HR Analytics(이하 HRA)에 대한 관심이 높아지고 있지만, ‘HR에서 데이터 분석이 도움이 되나?’, ‘어떻게 하는 거지?’와 같이 물음표를 던지는 사람들이 다수인 듯하다. 이러한 생각들은 HRA가 낯설고 어려운 스킬이라고 생각하는 오해에서 시작된다. 이러한 오해를 조금이나마 해소할 수 있도록 현대자동차 전주공장에 적용했던 HRA 사례를 공유하고자 한다. 데이터를 수집하고 분석하여 HR 현업에서 가지고 있었던 문제를 개선해 나간 과정을 따라가 보면서, HRA가 비범한 스킬이라기보다 인사담당자에게 힘을 실어주는 유용한 도구라는 인식 전환을 할 수 있기를 기대한다. ※ 일부 분석결과는 생략되어 있음을 미리 안내 드립니다.

[현대자동차 전주공장 HRA 사례] 1. HRA로 무엇을 할 것인가: 개선하고 싶은 문제 발굴 현대자동차는 2019년부터 일반, 연구직군을 대상으로 필수근무시간 외에는 상황에 따라 직원 본인이 자율적으로 근무시간을 선택할 수 있는 선택근로제를 운영하고 있다. 전주공장에서 선택근로제를 운영하는 담당자로 있으면서 2가지 문제를 확인할 수 있었고, 이를 개선하기 위해 HRA를 활용해 보기로 하였다.

2. 목적에 맞는 데이터 수집 HRA 활용 목표를 정함에 따라 어떤 데이터를, 어떻게 분석해야 할지 결정해야 했다. 가장 먼저, 데이터 수집 전 활용할 수 있는 데이터가 있는지 확인했다. 출퇴근 데이터가 있었지만, 출퇴근 시간만으로 직원들이 자율적으로 근무시간을 선택하는가를 확인하기에는 한계가 있다고 판단했다. 출퇴근 시간은 근무 현황만을 보여줄 뿐, 직원이 그 시간을 선택했는지의 여부를 보여주지 않기 때문이다. 따라서, 가지고 있는 데이터 활용은 어렵다는 판단하에 다음과 같이 설문항을 구성하여 데이터를 직접 수집하였다.      [구성 설문항] 1) 제도활용도(4문항): 출근 시간 자율성(1) / 퇴근 시간 자율성(1) / 근무시간 통제 및 선택권(2) 2) 제도 효과성 검증(5문항): 근무시간 만족(1) / 직무만족(1) / 팀 몰입(2) / 팀 이탈 의도(1)

이 외 하위 조직별 제도활용 분석을 위해 사번을 수집하였으며, 제도 효과성 검증을 위해 통제 변인으로 투입할 업무량 질문도 추가하였다. 설문 안내문에 설문의 목적을 명시하고, 서베이 툴인 survey monkey를 활용하여 공식적인 설문의 느낌을 줄 수 있도록 글자 크기, 폰트, 디자인에도 공을 들였다.