그동안 데이터의 수집과 활용이 상대적으로 어려웠던 인사관리 분야에서는 대부분의 의사결 정이 직관과 감, 혹은 사람들 간의 관계에 의해서 이루어져 왔다. 그러나 빅데이터 시대에 접어들 면서 인사관리 역시 다양한 영역에서 데이터에 근거해 문제를 해결하려는 노력이 활발히 이루어 지고 있다. 미국의 선도적인 데이터 기반 IT 기업인 A사를 예로 들어보자. 이 기업은 전 세계 70여 개국에 지사를 두고 있으며, 본국에서만 약 5만 5천여 명의 직원이 근무하고 있다. 빅데이터 기술을 선도 하는 A사는 조직 내 모든 문제를 데이터 분석을 통해 해결하는 문화를 자랑하며, 인사관리 분야 도 예외는 아니다. 이 기업은 매년 두 차례에 걸쳐 직원들을 평가하며, 성과 차이가 발생하는 원인 에 주목하고 있다. 성과에 영향을 미치는 개인적인 특성을 규명함으로써 교육, 임금체계 수립, 경 력관리뿐만 아니라 직원 채용에도 효과적으로 활용할 수 있기 때문이다. A사는 우선 직원들의 경험과 인성에 있어서 어떤 요소들이 그들의 성과와 관련성이 높은지를 알아내고자 했다. 그래서 최소한 5개월 이상 근무한 모든 직원들에게 300개의 설문 문항에 응답 하도록 했다. 이 설문 문항을 보면 많은 문항이 ‘사실’에 관한 것이다: 당신이 익숙한 프로그램 언 어는? 당신이 등록한 인터넷 메일은? 급식사업, 개 산책, 가정교사 등과 같은 비기술적인 부업으 로 돈을 번 적이 있는지? 그 어떤 부문에서 (주, 국가, 혹은 세계) 기록을 수립한 적이 있는지? 비 영리조직이나 클럽을 만든 적이 있는지? 물론 일부 문항은 인성에 관한 것도 있다. 예를 들면 내 성적인지 아니면 외향적인지? 혼자서 일하는 것을 좋아하는지 아니면 집단으로 일하는 것을 선 호하는지? 하지만 어떤 문항은 인사 부문의 전통적인 분류에 넣을 수 없는 문항도 있다. 예를 들 면 어떤 애완동물을 기르는지? 동료들과 비교해서 자신이 컴퓨터에 처음 흥분했던 때의 나이가 얼마나 빠르거나 느린지. 이 300개 문항에 대한 직원들의 응답은 그들의 고과평정과 비교되었다. 이 기업의 고과 평정은 25개 영역으로 구분됐는데, 상사평가, 동료평가 등 전통적인 척도 외에 도 조직 시민행동(organizational citizenship)과 같이 독특한 영역도 포함되어 있었다. 조직 시민 행동이란 직무 기술상 자신의 업무가 아니지만, A사가 더 나은 직장이 되도록 기여한 행동, 예를 들어 지원자에 대한 면접에 참여하는 것 등을 말한다. A사는 이런 과정을 거쳐서 수집한 수백만 개의 데이터를 분석해 엔지니어링, 세일즈, 재무, 인사 등 여러 영역에서 직원들의 성과와 관련이 높은 요소들을 찾아낼 수 있었다. 그리고 이런 결과는 직원 교육과 경력 관리뿐만 아니라 직원 채 용에도 유용하게 활용되고 있다. A사는 최고 수준의 연봉과 자유롭고 수평적인 조직 문화로 ‘신의 직장’이라 불릴 정도다. 특 히 놀이터 같은 일터, 안락한 사무실, 유기농 식단으로 구성된 양질의 세 끼 공짜 식사, 업무 시간 의 20%를 개인적으로 자유롭게 쓸 수 있는 ‘20% 룰’, 3개월간 월급 전액을 주는 유급 출산 휴가 등 A사의 직원 복지는 상상을 초월한다. A사는 경제 월간지에서 선정한 ‘일하기 좋은 100대 기업’ 에 6년 연속 1위로 선정됐고, 전 세계 대학생이 뽑은 ‘가장 일하고 싶은 직장’에서도 1위를 차지했 다. A사의 채용 원칙은 처음부터 최고의 인재를 선발하는 것이다. 평범한 사람을 뽑아 교육·훈련 시간을 들여 인재로 키우는 것보다 훨씬 효율적이기 때문이다. 하지만 매년 A사에 입사하기 위 해 이력서를 제출하는 사람은 200만 명이 넘고, 이 중 실제 채용되는 사람은 4천 명 정도에 불과 하다. 그렇다면 A사는 이 많은 지원자 중에서 어떻게 기업에 맞는 인재를 선발할까? 만약 대기업들 처럼 공채시험을 치른다면 매우 번거로운 절차를 거쳐야 할 것이다. 하지만 A사는 수많은 지원 자 중에서 기업에 맞는 인재를 찾기 위한 효율적이고 자동화된 방식을 활용한다. 그것은 바로 직 원들의 성과 차이를 규명하기 위해 개발한 통계 모델을 활용하는 것이다. 이 모델을 적용하면 지 원자들의 미래 잠재력, 즉 성과를 예측할 수 있기 때문이다. 모델 적용은 매우 간단하다. 지원자가 온라인에서 A사 지원용 설문지에 응답하면 그 지원자가 조직 문화에 맞는 인재인지를 예측하는 점수가 0점에서 100점 사이로 계산되어 나온다. A사는 이 점수를 바탕으로 면접 대상자를 쉽고 빠르게 선발하는 것이다. 일반 기업들이 A사가 하는 방식을 그대로 따라 하기는 어렵다. 예를 들어, 모든 회사가 직원들 에게 업무 시간의 20%를 자유롭게 쓸 수 있도록 하거나, 3개월간 월급 전액의 출산 휴가를 제공 할 수는 없다. 하지만 A사를 성공으로 이끄는 원리를 복제해 활용하는 일은 어느 기업이나 시도 할 수 있다. 특히 직원들에 대한 정보와 그들의 업무 성과와의 관계를 분석해 직원 교육, 경력 관 리, 그리고 직원 채용 등에 활용하는 방법은 다른 기업이나 조직에서도 얼마든지 응용될 수 있을 것이다.
그동안 데이터의 수집과 활용이 상대적으로 어려웠던 인사관리 분야에서는 대부분의 의사결 정이 직관과 감, 혹은 사람들 간의 관계에 의해서 이루어져 왔다. 그러나 빅데이터 시대에 접어들 면서 인사관리 역시 다양한 영역에서 데이터에 근거해 문제를 해결하려는 노력이 활발히 이루어 지고 있다. 미국의 선도적인 데이터 기반 IT 기업인 A사를 예로 들어보자. 이 기업은 전 세계 70여 개국에 지사를 두고 있으며, 본국에서만 약 5만 5천여 명의 직원이 근무하고 있다. 빅데이터 기술을 선도 하는 A사는 조직 내 모든 문제를 데이터 분석을 통해 해결하는 문화를 자랑하며, 인사관리 분야 도 예외는 아니다. 이 기업은 매년 두 차례에 걸쳐 직원들을 평가하며, 성과 차이가 발생하는 원인 에 주목하고 있다. 성과에 영향을 미치는 개인적인 특성을 규명함으로써 교육, 임금체계 수립, 경 력관리뿐만 아니라 직원 채용에도 효과적으로 활용할 수 있기 때문이다. A사는 우선 직원들의 경험과 인성에 있어서 어떤 요소들이 그들의 성과와 관련성이 높은지를 알아내고자 했다. 그래서 최소한 5개월 이상 근무한 모든 직원들에게 300개의 설문 문항에 응답 하도록 했다. 이 설문 문항을 보면 많은 문항이 ‘사실’에 관한 것이다: 당신이 익숙한 프로그램 언 어는? 당신이 등록한 인터넷 메일은? 급식사업, 개 산책, 가정교사 등과 같은 비기술적인 부업으 로 돈을 번 적이 있는지? 그 어떤 부문에서 (주, 국가, 혹은 세계) 기록을 수립한 적이 있는지? 비 영리조직이나 클럽을 만든 적이 있는지? 물론 일부 문항은 인성에 관한 것도 있다. 예를 들면 내 성적인지 아니면 외향적인지? 혼자서 일하는 것을 좋아하는지 아니면 집단으로 일하는 것을 선 호하는지? 하지만 어떤 문항은 인사 부문의 전통적인 분류에 넣을 수 없는 문항도 있다. 예를 들 면 어떤 애완동물을 기르는지? 동료들과 비교해서 자신이 컴퓨터에 처음 흥분했던 때의 나이가 얼마나 빠르거나 느린지. 이 300개 문항에 대한 직원들의 응답은 그들의 고과평정과 비교되었다. 이 기업의 고과 평정은 25개 영역으로 구분됐는데, 상사평가, 동료평가 등 전통적인 척도 외에 도 조직 시민행동(organizational citizenship)과 같이 독특한 영역도 포함되어 있었다. 조직 시민 행동이란 직무 기술상 자신의 업무가 아니지만, A사가 더 나은 직장이 되도록 기여한 행동, 예를 들어 지원자에 대한 면접에 참여하는 것 등을 말한다. A사는 이런 과정을 거쳐서 수집한 수백만 개의 데이터를 분석해 엔지니어링, 세일즈, 재무, 인사 등 여러 영역에서 직원들의 성과와 관련이 높은 요소들을 찾아낼 수 있었다. 그리고 이런 결과는 직원 교육과 경력 관리뿐만 아니라 직원 채 용에도 유용하게 활용되고 있다. A사는 최고 수준의 연봉과 자유롭고 수평적인 조직 문화로 ‘신의 직장’이라 불릴 정도다. 특 히 놀이터 같은 일터, 안락한 사무실, 유기농 식단으로 구성된 양질의 세 끼 공짜 식사, 업무 시간 의 20%를 개인적으로 자유롭게 쓸 수 있는 ‘20% 룰’, 3개월간 월급 전액을 주는 유급 출산 휴가 등 A사의 직원 복지는 상상을 초월한다. A사는 경제 월간지에서 선정한 ‘일하기 좋은 100대 기업’ 에 6년 연속 1위로 선정됐고, 전 세계 대학생이 뽑은 ‘가장 일하고 싶은 직장’에서도 1위를 차지했 다. A사의 채용 원칙은 처음부터 최고의 인재를 선발하는 것이다. 평범한 사람을 뽑아 교육·훈련 시간을 들여 인재로 키우는 것보다 훨씬 효율적이기 때문이다. 하지만 매년 A사에 입사하기 위 해 이력서를 제출하는 사람은 200만 명이 넘고, 이 중 실제 채용되는 사람은 4천 명 정도에 불과 하다. 그렇다면 A사는 이 많은 지원자 중에서 어떻게 기업에 맞는 인재를 선발할까? 만약 대기업들 처럼 공채시험을 치른다면 매우 번거로운 절차를 거쳐야 할 것이다. 하지만 A사는 수많은 지원 자 중에서 기업에 맞는 인재를 찾기 위한 효율적이고 자동화된 방식을 활용한다. 그것은 바로 직 원들의 성과 차이를 규명하기 위해 개발한 통계 모델을 활용하는 것이다. 이 모델을 적용하면 지 원자들의 미래 잠재력, 즉 성과를 예측할 수 있기 때문이다. 모델 적용은 매우 간단하다. 지원자가 온라인에서 A사 지원용 설문지에 응답하면 그 지원자가 조직 문화에 맞는 인재인지를 예측하는 점수가 0점에서 100점 사이로 계산되어 나온다. A사는 이 점수를 바탕으로 면접 대상자를 쉽고 빠르게 선발하는 것이다. 일반 기업들이 A사가 하는 방식을 그대로 따라 하기는 어렵다. 예를 들어, 모든 회사가 직원들 에게 업무 시간의 20%를 자유롭게 쓸 수 있도록 하거나, 3개월간 월급 전액의 출산 휴가를 제공 할 수는 없다. 하지만 A사를 성공으로 이끄는 원리를 복제해 활용하는 일은 어느 기업이나 시도 할 수 있다. 특히 직원들에 대한 정보와 그들의 업무 성과와의 관계를 분석해 직원 교육, 경력 관 리, 그리고 직원 채용 등에 활용하는 방법은 다른 기업이나 조직에서도 얼마든지 응용될 수 있을 것이다.