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Workforce Analytics

Ilsang Son, Senior Managing Consultant (손일상 박사)Organization and People, IBM Global Business Services

2012 IBM 소셜비즈니스 조직전략 세미나 : More from CONNECTED People

1

Purpose of this session

�Workforce analytics의 개념과 역할을 이해

� 실제 사례를 통한 workforce analytics 활용 방안 모색

� HR data 분석 및 최적화 모델링에 대한 개념적 이해

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목차

I. Workforce Analytics 개요

II. Workforce Analytics 적용 사례

III. How to Analyze

3

내부 임직원 및 외부 잠재 지원자와 관련된 모든 활동을 포함

Workforce Analytics의 대상

Time &Schedule

Job

ContingentWorkers

PersonalInformation

Talent

SuccessionPlanning

CareerPlanning

Absence

Certificates &Qualifications

Training

Social

PerformanceMeasurement

Payroll &Benefits

CVs &Competencies

Employee Opinions

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넘쳐나는 HR Data

기술과 매체의 발달 � Data 기하급수적 증가

2+

billionpeople on

the Web by

end 2011

30 billion RFID tags today

(1.3B in 2005)

4.6 billioncamera

phones

world wide

100s of

millions

of GPS

enableddevices sold

annually

76 million smart meters in 2009…

200M by 2014

12+ TBsof tweet data

every day

25+ TBs oflog data every

day

? TBs of

data every day

업무수행

외부 전문 지식 탐색

직원들간의 협업

…

5

Workforce Analytics

다양한 Data와 정보를 분석하고 활용함으로써 비지니스 성과향상을 도모

DataStructured &

Unstructured

•사람 및 인사제도 관련data

•구조화된 data 뿐만아니라 비정형화된 data

•데이터를 의미 있는 정보(information)로 변환

•모든 조직에 걸쳐 활용될수 있어야 함

•의사결정을 위해 정보활용

•인력 계획, 인력 육성, 인력관리 등을 위한최적화 모형 도출

InformationConsumable &

Accessible

OptimizationEffective utilization of

Information

Business

Performance

•인사관리 성과 도출

•직원 유지, 인당 생산성향상, 기업 매출 향상 등

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Workforce Analytics 유형현상설명 � 미래 예측(Predictive) 및 대안/방향 제시(Prescriptive)의 중요성 날로 증대

Descriptive

(현상 설명)

Prescriptive

(대안/방향 제시)

Predictive

(미래 예측)

Standard Reporting

Ad hoc reporting

Query/drill down

Simulation

Forecasting

Predictive modeling

Optimization

What exactly is the problem?

What will happen next if ?

What if these trends continue?

What could happen…. ?

How many, how often, where?

What happened?

Stochastic Optimization

How can we achieve the best

outcome?

How can we achieve the best outcome

including the effects of variability?

advanced

7

목차

I. Workforce Analytics 개요

II. Workforce Analytics 적용 사례

III. How to Analyze

8

2. 인재 확보/유지 사례 > 인력 예측시나리오 분석과 인력 변동 추세 분석 � 인력 확보 정책 도출

•직급별로 인력 변동 추세 분석 (예, 채용,

퇴직, 승진, 직무이동)

•시나리오 모델을 통한미래 인력 변동 예측

•직군별, 직급별 인력 변동확인

ActionAction IT Architect 주니어 6명을 총예산 X억 내에서 하반기 내로 채용

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•영업 pipeline 정보 분석 � 어느 시점에얼마나 많은 프로젝트가 예상되는지 예측

2. 인재 확보/유지 사례 > 인력 Gap 분석수요인력 대비 공급 가능 인력 (Job Role / Skill Set / 직급) Gap/Glut 분석

예상되는 프로젝트를수행하기 위해서 필요한프로젝트 매니저는 몇 명?

예상되는 프로젝트를수행하기 위해서 필요한프로젝트 매니저는 몇 명?

현재 유휴 인력에대한 Job Role별규모는?

현재 유휴 인력에대한 Job Role별규모는?

ActionAction A 팀에 있는 인력을 B 팀의 프로젝트에 2주일 후에 투입

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미래의 수요예측

미래의 수요예측

목표 Job Role

입력목표 Job Role

입력

현재의 직무와 이동가능 직무와 Gap 분석현재의 직무와 이동

가능 직무와 Gap 분석

Gap극복을 위한learning 소개Gap극복을 위한learning 소개

3. 경력관리 사례 > Career Possibility

개인의 업무, 경험, 스킬수준을 종합적으로 판단 � 이동가능 직무 추천 � 이동직무의Skill gap 극복을 위한 육성 방법 제시

Professional 정보(스킬, 직무, 역량

등)

HR 정보(근무이력, 경력,

평판 등)

Learning 정보(교육이수, 인증,

관심분야 등)

과거 인력 수요자료

과거 인력 수요자료

인력 수급 trend

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3. 경력관리 사례 > T model calculator

요구역량의 보유수준 자가진단 � 타 직무 수행에 필요한 역량보유수준 파악

자신이 보유한 T자형역량 보유 현황

자신이 보유한 T자형역량 보유 현황

목표로 하는 Job

role의 역량 map

목표로 하는 Job

role의 역량 map

역량별 self

assessment

역량별 self

assessment

직무별 요구 역량항목

직무별 요구 역량항목

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4. Social Analytics사례 > SmallBlue

• Based on Social Network Theory to ‘guess’ the professional network of IBM

• Dependent on people contributing information

• Collaboration tool set

• Automated expertise mining & social network analysis

• Unlocks the power of social networks to help IBMers to collaborate with colleagues

What is SmallBlue?

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4. Social Analytics사례 > SmallBlue (계속)

�다양한 자료를 이용하여 통계적인추론 도출

�지식 및 전문가 네트워크를 창출

�자발적 참여에 의한 자료

�40만개 profile

�직무 및 역량 요건

�1.5만개 블로그에서 매월 1천 이상 등록

�매월 1천 이상 wiki 페이지 생성

�Web기반 collaboration tool

Data기반 분석 � 지식공유 및 collaboration 활성화

Data

Analytics

Collaboration

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4. Social Analytics사례 > SmallBlue (계속)키워드에 의한 전문가 검색 (Find)

�키워드 검색을 통해 영역별 전문가를검색하여 전문가 리스트를 보여줌

�전문가 리스트에서 소통을 원하는 전문가 선택

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4. Social Analytics사례 > SmallBlue (계속)전문가와 나와의 관계 확인 (Reach), 전문가 네트워크 확인(Net)

�해당분야 전문가와 나와의 연결경로를 보여줌

�전체 네트워크 그림을 통해 전문가집단의 중심을 확인

�전문가와 이메일 또는 채팅을 통해전문가 지식 공유

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4. Social Analytics사례 > SmallBlue (계속)전문가 네트워크 구성

키워드 및지역/국가별 검색

키워드 및지역/국가별 검색

네트워크의 지리적위치 확인

네트워크의 지리적위치 확인

네트워크의 중심확인

네트워크의 중심확인

네트워크를 파악할수 있는 다양한 옵션네트워크를 파악할수 있는 다양한 옵션

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목차

I. Workforce Analytics 개요

II. Workforce Analytics 적용 사례

III. How to Analyze

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Workforce Analytics 방법미래를 예측하고 최적화된 대안을 어떻게 제시할 것인가

Descriptive

(현상설명)

Prescriptive

(대안/방향 제시)

Predictive

(미래 예측)

Standard Reporting

Ad hoc reporting

Query/drill down

Simulation

Forecasting

Predictive modeling

Optimization

What exactly is the problem?

What will happen next if ?

What if these trends continue?

What could happen…. ?

How many, how often, where?

What happened?

Stochastic Optimization

How can we achieve the best

outcome?

How can we achieve the best outcome

including the effects of variability?

advanced

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•우리회사는 제대로 된 인력을 선발하고 있는 걸까?

•100명을 확보하려면 커트라인을 얼마로 잡을까?

선발항목 계수 중요도

학점 (X1) b1 0.2

토익 (X2) b2 0.3

실무자면접(X3) b3 0.6

임원면접 (X4) b4 0.5

PT (X5) b5 0.4

주량 (X6) b6 NA(탈락)

* 유효 factor (중요도 순서)

실무자면접 > 임원면접 > PT > 토익 > 학점

예측 모델 (Predictive)예시

•성과를 예측하는 선발 항목 규명•항목(X)과 인사평가(Y)에 대한 회귀모형 도출

Y = a + 0.2X1 + 0.3X2 + 0.6X3 + 0.5X4 + 0.4X5 + 0.00X6

인재 선발과 직무수행결과로 나타나는 성과평가의 관계를 예측하는 모델

예측모델 도출 Multi-cutoff 실행

구 분중요도(가중치)

이전기준점수

모델기준점수*

인원수

실무자(X3) 0.6 70 72 90

임원(X4) 0.5 65 69 70

PT(X5) 0.4 75 85 60

이슈

직무성과에 대한 예측력이 가장 높은 요인을근거로 인력 선발 (cut-off)

미래의 직무성과를 예측해주는 선발 항목 파악

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최적화 모델 (Prescriptive) 예시영업조직을 통합하기 위해 영업활동 영역 개수 및 범위 최적화 모델

Territory design 모델 Sales Coverage 구성

Minimize

B시

A시

1

2

3

4

I

∑i=1

J

∑j=1

(ajd2ij)yij

I

∑i=1

J

∑j=1

ajyij

yij = 1

J

∑j=1

aj= ( ) / ISubject to

Where

For i = 1,2, …, I, (equal-activity constraint)

For j = 1,2, …, J, (assignment constraint)

yij = the proportion of sales coverage unit j’s sales

activity assigned to the ith territory centroid

: sales call, workload, etc.

Sales coverage에 대한 지역적 범위 도출

이슈 •영업조직별 영업활동 영역을 어떻게 설정해야 효율적 영업이 이루어 질까?

영업조직 단위를 최소화 할 수 있는 모델 도출

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Analytics Competencies

Analytics 적용 및 정착을 위해 필요한 역량

Skills developed as

a core discipline

Enabled by a robust

set of tools & solutions

Develops

action-oriented

insights

자료 기반 조직문화

Analytics used as

a strategic asset

Fact-driven leadership

Strategy & operations

guided by insights

Manage the data Understand the data Act on the data

Solid information

foundation

Standardized data

management

practices

Insights accessible

and available

정보관리 분석 스킬 및 도구

Source: The New Intelligent Enterprise, a joint MIT Sloan Management Review and IBM Institute of Business Value analytics research partnership. Copyright © Massachusetts

Institute of Technology 2011

분석 역량