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DBR 271호를 읽고

273호 (2019년 5월 Issue 2)




271호 스페셜 리포트 ‘HR Analytics’에 언급된 것처럼 더욱더 많은 기업이 기업 경영에 필요한 주요 의사결정에 데이터 애널리틱스를 활용하고 있다. 글로벌 컨설팅 기업 PwC에서 컨설턴트로 일하는 필자는 데이터 분석을 통한 의사결정을 지원하는 체계 또는 IT 시스템을 구축하는 프로젝트를 기획하면서 이러한 변화를 현장에서 느끼고 있다. 특히 데이터 애널리틱스를 HR에 도입해 활용하는 사례는 국내 미디어에서 찾아보기 어려웠는데 이런 글을 접할 수 있어 반가웠다. 이번 호는 직원들의 높은 이직률, 업무와 조직문화에 적합한 인력 채용 등의 인사 문제에 골머리를 앓고 있는 실무자와 경영자라면 솔깃한 내용이 아닐 수 없다.

데이터 분석 기술의 빠른 발전뿐만 아니라 빅데이터, AI, 머신러닝 기술 도입에 대한 현업 종사자들의 인식 변화로 기존에 데이터 애널리틱스가 필요하지 않다고 생각했던 분야까지 애널리틱스의 영역이 점차 넓어지고 있다. 하지만 여전히 많은 업무 담당자가 기존 업무 방식을 고수하며 “우리 업무에는 이러한 데이터 애널리틱스 도입이 필요하지 않아요”라고 말하기도 한다. 이러한 경우 선진사와 경쟁사의 Best Practice를 제시해 설득할 필요가 있다. 특히 ‘카카오 파이랩 사례 분석’과 ‘글로벌 기업 사례’로 보여준 한 데이터 애널리틱스 활용 방안도 참고해볼 수 있다.

하지만 데이터 분석을 통해 모든 문제를 해결할 수 있는 것은 아니다. 기업들이 보유한 데이터 자체의 문제점과 데이터 애널리틱스를 통한 결과 해석에 약점이 있기 때문이다. ‘애널리틱스 기반 HR 혁신’과 ‘HR 애널리틱스 실행 방법론’ 기사에서 언급한 것처럼 애널리틱스 수행에 필수적인 데이터 자체가 부실 또는 왜곡될 수 있고, 데이터 분석 결과를 해석하는 데 있어서 데이터 간의 상관관계가 반드시 인과관계를 의미하지 않기 때문이다. 이럴 경우 심층 인터뷰 등을 통해 인과관계나 실제 원인을 파악해야 한다고 한 점은 좋은 지적이다. 이번 호를 통해 HR 분야뿐만 아니라 실무자들과 경영자들이 겪는 문제들을 데이터 애널리틱스를 통해 해결할 수 있다는 점을 깨닫고, 이를 기업에서 도입해 활용하는 데 필요한 고려사항들을 확인해볼 수 있었으면 좋겠다.



장태선
16기 독자패널 (PwC)

다음 호(274호, 2019년 6월 1호, 5월 다섯째 주 발간 예정)는 스페셜 리포트로 ‘Venture Spirit’을 다룰 예정입니다.
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