PA201: People Analytics 201

여러분들은 성과 분석하기 위해 가장 첫 번째로 시도하는 것이 무엇인가요? 혹시 개인별“인사평가 등급”을 종속변수로 여러 가지 요인을 분석하고 계시지 않으신가요? 저 또한 많이 시도 합니다.그런데요. 사실 저는 아직도 인사평가 등급을 어떻게 다뤄야할지 잘 모르겠습니다. 항상 저 자신과 제가 사용하는 방법론을 의심합니다.    “과연 어떤 인사평가 결과가 ‘고성과’를 의미하는 걸까요?” 일반적으로 회사에서는 인사평가를 통해 정기적으로 개인별 평가 등급을 부여합니다 (물론 인사평가를 하지 않는 회사도 있고, 수시로 본인의 성과를 입증하는 경우도 있습니다).높은 인사평가 등급이 반드시 고성과를 의미하는 것은 아니지만, 그 역으로 고성과자는 높은 인사평가 등급을 받을 확률이 분명 높을 것입니다. (물론 인사평가 ..

피플 애널리틱스는 사람을 분석한다. 본질적으로 '사람, 행동, 심리' 등 복합적인 요인으로 결과가 결정되는 경우가 많기 때문에 (자연, 공학 분야의 데이터 보다) 단순한 통계 모델링으로 그 결과를 명확하게 설명하기 어려운 부분이 있다.이 때, 원인이 되는 요인과 결과 간 관계적 거리가 멀 수록 더~ 더~ 더~ 분석이 어렵다(설명력이 낮고, 예측력이 낮다).예를들어, 채용 제도 변화의 효과성을 분석한다고 해보자. 만약 기존에 공개 채용으로 모집공고를 올리다가, 최근에 헤드헌팅 위주의 채용으로 제도를 바꾸었다고 하자. 이러한 채용제도의 변화가 최근 입사자의 고성과 확률에 영향을 주는지 분석할 수 있을까?(원인) 채용제도의 변화 -> (결과) 최근 입사자의 고성과결과적으로 보면, 분석은 매우 어려울 것이다(그..