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    데이터로 보는 인사이야기

    데이터로 보는 인사이야기 People Analytics 가이드북

    • 이중학,Steven Kim 저
    • 이중학,Steven Kim
    • 2021년 08월 18일
    • 정가
      16,800원
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    ISBN: 9791189580940 296쪽 152 x 225 (㎜)

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    출판사 리뷰

    4차 산업혁명 시대, 그 어느 때보다 데이터에 대한 관심이 높은 때입니다. 많은 사람들이 데이터 기반의 인사관리를 이야기하지만, 그 실체를 명확하게 이야기 할 수 있는 사람은 드뭅니다. 막연히 더 객관적일 것이고 만능으로 문제를 해결해 줄 도구로 생각하고 계시지는 않았나요?
    이 책은 People Analytics가 어떻게 이루어지는지 궁금하신 분들을 위해 만들어진 가이드북입니다. 이 책이 소개하는 내용들을 차근차근 따라오시다 보면 실제 현장에서 활용되고 있는 분석은 어떤 것들이 있는지, 분석 기술보다 더 중요한 것은 무엇인지를 이해하실 수 있습니다.
    특히 책 후반부에서 다루고 있는 통계적 지식들을 차근차근 익히시다 보면 어느새 People Analytics 전문가로 발돋움 하실 수 있을 것입니다. 이 책을 눈으로만 읽으셔도 좋지만 한 걸음 더 나아가기를 희망하시는 분들이라면 꼭 손으로도 이 책을 읽어보셨으면 좋겠습니다. 가정용 pc나 노트북으로도 충분히 분석을 수행할 수 있습니다. 부디 이 책이 독자 여러분의 People Analytics 여정의 요람이자 이정표가 되면 좋겠습니다.

    [책 속의 핵심 내용]

    인사가 만사라는 말이 있다. 회사 생활에서 인사의 중요성을 보여주는 대표적인 말이다. 때로는 효율적이고 논리적으로 보이기도하지만, 한편으론 주먹구구 식으로 이루어지는 것은 아닐까 의심스러운 인사관리, 실제로는 어떻게 이루어지고 있을까? 과거 면접관들 사이에 관상가가 있다는 우스개 소리가 있었는데, 4차 산업혁명을 맞이하여 ‘AI와 빅데이터 활용’이라는 말이 관용어로 변해버린 지금 HR의 역할은 어떻게 변화하고 있는가?

    4차 산업혁명 시대 여러 일자리가 AI에 의해 대체된다는 이야기가 들린다. 과연 내 직업은 살아남을 수 있을까? 혹시 모든 인사도 AI가 담당하게 되어 억울한 일이 없어지고 비정한 인사고과만 남는 것은 아닐까? COVID-19 이후로 사회가 많이 변화했다. 포스트 코로나 시대의 리더십은 어떤 모습이며, 어떤 모습이여야 할까? 변화한 세상에서 직원들의 경험은 어떻게 구성될까? 다양한 데이터를 통해 사례들을 살펴보자.

    실무 상황에서 데이터를 바탕으로 의사결정을 해야하는 상황들이 닥친다면 어떨까? 앞서 살펴본 내용들은 참 스마트하고 멋져 보였는데.. 나도 혼자서 분석해보고 의사결정을 내릴 수 있을까? 통계 분석 프로그램인 R을 활용하여 People Analytics가 어떻게 이루어지는지 실제로 확인해보자.

    추천글

    본서는 최근 인사 트렌드와 관점을 HR 종사자뿐만 아니라 일반 직장인분들에게도 재미있게 설명해주는 책이며 People Analytics에 대한 풍부한 실제 사례를 통해서 이해도를 높여주는 DT 시대의 필독서라고 할 수 있습니다.
    - 성상현 (동국대학교 경영대학 교수) 


    인사는 사람(인)과 일(사)을 조화롭게 연결하여 개인, 부서 및 조직 성과 향상에 긍정적으로 기여합니다. 그간 출간된 많은 인사 서적들은 저자들의 직관과 경험에 의존했으나 본서는 Data Analytics에 기반한 최신 사례와 노하우를 전달하고 있습니다. 이러한 점에서 HR 담당자와 관련 공부하는 모든 분들에게 일독을 권합니다.
    - 오인수 (템플대학교 경영대학 교수) 


    빠르게 변화하는 경영현장에서 데이터를 통한 의사결정의 중요성이 높아지고 있습니다. 본서는 HR에 근무하는 직장인뿐만 아니라 우리에게 익숙한 사례를 중심으로 다른 분야의 직장인분들에게도 데이터 중심 의사결정에 좋은 입문서가 될 것 같습니다.
    - 정현천 (SK mySUNI 매니지먼트 칼리지 부사장) 


    최근 혁신 기술의 중심인 AI, IoT, 5G 기술은 모두 데이터의 축 위에 서 있습니다. 시간이 갈수록 모든 의사결정에서 데이터의 역할은 폭발적으로 증가할 것입니다. 이 책은 현대의 직장인과 HR에 종사하는 분들에게 앞으로 폭증할 데이터 기반 의사결정의 구체적인 사례와 향후 방향을 제시한다는데 큰 의의가 있습니다.
    - 전영민 (롯데벤처스 대표이사) 


    4차산업혁명 시대에 앞서가는 글로벌 기업들이 Data-driven HR(데이터 기반의 인사)을 통해 어떻게 폭발적으로 조직 성장을 견인하는지 목격한 바 있습니다. 반면, 한국 HR에서 어떻게 People Analytics 분야를 시작하고 적용하는지 어려움을 보며 안타까웠는데 본서는 그러한 어려움 해결에 도움을 드릴 수 있을 것입니다.
    - 황성현 (전 카카오 HR 부사장·퀀텀 인사이트 대표) 


    최근 People Analytics에 대한 관심이 높아지고 새롭게 대두되는 것 같지만, 여러 글로벌 기업에서는 이미 오래전부터 그 시도를 해오고 있습니다. 본서는 국내 기업에서 People Analytics를 도입하고 활용하는데 도움이 될 것으로 생각하며 HR직무군 또는 People Analytics에 관심있는 모든 분들께 추천합니다.
    - 김민송 (Microsoft Senior People Analyst) 


    People Analytics에 대한 관심이 현장뿐만 아니라 학계에서도 높아지고 있습니다. People Analytic 수업을 하면서 사례에 대한 부분이 아쉬웠는데요. 본서는 다양한 사례를 제시함으로써 People Analytic에 대한 이해를 높여주고 있습니다.
    - 김영상 (성균관대학교 경영대학 교수) 


     


     


     


    저자 소개

    이중학
    • 구분 : 저서
    • 국적 : 대한민국
    • 분류 : 경제/경영/자기계발 저자 , 기타
    • 인기지수 : 29
    최근저서

    롯데인재개발원 HA Center
    동국대학교에서 교육학과 영어 통번역을 전공했고 서강대학교 경영전문대학원에서 공부하고 있다. ‘긍정적 다름’이란 키워드를 실천하기 위해 대학 시절부터 삼성테스코, JAL, UN재단에서 다양한 근무 경험을 쌓았다.
    현재 ‘배움, 배려, 다름, 성실’이란 핵심가치를 실천하며 다양한 사람들의 성장을 돕고 스스로 성장하기 위해 치열하지만 행복한 직장생활을 하고 있다.

    책 속에서

     

     

    목차

    들어가며

    1. Digital Transformation 시대의 HR 역할과 변화
    01 내 일자리가 사라진다고?!
    02 디지털 전환 시대의 HR
    03 디지털 전환에서 인재 전환으로
    04 글로벌 사례: 독일 기업의 Digital Transformation

    2. 데이터로 보는 인사 이야기 I-채용
    01 들어가며: 객관적이고 싶은 당신에게
    02 AI를 통한 채용:People Analytics의 공약불가능성
    03 선발을 위한 예측 모델링

    3. 데이터로 보는 인사 이야기 II-리더십
    01 탁월한 리더를 찾아서
    02 DT 시대의 리더십? 공유리더십!
    03 데이터로 보는 After COVID-19 리더십 1
    04 데이터로 보는 After COVID-19 리더십 2
    05 데이터로 보는 After COVID-19 리더십 3

    4. 데이터로 보는 인사 이야기 III-직원 경험
    01 직원들이 일하고 싶은 공간은?
    02 어떤 회사를 선택해야 하는가?
    03 일자리에 대한 단상
    04 일 잘하는 팀의 특성[소셜 네트워크]
    05 현지 직원은 왜 그만둘까?
    06 VR을 이용한 상황판단검사

    5. People Analytics, 한 걸음 더 들어가기
    01 가설검정과 예측의 차이점
    02 베이지안 통계의 이해

    6. People Analytics 시작하기
    01 People Analytics 국내현황

    7. R로 함께하는 데이터 이야기
    01 회귀분석으로 본 데이터 이야기
    02 조건부확률로 본 데이터 이야기

    나오는 글
    참고자료

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