2008년 구글의 프로젝트 옥시젼리서치 스터디(Project Oxygen research study, 2008)를 시작으로 학계와 실무 전반에서 데이터 기반의 접근을 HR 실무에 적용하려는 움직임이 커져 왔다. 이는 보다 합리적인, 객관적인 인사 운영을 위해 과학적 합리성과 데이터를 기반으로 한 근거 중심의 방법을 실무에서 도입하고자 하는 요구가 커진 이유이다. HR/피플어날리틱스의 소개와 실용성에 대한 탐지를 넘어선 논의의 필요성을 느끼며, 지금 우리 기업들에서 어떤 주제들이 HR/피플어날리틱스로서 조직의 의사결정에 비즈니스 근거 중심의 접근을 지원하는 프로젝트인가? 그리고 이를 수용한 조직들은 HR/피플어날리틱스를 잘 수행하고 있는가? 라는 질문이 앞선다.  2010년대 중반부터 많은 연구와 보고서 또는 기고문들이 HR/피플어날리틱스의 소개와 중요성을 역설하고 이를 도입함으로써 이룰 수 있는 이점을 낙관적으로 제시하여 왔다. 그러나 2008년 구글 옥시전 리서치 스터디로부터 14년, 그리고 한국에서는 짧게 잡아 2013년 김성준의 『빅데이터 인재를 말하다』(김성준, 2013) 로부터 9년의 시간 속에서 HR/피플어날리틱스는 현재 어느 위치에 있는 것일까? 학술적으로는 HR/피플어날리틱스의 소개와 개괄에 대해서 많은 논의가 있었고 몇몇 주요 해외 학술지에서 특집호로 지면을 할애하였다(Edwards 외, 2021).  학계에서의 논의와는 별개로 실무에서는 HR/피플어날리틱스의 도입이 ‘새로운 제도의 도입’인가 아니면 HR이라는 ‘기능의 재구조화인가’에 대한 고민부터 시작하여 과학적 엄정함을 장점으로 하는 분석의 절차와 빠른 결과와 적용을 요구하는 실무 사이의 괴리까지, 현실적으로 고민해야 할 부분이 아직 많이 남아있다.  본고에서 필자는 성공적인 HR/피플어날리틱스를 위한 가이드라는 주제로 HR/피플어날리틱스의 도입에 있어 실무에 도움이 될 몇몇 요점들을 제시하려 한다. HR/피플어날리틱스의 현재와 긍정적인 측면 HR/피플어날리틱스의 정의에 대해 환기하여 보자면, 피플어날리틱스 또는 HR analytics는 조직 구성원에 대한 HR 매트릭스의 간단한 보고에서 예측 모델링에 이르기까지 다양한 분석기법 및 도구를 활용하여 인적자원과 관련하여 더욱 나은 의사결정을 내릴 수 있도록 하는 비즈니스 근거 중심의 접근 방법으로 정의된다(Bessi, 2011). 이는 인적자원에 대한 데이터 분석을 통해 직접적인 비즈니스 성과를 끌어내는 활동을 포괄한다는 의미이다.  최근의 연구에서 HR/피플어날리틱스의 영역은 (McCartney, 2021) 기존의 방법론과 데이터에 대한 관심과 적용에 대한 가능성의 탐지를 넘어 개인의 영역에서 조직원의 열의, 조직원의 신뢰, 웰빙, Green HRM, HRD, 직무만족, 선발과 선택, 조직원 이탈 등의 주제들이 앞으로 관심을 가져야 할 영역으로 제안되었다. 팀의 영역에서 팀의 성공, 팀의 속성과 분석팀의 역할, 팀의 성숙도 그리고, 조직의 영역에서 재무적 성공, 혁신, 지속가능성, 변화의 시간과 위기의 탐지를 향후의 주제로 제안하고 있다. 이는 학제적으로 비교적 짧은 시간에 소개와 정체성에 대한 논의에서 활용과 도입이 있었고 효과와 검증으로의 관심이 이동하고 있음을 암시한다. 많은 연구와 사례에서 HR/피플어날리틱스 도입은 조직이 더 많은 증거에 기반한 결정을 내리고 그 대가로 조직 성과에 긍정적인 영향을 미칠 수 있다고 주장하고 있다. 조직이 인력 데이터의 기본 패턴과 추세를 보다 효율적으로 식별할 수 있어 조직에 경쟁 우위를 제공할 수 있으며 HR/피플어날리틱스 도입이 기업의 인적자원부서를 전략적 비즈니스 파트너로 변화시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있기에 HR의 미래에 대한 ‘게임 체인저’로서 인식되어야 한다고 제시되기도 하였다(van der Togt and Rasmussen, 2017).  실제로 많은 조직이 경쟁 우위를 확보하기 위해 HR/피플어날리틱스팀을 구성하기 시작했고 (Peeters et al., 2020), 채용 및 선택, 직원 참여 다양성 및 포용, 유지 및 이직률과 같은 영역에서 직원 데이터에서 파생된 통찰력을 활용한 성공사례들이 소개되기도 하였다. HR/피플어날리틱스의 현실 대조적으로, 이러한 희망적인 그림에도 불구하고 HR/피플어날리틱스의 현실은 낙관적이라고 단정하기 어려우며 여러 도전 과제들을 앞두고 있다. 가장 큰 문제는 HR/피플어날리틱스를 지원하기 위해 여러 방법이 널리 구현되고 있지만, 아직 이에 대한 명확한 정의나 영역의 설정이 되어있지 않다는 것이다. HR/피플어날리틱스가 ‘일률적으로 적용되는’ 솔루션이 아니기에 분석의 방법과 데이터에 대한 접근은 조직의 성숙도와 풀고자 하는 문제와 상황이 다양하고 상이하다는 점에 기인한다. 일부 학자는 HR/피플어날리틱스를 조직적 관행으로 간주하고 있으며 (Marler and Boudreau, 2017), 다른 학자는 HR 프로세스로 간주하기도 한다 (McIver et al., 2018). 또한 누차 지적되고 있는 부분이지만 HR 분석, 인력 분석, 인적 자본 분석 및 HR 메트릭, 피플어날리틱스와 같은 다양한 용어가 개념을 설명하는데 혼용하여 사용하고 있고 용어와 관련 정의 간의 혼동으로 인해 HR/피플어날리틱스를 구성하는 요소에 대한 추가적인 명확성과 필요성이 강조된다.  이러한 점에서 Jörden, Sage, & Trusson(2021)의 연구는 시사하는 바가 크다. 이들은 유럽의 다국적 기업에서 인적자원(HR) 기능 내에서 활동하는 피플어날리틱스 팀원들의 활동과 결과에 대한 민족지학적 연구를 시도했다. 이들의 연구에 따르면 이 기업의 피플어날리틱스 팀원들은 분석에 대한 전문 지식에도 불구하고 피플어날리틱스 작업에 대한 원하는 이미지와 실무에서의 일어나는 경험 사이의 상당한 불일치를 경험했다고 보고하였다. 그들은 이러한 부조화를 ‘고객화’와 ‘행동 지향’이라는 두 가지 키워드를 통해 설명하였는데, 고객화는 고객의 관점에서 서비스와 제품의 재설계를 의미한다. 고객화는 피플어널리틱스의 실무자들의 고객이 정의한 다양한 요구사항과 이를 충족하기 위한 시스템, 솔루션, HR 전략들을 의미한다. 이들의 연구에서 고객화는 팀의 정체성을 진술하는데 자주 등장하는 키워드였으나 고객이 누구인지 식별하는데 눈에 띄는 불일치를 보였다고 보고하였다.  또한 ‘행동 지향’에 해당하는 진술들에서 이들은 팀이 분석의 구성과 절차에 대한 엄정성보다는 경영진의 긴급한 주장에 의해 높은 가시성 및 확장성을 우선하게 된다는 것을 발견하였다. 또한 이 두 가지 키워드들에 속하는 진술들에서 ‘냉소주의’가 짖게 드리워져 있었고, 이는 과학적으로 더 엄격해야만 하는 피플어날리틱스의 활동과 결과들에 제한요소가 되었고, 이로 인해 피플어날리틱스의 실무자는 작업 결과물의 상업적 표현에서 거리를 두고 있었다고 보고하였다. 이는 경영진이 과학적 엄격함과 절차적 투명성을 바탕으로 한 피플어날리틱스의 이점보다 프레젠테이션 및 상업적 고려 사항을 선호할 때 피플어날리틱스의 평판에 부정적인 영향을 미침과 동시에 많은 문헌과 매체들에서 그리는 피플어날리틱스의 낙관적인 성과에 비해 실제 조직이 목표로 하는 전략적 이점 수준을 달성하지 못할 수 있음을 의미한다. 앞에서 살펴본 것처럼 HR/피플어날리틱스는 인적자원관리(HRM) 내에서 중요한 트렌드로 부상했으며 대부분의 연구 문헌 들과 전문 컨설팅 그룹의 보고서 또는 관련 전문지에서 조직에 부가가치를 창출할 것으로 기대되고 있다. 그러나 문제는 기업에서의 HR/피플어날리틱스의 채택률은 여전히 낮고, 적극적인 도입의 이점을 입증하는 것은 제한적이라는 현실이다. 또한 효율성, 효과 및 수익성에 대한 단기적 관심을 우선시하는 경영 인식론 내에서 과학적 논리와 엄격함 그리고 경험주의와 실증주의적 인식론에 기반한 HR/피플어날리틱스 방법이 축소되고 도구화 될 수 있다는 점을 시사한다. 때문에 HR/피플어날리틱스가 필연적으로 조직적 이점으로 이어지거나 HR(인사 자원) 직업에 가치를 더할 것이라는 낙관적 가정에 무비판적 기대를 하기보다는 HR/피플어날리틱스 계획과 도입이 조직문화와 핵심가치, 그리고 전략에 어떻게 부합할 수 있는가에 대한 현실적인 계획이 필요하다.  구체적으로 실증적인 HR/피플어날리틱스를 도입하기 위해 HR 관리자는 실무자가 자신의 의심을 표현하고, 질문을 제기하며, 독립적으로 데이터 기반 의사 결정을 할 수 있는 기업 문화를 촉진해야 한다.  또한 HR/피플어날리틱스는 기타 과학적 방법론들과 접근법들과 마찬가지로 결과가 보장된 대량 생산 제품이 아니라는 점을 인식하고 기업의 단기적인 관리상의 지시와 개입으로부터 독립적이어야 한다. 끝으로 데이터 기반 HR 의사 결정을 기업 맥락에 도입할 기회와 도전 과제에 대해 현실적인 관점을 견지할 수 있어야 한다.

* 주요 참고문헌 - 김성준, (2013), 빅데이터 인재를 말하다. 인더비즈 - Bassi, L, & McBassi. (2011). Raging Debates in HR Analytics. People & Strategy, 34(2).  - Edwards, M., Charlwood, A., Guenole, N., & Marler, J. (2021). HR Analytics: An emerging field finding its place in the world alongside simmering ethical challenges. Human Resource Management Journal. - Jörden, N. M., Sage, D., & Trusson, C. (2021). ‘It's so fake’: Identity performances and cynicism within a people analytics team. Human Resource Management Journal. - Marler, J.H. and Boudreau, J.W. (2017), An evidence-based review of HR analytics, International Journal of Human Resource Management, 28(1), pp. 3-26, doi: 10.1080/ 09585192.2016.1244699. - McCartney, S., & Fu, N. (2022). Promise versus reality: a systematic review of the ongoing debates in people analytics. Journal of Organizational Effectiveness: People and Performance. - McIver, D., Lengnick-Hall, M.L. and Lengnick-Hall, C.A. (2018), A strategic approach to workforce analytics: integrating science and agility, Business Horizons, 6(3), pp. 397-407, doi: 10.1016/j.bushor.2018.01.005. - Project Oxytgen research study, (2008), retrieved from https://rework.withgoogle.com/guides/managers-identify-what-makes-a-great-manager/steps/learn-about-googles-manager-research/ - van der Togt, J. and Rasmussen, T.H. (2017), “Toward evidence-based HR”, Journal of Organizational Effectiveness, 4(2), pp. 127-132, doi: 10.1108/JOEPP-02-2017-0013.