■ 책소개 ■  

 감 또는 직관만으로 사람을 경영하던 방식이 불안하지 않은가? 
 직원들의 각종 데이터는 넘쳐나는데 그대로 버려두나?
 효과적인 인재관리, 이제는‘빅데이터’가 해답이다!

서기 208년, 적벽대전에서 손권과 유비 연합군이 조조의 대군을 패퇴시켰을 때, 관우에게만은 유독 군령을 내리지 않던 제갈공명. 목숨을 건 관우의 각오에 유비는 다음 전투에 출전을 허락하지만 결국 조조의 목숨을 살려주고만 관우. 제갈공명의 예견대로 전쟁은 이겼으나 조조의 생명을 살려 후일의 불씨는 살려둔 셈이 됐다.  

적벽대전 이야기처럼 미래를 내다보는 전략과 그 가운데 적재적소에 장수를 배치하는 능력으로 제갈공명의 지략은 지금도 기업경영에 줄곧 회자되고 있다. 

CEO와 경영진이 인재경영에 가장 관심을 두는 부분은 적재적소에 사람을 채용, 배치, 활용하는 일이다. 적벽대전시 제갈공명이 보였던 용인술이 좋은 사례다. 

《빅데이터, 인재를 말하다》는 인재경영 분야에 빅데이터를 활용해 제갈공명의 용인술처럼 사람을 적재적소에 채용, 배치, 활용하는 방법을 국내 최초로 제시하고 있다.  
 
■ 저자 소개 ■ 
 
저자 김성준은 인적자원 및 조직문화 전문가로서, SK그룹 아카데미 리더십개발센터에서 임원 역량 진단과 개발(Assessment & Development) 및 분석(Analytics) 업무를 담당하고 있다. 

소싯적 방황으로 실업계 고등학교를 거쳐 블루칼라(Blue Collar) 노동자의 삶을 살았다. ‘눈물 젖은 빵’의 참된 의미를 직접 체험하고 나서 대학교에 도전하였고, 전북대학교에서 경영학 학사 및 석사 학위를 받았다. 

그후 롯데그룹 인재개발원에서 임원 육성 및 HR 컨설팅 업무를 담당하다, ‘5년마다 인생의 변곡점을 의도적으로 만들어 보리라’는 다짐으로 고려대학교 경영대학원 박사과정에 도전하였다. 인적자원관리 전공으로 학문에 정진한 후, 현재는 SK그룹에 재직 중이다. 

인재경영 분야에서 실무와 학문 간의 통합적 관점을 추구하고 있다. 

실무적으로는 조직문화 에 대해 이론과 실무를 겸비한 전문가로 자부하고 있으며, 평가센터(Assessment Center)와 리더십에도 역량개발을 집중하고 있다. ‘학습·공유·기여’라는 좌우명으로 인사/교육/조직문화 담당자를 대상으로 여러 차례 지식기부를 한 바 있다. 

학문적으로는 구조화 면접의 타당성 및 효과성, 인적자원관리제도, 전략적 인적자원개발, 고용 가능성(Emploability) 등을 주제로 연구하고 있으며 인사조직연구 등 국내외 학술지에 발표하였다. 인재경영 현장에 기여하는 저작들을 남기는 것이 목표이다. 

現 SK그룹 Assessment팀
前 롯데그룹 인재개발원
前 글로벌액션러닝그룹 R&D팀

■ 책 속으로 ■

구글은 이 데이터를 분석하여 공통적인 특성을 보이는 몇 개의 집단을 발견하였다. 그 중 훌륭한 리더 집단과 나쁜 리더 집단을 구분하고, 각 리더들이 담당하고 있는 팀의 생산성, 팀원들의 행복지수, 조직몰입 수준 등을 살펴보았다. 분석결과, 리더십이 조직 구성원들의 태도, 행동 및 성과에 큰 영향을 미치고 있음을 확인할 수 있었다.

-20쪽,  1장 빅데이터를 활용한 구글의 인재경영 본문 중에서 - 

물론 경영자의 탁월한 직관, 그리고 과거의 경험을 무시할 수는 없다. 증거기반경영에서 강조하는바는 객관적 근거들을 지속적으로 점검함으로써 의사결정권자의 주관적 믿음 등이 올바른지 검증하고, 또한 그러한 데이터들을 바탕으로 보다 더 진일보한 직관 또는 앞을 내다보는 안목을 키우는 데 있다. 

- 78쪽, 3장 인재경영에 왜 데이터인가 본문 중에서 -

 그렇기 때문에 조직 내에서는 MBTI나 DiSC가 구성원간의 이해를 증진시키기 위한 목적으로 조직 활성화, 팀웍 개발영영에서 많이 활용되고 있으며 매우 유용한 도구임에는 틀림없다. 그러나 예측가능한 인재경영을 구현하기 위한 도구로 사용하기에는 한계가 있다. 왜 그럴까? 유형화된 성격 데이터는 인재를 예측하는 측면에서 적지 않은 제약이 있기 때문이다.

-180쪽, 6장 빅데이터 인재경영의 핵심가치 본문 중에서 - 

HR Analytics를 실시하기 전에 주제와 관련하여 다양한 관점을 고려하는 것이 필요히다. 지나치게 획일화된 생각과 접근은 위험할 수 있다. 특히 Analytics로 도출된 시사점을 가지고 새로운 제도를 만들거나, 육성 및 개발을 실시할 때는 더욱 그렇다. 장기적으로 조직의 효과성에 큰 영향력을 미칠 수 있기 때문이다. 

- 285쪽, 11장 빅데이터 시대의 인재경영을 위해 본문 중에서 


■ 출판사 서평 ■ 

IT 업계를 중심으로 ‘빅데이터’ 활용이 산업 최대 이슈로 떠오른 가운데 기업의 인재 선별, 적재적소 배치 등 HR분야에‘빅데이터’를 활용한 국내 최초의 도서가 출간돼 선풍적인 인기몰이 중이다.

(주)영화조세통람의 경제경영분야 새 브랜드‘인더비즈’는 빅데이터를 활용해 효율적인 인재경영기법을 국내 최초로 소개한《빅데이터, 인재를 말하다》(김성준 저지음, 인더비즈 刊)를 내놨다.

《빅데이터, 인재를 말하다》는 구글이 인적자원 빅데이터를 분석해 인재를 적재적소에 배치하고 양성하는 과정을 도입부에 소개하고 있다. 

‘빅데이터’가 어떻게 구글의 인적자원관리 분야에 효율적으로 활용되는지 낱낱이 묘사하고 있다. 이어 인재경영 분야에 빅데이터가 대두된 배경과 이에 대한 제반 지식을 담았다. 구글의 직접적인 사례와 빅데이터의 제반 지식 등을 토대로 기업이 직접 활용할 수 있도록 실제 조직내 인적자원 빅데이터의 활용 방법을 쉽게 풀어 설명했다. 

“회사 영업부서에서 높은 성과를 낼 수 있는 사람을 뽑는다 치자. 예전 같으면 면접자의 주관적 느낌 등과 서류만으로 인력을 뽑는 경향이 많았다. 면접과 서류만으로는 객관성이 모두 담보될 수 없다. 이때 빅데이터를 통한 예측이 가능하다. 책 서문에서도 한 금융 재무회사의 사례를 제시했다. 우선 빅데이터를 이용해 지속적으로 높은 성과를 내는 영업사원을 분석을 했다. 특징이 있더라. 이들은 어릴 때 리더 역할과 모호한 상항에서 문제를 해결해 본 경험이 있고, 무언가를 팔아본 일도 있었다. 이를 토대로 비슷한 성향을 가진 지원자를 신입으로 뽑았더니 성과를 내더라는 것이다.” 
                                                          - 머리말 내용 일부 정리 - 

《빅데이터, 인재를 말하다》는 기업의 HR담당자 외에 기업의 임원, CEO 등 인재를 직접 채용하고 관리하는 모든 이들에게 안성맞춤인 책이다. 

저자 김성준 SK아카데미 리더십개발센터 매니저는“그동안 인재경영은 직관의 영역에서 머물러 왔다”면서“이 책은 직관의 영역을 보완하는 객관적인 데이터와 분석자료로써 인재경영이 한단계 더 발전하도록 길잡이 역할을 할 것”이라고 소개했다.

■ 추천사 ■ 

지금까지 인재경영은 직관의 영역에 머물렀다. 이제는 객관적 증거를 통해 직관을 보완하는 시대로 한 걸음 내딛을 때가 되었다. 이 책은 전략적 인재경영을 지향하는 기업들에게 많은 시사점을 줄 수 있을 것이다 
- 박우성 교수(경희대학교 경영대학)

인적자원부서는 경영진의 전략적 파트너가 되어야 한다고 한다. 그 일환으로 이 책에서는 빅데이터를 활용한 인재경영을 강조하고 있다. ‘분석은 빅데이터를 통해 과학적으로, 보고는 설득력 있는 논리로’라는 문장에 핵심이 담겨 있다. 인적자원부서가 나아갈 방향을 제시해준 책이다
 - 이강은 차장(GM Korea HR Operations)
최근 전세계 HR 실무자들에게 Analytics가 단연 최고의 화두로 등장하고 있다. 인사제도의 전통적 영역에서 핵심인재, 석세션 플래닝, 기업문화 관리에 이르기까지 그 실효성을 검증하고 예측하는 방법으로 HR Analytics가 새로운 바람을 불러올 것으로 전망된다. 이 책이 한국에서 그 논의의 장을 여는 서막이 될 것으로 기대한다. 
- 전영민 이사(롯데그룹 인재개발원 인재경영연구소장) 

빅데이터 세상이다. 이제 인사부서도 인적자원 빅데이터를 활용하여 보다 과학적이고 예측 가능한 인재경영을 하기 위한 고민을 할 차례다. 인적자원 빅데이터에 대한 개념부터 사례, 인재경영에 적용할 방법론까지 풀어헤친 이 책을 통해 전략적 비즈니스 파트너로써의 역할에 한 걸음 더 다가갈 수 있을 것이다 
- 진동철 팀장(두산정보통신 인사팀)

인사는 사람에 대한 이해와 관심에서부터 시작하는 분야라고 한다. 사람에 대한 통찰력이 필요하다 보니 인사상의 결정이 과거 관행이나 직관에 의존한 경향이 있었다. 그러나 사람에 대한 의사결정은 한 번 시행되면 영향력이 매우 크다는 점에서 과학적이고 분석적인 접근이 이루어질 필요가 있다. 저자는 인적자원 데이터 분석을 통해 성과를 거둔 해외 기업은 물론 본인이 실제 컨설팅에 참여하고 자문 역할을 담당했던 기업들의 사례를 다양하게 제시하여 인재경영 분야에서도 Analytics 시대가 도래했음을 생생하게 설명하고 있다 
- 홍경욱 팀장(효성그룹 기업문화팀)

책을 내며

한 금융·재무 서비스 회사가 있다. 이 회사 경영진에게는 인재에 대한 오래된 신념 하나가 있다. ‘영업직이든 서비스직이든 사람을 선발할 때는 반드시 우수한 대학 출신들을 뽑아야 한다. 좋은 대학을 나온 사람들일수록 성과가 좋기 때문이다’라는 믿음이다.

과연 이것이 맞는 것일까?

지난 수년간 회사 내 축적된 빅데이터는 그 신념이 반드시 옳은 것은 아니라는 점을 말해주고 있었다. 유수의 대학 출신자들을 중심으로 채용했음에도 불구하고, 영업 실적에 있어서 각 개인마다 차이가 컸기 때문이다. 실적이 탁월한 사람도 있는 반면 매우 저조한 사람들도 있었다. 평균적인 수준에도 미치지 못하는 사람들이 많다는 것은 경영진의 믿음이 틀렸음을 시사 할 가능성이 있다.

이를 확인하기 위해 영업부문 구성원들의 출신 대학, 학점, 전공, 성별, 지역 등 다양한 데이터들을 끌어 모으고 수년간 축적된 개인별 실적 자료를 가지고 분석을 실시하였다. 결과는 어떻게 되었을까? 데이터는 경영진의 믿음이 일정 부분 옳다는 것을 확인해줬다. 좋은 대학 출신이면서 학점이 높은 사람들이 어느 정도 우수한 실적을 보이는 것으로 나타났다.

그렇다면 이 결과대로 좋은 대학 출신의 성적 우수자를 선발하면 되는 것일까?
데이터는 현상에 숨은 이야기를 들려주었다. 출신 학교나 학점보다도 경험이 더 중요한 요소임을 보여준 것이다. 영업 실적이 탁월한 사람들은 어렸을 때 리더 역할을 해본 적이 있었다거나, 세일즈를 해본 경험이 있었다. 또한, 과업이 구체적이지 않은 모호한 상황에서 일을 해본 경험이 있었다.

이외에도, 이유를 정확하게 설명하기 어려운 예측 요인들이 있었다. 첫째, 입사 지원서에 오탈자나 문법적인 오류가 없는 사람들일수록 영업 실적이 좋았다. 이는 지원자의 성실하고 치밀한 성격이 입사 후 업무 성과로 이어진 것일 수 있다. 둘째, 부동산을 매매한 경험이 없는 사람들이 영업 실적이 좋았다. 반면, 부동산 매매 경험이 있는 사람들은 1년차에 퇴사한 경우가 많았다.

이 회사는 분석 결과를 바탕으로 면접 지원자들의 입사 후 성과를 예측할 수 있는 모형을 만들었다. 자기소개서에 오탈자 및 문법 오류가 있거나 부동산 매매 경험이 있는 지원자들은 서류 전형에서 제외시켰다. 어려서부터 리더 역할을 맡은 경험이 있거나, 부동산을 제외하고 무언가를 판매해 본 경험, 역할이 모호한 상황에서 일을 해본 경험이 있는 사람들을 적극적으로 채용 하였다.

그 결과 영업 부문 신입사원들의 1년차 실적이 향상되었고, 퇴직률도 감소하는 성과를 거두었다(Bersin, 2012).

이 사례에서와 같이 최근 빅데이터(Big Data)가 주목을 받으면서 조직 내 축적되어온 인적자원 빅데이터 활용에 대한 관심도 증가하고 있다. 조직 내 인적자원 데이터를 빅데이터 라고 할 수 있는 것인가? 라는 의문이 들지도 모른다. 어쩌면 요즘 회자되는 소셜 빅데이터 등에 비해서는 상대적으로 스몰 데이터(Small Data)일 수 있다.

그러나 소셜 빅데이터는 불특정 다수가 만들어내는 데이터인 반면, 인적자원 빅데이터는 조직이라는 경계 안에서 개개인들이 수년에서 수십 년간 누적적으로 만들어낸 데이터이다.

인적자원 데이터에는 구성원 개인별 인사 정보(나이, 성별, 출신 학교 등), 자기 소개서를 포함한 입사 지원 서류, 성격 및 적성 검사 결과는 물론, 근무 기록(출퇴근, 지각조퇴 및 사무실 입출입 등), 성과 평가 결과, 교육 평가 결과, 수시로 실시하는 각종 설문(종업원 의식조사, 조직문화 진단, 교육 니즈 설문 등) 등이 포함되어 있다. 이뿐만 아니라 회사 인트라넷 게시판에 올라오는 각종 기명·무기명 글과 답글도 있으며, 개인 사생활 침해 논쟁의 영역까지 확장한다면 사내 메신저 활용 데이터(예：로그인, 로그아웃, 자리비움 정보 등), 이메일 내역까지도 포함될 수 있다.

인적자원 빅데이터는 불특정 다수에 의해 만들어지는 소셜 빅데이터보다 구조화되어 있고 구체적이어서 목적 지향적으로 활용될 수 있기에, 이를 인재경영이라는 화두 아래 어떻게 활용할 것인지 이 책에 담아내고자 한다.

책을 집필하면서 세 가지 고민이 있었다. 첫째, 어느 정도의 폭과 깊이로 담아내느냐는 것이었다. 데이터 측정 방법, 분석 방법론에 더하여 인재경영과 관련된 전문적인 지식들이 긴밀하게 얽혀 있어, 전문성과 이해 용이성 간에 균형을 맞추기가 쉽지 않았다. 둘째, 형식지로는 담아내기 어려운 암묵지들이 적지 않아, 독자께서 일독한 후 공허함이 느껴지는 책이 되지는 않을까 하는 걱정도 들었다. 마지막으로, 아직은 생소한 이 주제에 대해 살아있는 사례로 독자들에게 다가갈 수 있을지도 의문이었다.

이러한 고민들을 해소하고자, 책을 두 가지 콘셉트로 구성하였다. 우선 2장부터 5장까지는 다소 어렵거나 딱딱하게 느껴질 수 있는 빅데이터 기반의 인재경영을 둘러싼 제반 지식들을 담았다. 다음으로 6장부터 10장까지는 저자의 경험과 암묵지들을 담았다. 가능한 한 많은 사례들을 인용하여 설명하고, 저자의 직무 윤리를 벗어나지 않는 선에서 생생한 경험을 담아내고자 하였다. 그럼에도 여전히 부족한 면이 있음에 미리 양해를 구하고자 한다.

마지막으로 이 책을 집필하는데 직·간접적으로 도움을 주신 분들께 감사의 말을 드리고자 한다. 사랑하는 부모님, 일생동안 정진해야 할 길을 보여주신 봉현철 교수님, 연구자로서 길을 걷게 해주신 이진규 교수님께 감사드린다.

Human Resource Analytics와 관련하여 경영진의 시각을 지속적으로 함양시켜주신 유만석 상무님, 새로운 트렌드에 대한 균형적 관점을 갖도록 해주신 강두현 팀장님, 실무 수행에 있어 물심양면으로 지원해주신 전종민 팀장님, 한 마음으로 일하면서 집필을 응원해주신 임창현 박사님, 책 출간을 처음으로 제안해 주시고 제목도 직접 지어주신 케어캠프 이규황 과장님, 독자의 관점에서 피드백을 아끼지 않은 롯데인재개발원 이은종, 장민영 책임님께 감사드린다.

미흡한 초고에 많은 관심을 가져주시고, 전폭적으로 지원을 해주신 영화조세통람의 김현영 본부장님, 이경익 부장님, 김종태 차장님, 그리고 최영환 대리님께 감사드린다.


2013년 10월
저자 김성준

책을 내며
프롤로그

1장 빅데이터를 활용한 구글의 인재경영
▪ 구글의 인적자원부서, 제갈공명의 환생인가?
▪ 우리 회사 최고의 리더를 찾아라
▪ 조직의 미래를 예측하라

2장 인재경영,빅데이터와 만나다
▪ 빅데이터 인재경영의 도구, HR Analytics란?
▪ HR 성과표와는 다른 개념이다
▪ 차이 분석과 벤치마킹은 아니다
▪ 상관관계는 이제 잊어라
▪ 원인 파악과 결과 예측이 핵심이다
▪ 닭이 먼저냐 알이 먼저냐, 인과의 조건
▪ 예측가능한 인사를 구현하는 도구들
▪ 인재를 예측하는 회귀분석
▪ 구성원의 감정을 읽는 비정형 데이터 분석
▪ 이야기에 색을 입히는 질적 분석

3장 인재경영에 왜 데이터인가?
▪ 전략적 인재경영, 말로만?
▪ 증거를 제시해 달라

4장 데이터 기반 인재경영의 시작
▪ 인재의 중요성이 부각되다－균형성과표
▪ 숫자에 의한 인재경영이 시작되다－HR 성과표
▪ HR 성과표는 어떻게 구축하는가?
▪ 회사 전략을 확인하라
▪ 인적자원의 필요요건을 확인하라
▪ 인재경영 전략을 도출하라
▪ 측정지표를 설정하라
▪ HR 성과표, 어떤 효과가 있는가?

5장 HR Analytics－무엇이 다른가?
▪ HR 지표, 계기판, 성과표
▪ HR 성과표가 진화하다－인력 성과표
▪ HR Analytics－무엇이 다른가?
▪ 인과관계에 대한 접근방식이 다르다
▪ 지표를 다루는 방법이 다르다
▪ 통계적 분석수준이 다르다
▪ 어느 하나가 더 좋은 것인가?

6장 빅데이터 인재경영의 핵심가치
▪ L.A.M.P 모델
▪ 논리：스토리를 만들어라
▪ 분석：정확한 분석으로 결론을 이끌어 내라
▪ 측정：정확히 측정하라
▪ 프로세스：조직에 부합되는 프로세스를 고려하라

7장 주제 선정이 먼저다
▪ 첫 주제로 어떤 것이 바람직한가?
▪ 어떤 프레임으로 주제를 선정할 수 있는가?
▪ 주제를 제대로 정의하라

8장 데이터를 수집하고 분석하라
▪ 보유하고 있는 데이터를 확인하라
▪ 필요한 데이터가 없다면? 측정하라
▪ 분석하라

9장 임팩트 있게 보고하라
▪ 팩트보다는 메시지가 중요하다
▪ 생생하고 설득력 있는 스토리를 제시하라
▪ KISS 원칙을 유의하라

10장 우리 회사에서 적용가능한가?
▪ 중소기업에서 구현가능한가?
▪ 기술통계를 활용하라
▪ 질적분석을 활용하라
▪ IT 인프라가 없어도 가능한가?
▪ 우리 회사에 지속적으로 적용가능한가?

11장 빅데이터 시대의 인재경영을 위해
▪ 지나친 환상을 경계해야 한다
▪ 분석결과가 실망스러운 경우도 있다
▪ 낙인이 찍히는 현상을 최소화해야 한다
▪‘낙인’현상을 최소화하기 위해서는…
▪ 인재에 대한 균형적 시각이 있어야 한다
▪ 개인정보 보호 및 탈인격화 문제를 최소화해야 한다

에필로그

참고자료