언텍트 시대로 변화를 맞이한 HR 문화
코로나 19로 맞이한 ‘언택트’ 시대는 사람들의 일상과 문화를 바꾸고 있습니다. 감염의 노출을 최소화하기 위해 사람들이 모임을 자제하는 요즈음 재택근무, 택배, 배달 서비스 등을 통한 비대면 서비스들이 흥행하고 있습니다. 코로나 19 사태 이후로 가속화 되는 디지털 트랜스포메이션이 판매와 소비 행위에 첨단 기술이 활용되고 있기 때문인데, 기업의 HR에서도 이와 같은 이슈가 나오고 있습니다.
기업들은 코로나 19로 인한 비대면 환경 전환, 최저임금, 주52시간제 등으로 인한 ‘기업의 생산성 저하 문제’에 직면했습니다. 기업에서는 특히 코로나 19에 따른 비상상황 대응을 하는데 큰 이슈를 맞고 있습니다. 또한, 코로나 19 이전의 문제들도 HR 부서에는 큰 고민거리였습니다. 그 문제들은 다음과 같습니다:
1) 자신의 삶을 노동에 투자하는 것을 원치 않는 근로자 확산
2) 점점 줄어들고 있는 생산 가능 인구
3) 근로 형태를 변화시키는 새로운 디지털 산업 트렌드
4) 전 세계적인 트렌드로 확산한 짧은 근로시간
기업의 생산성 저하 문제를 대처하기 위해서는 더 많은 근로자를 충원하는 방법도 있지만, 이는 높은 비용과 리스크를 동반하기 때문에, 기술적인 보완책을 마련하는 것이 더욱 현실적일 것입니다. 더불어 코로나 19로 인한 비상상황, 근로시간과 새로운 디지털 산업 트렌드를 쫓아가기 위해 HR 부서는 빅데이터 분석을 통해 근로자들을 관리하는 체계를 갖추어야 할 것입니다.
빅데이터 커뮤니케이션 데이터가 필요한 이유
빅데이터 분석이 필요하다면 어떠한 빅데이터가 필요할까요? 무작정 직원 수를 늘려서 직원당 연차 데이터를 수집하는 물리적인 방법은 현실적으로 불가능합니다. 물론 어느정도 규모가 있는 대기업이라면 가능할 수도 있겠지만, 중소기업들은 소수의 인원으로 기업의 생산성을 유지하기 때문에, 직원의 수를 늘리는 물리적인 방법만으로는 쉽지 않습니다.
직원 1명당 생성하는 데이터가 많고 객관적 지표가 되는 ‘커뮤니케이션 데이터’를 수집하는 것이야말로 빅데이터를 구성하는데 유리할 수 있습니다. 커뮤니케이션 데이터의 관계 분석을 하면, 회사 안팎으로 발생하는 임직원 개인과 조직 간의 의사소통 내용을 분석하여 변화하는 노동환경에 대응할 수 있고, 객관적인 성과관리, 일하는 방식의 개선 및 인재 확보에 활용할 수 있습니다.
이러한 관계 분석(relational analytics)을 효과적으로 수행할 수 있는 기술이 바로 그래프 데이터베이스를 활용한 그래프 기술인데, 이는 의사소통 내용을 거시적인 관점으로 자유롭게 확대 및 축소하여 직관적인 인사이트를 뽑아낼 수 있게 합니다.
그래프 기술은 검색엔진부터 내비게이션, SNS, 추적 애플리케이션 및 시스템까지 많은 분야에 활용되고 있습니다. 그렇다면 그래프 기술이 어떻게 HR 데이터 분석을 할 수 있을까요?
HR과 그래프 DB 기술
글로벌 HR 전문가 조쉬 바신(Josh Bersin)은 그래프 DB 기술이 인적자본관리(Human Capital Management; HCM) 기술에 자리 잡을 것이라고 2021 HR 기술 보고서(HR Technology 2021: A Definitive Guide)를 통해 발표했습니다. 바신은 인력분석(people analytics)을 HR 부문에서 가장 빠르게 성장하고 있는 하위 전문 분야라고 진단했습니다. 인력분석이란 조직도뿐만 아니라 관계와 역할을 반영하는 HR 데이터베이스를 만드는 것인데, 이를 달성하기 위한 방법으로 그래프 기술이 사용된다는 것입니다.
바신의 보고서에 의하면 오늘날 기업의 인력분석은 사람들의 직책, 수준, 경력뿐만 아니라 실제 비즈니스 역량을 살펴볼 필요가 있다고 합니다. 그는 “그래프 데이터베이스는 네트워크에서 작업하는 방식, 데이터 및 객체를 검색하는 방식, 서로 다른 유형의 관계(예: 동료, 팀원, 상사, 부하직원 등)를 구축하고 소통하는 방식을 모델링하는 데 있어 강력하다. 이를 지원하는 제품은 기본적으로 해당 정보를 기업 그래프에 저장하며, 시간 경과에 따라 진화할 수 있다”라고 덧붙였습니다.
그래프 기술로 구현하는 HR 솔루션, G-PAS CMS 소개
비트나인은 그래프 시리즈 솔루션 중 예측분석 엔진을 활용한 HR 솔루션인 G-PAS CMS를 선보였습니다. G-PAS CMS는 회사 내 개인과 조직 간 ‘커뮤니케이션’을 ‘그래프 기술’로 분석하여, 그에 따른 업무 효율성 및 현황을 파악하여 궁극적으로 비즈니스 성과를 개선하는 솔루션입니다.
그래프 분석의 가장 큰 장점 중 하나는 대시보드를 통해 인사이트 접근이 편리하다는 것입니다. 예를 들어 모바일 또는 PC에 도입된 서비스가 인사이트를 자동으로 탐지하여 이를 HR 담당자에게 알림으로 전달한다면, 담당자는 즉시 서비스에 접근하여 구체적인 인사이트를 점검할 수 있게 됩니다.
다음은 G-PAS CMS가 구현할 수 있는 기능들을 보여주기 위해 제작된 이미지이며, 도입 서비스 환경에 따라 차이가 있음을 미리 알려드립니다.
G-PAS CMS는 조직에 대한 거시적인 통계 리포트를 제공하며, 이를 통해, 조직 관리의 발전 추이를 파악하고, 위험요인을 감지할 수 있습니다. G-PAS CMS의 영역에 각 한 가지 예시를 소개하면서 해당 모듈이 인력분석에 제공할 수 있는 개선 사항들을 알아보도록 하겠습니다.
직원참여 개선: 신규직원의 업무현황 탐지
회사마다 신규 직원의 조직 융화를 방해하는 텃세 조직문화가 존재할 수도 있습니다. 직장인 5명 중 3명은 이직 후 텃세에 시달린다고 했고, 500개사 대상 조사한 결과, 기업의 49.2%가 MZ세대(1980~2000년생)의 1년 이내 조기퇴사자 비율이 높았으며, 그들은 직무적성이 안 맞거나, 조직문화에 대한 불만을 느껴 퇴사한다고 합니다.
G-PAS CMS는 그래프 군집기법(Graph Clustering Alogrithm)을 통해 조직 내 업무융화도를 분석하여 신규입사자 혹은 신규조직발령이 된 직원의 현업과 이전업무 현황을 비교하고, 신규 조직에 적응을 잘하고 있는지에 대해 탐지가 가능합니다.
워크로드 개선: 워크로드 높은 직원 탐지
의욕 상실, 극도의 피로감, 무기력함 및 집중력 저하 등은 직장인들이 스트레스 때문에 많이 경험하는 증상들이며 이는 ‘번아웃 증후군’과 밀접한 연관이 있습니다. 이에 대한 요인은 많겠지만 그중 가장 많은 것은 과도한 업무 때문인데요, G-PAS CMS로 번아웃 증후군 발생이 우려되는 직원들을 탐지할 수 있습니다.
G-PAS CMS는 업무량에 대한 비율을 조정하여, 워크로드가 높은 직원을 검색할 수 있으며, 해당 직원이 어떤 업무로 인해 작업량이 높은지 상세하게 알 수 있습니다.
조직성과 개선: 조직 내 사일로 탐색
조직의 ‘사일로 현상’이란 부서와 조직끼리 서로 벽을 쌓고, 정보를 공유하지 않고, 소통과 통합에 문제가 발생하는 현상입니다. 직장인 은따(은밀한 따돌림)도 이런 현상에 일부가 되는데, 이러한 업무 소외 직원을 탐지하고 관리하려면 조직 간 소통 그래프의 분석을 통해 파벌이 존재하는 조직을 찾아내야 할 것입니다.
특정 조직을 기준으로, 소통 군집이 1개 이상일 때 파벌 등 사일로가 발생한 것으로 추정하고, 해당 조직을 탐색하여 상황을 모니터링하여, 문제를 해결하는 방안을 세울 수 있습니다.
핵심인재 발굴: 다양한 역할 수행 직원 탐색
조직의 문제를 관계 분석을 통해 발견할 수 있듯이, G-PAS CMS는 다양한 임무를 수행하는 다재다능한 직원을 파악할 수 있습니다. 소속 조직이나 프로젝트 외, 여러 임무를 수행하고 있는 직원을 탐색하여, 해당 직원을 핵심인력으로 구분할 수 있습니다. 상황을 주시하여 업무가 너무 많다고 판단되면 작업량을 분배할 수도 있고, 이를 보상하는 방법 등 여러 해결책을 세울 수 있습니다.
우주까지 펼쳐지는 그래프 기술의 포텐셜!
최근 그래프 DB 세계에서 흥미로운 사례가 소개되었습니다. 비록 타 사의 제품이지만, 비트나인의 아젠스그래프와 기술적으로 유사한 이 그래프 DB는 미국 항공 우주국(NASA)에 활용된 바 있습니다. 나사 소속 데이터 분석가인 데이비드 메자는 달에서 화성까지 가기 위해서는 이전에 달에 갔을 때 사용했던 기술을 포함하여, 새로운 기술, 새로운 프로그램 및 프로젝트, 그리고 인력을 잘 이해해야 할 필요가 있다고 말했습니다.
나사는 빠르게 변화하는 조직의 직무 및 업무 역할에 대응하기 위해 기술 및 역량 분석 시스템을 구축해야 했고, 기존에 사용하고 있던 여러 관계형 DBMS를 제쳐두고 지식그래프를 구현할 수 있는 그래프 데이터베이스를 선택하게 된 것입니다. 결과적으로 나사 프로젝트 관리자는 직원, 부서, 프로그램, 위치, 기술/역량, 커리어 패스에 관한 복잡한 데이터를 실시간으로 쿼리하여 모든 프로젝트가 전략적 목표를 달성할 수 있도록 후속 계획과 전략적 모델을 구현할 수 있게 되었습니다.
G-PAS CMS는 기존 G-PAS 솔루션에 탑재된 여러 그래프 알고리즘을 통해 조직의 커뮤니케이션을 분석할 수 있어, HR 및 HCM에 적합한 해답이 될 수 있습니다. 또한 커뮤니케이션 데이터가 쌓여 빅데이터가 구성된다면, 관계 분석(relational analytics)을 통해 회사 안팎으로 발생하는 임직원 개인과 조직 간의 커뮤니케이션 내용을 분석하여 워크로드와 조직성과를 개선할 수 있고, 핵심 인재를 발굴할 수 있습니다.
G-PAS CMS는 인사관리시스템, ERP, 이메일, 메신저 등 기존 환경에 데이터를 추출하여, CMS의 그래프 모델로 통합하고, 기존 환경의 플러그인으로도 제공이 가능합니다.
HR업무를 지원하는 G-PAS CMS를 도입한다면, 직원과 소통이 적은 임직원, 관리자와 직원 관계 이상, 또는 퇴사 시 조직에 부정적 영향을 끼치는 핵심 직원을 탐지하여 기업의 생산성 저하 문제를 해결할 수 있을 것입니다. 또, 궁극적으로는 숨겨진 비즈니스 가치를 발견해 더 큰 가치 창출의 기회로 활용할 수도 있을 것입니다.
Reference
1) “인사담당자가 꼽은 2020 HR 이슈” 월간인재경영 190호, 2020.12.02
2) “HR Technology 2021: A Definitive Guide” Josh Bersin, 2021
3) “‘그래프 DB’ 기술이 HR 기반으로 자리 잡을 이유. CIO Korea, 2021.04.30
4) “직장인 5명 중 3명, 이직 후 텃세 시달린 적 있어” 소비라이프, 2018.5.23
5) “기업 절반 “MZ세대 조기퇴사율 높아”...10명중 3명 1년내 퇴사” 노컷뉴스, 2021.06.02
6) “회사는 퇴근 주말 있잖아요”... 그들은 어쩌다 번아웃 됐나” 매일경제, 2021.03.03
7) “조직의 적폐 ‘사일로’를 청산하라” Dong-A Business Review 228호, 2017.07
8) “NASA reaches for graph DB to find people, skills for Moon and Mars missions” TheRegister, 2021.07.1
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