비즈니스 프로세스의 디지털 혁신으로 인해 의사결정을 위한 방대한 양의 데이터가 생성되고 있습니다. HR 실무자가 현재와 미래의 비즈니스 세계에서 관련성을 유지하려면 데이터 리터러시(데이터 활용 능력)를 갖춰야 합니다. HR에서 데이터 리터러시란 정확히 무엇을 의미하며, 왜 필수적이며 데이터 리터러시를 어떻게 향상시킬 수 있을까요?

HR 데이터 리터러시란 무엇인가요?

리터러시(문해력)가 언어를 읽고, 이해하고, 쓰는 능력인 것처럼 데이터 리터러시는 데이터를 이해하고, 해석하며, 적용하는 능력입니다. 데이터 리터러시를 갖춘 사람은 데이터가 보여주는 내용에 대해 비판적으로 사고하고, 데이터를 바탕으로 유의미한 결론을 도출하며, 특정 목적에 맞는 적절한 데이터를 적용하는 노하우를 갖출 수 있습니다.

데이터는 조직의 자산이므로 HR 실무자는 데이터에서 전략적 의사 결정에 사용할 수 있는 의미 있는 정보를 수집하기 위해 데이터 리터러시를 갖춰야 합니다. 또한 이러한 인사이트를 비즈니스 가치를 창출하는 행동으로 전환할 수 있는 역량도 갖춰야 합니다.

실제로 어떤 의미인지 살펴보겠습니다. BBVA는 상업 은행, 소매 은행 및 자산 관리에 중점을 둔 미국 은행 프랜차이즈입니다. BBVA 직원들의 이직률을 다른 은행과 비교한 결과, 일부 주요 직무에서 평균 이상의 이직률을 보인다는 사실을 발견했습니다.

먼저 팀은 지역별, 지점별, 인구통계학적 지표별로 이직률 데이터를 분석했습니다. 700개 지점 중 10%의 지점에서 수익을 창출하는 주요 역할의 이직률이 전체 이직률의 41%를 차지한다는 사실을 발견하여 문제가 있는 지점을 파악할 수 있었습니다. 또한 기존 직원과 재직 중인 직원의 설문조사를 분석하여 보상 구조, 온보딩, 신규 채용 및 관리자 교육에 대한 잘못된 점을 발견했습니다.

문제를 해결하기 위해 지점 단위로 적절한 조치를 실행함으로써 BBVA는 핵심 역할의 이직률을 44%나 낮출 수 있었습니다. 그뿐만 아니라 신규 직원 채용에 드는 비용을 절감하고 직원의 근속기간도 늘렸습니다.

데이터 리터러시는 HR 실무자를 위한 새로운 표준의 중요한 부분입니다. 데이터 리터러시는 비즈니스 통찰력, 직원 존중 및 보호, 디지털 숙련도와 함께 현재와 미래에 필수적인 네 가지 HR 핵심 역량입니다. 이 네 가지 역량과 최소 한 가지 이상의 기능적 HR 역량이 결합되면 T자형 HR 실무자가 됩니다.

T자형 HR 실무자가 되면 현업에서 관련성을 유지하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 조직이 비즈니스 목표를 달성하고 비즈니스 가치를 창출하는 데도 도움이 됩니다.

HR 실무자에게 데이터 리터러시가 중요한 이유는 무엇인가요?

디지털 프로세스에서 생성되는 데이터의 양이 방대하기 때문에 HR 실무자는 정보의 홍수 속에서 관련성 있는 정보를 필터링할 수 있어야 합니다. 다양한 업종의 L&D 리더를 대상으로 실시한 설문조사에 따르면 89%가 데이터 리터러시를 최우선 순위로 꼽았는데, 이는 데이터가 비즈니스 성과에 미치는 영향이 매우 분명하기 때문입니다.

데이터를 읽고, 적용하고, 생성하고, 전달할 수 있는 HR 실무자는 데이터를 더 잘 활용하여 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다.

근거에 기반한 의사 결정

정보가 부족하면 비생산적인 의사결정을 내릴 수 있으며, 한 번의 잘못된 결정이 엄청난 영향을 미칠 수 있습니다. 인력 환경의 급격한 변화로 인해 고용주가 이를 따라잡기는 어려운 일입니다. 최근 딜로이트의 글로벌 인적 자본 동향 보고서에 따르면, 어떤 능력이 성과를 견인하는지 잘 이해하고 있다고 생각하는 기업은 9%에 불과했습니다.

근거에 기반한 의사 결정은 모든 분야의 품질을 개선하기 위해 위험을 완화하는 연구와 검증을 통해 뒷받침됩니다. 환자 치료 결과를 개선하고 비용을 절감하여 의료 서비스를 혁신한 근거 기반 의학 분야가 하나의 예시입니다.

운영 효율 향상

분석을 광범위하게 사용하면 문제의 근본적인 원인과 잘 작동하는 영역의 요인을 파악할 수 있습니다. 이러한 지식을 바탕으로 HR팀은 조직이 혁신과 생산성을 높이기 위한 새로운 프로그램을 설계할 수 있습니다. 또한 데이터와 분석을 사용하여 목표를 설정하고 효과를 측정할 수도 있습니다. 이러한 정보에 대한 철저한 분석은 지속적인 개선 방법과 효율성을 개선합니다.

미국의 의류 소매업체인 갭(Gap)은 직원들의 참여를 유도하여 고객 서비스를 개선하고자 했습니다. 이를 위해 보다 안정적인 직원 스케줄링을 도입하고 일부 매장의 핵심 직원에게 주당 최소 20시간의 근무 시간을 보장하기로 결정했습니다. 이러한 개입을 통해 매장 직원의 고객 서비스 개선으로 생산성이 5% 향상되고 매출이 7% 증가했습니다. 이러한 생산성 증가는 1987년부터 2014년까지 업계 평균인 연 2.5%의 두 배에 달하는 수치입니다.

이 실험에서 얻은 증거를 바탕으로 갭은 모든 매장에 안정적인 스케줄링을 위한 두 가지 관행, 즉 스케줄 2주 전 사전 통보와 당직 근무 철폐를 도입했습니다. 즉, 갭은 증거에 기반한 인사관리를 통해 운영 효율성을 개선했습니다.

경쟁력을 유지하면서 생산성 및 수익 증대

비즈니스의 더 많은 측면을 디지털 방식으로 추적할수록 혁신을 위해 더 많은 데이터를 사용할 수 있습니다. 이러한 정보를 잘 해석하는 기업이 앞서갑니다.

Workday의 데이터 리터러시 가이드에 따르면 인사 기능 및 비즈니스 의사결정을 지원하기 위해 인력 분석을 사용하는 조직은 성숙도가 낮은 조직보다 3년간 평균 수익이 82% 더 높습니다. 조직 전반에서 데이터 리터러시가 뒤처져 있다면, 결국 데이터 해독 능력을 우선순위로 삼는 경쟁자에게 뒤처지게 될 것입니다.

새로운 기회 창출

데이터 분석은 문제를 탐색하고 해결하며 새로운 잠재 고객을 창출하는 매개체가 될 수 있습니다. 더 많은 팀이 데이터에 액세스하고 해석할 수 있게 되면 협업의 역량이 확장됩니다. 이러한 데이터를 행동으로 전환하면 일상적이고 전략적인 업무 관행을 발전시키는 데 도움이 됩니다.

뛰어난 데이터 리터러시를 갖춘 HRDer란?

데이터에 익숙한 HRDer는 전통적인 HR 접근 방식에 머물러 있는 사람들과 차별화됩니다. 또한 조직 내 다른 데이터 기반 부서와 협업하는 데 더 잘 준비되어 있습니다. 강력한 리터러시 갖춘 HR 실무자는 다음과 같은 행동을 보입니다.

• 효과적인 HR KPI 설정 - 데이터에 능통한 HR 실무자는 전략적 지표를 설정하여 자신의 부서가 조직의 다른 부서에 어떻게 기여하고 있는지, HR 전략을 실행하는 데 얼마나 성공적인지 파악할 수 있습니다.
• HR 및 비즈니스 데이터를 읽고 해석하며 이를 활용하여 더 나은 의사 결정 - 데이터는 사람의 통찰력을 보완하는 귀중한 도구입니다. 데이터는 관련성이 있는 해석이 필요하고, 결론은 데이터로 보강되어야 합니다. 이 두 가지를 함께 사용하면 각각을 단독으로 사용할 때보다 더 철저한 의사결정을 내릴 수 있습니다.
• 부가가치를 창출하는 데이터 분석의 기회 발견 - 이해관계자는 숫자로 생각하고 운영합니다. HR은 이러한 언어를 구사할 수 있어야 영향력을 높이고 주요 의사 결정권자와 시너지를 낼 수 있습니다. 데이터에 대한 이해를 바탕으로 업무를 강화하는 HRDer는 더 많은 것을 할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터 분석을 사용하여 직원 성과를 가시적인 비즈니스 성과와 연결하면 HR이 수익 증대에 직접적인 역할을 한다는 것을 알 수 있습니다.
• 효과적인 데이터 전달 - 분석 및 조사 결과를 유능하게 제시하면 데이터가 수용되는 방식에 실질적인 차이가 있습니다. 결과를 비교하고 추세를 지적하면 데이터의 진정한 가치가 드러납니다. 차트나 그래프가 포함된 대시보드를 통해 데이터를 맥락에 맞게 표시하면 다른 사람들이 인사이트를 시각화하는 데 도움이 됩니다. 데이터는 스토리를 전달합니다. 데이터의 배경에 대한 세부 정보를 통해 스토리를 명확히 표현하면 수익성 있는 의사 결정을 위한 지식으로 전환할 수 있습니다.
• 증거 기반 HR 실천 - 데이터를 분석하고 이용하는 방법을 알면 이를 관련 인사이트로 변환할 수 있습니다. 그런 다음 이를 사용하여 조직의 요구 사항을 충족하는 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 입증된 증거와 데이터를 기반으로 의사결정을 내리고 전략을 수립하면 추측, 위험, 주관을 배제할 수 있습니다.

HR 실무자가 데이터 리터러시를 개발할 수 있는 방법은 무엇일까요?

일부 조직에서는 HR 실무자의 데이터 리터러시 향상을 위해 노력하고 있지만, 스스로 노력하는 것도 중요합니다. HR 실무자가 어떻게 사고방식을 바꾸고 업무에서 데이터 기반 업무를 더 많이 하는 방법을 배울 수 있을까요?

1. 데이터 기반 작업에 익숙해지기

다행히도 고급 수학이나 기술 능력이 필요하지는 않지만, 데이터 친화적인 사고방식을 도입하는 데 앞장서야 합니다. 데이터에 겁먹지 마세요! 대신, 이 기술을 배우면 업무에 도움이 되고 경쟁력 있는 HR 실무자가 될 수 있다는 생각을 가져봅시다.

자신에게 맞는 데이터 리터러시 교육을 찾아봅시다. 회사에서 다른 직무를 위해 특별히 개발된 교육이더라도 교육을 제공한다면 이를 활용해 보시길 바랍니다. HR의 눈으로 바라볼 수 있는 방법을 찾을 수 있을 것입니다.

또 다른 옵션으로는 인사 분석 또는 HR 메트릭 및 대시보드에 대한 자기 주도형 온라인 과정을 통한 자가 교육이 있습니다. 시각적 예제를 통해 개념을 이해한 다음 지식과 기술을 실제로 적용해 볼 수 있습니다.

2. HR 데이터 분석가 또는 데이터 팀과 협력하여 관련 데이터 찾기

함께 일할 수 있는 데이터 전문가가 있다면, 그들에게서 데이터를 활용하여 의사 결정을 내리고 프로세스를 개선하는 방법을 배워봅시다.

내부 지식 교환 세션은 데이터 및 분석 능력을 향상시킬 수 있는 훌륭한 방법입니다. 이는 매우 간단할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 데이터 해독 능력에 초점을 맞춘 비공식적인 '점심 식사 후 학습' 세션을 개최할 수 있습니다. 여러분과 다른 HR 직원은 무언가를 배울 수 있고, 데이터 전문가는 자신의 전문 지식이 HR 업무와 어떻게 연관되는지 알 수 있습니다.

3. Excel 기술을 강화하여 데이터로 작업하는 방법 알아보기

기본적인 HR 공식과 함수를 알면 데이터를 더 빠르게 분석하고 더 나은 의사 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. Excel과 같은 스프레드시트 프로그램을 사용하는 데 익숙하다면 데이터를 관리할 수 있다고 느낄 것입니다.

Excel은 데이터를 저장, 정리, 분석하는 데 매우 유용한 도구입니다. 계산을 수행하고, 보고서를 인쇄하고, 차트를 만들 수도 있습니다. 조직의 기술 부서와 비 기술 부서 모두 이 프로그램을 사용합니다. 고급 Excel 기술을 익히면 데이터를 보다 효과적으로 활용하고 HR의 미래에 대비할 수 있습니다.

4. 회의에 데이터 가져오기

자신이 알고 있는 것을 발표하는 것은 데이터 리터러시가 성장하는 과정의 일부입니다. 자신의 역할 범위에 맞는 데이터를 파악했다면 지나치지 마세요. 팀이나 다른 의사 결정권자와 공유하여 실행 가능한 데이터를 활용해 봅시다.

데이터가 얼마나 관련성이 있는지 이해할 수 있을 만큼 데이터 리터러시가 충분하면 다른 사람에게 데이터를 전달할 수 있습니다. 자신의 생각을 설명하고 도달한 결론에 대한 사실적 근거를 제시할 수 있습니다.

예를 들어, 내년 채용 전략에 대한 회의를 하는 경우, 더 나은 계획을 세우기 위해 충원율과 수익률에 대한 데이터를 제때 가져오는 것은 어떨까요?

5. 데이터 전문가에게 질문하는 것을 두려워하지 않기

지속적인 데이터 리터러시 개발의 중요한 부분은 많은 질문을 하는 것입니다.

더 폭넓은 지식을 보유한 분들에게 도움을 청하는 것이 필요한 만큼, 자신의 약점을 인지하고 받아들이는 데 익숙해져야 합니다. 모르는 것이 있으면 언제든지 데이터 분석팀원에게 물어볼 수 있습니다. 이렇게 하면 데이터 리터러시를 지속적으로 향상시킬 수 있습니다.

빠른 답을 찾으려고 하면 배울 수 있는 양이 제한될 수 있다는 점을 명심하세요. 단순한 답변만 추구하지 마세요. 대신, 비하인드 스토리에 대한 정보를 요청하여 왜 그런 방식으로 수행되는지 알아보세요.

데이터 해독 능력이 향상되면 조직에서 수집하는 데이터에 대해 더 깊은 인사이트를 얻기 위해 계속해서 질문을 해야 합니다. 의미 있는 질문에 대한 답변은 종종 더 많은 문의로 이어질 것입니다. 이러한 추가 질문은 새로운 길로 인도하거나 앞으로 집중해야 할 무언가를 제공할 수 있습니다.

마무리하며

앞으로 데이터는 HR의 핵심 요소입니다. 탄탄한 데이터 해독 능력을 개발하면 HR 실무자가 진정한 전문가 되어 비즈니스 목표에 기여할 수 있습니다. 데이터에 대한 이해뿐만 아니라 데이터를 적용하고 행동으로 전환할 수 있는 능력이 중요한 지속적인 노력이 필요합니다.