엑셀만 있어도 OK! 바로 따라할 수 있는 HR 데이터 분석 기법 🧑‍💼📊

 

안녕하세요, HR 실무자 여러분! 😊 오늘은 HR 데이터 분석의 기초부터 시작해보는 시간을 가져보려고 합니다. 이 글에서는 HR 데이터의 수집과 정리 방법, 채용 효율성 분석, 직원 유지율과 이직률 분석, 그리고 성과 관리 데이터 분석까지, 엑셀을 활용해 어떻게 효율적인 HR 의사결정을 내릴 수 있는지 함께 알아볼 거예요. 특히, 복잡한 도구 없이도 우리가 쉽게 접근할 수 있는 엑셀로 할 수 있는 다양한 방법들을 소개할 테니 기대해 주세요! 🎉

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1. HR 데이터 분석의 중요성과 엑셀을 활용한 접근법 🚀

최근 HR 데이터 분석의 중요성이 부각되면서, 이를 적극적으로 활용하는 기업들이 늘어나고 있습니다. 예전에는 대기업 위주로만 데이터 분석이 이루어졌지만, 이제는 중소기업에서도 데이터 기반 의사결정의 필요성을 인식하고 있어요. 실제로, 한 조사에 따르면 중소기업의 77%가 HR 데이터 분석을 통해 의사결정 속도와 질이 향상되었다고 답했습니다(한국HR협회, 2023). 이는 데이터 분석이 더 이상 대기업만의 특권이 아님을 보여주는 좋은 예입니다. 😄

엑셀은 이러한 HR 데이터 분석을 시작하기에 최적의 도구입니다. 대부분의 회사에서 이미 사용 중인 엑셀을 통해 기본적인 데이터 분석을 손쉽게 할 수 있어, 별도의 큰 비용 투자 없이도 효과적인 HR 의사결정을 내릴 수 있습니다. 그러니, 이제 엑셀을 활용한 HR 데이터 분석의 세계로 함께 들어가 볼까요? 여러분의 일상 업무에 바로 적용할 수 있는 유용한 팁들을 소개해드리겠습니다! 💪

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2. 기본적인 HR 데이터 수집 및 정리 방법 📚

HR 데이터 분석의 첫걸음은 데이터를 체계적으로 수집하고 정리하는 것입니다. 적절한 데이터를 모으는 것은 효과적인 분석의 기초가 되며, 이 과정에서 엑셀은 매우 강력한 도구가 될 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같은 필수적인 HR 데이터를 수집해야 합니다:

• 직원 기본 정보: 이름, 사번, 부서, 직급, 입사일
• 인구통계학적 정보: 나이, 성별, 학력
• 성과 관련 정보: 연간 평가 점수, 승진 이력
• 보상 관련 정보: 급여, 보너스
• 교육 훈련 정보: 참여한 교육 프로그램, 이수 시간
• 이직 관련 정보: 퇴사일, 퇴사 사유

이러한 데이터를 엑셀에 정리할 때, 개인정보 보호에 각별히 주의해야 합니다. 필요에 따라 데이터를 비식별화하거나 암호화하는 것도 좋은 방법입니다.

엑셀에서 데이터를 구조화하는 방법으로 피벗 테이블을 활용할 수 있습니다. 피벗 테이블을 사용하면 복잡한 데이터를 요약하고 다양한 방식으로 분석할 수 있습니다. 예를 들어, 부서별 직원 수를 확인하려면 다음 단계를 따를 수 있습니다:

1. 데이터 범위를 선택한 후 '삽입' 탭에서 '피벗 테이블'을 클릭합니다.
2. '행' 영역에 '부서'를 드래그합니다.
3. '값' 영역에 '이름'을 드래그한 후 '값 필드 설정'에서 '개수'를 선택합니다.

이렇게 하면 부서별 직원 수가 깔끔하게 정리되며, 그래프를 통해 시각적으로 쉽게 확인할 수도 있습니다.

또한, 조건부 서식을 활용하면 데이터를 더 효과적으로 시각화할 수 있습니다. 예를 들어, 평가 점수가 높은 직원을 한눈에 파악하고 싶다면 다음과 같이 할 수 있습니다:

1. 평가 점수 열을 선택합니다.
2. '홈' 탭에서 '조건부 서식' > '색조'를 선택합니다.
3. 높은 점수일수록 진한 색상으로 설정합니다.

이렇게 하면 성과가 우수한 직원들을 한눈에 파악할 수 있게 됩니다. 👀

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3. 채용 효율성 분석하기 🎯

채용 과정의 효율성을 높이기 위해 채용 데이터를 분석하는 것이 중요합니다. 엑셀을 활용하면 다양한 채용 소스별 성과를 쉽게 측정할 수 있습니다. 예를 들어, 채용 소스별 지원자 수와 최종 합격자 수를 비교해보는 방법을 소개합니다.

먼저, 엑셀 시트에 '채용 소스', '지원자 수', '최종 합격자 수' 열을 만듭니다. 그런 다음, COUNTIFS 함수를 사용하여 각 채용 소스별 지원자 수와 합격자 수를 계산할 수 있습니다. 이 데이터를 바탕으로 막대 그래프를 만들어 각 채용 소스의 효율성을 시각적으로 비교할 수 있습니다.

예를 들어, 직원 추천 프로그램을 통해 입사한 직원들의 근속률이 다른 채널을 통해 입사한 직원들보다 25% 더 높다는 연구 결과가 있습니다(LinkedIn, 2023). 이를 바탕으로 여러분의 회사에서도 채용 소스별 성과를 분석해보고, 어떤 채용 소스가 가장 효과적인지 확인해보세요.

채용 소요 시간과 비용을 분석하는 것도 중요한 부분입니다. 예를 들어, 지원일과 최종 합격일, 채용 비용 등의 데이터를 엑셀에 정리한 후, 이를 바탕으로 평균 채용 소요 시간과 비용을 계산할 수 있습니다. 예를 들어, 한 조사에 따르면 국내 중소기업의 평균 채용 소요 기간은 약 한 달이며, 평균 채용 비용은 인당 80만 원 정도라고 합니다(잡코리아, 2023). 이러한 데이터를 여러분의 회사와 비교해보세요. 👀

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4. 직원 유지율과 이직률 분석 🏃‍♂️

직원 유지율과 이직률 분석은 조직의 안정성과 관련된 중요한 지표입니다. 이를 위해 생존 분석을 활용할 수 있습니다. 생존 분석은 엑셀에서도 충분히 할 수 있으며, 이를 통해 우리 회사의 직원들이 얼마나 오래 머무는지를 파악할 수 있습니다.

예를 들어, 엑셀 시트에 '입사일', '퇴사일(또는 현재일자)', '재직기간', '퇴사여부' 열을 만들고, 재직기간과 퇴사여부를 계산합니다. 이 데이터를 바탕으로 직원들의 생존율을 계산하고, 선 그래프를 통해 시각화할 수 있습니다.

또한, 부서별, 직급별 이직률을 분석하여 어느 부서나 직급에서 이직이 많이 발생하는지를 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 피벗 테이블과 조건부 서식을 활용해 이직률을 계산하고, 색조를 적용하여 이직률이 높은 부서를 빨간색으로 표시하는 등 시각적 분석을 할 수 있습니다.

한 연구에 따르면, 국내 중소기업 신입사원의 1년 내 퇴사율이 무려 32.5%에 달한다고 합니다(한국경영자총협회, 2023). 이 데이터를 바탕으로 여러분의 회사와 비교해보고, 필요한 대책을 마련하는 것이 중요합니다.

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5. 성과 관리 데이터 분석 🏆

성과 관리 데이터 분석은 직원들의 성과를 평가하고, 그 성과가 보상과 어떤 관계가 있는지 파악하는 데 도움을 줍니다. 예를 들어, 성과 평가 결과의 분포를 분석하기 위해 히스토그램을 활용할 수 있습니다.

엑셀의 '데이터 분석' 도구에서 히스토그램을 선택하고, 성과 평가 점수 열을 입력 데이터로 지정한 후 구간을 설정합니다. 이를 바탕으로 막대 그래프를 생성하여 직원들의 성과 분포를 시각적으로 파악할 수 있습니다.

또한, 성과와 보상의 상관관계를 분석하기 위해 산점도와 회귀분석을 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 성과 평가 점수와 연봉 인상률을 각각 X축과 Y축에 놓고 산점도를 생성한 후, 추세선을 추가하여 성과와 보상 사이의 상관관계를 확인할 수 있습니다.

이러한 분석을 통해 성과 관리 시스템의 효과성을 파악하고, 필요시 보상 체계를 재검토할 수 있습니다. 예를 들어, 성과와 보상 사이의 상관관계가 약하다면, 보상 체계를 개선하는 것이 필요할 수 있습니다.

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HR 데이터 분석을 통해서 여러분은 조직의 다양한 문제를 보다 명확하게 파악할 수 있습니다. 저 또한 HR 실무를 경험하며, 데이터 분석을 통해 얻은 인사이트가 의사결정에 큰 도움이 되었던 사례가 많았는데요. 물론 데이터를 수집하는 것부터 모든 것들이 데이터를 바로 분석할 수 있도록 준비되어 있는 상황은 아니었기에 데이터를 표준화시키는 데 시간을 많이 쓰긴 했지만요. 이러한 데이터 기반 접근은 장기적으로 회사의 성과를 향상시키는 데 큰 기여를 할 수 있다고 믿습니다!

이제 여러분도 HR 데이터 분석을 통해 더 나은 의사결정을 내리고, 조직의 성과를 향상시키는 데 기여할 수 있습니다. 작은 시작이 큰 변화를 만들어낼 수 있다는 것을 기억하시고, 오늘부터 데이터 분석을 시작해보세요! 🎯