비즈니스 의사 결정에 도움이 되는 데이터 분석

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2022.12.26

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비즈니스 의사 결정에 도움이 되는 데이터 분석

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데이터는 비즈니스 리더가 채용부터 보상 및 승진에 이르기까지 전반적인 인사에 관해 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 도움을 줍니다.

데이터 분석을 통한 의사 결정 방법
안드레아 단티(Andrea Danti)의 알라미(Alamy)

사람은 어떠한 결정을 내리기 전에 본능적으로 의사 결정의 근거가 될 만한 데이터를 찾으려 합니다. 데이터를 찾음으로써 자신의 가정이 사실임을 확인하고, 행동의 당위성을 부여하는 등 올바른 결정을 내리기 위한 정보를 갖고 싶어 합니다. 또, 데이터 기반의 인사이트를 통해 더 나은 방향으로 발전할 수 있기 때문에 데이터는 마케팅, 운영, 물류 등의 비즈니스 조직들이 의사결정을 내리는데 중요한 역할을 하고 있습니다.

현대에 이르러 데이터는 그 어느 때보다도 높은 가치를 인정받고 있습니다. 특히, 인적 ‘데이터 분석’을 통해 노동 인구와 세계 경제에 대해 더 정확한 분석이 가능해졌습니다.

채용부터 보상, 승진 등 각종 인사 업무에 있는 각 데이터 포인트는 경영진과 인사 전문가들이 사실에 근거한 데이터로 직원을 관리할 수 있는 길을 열어주었습니다. 이러한 데이터 중심적인 의사결정은 더욱 공평하고, 다양성을 포괄하는 업무 환경을 조성하는 데 도움이 됩니다.

데이터 분석’이 의사결정에 미치는 영향

현대에는 데이터 마이닝을 통해 중요한 인사 지표를 실시간으로 추적할 수 있는 툴들이 개발되어 있으며 기업이 자사 직원들의 근속 기간, 급여 수준, 승진 빈도 등 다소 상세한 데이터를 글로벌 데이터에 비교하여 자사의 현재 수준을 파악할 수도 있습니다. 예를 들어, 기업은 직원 데이터의 분석을 통해 비자발적인 퇴사의 원인을 파악할 수 있습니다. 실제로 어떤 한 기업은 도출된 인사이트를 기반으로 절차와 정책을 개선해서 퇴사율을 20%나 낮추는 성과를 거뒀습니다.

동종 산업계 또는 지역 내 다른 기업의 급여 데이터를 벤치 마킹하여서 실력 있는 인재들을 경쟁사에 빼앗기고 있는지 체크하는 것도 중요합니다. 수요와 공급이 끊임없이 변하는 노동 시장이지만 오늘날에는 공급보다 수요가 많습니다. 그렇기 때문에 기업은 자사의 보상, 복리후생 및 기타 주요 고용 요소를 다른 기업의 상황과 비교하며 관리할 필요가 있고, 이를 위해서는 인사 데이터를 계속 관찰하는 것이 정말 중요합니다.

'데이터분석'이 의사결정에 미치는 영향



손전등 역할로서의 데이터

세부적인 인적 데이터에 접근 가능한 기업은 인재 시장에서 높은 경쟁력을 확보할 수 있습니다. 디테일한 인적 데이터의 더 중요한 활용 방법은 투명한 인적 ‘데이터 분석’으로 불평등한 격차가 발생하는 것을 인지하고, 이를 해소하기 위한 조치를 취할 수 있게 된다는 것입니다. 현대 사회는 모두에게 차별 없는 포용적인 환경으로 발전되고자 노력하고 있습니다. 그 노력의 첫 시작점은 사회 개선을 측정하는 것입니다. 사회가 개선되고 있는지 평가하기 위해서는 진행 상황 측정이 필요합니다.

근로자가 기업에 기여한 만큼 정확하고 공정한 보수를 받는 것은 가장 중요한 일이기 때문에 DEI1 중에서 급여 문제에 대해 이야기해 보겠습니다. 과거에는 불공평한 보상 격차를 정확하게 측정하기 어려웠습니다. 실제로 사회는 임금 불평등이 존재하는 것을 꽤나 오랜 기간 인지하고 있었지만, 기업들이 가시적인 행동을 취하기에는 너무 고차원적인 문제였기 때문에 문제의 근본과 해결 방법에 대한 논의도 제대로 이루어지기 어려웠습니다. 이러한 고질적인 소통의 이슈는 문제를 해결하고자 하는 리더와 인사 전문가에게 큰 걸림돌이 되었습니다. 하지만 지금은 상황이 다릅니다. 지금은 기업 내부 인사 ‘데이터 분석’을 통해 산업계, 인구통계학, 지리학 등 벤치마크 데이터와 비교함으로써 기업이 간과하고 있는 부분을 정확히 파악할 수 있습니다.

흔히들 기업 외부에서 높은 임금을 주고 사람을 고용하면 지표 상으로 격차를 줄일 수 있다고 오해를 합니다. 하지만 이는 기업 내부에 존재하는 본질적인 문제를 해결하는 게 아닙니다. 더 나은 방법은 타기업과 직무들의 보상 체계를 광범위하게 검토하고, 직원들이 승진하고자 하는 동기를 조사하는 것입니다. 기업은 이 조사 과정에서 자사의 어떤 점에 개선 및 개편이 필요한지 확인할 수 있습니다.

투명성은 급여의 격차를 해소하는데 상당히 중요한 요소입니다. 불공평한 급여를 받고 있는 직원들이 사내 동료나 동종 산업계의 유사 직무 종사자들이 받는 급여 데이터를 열람할 수 있다면 이를 근거로 급여 협상력을 얻을 수 있습니다.

기업은 ‘데이터 분석’을 통해 이러한 불평등을 선제적으로 해결할 수 있기 때문에 직원 유지율을 향상하고, 더욱 원활하게 인재를 확보할 수도 있습니다. 그렇기 때문에 데이터는 기업이 앞으로 나아갈 때 어두운 곳을 비추는 손전등 역할을 한다고 얘기할 수 있습니다. 데이터는 정당한 수준의 급여를 받지 못하는 직원들을 식별하고, 임금 격차를 매우기 위한 계획을 세우고 예산을 책정하는 등의 도구를 만들 수 있습니다. 궁극적으로는 실시간 ‘데이터 분석’을 통해 실천 가능한 인사이트를 찾아내고, 업무용 솔루션으로 전환해서 기업과 직원들의 성공을 지원할 수 있을 것입니다.

손전등 역할로서의 데이터 분석 방법



‘데이터 분석’을 통한 변화 추진

기업은 인적 분석 결과에서 얻을 수 있는 불평등을 유발하는 맥락과 연결점을 찾는 것에 집중해야 합니다. 그중에 어떠한 패턴이 보인다면, 문제 발생 이전의 상황을 파악해서 잠재적인 원인을 이해하고 적합한 해결 방법을 모색해야 합니다. 보다 나은, 보다 공평한 업무 환경을 만들려면 발전을 방해하는 장벽을 허물고 직원이 최고의 퍼포먼스를 낼 수 있도록 하는 프로그램이나 정책을 기업 문화에 정착시키는 것이 중요합니다. 이러한 기업의 노력에 데이터를 더한다면 의미 있는 변화를 가져올 수 있으며, 다른 기업들이 따르는 벤치마크가 될 수 있습니다.

1 다양성, 평등, 포용(Diversity, Equity and Inclustion)

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