지식 공유에 관한 학술적 연구가 아무리 풍부하더라도, 이를 조직 현장에 효과적으로 적용하지 못한다면 그저 서가에 쌓인 책에 불과할 것이다. 최근 10년간의 연구 동향을 살펴보면서 자주 든 생각은, 이론과 실제 사이의 간극을 어떻게 메울 수 있을까 하는 것이었다. 이 글에서는 조직의 다양한 층위에서 지식 공유를 촉진하는 실무적 전략과 그 성공 사례를 살펴보고자 한다.
People/HR 애널리틱스는 조직의 인적 자원 관리를 데이터 기반 의사결정으로 전환할 수 있는 강력한 도구로 인식되고 있다. 조직들은 애널리틱스의 전략적 가치를 인정하고 있으며, 71%의 기업이 인적 분석을 최우선 과제로 인식하고 있다[4]. 그러나 이러한 인식과 실제 구현 사이에는 상당한 간극이 존재한다. 성과 동인에 대한 우수한 이해를 가진 조직은 9%에 불과하며, 활용 가능한 고품질 데이터를 보유한 조직은 8%에 그친다. 이는 조직들이 애널리틱스 구현에서 조직적, 기술적, 인적 차원의 다각적인 과제에 직면하고 있음을 시사한다.본 글은 문헌 종합을 통해 HR 애널리틱스 구현의 주요 장벽을 체계적으로 분석한다. 구체적으로 데이터 품질 문제, 분석 역량 격차, 전략적 연계 부재, 조직 문화와 변화 저항이라는 네 가지 핵심 과제를 중심으로 논의를 전개하며, 이러한 과제들이 조직의 전략적 인적 분석 역량 발전을 어떻게 제약하는지 고찰한다.
조직의 의사결정이 점점 더 데이터에 기반하면서, 다양한 형태의 애널리틱스가 등장하고 있다. 비즈니스 애널리틱스(Business Analytics, BA), 인적 자원 애널리틱스(Human Resource Analytics, HRA), 피플 애널리틱스(People Analytics), 데이터 애널리틱스, 비즈니스 인텔리전스(BI) 등 유사해 보이는 용어들이 혼재되어 사용되면서 실무자와 연구자 모두에게 개념적 혼란을 야기하고 있다. 특히 HR 부서가 데이터 기반 의사결정 역량을 강화하려 할 때, 그리고 전사적 분석 전략을 수립할 때, 이러한 개념들의 차이를 명확히 이해하는 것이 조직의 역할 분담과 협력을 설계하는 데 핵심적이다.
