Talent Analytics – People Strategy Lab

# 데이터 기반 HR 관점에서 정체 인력 탐지 모델 설계하기 도입: “성과는 나쁘지 않은데, 뭔가 멈춰 있는 직원” HR을 하다 […]

Cohort 분석이 HR 데이터 정확도를 2배 높이는 이유

(연차·직군·직급 기준 비교와 Z-score 실무 적용 방법) HR 데이터, 숫자는 있는데 왜 판단은 흔들릴까? HR 현장에서 데이터에 대해

조직에서 “핵심인재”를 뽑으라고 하면, 대부분 이렇게 말한다. “성과가 좋은 사람”, “승진이 빠른 사람”, “임원이 좋아하는 사람”. 그런데 정말 그 사람이

“성과가 높으면 핵심인재?” 성과와 잠재력을 혼동하면 생기는 일 당신의 조직에서 ‘핵심인재’는 어떻게 선발되고 있는가? 많은 조직에서 그 기준은 놀라울 정도로

바로 적용 가능한 전체 프로세스 (실무 표준 구조) 이 글은 개념 설명이 아니라 즉시 적용 가능한 HR 데이터 설계 방법론

“우리 회사 핵심인재는 누구인가요?” 이러한 질문은 HR 내부 회의든, 경영진 회의 든 가장 자주 하게 되는 질문 중 하나이다. 하지만

HR 데이터는 많은데, 왜 결정은 더 어려울까? HR업무를 하다보면 조직 내에서 자주 듣는 말이 있다. “데이터는 충분히 쌓였는데, 막상 의사결정이

“왜 저 사람이 승진했는지 설명할 수 있나요?” HR업무를 오래 하다 보면 반복해서 듣는 질문이 있다. “이번 승진 기준이 정확히 뭐였나요?”

감과 직관 중심 인사관리의 한계를 넘어 데이터 기반 HR과 People Analytics로 의사결정을 구조화하는 실전 방법을 소개합니다.