1장 피플 애널리스트는 누구인가

나와 스티븐 교수는 피플 애널리틱스를 위해 가장 중요한 역량으로 사회과학, 통계학, 컴퓨터 과학 분야의 역량 3가지를 강조했다. 그중에서도 사람에 대한 이해와 통계학(회귀분석)이 중요하다고 주장했다. 결국 피플 애널리스트와 데이터 애널리스트에게 중요한 역량은 유사하다. 문제를 발견하고 질문으로 정의할 수 있는 역량, 이를 데이터로 분석해서 해석할 수 있는 역량, 사람에 대한 깊은 이해를 바탕으로 소통할 수 있는 역량, 문제 해결을 위한 실행 역량이다.
--- p.31

2장 어떻게 피플 애널리스트는 일하는가

우리 팀은 열띤 논의 끝에 기업의 디지털 전환에서 가장 중요한 핵심이자 첫 시작은 바로 데이터라고 결론 내렸다. 인공지능과 클라우드 외에 그 어떤 기술을 사용하든지 그 기업의 디지털 전환 경쟁력의 핵심은 바로 데이터였다. 어떤 데이터를 어디에서 얼마나 수집하고 어떻게 분석해 사업에 활용할 것인지가 바로 디지털 전환의 핵심인 셈이다. 그래서 가장 먼저 우리 기업은 어떤 데이터를 수집하고 있는가 추적했다. 그간 우리가 쌓은 기업 경영활동 과정에서 축적된 데이터는 무엇이었고 그 데이터를 어디에서 어떻게 축적했으며 어떻게 활용해 왔는지를 진단하는 것이었다.
--- p.57

나는 그 어떤 기업과 조직이라도 전략적인 방향과 임팩트를 행사하는 것은 사람이고 조직에서 사람이 어떤 가치를 창출하는가에 관한 연구와 분석을 하는 피플 애널리틱스가 매우 중요하며 잘 맞는 분야였다는 것을 깨달았다. 금융상품의 공정가치를 분석하고 포트 폴리오 리스크를 관리하는 금융공학 연구나 생산 관리 또는 정보시스템을 최적화하는 산업공학 연구와 거시적인 느낌이 강했던 공공정책 연구 등에 비해 다각도 분석을 통한 인사이트로 사람과 조직에 직접적인 영향을 줄 수 있는 피플 애널리틱스는 그동안 내가 찾던 최상의 분야였다.
--- p.80~81

‘어떻게 하면 사람들이 더 행복할 수 있을까?’라는 내 궁금증은 ‘어떻게 하면 사람들이 일에서 의미를 찾고 성장할 수 있을까?’라는 질문으로 바뀌었다. 시시각각 변화하는 일의 세계는 아직 정의되지 않은 새로운 과제와 일하는 사람에 대해 생각할 거리를 끊임없이 던진다. 내가 사람에 대한 호기심과 애정을 잃지 않는 한, 발전 가능성이 아직도 무궁무진한 피플 애널리틱스의 세계에 꽤 오래 머물 것 같은 예감이 든다.
--- p.115~116

하지만 HR 애널리틱스는 태생적으로 과학적 방법론에 의한 실증에 뿌리를 두고 있으므로 이론적 토대가 없다면 사상누각이라고 생각했다. HR 전문가로서 조직에서 발생하는 수많은 현상의 원인이 무엇인지, 어떠한 과정을 거쳐 발생하는지를 이해하고 설명하지 못한다면 적절한 대응 방안을 설계할 수도 없고 근원적인 문제를 해결할 수도 없다. 조직에서 발생하는 현상에 관해 분석적 접근을 하기 위해서는 사회과학 연구방법론에 대한 이해가 기반이 되어야 한다고 느꼈다.
--- p.130~131

회사 일을 마치고 집에 오면 스콜라 프랙티셔너scholar-practitioner로 가면을 바꿔 쓰고 서재에 앉아 학생으로 돌아간다. 두 시간이고 세 시간이고 인재개발과 애널리틱스에 대하여 시지프스가 구르는 돌덩이를 끊임없이 밀어 올리듯이 탐구하기를 즐긴다. 회사 일, 그 리고 여러 다른 역할로 피로가 쌓여 입술도 자주 터지지만 HRD와 피플 애널리틱스에 대한 공부를 멈출 수 없는 것은 ‘행복’ 때문인 것 같다. 실무와 연구를 병행하며 전문가를 꿈꾸는 행복. HRD 분야를 전공으로 택하고 애널리틱스를 갈망하길 정말 잘했다는 생각을 한다.
--- p.164

3장 어떻게 피플 애널리스트가 되는가

콘퍼런스 이후 채용설명회에서 재밌었던 것은 그곳에서 만난 유학생들의 전공 중에서 데이터 사이언스라는 학과는 없었다는 것이다. 컴퓨터공학, 수학, 물리학, 기계공학 등 전공이 무척 다양했는데 모두 본인을 데이터 사이언티스트라고 소개했다. 가장 특이한 분은 천문학을 공부한 분이었다. 그분은 우주의 별 자체가 빅데이터이므로 별의 패턴과 소멸 예측 같은 것을 연구한 자신을 데이터 사이언티스트라고 했다. 그때 깨달았다. 데이터 사이언티스트는 특정 전공을 공부한 사람으로 정의하는 것이 아니라 특정 분야의 지식 Domain Knowledge, 수학(통계), 컴퓨터공학 이렇게 3가지를 함께 공부한 사람이었다.
--- p.173~174

지금까지 내 삶을 돌이켜볼 때, 제일 힘들었던 일들 덕분에 나만의 독특한 정체성이 만들어졌다는 것이 조금씩 눈에 보이기 시작한다. 한국 생활을 접고 미국으로 건너왔기 때문에 인종 차별을 직접 경험하기도 했다. 그로 인해 나를 포함한 모든 사람들에게 소속감을 찾아주고 싶은 마음이 생겨 직원 리소스 그룹ERG을 운영했다. 예상치 못한 정리해고로 인해 사람들과 연결될 수 있는 시간이 생겼고 새로운 기회에 열린 마음으로 다가서게 됐다. 또 하나. 늘 고민이 많고 정보 수집에 집착하는 경향이 있는 어떻게 보면 참 피곤한 정체성이 오늘 여기까지 내 진로를 열어주었다.
--- p.217~218

나는 지금 하고 있는 일을 ‘내일의 리더와 조직을 오늘로 앞당긴다.Tomorrow’s Leaders and Organizations, Today.’라고 링크드인 프로필에 써놓았다. 일의 미래를 조금이라도 앞당기려는 일이면 투자, 대기업 컨설팅, 스타트업 자문, 정부 정책 연구까지 방법을 제한하지 않고 마음껏 자유롭게 하고 있다. 데이터 기반 의사결정이 중요해진 지금, 피플 애널리스트로서 많은 큰 의사결정을 해야 하는 리더들을 돕는 일은 내가 지금 하는 이 일에서 정말 중요한 부분이라고 생각한다.
--- p.235

4장 어떻게 피플 애널리스트는 학습하는가

나 역시 간접 경험을 통해 많은 도움을 받았다. 나의 간접 경험은 팟캐스트다. 2019년 4월, 나는 데이터 분석가, 인공지능 개발자, 물류 전문가 지인과 함께 팟캐스트를 시작했다. 팟캐스트의 이름은 데이터홀릭, 말 그대로 데이터에 ‘홀릭’하여 데이터에 대한 모든 것을 다루는 팟캐스트다. 데이터 분석 공부를 하는 방법에서 출발하여 사용하는 도구(프로그래밍 언어, 분석 툴 등), 각자 업무를 하고 있는 분야에 대한 이야기와 데이터 분석과 인공지능에서 유명한 인물의 스토리까지 다루었다. 에피소드를 준비하며 공부를 많이 했고 청취자와 소통하며 더 다양한 정보를 얻었다.
--- p.248

나는 영국으로 유학을 떠나기 전까지 HR 애널리틱스 혹은 피플 애널리틱스라는 단어를 들어본 적이 없다. 그런데 용어가 낯설었을 뿐 개념이 낯선 것은 아니었다. HR 실무를 하면서, 또 HR 주제의 전략기획 프로젝트를 하면서 자연스레 수학적 마인드로 이것저것 논리적 근거를 찾고 생각해보고 질문을 던지곤 했다. 이런 나의 발자취를 영미권의 사람들은 피플 애널리틱스라는 분야로 명명하여 부르고 있었다. 피플 애널리틱스에 대한 인식과 관심은 영국 석사 과정에서 본격적으로 구체화되고 실체화됐다.
--- p.260

5장 피플 애널리스트로서 미래를 만들어간다

교직에 있는 나는 배움에는 끝이 없고 아는 만큼 보인다는 것, 그리고 학습에는 지름길이 없다는 것을 믿는다. 좋은 학습이란 내가 아는 것이 조금 더 명료해지게도 하지만 모르는 것이 무엇인지 좀 더 명확해지고 다음으로 학습할 것이 무엇인지 더 명확해지는 학습이다. 이런 학습 효과는 나보다 뛰어난 이들을 알아보는 눈을 키워 준다. 성과와 성취가 빈약한 학습 또한 경계해야 한다. “나는 돈에 관심이 없어요.” “결과보다 과정이 중요하죠.”라고 말하는 건 지극히 아마추어적인 생각이다. 내가 먼저 한 학습과 경험은 더 큰 성취를 위한 기회이자 책임이며 주변과 나눌수록 더 큰 가치가 생긴다. 이런 학습은 더딜 수밖에 없다. 하지만 비온 뒤 땅이 더 단단해지는 것처럼 기초와 중심이 단단할수록 후속 학습은 복리의 성격을 띤다.

<b>피플 애널리틱스의 본질은 <br/>데이터에 기반한 과학적 사고와 사람에 대한 따뜻한 애정의 결합이다<br/><br/>조직의 문제는 사람에서 비롯되고 그 문제를 해결하는 것도 사람이다</b><br/><br/>조직에서 발생하는 수많은 현상의 원인이 무엇이고 어떠한 과정을 거쳐 발생하는지를 이해하고 설명하지 못한다면 적절한 대응 방안을 설계할 수도 없고 근원적인 문제를 해결할 수도 없다. 이때 조직에서 발생하는 현상에 관한 분석적 접근이 필요하다. HR과 분석이 더해진 피플 애널리틱스 분야와 이를 분석하는 사람, 즉 피플 애널리스트가 중요한 이유다. 피플 애널리스트는 문제를 발견해 질문으로 정의하고, 데이터로 분석해 해석하고, 사람에 대한 깊은 이해를 바탕으로 소통해 인사이트를 도출한다. <br/><br/>최근 구글과 메타를 비롯한 여러 기업들이 기존의 HR 대신에 피플people 혹은 인재talent라는 표현을 쓰고 있다. 인적자원의 약자인 HR이라는 개념은 표현 그대로 직원을 자원이라고 가정한다. 조직 목표를 달성하기 위해 관리되고 대체 가능한 존재라는 의미를 담고 있다. 반면 피플은 ‘사람은 개인 고유의 목적과 가치를 가진 존재’라는 믿음을 전제로 한다. 이제 기업들은 존속과 성장을 위해 조직을 구성하는 사람에 대한 본질적 관심으로 눈을 돌리고 있다.<br/><br/>이 책에는 저자들이 피플 애널리틱스 분야에서 경험한 성공과 실패의 이야기와 선택의 갈림길에서 했던 고민이 담겨 있다. 이 책을 쓴 12명의 전문가들은 다양한 커리어를 가지고 있다. 이 커리어는 단순히 통계, 컴퓨터, 데이터 분석 역량에 기반하지 않는다. 이들의 이야기 속에는 피플 애널리스트로서 무엇보다도 사람에 대한 관심과 사랑이 있어야 한다는 공통된 메시지가 담겨 있다.<br/><br/><b>피플 애널리스트는 누구이고, 어떻게 일하고, 어떤 역량이 필요한가</b><br/><br/>1장은 피플 애널리틱스의 개념과 배경 등을 명료하게 이해할 수 있는 중요한 관점들을 설명한다. 2장과 3장은 피플 애널리스트로 일하는 각 저자들이 어떻게 커리어를 시작하게 됐고 어떤 여정을 거쳐 지금의 위치에 다다랐는지 이야기한다. 4장은 피플 애널리틱스 분야에 발을 내딛으려는 이들이 어떻게 공부하고 커리어를 다져갈 수 있는지를 실제 사례를 들어 소개한다. 5장은 피플 애널리틱스 분야가 향후 어떻게 변화할 것인지에 대한 견해를 담았다.<br/><br/>현업에서 다양한 회사를 경험하며 축적한 인사이트를 바탕으로 조언하는 박은연 실리콘밸리 인사연구회 회장의 글은 피플 애널리스트로 취업하기까지 여러 상황을 들려주는 김민송 마이크로소프트 시니어 피플 애널리스트의 글과는 다른 맛이 있다. 또한 같은 학계에 있다고 하더라도 한국에 있는 이중학 가천대학교 경영학부 교수, 미국에 있는 윤승원 텍사스 에이앤엠대학교 교수, 영국에 있는 이재진 영국 리즈대학교 비즈니스스쿨 연구교수의 글은 서로 다른 관점을 비교해가며 읽을 수 있다. 피플 애널리틱스라는 용어가 낯설던 시절 국내에서 외로이 이 분야를 개척해온 어승수 LS홀딩스 피플랩 리더와 조영찬 SK mySUNI 리서치 펠로우의 이야기는 맨땅에서 피플 애널리틱스를 해나가야 하는 독자에게 의미 있는 가이드라인이 될 것이다.<br/><br/>이 외에도 글로벌에서 학계와 실무 사이의 피플 애널리스트 커리어를 개척해 나가는 이피어나 핀터레스트 피플 데이터 사이언티스트, 여러 분야를 넘나들며 치열하게 피플 애널리스트 커리어를 쌓아가는 김다혜 캐피털원 피플 애널리틱스 비즈니스 매니저, 해외와 국내를 오가며 자신만의 피플 애널리스트 커리어를 만들어 나가는 이상석 한국전력공사 차장의 이야기는 해외 커리어에 관심 있는 독자들에게 많은 도움이 될 것이다. 인적자원관리 및 인적자원개발 커리어에서 데이터 분석으로 영역을 확장하고 있는 윤명훈 원티드랩 피플팀장과 정보영 현대자동차 책임매니저의 이야기 역시 HR 커리어를 기반으로 일하는 많은 독자에게 값진 인사이트가 될 것이다.

이 책은 피플 애널리틱스가 왜 필요한지, 무엇을 하는지, 그 길로 가려면 무엇을 준비해야 하고 향후 전망은 어떠한지를 12명의 전문가가 기록한 교과서 같은 책이다. 그렇지만 이 커리어는 단순히 통계, 컴퓨터, 데이터 분석 역량에 기반하지 않는다. 무엇보다도 사람에 대한 사랑이 있어야 한다는 메시지에 울림이 있다. 데이터에 기반한 냉정한 사고와 사람에 대한 따뜻한 애정의 결합이 바로 피플 애널리틱스의 본질이 아닐까 싶다. 피플 애널리스트가 되기를 원하거나 그 영역에서 일하는 분들뿐 아니라 일반 직원들, 특히 경영자들이 반드시 읽어보기를 추천한다.

HR은 최고경영자를 포함한 경영진이 조직이나 사람에 관하여 전략적이고 효과적인 의사결정을 내릴 수 있도록 입체적인 정보를 제때 제공할 수 있어야 한다. 현재의 조직 역량과 인적 역량을 파악하고, 이슈가 있으면 이슈의 원인을 분석해서 대안을 제시한다. 패턴과 추세를 분석해서 인력의 채용, 배치, 리텐션, 구성원 성과관리 등에 활용할 수도 있다. 전문적인 피플 애널리틱스가 필요한 이유다. 이 책은 그러한 일을 하는 피플 애널리스트 여럿이 모여 각자의 시각에서 썼다. 하지만 피플 애널리틱스가 지향하는 방향에 대해서는 모두 한 점으로 모인다. 현장 감각도 살아 있다. 미래의 이야기가 아닌 현재의 이야기다. HR 실무자와 경영진들이 꼭 읽어야 할 책이다.

구글 본사에서 테크 HRBP로 일하면서 앞서가는 글로벌 기업이 사람·조직과 관련된 데이터를 어떻게 구축하고 분석하고 활용하는지를 경험하면서 피플 애널리틱스팀의 중요성을 직접 느꼈던 경험이 있다. 국내 많은 기업도 더 이상 감과 촉에 의한 인사·조직관리가 아닌 데이터에 의한 경영에 관한 관심이 커지고 있다. 국내외 대표적인 피플 애널리틱스 전문가들이 모여 전문적인 영역을 실무적으로 쉽게 풀어주어 반갑다. 피플 애널리틱스 분야 전문가뿐 아니라 인사 분야 실무자들의 일독을 권한다.

피플 애널리틱스는 오묘하다. ‘피플’ ‘애널리틱스’를 각각 따로 떼어놓고 보면 선명한 그림이 떠오르지만 두 단어가 같이 붙어 있으면 복잡해진다. 이를 기술로 봐야 할까, 아니면 방법론으로 봐야 할까, 그도 아니면 마인드셋이자 철학으로 봐야 할까? 학문일까, 아니면 실무일까, 과학일까, 아니면 효용일까? 여러 질문이 뒤죽박죽 섞여서 머리를 괴롭힌다. 그만큼 이 분야는 다학제다. 통계학, 데이터 과학, 인공지능, 심리학, 인사관리, 인재개발, 조직문화, 행동경제학, 인지심리학, 인류학을 넘나든다. 여기 지난 10여 년간 피플 애널리스트로 현장에서 좌충우돌 경험해온 이들이 모였다. 그들 각자가 풀어내는 서사들은 독자들에게 그 미지의 세계를 흥미롭게 탐험하도록 돕는다.