data driven HR : 근태 데이터 관리방법
Editor 보민's comment
이 글의 출처는 포스타입 블로그 'data driven HR : 근태 데이터 관리방법'입니다. 데이터 분석이라고 하면 보통 앱이나 웹 데이터 분석만 생각하게 되는데요. 회사에서 인적자원을 관리할 때에도 데이터 분석을 적용할 수 있습니다. 바로 데이터 기반 인사관리라고 하는, HR analytics(People Analytics) 분야입니다. 인사 정보를 관리하거나 성과를 측정할 때, 제도와 규정을 만들 때 등 다양한 영역에서 데이터를 참고할 수 있습니다.
앱, 웹 데이터와는 다르게 인사관리를 위한 데이터는 엑셀, 스프레드시트 등으로 수집 관리되는 경우가 많은데요. 포스타입에서는 근태 관리 데이터를 데이터베이스에 저장해 SQL로 관리하고 있다고 합니다. 팀이 커지면 엑셀로는 관리하기 어려운 근태 데이터, 어떻게하면 효율적으로 관리할 수 있을까요? HR팀에서 SQL을 어떻게 활용하는지 궁금하신 분들이라면, 이 글을 읽어보세요!
b43b5ea5579a9d8c8becfb426c71b8ba.png
안녕하세요. 포스타입 HR 파트 JEON입니다. 오늘은 HR 파트가 근태 데이터를 어떻게 관리하고 있는지 공유해 드리려고 합니다.
HR 직군 데이터 기반 의사결정
HR 직군도 데이터 기반 의사결정이 중요하다는 점! 알고 계시나요? A/B 테스트를 통해 필요한 기능을 업데이트하는 개발 직군, 가설을 세우고 검증하면서 다양한 이벤트와 프로모션을 진행하는 비즈니스 직군 등 몇몇 직군은 데이터와 밀접해 보여도 HR 직군이 데이터를 활용한다는 것은 조금 생소하게 느껴질 수 있는데요.
HR에서도 구성원분들의 인사 정보를 관리하거나 성과를 측정할 때, 제도와 규정을 만들 때 등 다양한 영역에서 데이터를 참고하여 중요한 결정들을 하고 있습니다. 흔히 생각할 수 있는 예시는 평가 결과를 개인 보상에 반영하거나, 근태 데이터로 초과근무 시간을 확인하는 경우가 될 수 있을 것 같은데요. 이외에도 데이터 활용범위는 무궁무진합니다. 예로, 평가 결과를 참고해서 각 팀 리드의 성향을 파악하는 것도 가능한데요. 평균 점수로 집중하는 경향이 있는지, 우호적으로 점수를 선택하는 성향인지 등도 살펴볼 수 있습니다. HR에서는 이런 부분을 고려해서 점수 척도를 7점, 10점으로 세분화하거나 점수에 설명을 추가하며 테스트를 할 수도 있고요. 어떤 기준으로 점수를 부여해야 하는지 보다 상세한 가이드를 만들거나, 평가와 관련한 리더십 교육을 기획할 수도 있습니다.
이처럼 HR에서도 데이터를 다양하게 활용하고 있는데요. 오늘은 그중에서도 제도나 규정의 근간이 되는 근태 데이터 관리 방법을 살펴보려고 합니다.
dc1d2f136a121594216741b2032841f9.jpeg
일반적인 HR 업무에서는 보통 엑셀이나 스프레드시트를 많이 사용합니다. 저도 포스타입 합류 전까지는 엑셀로 근태 데이터를 관리 했습니다. 주로 출입 기록 또는 근태관리 툴의 데이터를 다운받아 엑셀로 정리하는 형태였는데요. 출・퇴근 기록 시간 확인, 주・월 단위 초과근무 시간 산정, 지각자 체크 등의 업무를 했습니다. 그러다 보니 일주일 단위로 근태 특이사항을 확인하고, 매월 1회 정도는 전월 데이터를 정리하는 업무가 루틴이었던 것 같습니다.
업무가 손에 익으면 처리 속도가 빨라지지만, 회사가 성장하면서 구성원 수가 늘어날수록 데이터양은 더욱 빠르게 증가했습니다. 특히, 데이터 형식을 통일하기 위한 시간이 늘고, 복잡한 함수와 많은 양의 데이터로 인해 시트가 무거워지기 시작했는데요. 덕분에 처리 속도는 느려지고, 중간 저장을 하지 않으면 작업한 것이 날아가 버리는 끔찍한 일이 생기기도 했습니다. 결국 구성원이 약 300명 정도 되었을 때는 근태관리를 주된 업무로 하는 팀원이 생겼죠. 또한, 로데이터 양이 많아질 수록 일부 수기로 체크하던 항목에서 휴먼에러가 발생하며 정확도가 떨어지는 경우도 비일비재 했습니다.
[정리] 엑셀・스프레드시트로 데이터를 관리할 경우
장점1. 툴 사용법이 비교적 쉽다.
단점1. 로데이터가 늘어날 수록 처리 시간이 오래 걸린다.
단점2. 휴먼에러가 발생할 수 있다.
반면, 포스타입에서는 SQL을 활용해 Metabase라는 툴로 데이터를 관리합니다. SQL은 데이터베이스 관리 시스템의 데이터를 관리하기 위해 설계된 특수 목적의 프로그래밍 언어이고 Metabase는 SQL을 활용할 수 있는 업무 툴입니다.
Metabase를 사용하는 가장 큰 이유는 바로 '효율성' 때문인데요. 데이터를 효율적으로 관리한다는 것은 원하는 데이터를 쉽고 빠르게 찾을 수 있다는 뜻으로 해석할 수 있을 것 같습니다. 쿼리를 한 번만 짜놓으면, 이후에는 로데이터를 붙여넣기만 해도 원하는 값을 얻을 수 있기 때문에 데이터 가공에 필요한 시간과 리소스를 줄일 수 있는 것이 장점입니다. 또한, 수작업이 없기 때문에 단순 실수 등 휴먼에러를 방지할 수 있다는 것도 장점이죠. 실제로 포스타입이 사용하는 HRIS인 flex에서 일별 데이터를 다운받아 연동 시트에 업로드를 하고 있는데요. 복사+붙여넣기만 하면 살펴보고 싶은 데이터 조회가 가능하니 정말 간편합니다. 심지어 이렇게 가공된 데이터를 다시 Excel로 받을 수도 있어요!
[정리] SQL을 활용해 데이터를 관리할 경우
장점1. 데이터 가공에 필요한 시간과 리소스를 줄일 수 있다.
장점2. 휴먼에러를 최소화할 수 있다.
단점1. SQL 관련 지식을 공부해야 한다.
bf111ec87105cbebe1f85e102c60b4c8.webp
포스타입 HR 파트가 근태 데이터를 관리하는 법
그럼, 포스타입 HR 파트는 어떻게 근태 데이터를 관리하고 있는지 조금 더 설명해 볼게요. 스프레드시트와 메타베이스를 연결해두고, 메타베이스에서 데이터를 확인하고 있는데요. 포스타입이 근태관리 툴로 활용하고 있는 flex에서 데이터를 다운받아 스프레드시트에 업로드합니다. 이때 데이터를 가공하는 작업을 최소화하기 위해 다운받은 양식 그대로 시트에 붙여넣고 있는데요. 정보가 업데이트 되면 메타베이스에서 기존에 짜둔 쿼리에 맞게 데이터를 멋지게 정리 해줍니다. 물론, 이 작업이 실행되기 위해서는 기존에 목적에 맞게 쿼리 페이지를 생성해두어야 합니다. 최초 1회만 쿼리를 잘 짜두면 이후에는 정말 편리하게 사용할 수 있는데요. 저는 SQL 스승님(?)인 JE님이 만들어주신 Snippet(코드 조각)을 활용해 쉽게 쿼리를 짜고 있습니다. 이후 사원 번호나 날짜로 필터를 걸어두고, 각 페이지를 폴더에 넣어 그룹핑한다면 원하는 데이터를 더 빠르고 쉽게 찾을 수 있습니다.
근태 이외에도 법인카드 사용내역이나 규정 위반 건 등 정기적으로 살펴봐야 하는 데이터가 있다면 딱 한 번! 쿼리를 짜두면 됩니다. 이후에는 로데이터만 업데이트 해주면 되니 매번 열을 추가해서 함수를 붙여넣고 피벗을 돌리던 수고가 없습니다.
SELECT, FROM, WHERE, GROUP BY, HAVING 등 SQL 문법은 생소할 수 있지만 엑셀 함수(SUM, AVG, COUNT, FORMAT_DATETIME 등)와 유사한 형태도 많으니 의지만 있다면 누구나 배울 수 있습니다. 물론 더 응용해서 SUBQUERY, JOIN 등을 자유롭게 사용하는 것은 조금의 노력이 더 필요합니다.
95261ee1d25d5e7e7d07a21c1c1b3100.webp
HR 파트는 대시보드도 잘 활용하는 편입니다. 대시보드는 여러 개의 데이터를 한 눈에 살펴볼 수 있도록 커스터마이징한 요약 페이지인데요. 일부 데이터는 그래프 형태로 변환해 가독성을 높일 수도 있습니다. 게다가, 필터를 걸어두면 특정 기간 또는 특정 팀의 데이터만 조회하는 것도 가능하니 데이터 추이를 파악하고 싶을 때 유용합니다. 심지어 필터를 걸어둔 상태에서 링크를 공유하면 상대방도 필터가 설정된 상태로 데이터를 확인할 수 있는데요. 별도 필터 설정이나 검색 없이도 데이터를 빠르게 공유할 수 있으니 정말 편리합니다. 참고로 포스타입은 구성원 별 총 근무시간, 초과근무 시간, 주 52시간 준수 여부, 휴가 특이사항 등의 데이터로 근태 대시보드를 구성하여 활용하고 있답니다.
마무리
여기까지, 포스타입 HR 파트는 보다 효율적으로 업무하기 위해 SQL을 활용한다는 내용을 공유해 드렸는데요. 도움이 되셨나요? 평소 엑셀이나 스프레드시트만 다루던 분들께 '나도 SQL 배워볼까?'라는 마음이 생겼다면 정말 기쁠 것 같네요. 그럼, 저희 메타베이스 스승님 Johnny님과 JE님께 감사드리며...🍪 글을 마칩니다.


우리, GA만 믿지 말고 BigQuery로 직접 계산해봅시다

기획자와 마케터를 위한 활성 사용자 총정리

conversion_type

시리즈 내 순서

conversion_text

멤버 전용

대표 이미지

공개 가능

작성일

예상 읽기 시간

전환 텍스트

글쓴이

시리즈

상단 노출

전환 유형

요약

제목

우리 프로덕트는 처음부터 좋은 리텐션을 보이지 않았다. NDS를 개선하는 스프린트를 진행하며 Retention은 자동으로 따라왔다.

리텐션이 웃다니

포스타입 HR 파트가 근태 데이터를 관리하는 법

포스타입 HR 파트는 SQL을 사용합니다.

data driven HR : 근태 데이터 관리방법

Contents

함께 읽어보면 좋은 글

넷플릭스, 유튜브, 인프런과 뉴닉의 공통점

인프런 수강생은 이런 데이터가 궁금해요!

구매 전환율 급상승 후기

데이터 분석 소식을
한 달에 한 번 받아보세요