Thai Roong Ruang Sugar Group
측정하기 쉬운 것도 있지만, 공정성은 가늠하기 어려울 수 있습니다. 표준 지표가 없으면 특히 직장에서는 저마다 다른 사람들의 생각을 조화시키기 어려울 수 있습니다. 한 직원이 생각하는 공정이 다른 직원에게는 불평등으로 인식될 수 있기 때문에 객관적으로 공정한 절차를 수립하기 어려울 수 있습니다.
태국의 최대 설탕 제조업체 중 하나인 Thai Roong Ruang Sugar(TRR) 그룹은 직원 평가에 사용되는 평가 기준이 부서장마다 다를 수 있다는 우려를 해소하기 위해 직원 인사 고과 프로세스를 평가했습니다. 이 회사의 인사 관리자는 Minitab Statistical Software를 사용해 자사의 세 설탕 공장의 인사 고과를 각 부서마다 살펴보고, 평가 점수의 상당한 차이를 조사하고, 각기 다른 공정성 기준을 없애는 새로운 평가 양식을 고안했습니다. 데이터 분석을 사용하자 부서장들의 일관성 없는 기준이나 직원들에 대한 잠재적인 편견과 공정한 보상에 대한 지침을 정한 새로운 표준화된 기준 사이에 존재하는 격차를 좁힐 수 있었습니다.
과제
TRR 그룹의 인사(HR)부는 표준 평가 양식을 부서 관리자들에게 보내 회사의 연간 인사 고과 프로세스에 사용하도록 합니다. 관리자는 이 양식을 사용하여 자신이 감독하는 직원을 각각 평가하고, 양식 작성을 마친 후 HR 부서에 양식을 반송합니다. 직원들이 받는 고과 점수는 TRR 그룹이 급여 조정, 보너스 및 개선 계획을 결정하는 데 유용하게 사용됩니다.
평가 양식에서는 관리자들에게 직원의 업무 수행 능력을 기준으로 직원을 평가할 것을 요청합니다. 각 관리자가 직원 역량을 측정하는 방법을 확인할 방법이 없기 때문에, TRR 그룹은 이런 주관적인 평가에 의존하여 결정을 내려도 된다는 확신이 필요했습니다.
TRR 그룹의 세 제당소를 책임지는 HR 관리자는 일반적인 범위를 벗어나는 높고 낮은 점수에 모두 주의를 기울였습니다. 통계 방법을 사용하여 데이터를 조사한 이 관리자는 각 부서의 직원 인사 고과 간에 존재하는 차이를 이해하고 특이치를 설명하려고 합니다. 데이터를 통해 알게 되는 내용에 따라, 관리자들이 직원의 성과를 측정하는 방법을 표준화하고 평가 프로세스의 품질을 보장하기 위해 평가 양식을 새로 만들어야 할 수도 있습니다.
Minitab을 활용한 사례
"이 프로젝트에서 가장 어려웠던 일은 각 부서에서 동일한 평가 기준을 사용해도 감독관마다 기준을 다르게 적용하여 평가가 달라질 수 있음을 TRR 그룹의 경영진에 설명하는 것이었다"고 프로젝트 리더이자 HR 관리자인 Veerasak Suriyakrai는 말합니다. 그는 Minitab의 히스토그램과 상자 그림 같은 도구를 사용해 감독관들의 불공정하거나 차별적인 대우가 존재하거나 단순히 관리자들 사이에 직원 고과 점수를 매겨야 하는 방법에 대한 각기 다른 관점이 존재함을 의미할 수 있는 증거인 직원 평가 점수의 특이치 개수를 확인하고 설명했습니다.
한 그래프에서 나타나는 특이치가 다른 그래프에서 분명히 나타나지 않을 수 있으므로, 히스토그램과 상자 그림을 모두 사용해 각 부서별로 특정 평가 점수의 빈도를 조사하여 간과되는 특이치가 없도록 했습니다. 그래프를 요약에 쉽게 합쳐서 비교할 수 있었습니다.
그래프를 사용하여 더 조사할 필요가 있는 부서를 확인한 후, HR 관리자는 직원 고과 데이터의 분포 적합도를 평가하기 위해 이 데이터를 확률도에 표시했습니다.
각 부서의 데이터를 확률도에 표시하여 분포 적합도를 확인했습니다. 각 부서마다 확률도의 데이터가 적합된 정규선과 근사하게 일치했기 때문에 데이터가 가설 검정을 위한 조건을 충족했습니다. 가설 검정에서는 세 회사의 각 부서 간에 존재하는 점수 차이가 요약되었고, Suriyakrai는 이를 통해 고과에 대한 자신의 의구심이 타당함을 확인할 수 있었습니다. Minitab의 가설 검정 출력에는 그래프와 함께 세 공장의 인사 고과 간에 통계적으로 유의미한 차이가 있음을 나타내는 p-값이 포함되었습니다.
Suriyakrai는 이 분석 결과를 근거로 경영진에게 인사 고과 방법을 개선해야 한다고 강하게 주장할 수 있었고, Minitab에서 출력된 분명한 정보를 사용하여 설득력 있는 주장을 펼칠 수 있었습니다. Suriyakrai는 "경영진은 제가 하는 일을 이해하지 못했기 때문에 결과를 효과적으로 알리는 것이 프로젝트의 성공을 위해 중요했다"며, "p-값은 토론에서 아주 좋은 증거가 되었다"고 말합니다.
결과
궁극적으로, 데이터 분석은 편견의 가능성을 줄이고 TRR 그룹의 표준화된 인사 고과 프로세스가 회사의 각 직원에게 공평한 승진 기회를 부여하도록 보장하는 데 도움이 되었습니다.
분석을 통해 경영진이 TRR 그룹의 고과 평가 양식에 문제가 있었음을 납득하도록 함은 물론 더 정확하고 효과적인 새로운 인사 고과 양식도 고안할 수 있었습니다. 관리자들이 보고하는 정보의 타당성에 대한 HR 부서의 신뢰성이 높아지자, Suriyakrai는 TRR 그룹의 세 제당소에 대한 데이터를 토대로 공정한 보상 및 계발 계획을 경영진에 자신 있게 제시할 수 있었습니다. 다음 단계는 이런 결과를 7개 자회사에 모두 확대 적용하는 일입니다.
이 프로젝트는 실험계획법(DOE) 같은 기법에 대한 통계 교육을 HR 팀, 생산 엔지니어 및 품질 관리 인력과 같은 TRR 그룹의 다른 분야를 대상으로 실시하는 것에 관한 토론을 촉발하기도 했습니다. Suriyakrai는 "Minitab을 프로세스에 통합하면 어떤 이점이 있고 데이터를 기반으로 결정을 내리면 업무의 질이 어떻게 개선되는지 이들에게 얘기한다"고 말합니다. TRR 그룹은 그들이 경험한 데이터 분석의 이점과 성공을 전사에 걸쳐 새로운 방법으로 확대 적용하는 것이 자연스럽다고 생각합니다.