샤플 이용료 80% 지원 받기
데이터 기반의 인사업무 관리, 막상 시작하려고 하면 데이터가 흩어져 있어 첫 단계부터 막히는 경우가 많습니다.
이때 HR 데이터는 새롭게 만드는 것이 아니라 이미 기록하고 있는 데이터를 어떻게 활용하느냐에서 출발해야 하는데요.
이번 글에서는 근태 데이터를 중심으로 HR 데이터가 제대로 쌓이지 않는 이유부터 데이터 분석을 어떻게 시작할 수 있는지 핵심 지표와 함께 살펴보겠습니다.
근태는 별도 프로그램, 급여는 ERP, 평가 결과는 엑셀, 채용 이력은 이메일에 흩어져 있는 구조입니다. 데이터를 모으는 것 자체가 일이 됩니다.
지각'의 기준이 팀장마다 다르거나, 연차 사용 방식이 부서별로 제각각이면 취합해도 비교 분석이 불가능합니다.
무엇을 측정해야 하는지 모르면, 무엇을 기록해야 하는지도 알 수 없습니다.
결국 HR 데이터 분석의 문제는 분석 역량보다 데이터 수집 체계의 부재에서 비롯되는 경우가 많습니다. 그리고 이 체계를 잡는 가장 현실적인 출발점이 바로 근태관리입니다.
HR에서 관리하는 데이터는 다양합니다. 채용, 평가, 교육, 급여, 조직 구조까지. 그런데 이 중에서 가장 일관성 있게, 가장 자주 쌓이는 데이터가 무엇일까요? 바로 근태 데이터입니다.
출퇴근 기록은 매일 생성되는데요. 연차 사용, 지각, 조기 퇴근, 초과근무 데이터도 마찬가지입니다.
이 데이터가 중요한 이유는 단순히 근태를 관리하기 위해서가 아닙니다. 근태 패턴은 직원의 상태와 조직의 건강을 반영하는 신호이기 때문입니다.
실제로 다음과 같은 연결 고리가 존재합니다.
이처럼 근태 데이터를 단순 출결 기록이 아닌 HR 지표의 원천 데이터로 바라볼 때, 비로소 데이터 기반 인사관리가 가능해집니다. 근태관리 시스템이 HR 전반의 데이터 분석 인프라와 연결되어야 하는 이유가 여기에 있습니다.
근태 데이터와 HR 데이터를 연결하면 어떤 지표를 만들 수 있을까요? 경영진 보고와 조직 진단에 실제로 활용할 수 있는 핵심 지표 5가지를 정리했습니다.
각 지표를 볼 때 주의할 점이 있습니다. 수치 자체보다 변화 추이와 팀 간 편차를 함께 봐야 하는데요.
예를 들어 결근율이 전사 평균 2%인데 특정 팀만 8%라면, 해당 팀의 관리 방식이나 업무 강도를 먼저 점검해야 한다는 신호입니다.
특히 결근율 산정 시에는 법적으로 출근이 간주되는 기간, 즉 육아휴직·산전후휴가·업무상 부상으로 인한 휴직 기간을 결근으로 포함하지 않도록 주의해야 합니다.
근로기준법 제60조에 따라 이 기간은 출근한 것으로 간주되며, 이를 결근으로 처리해 인사평가나 불이익의 근거로 삼을 경우 부당 차별 소지가 생깁니다.
초과근무율 역시 단순히 인력이 부족하다는 신호로만 해석해서는 안 됩니다. 근로기준법 제53조에 따라 주당 연장근로는 12시간을 초과할 수 없는데요.
초과근무율이 높다는 것은 곧 주 52시간 법정 한도에 근접하거나 이미 위반하고 있을 수 있다는 경고 신호이기도 합니다. 경영진 보고 시에는 법적 리스크 여부를 함께 제시하는 방식이 더 안전하고 설득력 있습니다.
지표는 분기 단위로 정기 모니터링하고, 경영진 보고 시에는 전년 동기 대비 증감률과 함께 제시하는 것이 설득력을 높입니다.
근태 데이터를 HR 분석에 활용하고 싶지만 어디서부터 시작해야 할지 막막하다면 샤플의 기능을 이렇게 활용해 보세요.
외근·재택·출장 등 근무 형태와 관계없이 앱 하나로 출퇴근 기록이 자동 수집됩니다. 위치 및 본인 확인 기능으로 대리 출퇴근을 방지해 데이터 신뢰도를 높이는데요. HR 데이터 분석의 출발점은 결국 믿을 수 있는 원천 데이터입니다.
매월 근태 마감에 드는 수작업 시간을 대폭 줄일 수 있습니다. 자동으로 완성되는 근태 리포트를 바탕으로 결근율, 초과근무율 등 핵심 HR 지표를 빠르게 산출할 수 있습니다.
고정·교대·유연 근무 등 팀별로 다른 근무제를 하나의 캘린더에서 관리할 수 있습니다. 초과근무가 집중되는 팀이나 시기를 시각적으로 확인할 수 있어, 인력 과부하나 배치 불균형을 조기에 진단하는 데 유용합니다.
주 52시간, 임산부 근로시간 제한 등 법적 기준을 시스템이 자동으로 체크합니다.
초과근무 한도 초과 여부를 실시간으로 모니터링할 수 있어 법적 리스크를 사전에 차단하고, 동시에 근로시간 데이터가 체계적으로 쌓여 HR 분석의 정확도도 높일 수 있습니다. 근태관리와 HR 데이터 분석, 샤플 하나로 함께 시작해 보세요.
%252520%2525EB%2525B0%2525B0%2525EB%252584%252588.jpeg)
A. 네, 가능합니다. 하지만 공정성과 법적 정당성이 확보되어야 합니다.
단순히 지각 횟수를 나열하는 것을 넘어, 다음과 같은 사항을 반드시 검토해야 합니다.
A. 지표 성격에 따라 주기를 다르게 설정하는 것이 효율적입니다.
A. 기본 지표는 동일하게 적용할 수 있지만, 산출 기준을 근무 형태에 맞게 조정해야 합니다.
지금까지 HR 데이터가 쌓이지 않는 이유부터 근태 데이터를 기반으로 한 HR 분석 방법, 그리고 실무에서 바로 활용할 수 있는 핵심 지표까지 살펴보았습니다.
많은 기업이 데이터 기반 인사관리의 중요성은 알고 있지만, 실제로는 데이터를 모으는 단계에서부터 막히는 경우가 많은데요.
중요한 것은 거창한 분석 도구를 도입하는 것이 아니라, 일관된 기준으로 데이터가 자동으로 쌓이는 구조를 만드는 것입니다.
특히 근태 데이터는 가장 자주, 그리고 안정적으로 축적되는 데이터인 만큼 HR 분석의 출발점으로 활용하기에 충분합니다.
이번 기회를 통해 우리 조직의 근태 데이터가 단순한 기록에 머물러 있는지, 아니면 인력 운영과 의사결정에 실제로 활용되고 있는지 한 번 점검해 보시길 바랍니다.
