 데이터 인재를 양성한다는 투 트랙 인사관리 방향을 설정했다.

'디지털 1등 은행' 되기 위한 열쇠는 '데이터'
'디지털 금융'이란 큰 목표 하에 '디지털로 고객 감동' '디지털 1등 은행'이란 큰 비전을 세우고 이에 따른 5개 전략을 도출하는 과정에서, 절대적 경쟁력은 양질의 데이터에 있다는 경영진과의 공감대가 형성됐다. 예를 들어 UI/UX가 뛰어난 디지털 플랫폼 구현을 위해선  고객이 어떤 채널로 농협은행 관련 콘텐츠에 유입되며 그들은 얼마나 오래, 어떤 영역에 머물다 나가는지 등을 분석할 필요가 있는데 이 모든 것이 결국 데이터라는 사실을 인지한 것이다. 

일하는 방식에도 혁신을 도모했다. 모든 업무가 철저히 데이터 기반이 되도록 해 보고서 작성 시 현황 제시, 모든 의사결정의 근거 증명을 데이터로 하게 했다. 이에 대한 구성원들의 반응은 한 마디로 '두려움'이었다. 임직원 인터뷰 중 다수가 'KPI를 활용하면 되는데 굳이 데이터를 또 제시해야 하냐'며 난색을 표했다.

농협은행은 이후 중장기적 인재 양성의 목표를 임직원의 데이터 공포 극복으로 정하고, 교육의 3가지 방향성은 ▲실무에서 활용할 수 있는 교육 ▲수준별 맞춤 교육 ▲데이터 공포증을 없애고 관심을 유발하는 문화적 접근으로 정했다. 이와 동시에, 자체적으로 확보할 수 없는 리스크 매니지먼트나 FDS(Fraud Detection System, 이상금융거래탐지시스템) 같은 전문 영역에는 외부 인력을 채용해 급변하는 환경에 대응했다.

데이터 인재육성 위해 진행한 활동
현장 중심, 실무 기반

농협은행은 직원들이 자신의 실무에 직접 데이터를 활용하는 것을 목표로 직무와 수준에 따른 교육을 시행해 학습전이를 높였다. ▲빅 데이터 시각화 포털 ▲OLAP ▲빅 데이터 플랫폼 ▲오픈소스 프로그래밍 언어·플랫폼이 교육에 활용됐다.
빅 데이터 시각화 포털을 활용한 교육은 어려운 툴을 사용하지 않는다. 시각화된 데이터를 마케팅에 활용하는 법을 알려주는 교육 과정으로, 영업점과 영업본부 직원을 대상으로 시행된다. 

OLAP(Online Analytical Processing)은 방대한 빅 데이터 안에서 특정 데이터를 추출해 분석하는 BI(Business Intelligence) 기술이다. OLAP 교육은 현업에서 활용할 만한 데이터 추출 및 분석법을 배우는 과정인데, 난도가 높아 입문/향상 과정으로 나눠 일대일 코칭 과정으로 운영한다. 

빅 데이터 플랫폼 활용 교육은 IT인력을 중심으로 이뤄진다. 빅 데이터 플랫폼은 다양한 소스에서 수집한 데이터를 원하는 방식으로 분석해주는데, 교육에서 플랫폼 자체의 특성과 함께 데이터를 추출하는 법을 배운다. 최근 데이터 교육 트렌드에 가장 가까운 오픈소스 프로그래밍 언어 '파이썬'과 'R', 오픈소스 빅 데이터 분석 플랫폼 '아큐인사이트'를 다루는 과정도 있다. 

단계별 로드맵 제공, '데이터 마스터 제도' 도입 
데이터 교육 단계별 로드맵에서는 초급(Junior), 중급(Senior), 고급(Master) 과정별 목표와 교육 프로그램을 상술하고 있는데, 초급은 업무 주도성 강화 차원에서 기초적인 데이터 분석에 초점을, 중급은 빅 데이터 플랫폼 활용과 이를 통한 인사이트 도출에 중점을 두고 있으며, 고급은 외부 의존도를 줄일 수 있는 수준으로 데이터 모델링까지 가능한 역량을 갖추는 것을 최종 목표로 한다. 

이 교육 과정을 인사체계와 연동한 '데이터 마스터 제도'도 도입했다. MasterⅠ(Junior), MasterⅡ(Senior), Master Ⅲ(Master)로 이뤄진 각 레벨의 자격요건은 사내 교육이나 관련 학위 수료 여부, 데이터 관련 업무 참여 경험 등을 기준으로 정했다. 

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전혜진 HR insight 기자
 
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