위 대시보드는 총 12페이지로 구성된 HR Analytics 대시보드 중에서 가장 첫 번째 페이지로, 인사 데이터의 카테고리 중에서 핵심 지표를 요약해서 보여줍니다. 상단에 직원, 채용, 퇴사, 결근, 퍼포먼스, 교육으로 분야가 나누어져 있는 것을 확인할 수 있으며, 각 분야당 4가지 핵심 지표가 하단에 시각화로 구성되어 있습니다. 차트 간 인터랙션을 통해서 핵심 지표 간의 세부적인 데이터 탐색이 가능합니다. 우측에는 연도별 필터가 있어 각각을 클릭해 최근 3년간 기간별 데이터의 변화를 확인할 수 있습니다.
또 우측 하단 아이콘은 대시보드 내에서 자주 사용하는 페이지(시계열 추이, 부서, 월별 분석, 세부 직원 분석)로 쉽게 이동할 수 있도록 메뉴 버튼이 이미지로 구성되어 있어 빠르게 다른 페이지로 이동이 쉽습니다.
다음은 요약(Summary) 페이지에서 조금 더 나아가, 분야별 실무자가 담당 분야의 데이터를 한눈에 파악하고 싶을 때 개요(Overview) 페이지를 참고할 수 있는 모니터링용 대시보드입니다.
상단에 직원 수, 채용, 퇴사 직원 수, 퇴사율의 핵심 지표 4개가 상단에 스코어 카드로 구성되어 있고, 간략한 라인 그래프를 통해 1년간 해당 지표의 증감 추이를 직관적으로 확인할 수 있습니다. 각 핵심 지표를 하단 영역에 성별, 나이대, 교육 수준, 정규직 여부, 부서 등 세부 측정기준으로 시각화여 더욱 데이터의 이해를 높일 수 있게 구성되어 있습니다. 차트 간 필터링 인터랙션이 기능이 있어, 확인하고 싶은 데이터를 클릭하여 원하는 조건별 인사이트를 도출 할 수 있습니다.
이처럼 요약(Summary)과 개요(overview) 페이지에서는 인사 전반의 데이터를 몇 가지의 핵심 지표로 구성되어 있어 이슈를 빠르게 파악할 수 있습니다. 해당 페이지에서 세부적으로 데이터를 깊게 탐색하고 싶은 경우, 해당 데이터를 주제로 세부적인 정보를 포함한 분석용 페이지로 이동하게끔 하는 대시보드의 내비게이션의 역할로써도 활용할 수 있습니다.
2. 분석용 대시보드
2.1 특정 주제의 데이터로 구성한 보고서 형태
분석용 대시보드는 보고서를 대체하는 방식으로 활용할 수 있으며, 이러한 경우 대시보드의 활용도를 높이고 내부 보고 프로세스를 간소화할 수 있다는 장점이 있습니다.
위 대시보드 사례는 HR 보고서 형태로 참고하기에 좋은 직원 현황과 급여 대시보드입니다. 상단에 총 직원 수, 총급여 비용, 근무 직원 수, 병가 처리일 수 등의 핵심 지표가 나열되어 있습니다. 하단에 조건별로 데이터의 구성 내용을 쪼개어 볼 수 있게 도넛 차트가 포함되어 있습니다. 또한, 우측에는 드롭다운 옵션 영역을 별도로 구성하여 데이터를 원하는 조건대로 필터링 할 수 있게 되어 있습니다.
앞서 살펴본 모니터링 대시보드와 다른 점은 직업 참여도, 만족도, 성과, 관계 만족도와 같은 정성적 지표를 옵션으로 추가한 점입니다. 해당 옵션을 추가함으로써 앞선 모니터링용 대시보드에서 연도별 데이터의 추이를 살펴본 거시적 관점과는 다르게, 세부적으로 직원의 만족도별로 그룹핑해서 데이터를 분석하는 것을 유추할 수 있습니다.
이처럼 보고서에 포함된 지표는 고정적이기 때문에 날짜를 다르게 조회한 인터랙티브 대시보드를 모니터링하면 데이터의 활용 범위를 단순 보고에서 양방향 커뮤니케이션으로 확장할 수 있다는 점에서 의미가 있습니다.
2.2 계산된 데이터로 구성한 문제 원인 분석 형태
인사 관리에서 주요 이슈는 직원의 퇴사율일 텐데요. 아래 대시보드 사례는 어떤 그룹의 직원이 퇴사하는지 원인을 분석하기 위한 목적의 분석용 대시보드입니다.
좌측 영역의 지표를 순서대로 보면, 가장 중요한 지표인 이탈률이 가장 상단에 표시되어 있고, 하단에는 혼인 여부, 야근 비율, 부서별 비중을 비교할 수 있는 그래프가 있습니다. 우측에는 뎁스 있는 데이터 분석이 가능한 산점도 차트가 있습니다. 산점도를 통해서 월급과 나이에 따른 직원의 분포를 확인할 수 있고 컬러로 퇴사 여부가 표시되어 있습니다. 퇴사자를 의미하는 빨간색 점을 확인하면, 2030 직원의 퇴사자가 밀집되어 있고, 우측에 총 경력 기간 그래프를 통해 경력이 적은 직원의 퇴사율이 45.45%임을 확인할 수 있는데, 이는 신입사원이 높은 퇴사율의 원인이라는 점을 발견할 수 있습니다.
보다 자세한 원인을 파악하기 위해서, 상단의 나이 필터를 활용해서 10대에서 30세까지의 데이터만 입력해서 자세히 분석해볼까요?
해당 나이의 직원 중에서도 산점도의 중앙값보다 낮은 월급을 받는 경우 퇴사자가 많은 패턴을 확인할 수 있습니다.
분석용 대시보드는 모니터링 대시보드보다 통계적 수치나 지표 간의 상관관계 분석 등 원본 데이터를 계산한 형태로 구성된 경우가 많습니다. 데이터 기반으로 의사결정을 하기 위한 목적으로 많이 활용되기 때문에 실무자가 직접 대시보드를 기획, 제작하는 경우가 많으며, 대시보드에 포함하는 데이터 측정 기준과 방법에 대한 이해가 바탕이 되었을 때 대시보드의 활용도를 더 높일 수 있습니다!
지금까지 인사데이터를 활용한 인터랙티브 시각화 대시보드의 사례를 알아보았습니다. 핵심은 수집된 데이터를 대시보드에 모두 구성하려 하기보다는, 대시보드 용도에 따라 데이터의 정보 수준을 다르게 하여 구성하는 것입니다. 사용 시나리오에 맞는 대시보드를 선택해서 보는 것이 대시보드의 활용도를 높이는 방법, 즉 인사 데이터를 효과적으로 활용하는 방법이라고 볼 수 있습니다!
이번 콘텐츠를 통해서 인사 데이터를 어떻게 대시보드로 구성했는지 보다 직접적으로 확인하실 수 있도록 실제 구현된 대시보드를 사례로 활용하였으니, 이미지 링크를 클릭하여서 직접 탐색해보시길 바랍니다! 이처럼 데이터의 성격에 맞게 대시보드를 어떻게 구성해야 할지 고민이 되면, 시각화 전문 기업 뉴스젤리에게 문의를 남겨주세요. 다양한 레퍼런스로 도움을 드리도록 하겠습니다.
* 참고 자료: ‘직관이 인사를 망친다. 데이터로 인사를 혁신하라’, DBR
