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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.1
- 수록면
- 129 - 160 (32page)
이용수
초록· 키워드
HR 애널리틱스는 HRM 분야에 불어온 데이터사이언스의 바람으로 더 객관적으로 효과적인 증거기 반의사결정을 위한 노력이자 새로운 방법론이다. 2000년 초반부터 시작된 HR 애널리틱스에 대한 관 심은 인공지능과 빅데이터 같은 기술의 발전과 함께 더 부각되어 해외에서는 이미 많은 논의가 진행되 고 있다. 이에 반해 국내에는 아직 HR 애널리틱스와 관련된 연구가 충분치 않아 이와 관련된 향후 논의가 요구되는 상황이다. 이에 본 연구는 다음과 같은 세 단계를 통해 HR 애널리틱스의 연구동향 및 시사점을 정리하여 제안하고 향후 연구자들이 기반 삼을 수 있는 HR 애널리틱스의 프레임워크를 제안한다. 먼저, 첫 번째 단계에서는 HR 애널리틱스 연구들을 문헌고찰하고 그 시사점을 도출한다. 연구결과, 세 가지 시사점을 얻을 수 있었는데, 이는 각각 HR 애널리틱스와 관련된 개념적 논의는 충분히 많이 이뤄졌다는 점, 경험적 연구가 부족하다는 점, 그리고, 결국 보다 더 고도화된 방법론이 절실하다는 점이다. 본 단계에서는 시사점과 함께 기존 연구들의 주장을 정리한 개념적 프레임워크 등도 함께 제시 한다. 두 번째 단계에서는 문헌고찰 내용을 토대로 HR 애널리틱스의 현재 위치와 앞으로 HR 애널리틱스 에 필요한 고도화된 방법론이 무엇인지 알아본다. 연구결과, 비즈니스 애널리틱스 가치모형 상에서 HR 애널리틱스는 기술분석에서 예측분석으로 넘어가는 단계에 머물러 있으며, 앞으로 예측 및 처방분 석으로 나아가기 위해서는 머신러닝과 같은 고도화된 방법론이 필요함을 알 수 있다. 마지막으로 앞선 모든 내용들을 바탕으로 향후 연구자들을 위한 하나의 프레임워크를 제안한다. 해 당 프레임워크는 본 연구의 최종결과물로서 머신러닝을 이용한 HR 애널리틱스의 프로세스와 각 프로 세스마다의 핵심질문 그리고 이에 해당하는 연구이슈들을 포함한다.
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