박천우 한국오라클 애플리케이션사업부 전무
![[기고] 인재확보에도 데이터 경영 필요하다](http://contents.dt.co.kr/images/202207/2022070702102269660001[1].jpg "[기고] 인재확보에도 데이터 경영 필요하다")
이때, 데이터와 분석(애널리틱스) 기술은 인재를 채용하고 육성하는데 아주 중요한 역할을 할 수 있다. 특히, 데이터를 단순히 기업 내 현 상황만을 평가하기 위해 사용하는 데 그치지 않고, 소위 '포용적 분석'(Inclusion analytics)을 활용하는 경우 MZ세대가 이상적으로 바라보는 다양성, 형평성, 포용성(DE&I) 정신이 정착된 조직문화를 조성할 수 있다.
그렇다면 포용적 분석이란 무엇일까? 기존에도 기업들은 데이터를 활용해 직원들과 관련된 수치들을 분석했지만 분석 결과를 제대로 반영해 기업문화의 긍정적 변화를 이끌어 낸 사례는 많이 찾아볼 수 없다. 이는 데이터를 수집하고 분석하는 데에만 머무르거나 분석시스템이 포용성이 배제된 채 프로그램 되어, 오히려 알고리즘이 기존의 편견 등을 담고 있는 데이터 패턴을 고착시키기 때문이다. 이에 처음부터 분석 모델 자체가 적합하게 설정되지 않으면 단순히 직원들의 정보만을 수집한 것일 뿐, 주목할 만한 변화를 불러 일으키는 것은 어렵다.
반면, 포용적 분석은 직원들에 대한 정보를 수집하기 보다는 직원들의 성장을 기대하며 그들을 위해 데이터를 활용한다. 이를 통해 기업은 단순 채용 시뿐만 아니라 직원 개개인들이 사내 다양한 기회나 트레이닝, 멘토링과 같이 직원 만족과 경력 개발에 도움을 줄 수 있는 지원사항들을 잘 받고 있는지, 또는 배제되어 있는지를 확인하며 직원 개개인을 실질적으로 지원하는데 사용할 수 있다.
일례로 필자가 근무하는 오라클이 제공하는 인적자원관리를 위한 애널리틱스 프로그램의 경우, 단순 인력 구성 분석의 차원을 넘어 퇴사율의 원인이 되는 보상, 성과 및 인구통계학적 요소를 제시해준다. 또한, 미처 몰랐던 고성과자 및 인력 감원의 이유, 직원별 휴가승인 및 거절 비율을 통해 혹시 존재하고 있을지도 모를 사내 편견 등을 머신러닝 기술을 통해 분석하여 한 눈에 확인할 수 있다. 뿐만 아니라 각 직무 및 직책별로 이동 상황, 강점과 약점을 분석하여 새로운 경력 기회도 제공할 수 있도록 해 직원을 더 이해하고 그들이 사내에서 더욱 성장할 수 있는 분위기를 만들어준다.
이러한 새로운 기술들 덕분에 기업들은 이제 성과를 기반으로 직원들을 점수 매기는 대신, 성장과 발전을 위한 기회를 모색하면서 직원들을 더 전인(全人)적인 관점에서 평가할 수 있게 되었다. 이처럼 공감대를 형성하며 직원들에게 다가갈 때, 직원들은 고객과 팀원들에게도 더 호응하고 인내심을 보이는 경향이 있다. 결과적으로 행복한 직원이 비즈니스에도 도움을 주는 것이다.
하지만, 포용적인 기업문화를 조성하기 위해 고안된 최신 기술의 사용은 단발성에 그쳐서는 안 된다. 기업은 데이터 분석 결과를 꼼꼼히 들여다보며 전사적으로 직원들에 대한 접근 방식을 조정해 나가야 한다. 기업의 성공에 있어 직원들의 중요성을 다시 한번 되새기면서, 각 사업 분야의 모든 임원들이 더욱 포용적이고 직원 중심적인 문화를 장려할 수 있도록 분석 기술을 사용하기 위해 적극적으로 노력해야 한다.
이번 팬데믹 시대에 이른 바 '대 퇴직(The Great Resignation)' 현상을 겪으며 기업들은 다시 한 번 조직 내 인력 관리의 소중함을 깨닫게 되었고, 이를 계기로 기업 경영진들은 인재 이탈을 방지하기 위한 새로운 접근방법을 고민하게 되었을 것이다. 기업 전반의 포용적인 문화는 비즈니스에도 득이 될 뿐만 아니라, 새로운 인력 채용과 인재 이탈 방지에 도움이 되며 직원의 만족과 성장을 위한 청사진도 제시해줄 수 있다.
오늘날의 직장인들은 자신들이 일하는 방식과 일하고 싶은 직장에 대해 질문을 던지고 있다. 이에 최고의 비즈니스 결과를 원하는 경영진이라면, 훌륭한 인재들과 함께 성장하기 위해서 직원의 데이터를 단순 수집하기 보다는, 직원들을 위해 데이터를 활용함으로써 직원경험을 혁신할 필요가 있다.
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