2차시: 엑셀을 활용한 HR 데이터 준비 및 정리

 HR 애널리틱스는 이제 더 이상 대기업만의 전유물이 아닙니다. 데이터 기반의 인사관리는 조직의 효율성을 극대화하고, 직원들의 잠재력을 최대로 발휘하게 하는 중요한 도구입니다. 이번 글에서는 HR 데이터를 수집하고 엑셀을 활용해 정리하는 방법을 중심으로, 데이터 정리 시 주의해야 할 사항과 오류 처리 방법까지 자세히 다룰 것입니다. 이 모든 내용을 통해 중소, 중견기업의 HR 담당자도 HR 애널리틱스의 기초를 다질 수 있도록 도움을 주고자 합니다.

 

 여러분의 회사에서 매일같이 생성되는 다양한 HR 데이터를 생각해보세요. 지금까지 단순히 행정적인 목적으로만 사용되었던 이 데이터들이, 조금만 다르게 접근하면 중요한 의사결정에 직접적인 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, 직원의 성과 데이터를 분석해 누가 승진할 자격이 있는지 명확하게 알 수 있고, 직원 만족도 조사를 통해 이직률을 줄일 수 있는 방안을 도출할 수도 있습니다. 이처럼 HR 애널리틱스는 데이터를 통해 인사관리를 혁신할 수 있는 강력한 도구입니다. 이제 이 글을 통해 HR 데이터를 어떻게 수집하고 정리하며, 이를 기반으로 어떻게 유용한 분석을 할 수 있는지 알아보겠습니다.

 

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HR 데이터 수집 및 입력 방법

 

  HR 데이터는 조직 내의 다양한 활동에서 생성됩니다. 예를 들어, 직원의 근태 기록, 성과 평가 결과, 교육 이수 내역 등이 모두 HR 데이터에 포함됩니다. 이러한 데이터를 효과적으로 수집하고, 엑셀을 통해 체계적으로 입력하는 방법을 이해하는 것은 HR 애널리틱스의 첫걸음입니다.

 

 엑셀을 활용한 데이터 입력은 간단하면서도 강력한 도구입니다. 우선, 데이터를 입력하기 전에 데이터의 형식을 일관되게 설정하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 날짜 형식은 "YYYY-MM-DD"와 같이 통일시키고, 직급이나 부서명 같은 정보는 미리 정의된 리스트에서 선택할 수 있도록 데이터 유효성 검사를 설정합니다. 이는 데이터 입력 시 오류를 줄이고, 이후 분석 과정에서의 혼란을 방지하는 데 큰 도움이 됩니다.

 

 HR 데이터 입력 과정에서 직면할 수 있는 또 다른 장벽은 데이터의 양과 다양성입니다. 예를 들어, 대규모 조직에서는 수백 명의 직원 데이터를 일일이 입력하는 것이 부담스러울 수 있습니다. 이럴 때는 자동화된 수집 도구나 매크로 기능을 활용하여 데이터를 빠르고 정확하게 입력할 수 있습니다. 직원 성과 데이터를 엑셀에 입력할 때, 설문 조사 도구에서 데이터를 자동으로 가져오는 기능을 활용한다면 시간을 절약하고 데이터의 정확성을 높일 수 있는 것이죠.

이렇게 수집된 HR 데이터는 나중에 분석의 기본 자료가 되므로, 초기 데이터 입력 단계에서의 작은 실수가 나중에 큰 오류로 이어질 수 있음을 항상 염두에 두어야 합니다.

 

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엑셀을 활용한 데이터 정리 및 필터링

 

 수집된 HR 데이터를 의미 있게 활용하기 위해서는 정리와 필터링이 필수적입니다. 가장 기초적인 기능이라고 볼 수 있겠죠. 엑셀의 강력한 데이터 정리 및 필터링 기능을 잘 활용하면, 대량의 데이터를 효과적으로 관리하고 필요한 정보를 신속하게 추출할 수 있습니다.

 

 우선, 엑셀의 정렬 기능을 활용해 보겠습니다. 직원들의 성과 점수를 관리하는 경우, 성과 점수에 따라 직원 목록을 오름차순 또는 내림차순으로 정렬할 수 있습니다. 이렇게 정렬된 데이터를 바탕으로 상위 성과자에게 추가 보상을 제공하거나, 성과 개선이 필요한 직원들을 식별할 수 있습니다. 이러한 방식으로 데이터를 정리하면, 단순한 숫자들의 집합에서 유의미한 인사이트를 도출할 수 있습니다.

 

 또한, 필터링 기능을 사용하면 필요한 데이터만 선택적으로 조회할 수 있습니다. 특정 부서의 직원들만을 대상으로 성과 데이터를 분석하고자 할 때, 부서명을 기준으로 필터를 설정하면 해당 부서의 데이터만을 빠르게 추출할 수 있습니다. 이렇게 필터링된 데이터를 통해 부서별 성과 차이를 분석하거나, 특정 조건을 만족하는 직원들만을 대상으로 추가적인 조치를 취할 수 있습니다.

 

 예를 들어보면, 직원 만족도 조사 데이터를 필터링하여 특정 직급에서의 만족도가 전체 직원 평균보다 낮은 것을 발견했다고 가정해보죠. 이를 바탕으로 해당 직급의 직원들에게 맞춤형 복지 혜택을 제공함으로써, 전체 조직의 만족도 향상에 기여할 수 있을 것입니다. 이처럼 데이터 정리와 필터링은 조직 내 다양한 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.

엑셀의 강력한 정리 및 필터링 기능을 잘 활용하면, 수많은 데이터를 효율적으로 관리하고 분석할 수 있습니다. 이는 HR 애널리틱스의 기초적인 작업으로, 분석의 정확성과 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

 

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데이터 정리 시 주의해야 할 사항

 

 데이터 정리는 단순히 데이터를 정렬하고 필터링하는 것에 그치지 않습니다. 올바른 데이터 정리를 위해서는 여러 가지 주의사항을 염두에 두어야 하며, 이를 통해 분석의 신뢰성을 높일 수 있습니다.

 

 첫째, 데이터의 일관성을 유지하는 것이 중요합니다. 데이터 입력 시 날짜 형식, 텍스트 형식 등 다양한 형식 요소가 일관되게 유지되지 않으면, 나중에 데이터를 분석할 때 혼란이 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 어떤 셀에서는 날짜가 "2024-09-01" 형식으로 입력되고, 다른 셀에서는 "09/01/2024" 형식으로 입력된다면, 분석 과정에서 이러한 불일치가 오류를 초래할 수 있습니다. 이를 방지하기 위해서는 엑셀에서 데이터 유효성 검사 기능을 사용하여 일관된 형식을 유지할 수 있도록 설정하는 것이 좋습니다.

 

 둘째, 중복된 데이터를 제거하는 것도 중요한 단계입니다. 중복된 데이터는 분석 결과에 왜곡을 일으킬 수 있으며, 이는 잘못된 결론으로 이어질 수 있습니다. 엑셀의 "중복된 항목 제거" 기능을 사용하면 쉽게 중복 데이터를 식별하고 제거할 수 있습니다.

 

 셋째, 결측값(missing value) 처리에 대한 적절한 전략이 필요합니다. 결측값은 값이 없거나, 측정되지 않았거나, 기록되지 않은 데이터를 의미하는데요. 데이터 입력 과정에서 결측값이 발생할 수 있으며, 이를 어떻게 처리할 것인지 결정하는 것은 분석의 정확성에 큰 영향을 미칩니다. 결측값을 0으로 대체하거나, 이전 값을 이용해 대체할 수도 있지만, 이러한 처리 방법은 분석 목적에 따라 달라져야 합니다. 결측값 처리가 잘못되면 데이터의 왜곡을 초래할 수 있으며, 분석 결과의 신뢰성을 떨어뜨릴 수 있습니다. 따라서 결측값 처리는 데이터의 특성과 분석 목적을 충분히 고려하여 결정해야 합니다.

 

 이와 같이 데이터 정리 과정에서는 작은 실수라도 큰 영향을 미칠 수 있기 때문에, 각 단계에서 세심한 주의가 필요합니다. 올바른 데이터 정리 습관을 갖추면, HR 애널리틱스의 정확성과 신뢰성을 높일 수 있습니다.

 

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데이터 오류 처리 방법

 

 데이터 분석 과정에서 오류는 언제든지 발생할 수 있습니다. 따라서 오류를 신속하게 감지하고 수정하는 능력은 HR 애널리틱스의 성공 여부를 좌우할 수 있습니다. 엑셀은 데이터 오류를 처리하는 데 유용한 여러 가지 도구를 제공합니다.

 

 엑셀에서 흔히 발생하는 오류 중 하나는 'VLOOKUP' 함수에서 참조할 데이터를 찾지 못해 발생하는 '#N/A' 오류입니다. 이 오류는 데이터 참조 범위가 잘못 설정되었거나, 참조할 데이터가 입력되지 않은 경우에 발생합니다. 이 오류를 해결하기 위해서는 참조 범위를 정확하게 설정하고, 필요한 데이터를 올바르게 입력하는 것이 중요합니다. 또한, 'IFERROR' 함수를 사용하여 오류 발생 시 대체 값을 반환하도록 설정할 수도 있습니다.

 

 또 다른 흔한 오류는 'DIV/0' 오류입니다. 이 오류는 나눗셈에서 0으로 나누기를 시도할 때 발생합니다. 이 문제를 해결하려면 나눗셈이 이루어지기 전에 분모가 0인지 여부를 확인하는 논리를 추가해야 합니다. 예를 들어, 'IF' 함수를 사용하여 분모가 0일 경우 다른 계산을 수행하거나 특정 메시지를 표시하도록 설정할 수 있습니다.

오류 추적 기능도 매우 유용한 도구입니다. 엑셀의 오류 추적 기능을 사용하면 오류가 발생한 셀의 원인을 쉽게 추적할 수 있습니다. 이를 통해 복잡한 계산 과정에서 발생하는 문제를 신속하게 해결할 수 있습니다.

 

이처럼 데이터 오류를 처리하는 능력은 HR 애널리틱스에서 매우 중요한 요소입니다. 오류를 적절히 처리함으로써 데이터 분석의 신뢰성을 유지하고, 이를 바탕으로 보다 정확한 인사이트를 도출할 수 있습니다.

 

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HR 데이터를 수집하고 정리하는 것은 HR 애널리틱스의 핵심 기초입니다. 엑셀을 활용하여 데이터를 효율적으로 관리하고, 발생할 수 있는 오류를 적절히 처리하는 방법을 배움으로써, 중소, 중견기업의 HR 담당자들도 분석 기반의 의사결정을 할 수 있는 능력을 키울 수 있습니다. 이번 글에서 다룬 내용을 바탕으로 여러분의 HR 데이터 관리 역량이 한 단계 성장하기를 바랍니다.