Augmented People Analytics For Enterprise

성과 개선을 위한 기업용 인사 데이터 분석 서비스

ABOUT

Smart Pattern Discovery from People Data

인사 데이터 속에 숨어있는 “뻔하지 않은” 패턴을 자동으로 발견하여 사람(직원)과 관련하여 보다 객관적이고 과학적인 의사결정을 내릴 수 있도록 도와드립니다.

HeartCount는 Citizen Data Scientist를 위한 People(HR) Data 분석 도구입니다. 통계나 데이터 분석에 대한 전문지식이 없는 일반 사용자들도 쉽게 데이터 분석을 시작할 수 있습니다.

FEATURE

Describe, Discover, Predict People Data

엑셀 파일만 업로드하면 즉시 기술통계, 시각적분석, 추론/예측분석 등의 기능을 활용할 수 있습니다. 사람과 관련된 문제들에 대해 객관적으로 이해하고 설명하는 일은 변화할 수 있는 근거와 힘이 됩니다.

Drill-down

드릴다운은 주요 정보(KPI/Metrics)에 맥락을 부여하는 일입니다. 다양한 조건(부서/직군/재직기간 등)으로 정보를 쪼개고 나누어 살펴보면 이전에는 몰랐던 새로운 의미를 찾을 수 있습니다.

Driver / Difference

관계분석을 통해 Business KPI(지표)와 상관관계가 놓은 주요 요인(Driver)을 정량적으로 이해할 수 있습니다. 비교분석을 통해 임의의 두 집단 사이의 통계적 특성의 차이(Difference)를 이해할 수 있습니다.

Micro-Segmentation

특정 행위나 특성을 보인 직원들이 밀집해 있는 그룹을 찾을 수 있습니다. 동질적인 집단의 특성을 구체적으로 이해하는 것은 Business KPI를 개선할 수 있는 단초가 됩니다.

Smart Discovery

스마트 디스커버리 기능이 데이터에서 뻔한지 않은 패턴(시사점)을 자동으로 찾아드립니다. 스마트 디스커버리 알고리즘이 가설없이(Hypothesis-Free) 데이터를 가능한 모든 경우의 수로 분석하여 가장 의미있는 패턴을 자동으로 제시해드립니다.

Visual Discovery

도구가 생각의 속도를 따라가지 못하면 안됩니다. 하트카운트의 시각적 탐험 기능을 통해 생각의 속도로 패턴을 탐험해 보세요. 스마트 플롯과 서치 기능을 통해 변수(요인) 사이의 패턴을 시각적으로 탐험하거나 임의의 조건과 유사도가 높은 직원들을 시각적으로 검색할 수 있습니다.

Predictive Analytics

설명이 수반되지 못하는 예측은 공허합니다. 데이터를 통해 특정 행위를 안정적으로 설명할 수 있다면 해당 행위를 예측하는 예측모형을 수립할 수 있습니다. 모형을 개선하기 위해 서베이 도구를 사용하여 데이터를 추가적으로 수집할 수도 있습니다.

Our Approach

HeartCount를 통해 편견과 오해 속에 가려져 있던 숨은 인재를 찾으세요.

문제 정의 Problem Definition

과학적 문제해결 방식이 항상 최선의 결과를 담보하는 것은 아닙니다. 하지만, 기존 문제인식에 새로운 관점과 지평을 제시할 수 있습니다. 열린 마음으로 데이터에 질문을 해보십시오. 더 좋은 선택을 하기 위하여 필요한 정보 중 지금 제대로 알지 못하는 것이 무엇인가 생각해 보세요. 데이터에 좋은 질문을 하는 것이 데이터 기반 경영의 첫걸음입니다.

데이터 수집 Data Gathering

데이터에서 새로운 통찰과 시사점을 얻기 위해 빅데이터가 반드시 필요한 것은 아닙니다. 지금 가지고 있는 인사데이터를 엑셀 형태로 HeartCount에 업로드해주세요. 지속적이고 자동화된 데이터 송수신을 위해서 HeartCount API를 사용하는 것도 가능합니다. HeartCount가 저장, 처리하는 모든 데이터는 국내 정보보안 관련법규에 따라 안전하게 관리됩니다.

모델 수립 Modeling

통계와 기계 학습(Machine Learning) 알고리즘들을 사용하여 가용한 데이터를 분석/학습하여 특정 행위(퇴사, 고성과)를 이해하고, 예측할 수 있는 모델을 수립합니다. 모델수립의 과정과 결과를 투명하게 제공하여 예측의 원인(관계)을 사용자가 이해하고 다른 사람에게 설명할 수 있도록 합니다.

문제 해결 Problem Fixing

좋은 데이터를 확보하여 좋은 분석 결과를 얻는 것은 적지 않은 시간과 노력이 수반되는 일입니다. 조직 구성원 모두가 신뢰하고 공감할 수 있는 의미있는 분석 결과를 얻었다면 해당 정보에 바탕하여 사람과 관련한 주요문제(우수 인재채용, 핵심인재유지 등)와 관련하여 결정을 내리고 행동할 수 있습니다. 분석이란 결국 사람들이 객관적인 정보를 얻고 그에 따라 선택할 기반을 마련해주는 일입니다.

모델 개선 Model Improvement

사람이나 기계 모두 자신의 경험과 학습을 통해 수립한 의사결정 모델에 기반하여 과거를 설명하고 미래에 대한 예측을 합니다. 다만, 의사결정 모델을 좀체로 바꾸지 않는 사람과 달리 기계는 새로운 데이터를 학습하여 모델을 꾸준히 개선할 수 있습니다. 새롭고 적절한 데이터를 통하여 모델의 설명력과 정확도를 지속적으로 개선해 나갈 수 있습니다.

Values to Customers

People Analytics을 통해 직원의 잠재력을, 그리고 회사의 잠재력을, 최대로 끌어올려 보세요.

기업 고유의 문화와 주어진 업무에서 성과를 내는 사람들의 자질과 역량을 이해하지 못하고 인재 경영을 하는 것은 과녘의 위치도 모른채 함부로 활을 쏘는 것과 같습니다. 감과 직관에 치우쳤던 직원에 관한 의사결정을 과학과 객관으로 균형을 맞추어야 합니다. 분명히 존재하지만 막연히 추측만 하고 있던 성과의 요인들을 정량적으로 이해하는 것은 변화에 대한 근거가 됩니다.

성과
주어진 조직문화와 업무수행에 요구되는 자질/성격/태도 및 높은 성과를 창출하는 환경적 요인에 대한 객관적 이해

리스크
퇴사/위반 리스크 등 직원과 관련된 주요 리스크의 요인을 분석, 리스크를 줄이기 위한 정책의 객관적 근거로 활용

KPI
Business KPI의 증감에 작용하는 패턴들을 분석하여 KPI를 개선할 수 있는 구체적인 요인 발굴

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