데이터 기반 의사결정이 잘 안 되는 이유 1

어떤 일을 할 이유가 섰다면 우선 그 일을 잘 하기 위한 조건을 찾게 된다. 일이 잘 되는 이유와 잘 안되는 이유는 대개 서로 맞닿아 있다. 하지만, 구체적인 맥락 속에서 남들이 어떤 일을 잘 해낸 이유를…

직원 성과 분석) 앎을 벼리고 실천으로 나아가기

People Analytics이 실용적인 일이 되려면

실용적이라는 것은 통제할 수 있는 것과 통제할 수 없는 것을 구분하고 통제할 수 있는 것에 집중하여 변화를 이끌어내는 일입니다.

직원의 성과는 오묘하여 그 전모를 온전히 알 수 없으니 건드리지 말자는 태도나 “하나를 보면 열을 안다"는 환원주의적 태도는 조직에 긍정적 변화를 만들어 내지 못하므로 실용적이지 못합니다. (제 경험에 의하면 명백히 상충하는 이…

네 마음의 소리, 서베이

관찰(을 통한 행동) 데이터가 넘쳐나는 빅데이터 시대에 왜 관찰하지(Observing Behaviours) 않고 구태의연하게 서베이를 통해 물어 보냐(Asking Questions)고 묻는다면 (그냥 홍시맛이 나서 홍시라 생각했다는 장금이의 답변처럼) 물어 볼 수 있어서 물었다고 답해도 괜찮다는 이야기를 해보려고 한다. 주변에 서베이 데이터를 대체할 수 있는 (직원들의) 행동 데이터가 흔하다 믿고 있는 분들이 서베이 데이터를 가치없다 폄하하고 있다면 사회과학(Social Science) 진영의 오랜 연구전통과 방법론을 최근…

Free and Secure Data Visualization Tool, HEARTCOUNT Play Playbook

HEARTCOUNT Play, exploring both the obvious and…

쐐기문자와 Data Literacy

Literacy: 범주의 탄생

1930년 경에 중앙 아시아(우즈베키스탄과 키르키즈스탄)의 오지에서 문맹(illiterate)으로 살고 있는 사람들에게 원과 사각형을 보여주었다…

HEARTCOUNT 사용법] 바차트

서로 다른 범주가 갖는 변수값의 크기(Quantitative Amount)를 비교하는 가장 효과적인 시각화 방법은 바차트이다.

스마트 플롯 메뉴에 새롭게 추가된 바차트 기능을 살펴보자. (사용법에 익숙한 고급진 사용자들은 아래 움직이는 그림만 보아도 충분하겠다.)

Algorithm is Free; But, Nothing’s Free, After All

Smart Ranking: 범주에 대해 이야기할 때 먼저 이야기해야 하는 것

범주형 변수(성별, 사업부, 직급, 채용경로, 고객군, 판매채널 등)는 우리가 대상을 바라보는 익숙한 관점의 또 다른 이름이다. 하나의 범주를 구성하는 개별 범주값(집단)들 간의 상대적 차이를 한 눈에 비교하기 위하여 HeartCount에 Smart Ranking 기능을 새로 추가하였다.