최근 화두가 되고 있는 빅데이터와 예측분석기법(Predictive Analytics)을 활용하면 채용, 인재육성, 퇴직 등 제반 인사관리의 프로세스를 혁신적으로 바꿀 수 있다.

신입사원 채용프로세스를 새롭게 창조하기 위해서는 목표를 바꿔야 한다. 단순히 뛰어난 인재를 선발하는 것만이 아니라, 뛰어나면서도 해당 기업에 적합한 인재를 선발하겠다는 목표를 설정해야 한다. 뿐만 아니라 특정지원자가 입사했을때 해당 기업에서 핵심인재로 성장할 수 있는 가능성을 사전적으로 예측할 수 있어야 한다.

가장 필요한 인재의 특성과 가장 부적합한 인재의 특성을 X축과 Y축으로 구성하면 모든 지원자를 구분하고 예측할 수 있다.

인재채용 서비스를 대행하던 미국의 케넥사(Kenexa)는 해당 회사에서 필요로 하는 역량지표와 특성지표 그리고 회사의 문화특성을 반영한 종합적인 조건을 반영, 지원자가 기업의 문화에 얼마나 적합한 지, 입사시에 2년이상 근무할 확률은 얼마인지, 해당 지원자가 리더러 성장할 가능성은 얼마인지 등을 예측해 주는 서비스를 실시하였다.

208개의 체인을 소유한 미국의 백화점 ‘본톤(Bon-Ton)’에서는 기존 판매직원의 성과데이터를 분석하여 ‘인지능력’이 가장 성과에 영향을 미친다는 사실을 알아냈다. 이를 기반으로 인재채용시 채용평가 점수에 반영한 결과, 매출이 1,400달러 증가하였다.

IBM은 빅데이터를 기반으로 하는 인사관리 솔루션을 활용하여 사람들이 사표를 제출할 가능성에 대한 확률을 실시간으로 예측하여 인사전략을 세우고 있다.

역량강화를 위한 HRD분야에서도 빅데이터는 인사관리를 혁신할 수 있다. 현재는 특정 직원이 요구되는 교육을 받았는지 여부만이 중요한 관리지표로 활용된다. 하지만 빅데이터는 해당 직원에게 필요한 역량을 구체적으로 제시할 수 있으며, 더불어 해당 역량이 얼마만큼 강화되어졌는지 여부에 대한 자료 역시 세부적으로 확인 가능하다.

구글은 직접적으로 빅데이터를 퇴직 및 이직관리에 도입하였다.

퇴직자의 데이터를 분석하였고, 그 결과 근래 출산한 여성의 이직률이 직원 평균 이직률의 2배 이상이라는 사실을 알게 되었다.

이에 출산휴가정책을 도입하여 퇴사율이 50% 감소하였고, 신규채용에 따른 비용을 획기적으로 절감하였다.

핵심인력의 고용유지, 승진, 교육 및 보상분야에 이르기까지 빅데이터와 예측분석기법은 회사내 직원 개개인의 수준에 맞는 경력개발에서 부터 효과적인 인사전략을 수립하고, 새로운 인사프로그램을 개발할 수 있는 광범위한 단계까지 실현 가능하도록 해준다.

하지만 빅데이터를 활용하여 혁신적인 인사제도를 도입하는 과정이 간단한 일이 아니다.

먼저 빅데이터를 구축하기 위한 자료의 구조화 작업과 필요한 자료를 선별하는 작업이 우선적으로 고려되어야 한다.

우수기업을 벤치마킹하고, 전문가의 도움을 받고, 최소한의 비용으로 최대한의 효과적인 자료를 수집할 수 있는 창의적인 대안을 고민하고, 자료분석 및 활용하는 기술을 지속적으로 수정, 발전시켜야 한다.

※ 출처 : 인사관리 [2015.5월호]

서울대학교 / 경영대학 박남규 교수