hr데이터랩 (73) 썸네일형 리스트형 직원 퇴사 원인을 분석하는 데이터 활용법 안녕하세요 HR데이터랩입니다. 직원 퇴사는 조직의 생산성과 안정성에 큰 영향을 미칩니다. 높은 이직률은 기업의 인재 손실뿐만 아니라, 채용 및 교육 비용 증가, 팀 사기 저하로 이어질 수 있습니다. 하지만 퇴사의 근본적인 원인을 파악하고 해결책을 마련하려면 데이터를 활용한 체계적인 접근이 필요합니다. 이번 글에서는 직원 퇴사 원인을 분석하는 데이터 활용법을 단계별로 살펴보겠습니다.1. 직원 퇴사 데이터 수집: 정확한 원인 파악의 출발점키워드: 퇴사 데이터 수집, 정량적·정성적 데이터, 주요 지표 분석퇴사 원인을 분석하려면 우선 정확하고 다양한 데이터를 수집해야 합니다. 퇴사에 영향을 미칠 수 있는 요소들을 포괄적으로 파악하기 위해 다음과 같은 데이터를 수집해야 합니다.정량적 데이터근태 기록(지각, 결근율.. 성과 데이터 분석으로 조직 목표에 맞는 KPI 설계 안녕하세요. HR데이터랩입니다. 기업의 성공은 정확하고 명확한 성과 지표(KPI, 핵심 성과 지표)를 설정하는 데 달려 있습니다. 하지만 KPI를 단순히 설정하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 조직의 목표와 전략적 방향에 부합하는 KPI를 설계하려면 성과 데이터를 면밀히 분석하고, 이를 기반으로 체계적인 접근 방식을 적용해야 합니다. 이번 글에서는 성과 데이터 분석을 통해 조직 목표에 맞는 KPI를 효과적으로 설계하는 방법을 살펴보겠습니다.1. 성과 데이터 수집: KPI 설계의 출발점키워드: 성과 데이터 수집, 신뢰성 확보, 데이터 통합KPI를 효과적으로 설계하려면 정확하고 신뢰할 수 있는 성과 데이터 수집이 필수적입니다.데이터 출처 확인: 성과 데이터는 HR 시스템, ERP, CRM 등 다양한 소스에서.. 채용 공고부터 입사까지: 데이터 중심 프로세스 가이드 안녕하세요 HR 데이터랩입니다. 현대의 채용 프로세스는 단순한 구직자 모집을 넘어, 데이터를 기반으로 한 정교한 전략 수립이 필수적입니다. 데이터 중심 채용 프로세스는 기업이 인재를 보다 효율적이고 공정하게 선발할 수 있도록 지원하며, 조직의 목표와 비전에 적합한 인재를 찾는 데 중요한 역할을 합니다. 이번 글에서는 채용 공고부터 입사까지의 전 과정을 데이터 기반으로 최적화하는 가이드를 제공합니다.1. 채용 공고 최적화: 데이터로 이상적인 지원자 유치하기키워드: 채용 공고, 데이터 기반 타겟팅, 최적의 지원자 확보채용 공고는 적절한 지원자를 유치하는 첫 번째 단계입니다. 데이터를 활용하면 이상적인 지원자가 어디에서, 어떻게 모집될 수 있는지 파악할 수 있습니다.채용 채널 분석: 과거 데이터를 통해 지원자.. AI 시대에 승진하는 사람의 비법 안녕하세요 HR데이터랩입니다. AI 기술의 발전은 기업의 업무 방식과 인재 관리 기준을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 자동화가 보편화되고, 데이터 기반 의사결정이 강화되는 환경에서 단순한 업무 수행 능력만으로는 더 이상 승진을 기대하기 어렵습니다. AI 시대에 승진하는 사람들은 기술 적응력, 전략적 사고, 데이터 활용 능력을 갖춘 인재들입니다. 이번 글에서는 AI 시대에서 승진하는 핵심 비법을 구체적으로 살펴보겠습니다.1. AI 리터러시(AI Literacy): 기술의 흐름을 이해하고 적용하기키워드: AI 리터러시, 기술 적응력, 디지털 역량 강화AI 시대에 승진하는 사람들의 가장 큰 공통점은 AI와 디지털 기술에 대한 이해와 활용 능력입니다.기술의 기본 개념 숙지: 머신러닝, 빅데이터, 클라우드 컴퓨.. HR 자동화의 현재와 미래: 데이터를 활용한 HR 관리 안녕하세요. HR데이터랩입니다. 기업 환경이 빠르게 변화함에 따라, HR(인적 자원) 부서도 데이터를 기반으로 한 HR 자동화를 도입하며 인재 관리 방식을 혁신하고 있습니다. HR 자동화는 단순한 행정 업무를 넘어, 조직의 의사결정을 지원하고 직원 경험을 개선하며, 생산성을 극대화하는 데 중요한 역할을 합니다. 이번 글에서는 HR 자동화의 현재와 미래, 그리고 데이터를 활용한 HR 관리의 핵심 요소를 살펴보겠습니다.1. HR 자동화의 현재: 데이터를 활용한 효율성 증대키워드: HR 자동화, 효율성 향상, 프로세스 최적화현재 많은 기업들이 HR 프로세스의 효율성을 높이기 위해 데이터 기반 자동화를 도입하고 있습니다.채용 프로세스의 자동화: AI 기반의 이력서 분석 및 필터링 시스템을 통해 지원자의 스킬과 .. 무료로 시작할 수 있는 HR Analytics 도구 5가지 안녕하세요. HR데이터랩입니다. 효율적인 인적 자원 관리는 조직의 성공에 중요한 역할을 합니다. HR Analytics는 데이터를 활용해 직원 성과를 분석하고, 더 나은 결정을 내리는 데 도움을 줍니다. 특히 예산이 제한적인 중소기업이나 스타트업에게는 무료로 사용할 수 있는 도구들이 큰 가치를 제공합니다. 이번 글에서는 HR Analytics의 핵심 기능을 제공하면서도 무료로 시작할 수 있는 도구 5가지를 소개합니다.1. Google Sheets: 간단하면서도 강력한 데이터 분석 도구키워드: Google Sheets, 무료 HR 분석, 데이터 정리Google Sheets는 HR Analytics를 처음 시작하는 팀에게 적합한 도구입니다. 강력한 스프레드시트 기능과 클라우드 기반 협업이 가능하며, 무료로 .. 이탈률을 낮추는 데이터 기반 복지 프로그램 설계 안녕하세요. HR데이터랩입니다. 직원의 이탈률 감소는 조직의 안정성과 지속 가능성을 보장하는 핵심 요소입니다. 데이터 기반 복지 프로그램은 직원 만족도를 높이고, 조직에 대한 소속감을 강화하여 이탈을 효과적으로 줄일 수 있는 강력한 도구입니다. 이번 글에서는 데이터를 활용해 효과적인 복지 프로그램을 설계하는 방법을 다룹니다.1. 데이터 기반 접근의 중요성키워드: 데이터 기반 HR, 이탈률 감소, 직원 만족도이탈률을 낮추기 위해서는 직원 이탈의 원인을 명확히 파악하는 것이 중요합니다. 이를 위해 데이터를 활용한 접근은 필수적입니다.정확한 데이터 수집: 직원 설문 조사, 퇴사 인터뷰, 성과 평가 기록 등 다양한 소스를 통해 데이터를 확보합니다.패턴 분석: 퇴사율이 높은 부서나 직무, 공통적인 퇴사 이유를 찾.. 팀 성과 데이터를 분석해 성공적인 프로젝트를 만들기 안녕하세요. HR데이터랩입니다. 성과 데이터는 팀과 프로젝트 성공의 핵심 열쇠입니다. 데이터를 제대로 분석하면 팀의 강점과 약점을 명확히 파악하고, 이를 통해 프로젝트 성과를 극대화할 수 있습니다. 이번 글에서는 팀 성과 데이터를 활용해 성공적인 프로젝트를 설계하는 구체적인 방법을 다루어 보겠습니다.1. 성과 데이터 수집: 강력한 분석의 시작점키워드: 성과 데이터 수집, 정확성, 데이터 통합모든 데이터 분석은 신뢰할 수 있는 데이터를 수집하는 데서 시작됩니다. 성과 데이터 수집의 주요 포인트는 다음과 같습니다:데이터 소스 통합: Trello, Asana, Jira와 같은 프로젝트 관리 도구와 Toggl, Clockify 같은 시간 추적 도구에서 데이터를 통합하여 성과를 종합적으로 평가합니다.정확성 확보:.. 이전 1 ··· 3 4 5 6 7 8 9 10 다음
