데이터 기반 계획으로 미래에 대비한 인력 구축
기업이 시장 변화, 경기 변동, 팬데믹과 같은 예기치 못한 글로벌 이벤트에 원활하게 적응하면서 인력 수요의 모든 변수를 예측할 수 있는 세상을 상상해 보세요. 이는 데이터 분석의 뛰어난 능력 덕분에 인력 계획의 영역에서 새롭게 떠오르는 현실입니다.
HR 분석: 새로운 시대
HR 데이터 분석은 채용 외에도 인재 관리, 성과 평가, 직원 참여에 있어 중추적인 역할을 합니다. HR 데이터를 분석함으로써 기업은 패턴을 파악하고, 직원 이직률을 예측하고, 향후 채용 수요까지 예측할 수 있습니다.
Google과 같은 조직은 이제 델파이나 명목 그룹 기법(NGT)과 같은 전통적인 방법에서 벗어나 머신 러닝 모델을 사용하여 사전 예방적 전략을 수립하고 있습니다. 예를 들어 Google의 표 형식 워크플로는 예측 작업을 위해 특별히 설계된 완전한 파이프라인으로, 정보에 입각한 의사 결정과 미래 계획을 지원합니다.
데이터 수집 방법
효과적인 HR 분석과 수요 예측은 다양한 데이터 소스에 의존합니다:
- 직원 피드백: 직무 만족도 및 정책 영향에 대한 인사이트를 얻을 수 있는 설문조사 데이터.
- 성과 및 리뷰 분석: 성과 리뷰에서 데이터를 추출하여 교육 및 개발 정보를 제공합니다.
- 퇴사 인터뷰 및 근태 추적: 정책 개선 및 복지 조치를 위한 퇴사 및 근무 패턴 분석.
- 미래 직업 트렌드 데이터: 직업 트렌드, 인구 통계, 인재 풀 데이터를 통합하여 기술을 예측합니다.
- 경쟁사 인사이트: 경쟁사 분석 데이터: 인재 유치에 필수적인 문화 및 복리후생 인사이트에 대한 경쟁사 분석 데이터입니다.
니야모의 설문조사 도구는 효과적인 직원 피드백 및 참여를 위한 맞춤형 다국어 설문조사를 제공합니다. 보고서 도구는 전략적 조직 인사이트를 위한 대화형 글로벌 HR 및 급여 보고 기능을 제공합니다.
데이터 정리 및 준비
데이터 분석의 영역에서는 '한 번 들어온 쓰레기는 다시 버려야 한다'는 오래된 속담이 특히 유효합니다. 이 프로세스를 통해 누락된 값을 처리하고 중복을 제거하며 데이터 일관성을 유지할 수 있습니다. 이렇게 세심한 주의를 기울인 결과, 심층적이고 통찰력 있는 분석을 위한 고품질 데이터가 만들어집니다.
팀 관리를 위한 AI 분석 소프트웨어에서 데이터 무결성의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 깨끗하고 잘 준비된 데이터는 분석 모델의 정확성을 높이고 의미 있는 패턴과 추세를 추출하는 프로세스를 간소화합니다.
인력 예측 기법
- 계절별 급여 관리를 위한 예측 분석:
가상의 시나리오를 예로 들어보겠습니다. 한 숙박업체가 HR 급여 회사와 협력하여 계절에 따른 급여 변동을 해결하고자 했습니다. 회귀 분석과 시계열 예측을 사용하여 과거 급여 데이터, 직원 근무 시간 및 게스트 점유율 추세를 면밀히 조사했습니다.
이러한 종합적인 분석을 통해 성수기에는 급여를 크게 조정할 수 있었습니다. 유연한 인력 배치 방식을 신속하게 구현하여 계절적 수요에 따라 인력을 확장하고 급여 비용을 최적화하고 조직의 민첩성을 향상할 수 있었습니다.
이 전략은 급여 비용을 간소화할 뿐만 아니라 조직의 민첩성을 보장하며, 예측 분석을 적용하여 전략적 급여 관리를 혁신하는 HR 회사의 역량을 보여줍니다.
2. 동적 인력 인사이트를 위한 마르코프 모델:
다른 예로 IT 조직의 역할을 상태(예: 주니어 개발자에서 프로젝트 매니저로 상태 1, 상태 2 등에 매핑된...)로 연관시켜 보겠습니다. 마르코프 모델은 과거의 역할 전환 데이터를 활용하여 조직 내에서 역할이 바뀔 확률을 추정합니다. 이 방법은 다가오는 기간 동안의 역할 분포를 예측하는 매트릭스를 생성하여 잠재적인 기술 격차를 파악하는 데 유용합니다. 이러한 인사이트는 교육 및 채용과 관련하여 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 되며, 이를 통해 인력을 조직의 변화하는 요구사항에 더욱 긴밀하게 맞출 수 있습니다.
예측 분석 활용하기: 세 가지 성공 사례
- Google의 통찰력 있는 팀 역학: Google의 프로젝트 아리스토텔레스는 훌륭한 팀의 진정한 힘을 발견하기 위한 탐구였습니다. 풍부한 설문조사 데이터를 분석한 결과 효과적인 팀 협업을 이해하는 데 획기적인 진전을 이루었습니다.
- Cisco의 선제적 인력 계획: Cisco의 예측 분석 사용은 단순히 스마트한 것이 아니라 전략적인 것입니다. 시장 데이터와 내부 HR 인사이트를 통합하여 미래의 기술 요구 사항을 능숙하게 예측하고 대비하고 있습니다.
- 아메리칸 익스프레스의 원활한 원격 근무 전환: American Express는 데이터 분석 덕분에 원격 근무가 표준이 되었을 때 원활하게 전환할 수 있었습니다. 잠재적인 IT 문제를 예측하여 직원들에게 번거로움 없는 교대 근무를 보장했습니다.
데이터 분석을 인력 계획에 통합함으로써 탁월한 적응력, 정확성, 성공의 시대가 열렸습니다. 이를 통해 조직은 팀 역학의 복잡성을 해독하고 급여 요구 사항을 예측하여 데이터 기반 인사이트를 선제적 전략의 토대로 삼을 수 있습니다.
조직이 불확실성을 헤쳐나갈 뿐만 아니라 불확실성 속에서 번창하는 세상에서는 한 번에 한 가지 인사이트를 통해 인력 변화를 예측하는 기술을 습득해야 합니다.
급여 분석 및 고급 보고 기능을 통해 인력 계획을 개선할 수 있는 잠재력을 살펴보세요. 문의 페이지에서 문의하거나 이메일(irene.jones@neeyamo.com)로 연락하여 성공을 이끄는 맞춤형 솔루션을 알아보세요.
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