HR 통계분석의 필요성

회사에서 일하다보면 양적연구방법으로 통계분석이 필요한 경우가 종종 있습니다.

- 연구개발부서 : 개발 방법론, 문제해결, 가설검증, 연구결과 분석 등 (연구데이터)

- 마케팅, 영업부서 : 영업데이터 분석, 고객분석, 매출계획 등 (고객데이터)

- HR부서 : 임직원 인사데이터 분석, 평가분석, 만족도 분석 등  (인사데이터)

일반적으로 회사에서는 대부분 엑셀로 이런 분석을 하고 있지만, 좀 더 깊게 들어가 SPSS나 미니탭 같은 통계패키지 프로그램을 사용하면 좀 더 복잡한 데이터도 타당성 및 신뢰도 있는 데이터분석을 할수 있습니다. 

- 데이터는 말그대로 Raw-data 가공되지 않은, 단순 묘사나 측정된 자료를 의미합니다.

- 정보는 데이터를 가공하고 시각화해서 유의미한 요소들을 얻을 수 있는 단계를 의미합니다.

- 지식은 정보를 해석하고 구조화해서 가설이나 이론을 만들거나 평가할 수 있는 단계를 의미합니다. 

- 지혜는 지식을 패턴화해서 조직에 유용한 결정들에 활용하는 것을 의미합니다.

통계는 이렇게 데이터를 지혜의 단계로 확장하고 가치를 부여하는 매우 중요하고 유용한 수단으로 볼 수 있습니다.

분석이라는 것은 한자로 分析(나누고 쪼갠다)의 뜻이 있습니다. 즉 어떤 현상이나 문제를 나누고 쪼개어 프로세스를 만들고 그 세부요소들에 대해 고민을 하는 것이라고 볼 수 있습니다. 회사에서는 분석을 통해서만 기획과 실행, 평가가 가능합니다. 

사실 이런 데이터 중심의 경영 및 사고는 미국에서 넘어온 것이라고 합니다. IMF 이후 많은 미국 컨설팅 기관들이 한국에 진출하면서 경영관리 및 개선을 위해 데이터 분석기법, 데이터 중심 경영이 확대된 것이죠. 아직 한국 회사들은 이런 추세가 당분간은 변동될 것 같지 않습니다.

저는 2009년부터 지금까지 2곳의 회사를 다녔습니다. 첫 회사는 국내 30위 정도의 그룹규모 매출 5조, 임직원 7000명 수준의 대기업(제조업)이었고, 두번째는 매출 800억 400명 수준의 중소기업(IT) 입니다. 두곳은 규모는 물론 환경, 문화, 시스템조차도 너무나 달라서 서로 비교하거나 공통점을 찾는게 힘들 정도입니다. 하지만 두곳 모두 인사나 교육과 같은 HR 파트에 일해왔고 아쉽게도 어느곳에서도 HR 통계분석을 통한 제대로된 기획을 해보지는 못했습니다. 

흔히 HR 담당자들 사이에서는 인사가 경영의 전략적 파트너가 되어야 한다고 얘기합니다. 컨퍼런스나 포럼을 가면 지겨울 정도로 이런 얘기들을 듣습니다. 하지만 현실은 인사팀은 경영회의나 실적회의에 들어가지도 못하는 실정이죠. 왜 그런 걸까요? 

- 인사팀은 위의 삼각형 가장 아래단계처럼 현재는 행적적으로 기능하는 부서는 아닌가요? 현업에서 요청이 오면 사람을 기계적으로 뽑고, 평가/보상은 기존 방식을 답습하고, 교육은 해도 그만 안해도 그만인 그런 곳은 아닌가요?

- 아니면 두번째 단계처럼 임직원을 대표하는 역할을 하고 계신가요? 임직원들이 무엇을 고민하고 어떤것을 원하는지 정확하게 파악하고 계신가요? 조직의 운영관리는 어떻게 잘 하고 계신가요?

- 인사 전략기획은 어떤게 하고 계신가요? 제대로 검증된 제도가 아닌 남이 좋다는 것을 벤치마킹하거나 그저 임원이나 경영진이 그려주는 조직이나 제도를 문서화 하는 역할만 하고 있지는 않은가요?

흔히 회계를 경영의 언어라고 합니다. 재무제표, 매출, 이익, BEP처럼 숫자로 회사는 대화합니다. 숫자의 의미를 이해하고 못하고를 떠나 단순한 용어부터 저처럼 인문학과 교육학을 공부한 사람들에게는 익숙하지 않은 것입니다. 

회계가 경영의 언어라면 이제 통계가 제2외국어쯤은 되는것 같습니다. 기술이 더욱 발전하고 데이터가 많아질수록 어쩌면 앞으로는 기업뿐 아니라 개인들도 언젠가는 통계를 통해 사고하고 결정하는 시기가 올지도 모르겠습니다.

요즘 학부때 사회통계라는 수업을 들은 이후 거의 10년만에 다시 통계책을 들었습니다. 우선은 엑셀을 활용해서 SPSS 통계분석 결과와 비교하며 기본적인 개념부터 다시 복습해 보려고 합니다. 책 한권부터 꼼꼼히 활용하고 곱씹다보면 언젠가 인사팀이 당당히 경영회의에서 경영진앞에서 인재채용, 조직운영, 개발 등 전 분야에 대해 데이터를 근거로 자신있게 얘기할 수 있는 날이 오지 않을까요?