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사람을 분석하고 연구하는 피플 애널리스트를 만난다!

이 책은 피플 애널리스트가 왜 필요하고 무엇을 하고 그 길로 가려면 무엇을 준비해야 하고 앞으로 커리어는 어떠한지를 12명의 피플 애널리스트가 직접 들려준다. 이들 중에는 실무를 배경으로 출발한 사람도 있고, 학계에서 연구자로 시작한 사람도 있고, 양쪽을 모두 경험한 사람도 있다. 한국, 미국, 영국 등 활동 지역도 다르고 커리어 배경도 다양한 12명의 전문가가 피플 애널리스트로서의 경험과 노하우를 스토리텔링 방식으로 전하는 것이 목적이다. 그러기 위해 데이터 분석에 대한 전문적인 이야기보다는 각자가 걸어온 분석가로서의 삶을 내러티브하게 담고 있다.

직관과 경험을 중시했던 HR은 데이터 기반의 전략으로 변화하고 있다. 경영자와 조직 구성원 모두 채용, 교육, 평가, 보상 등 인사 전 영역에서 과학적이고 합리적인 의사결정 기준을 원한다. 피플 애널리틱스는 사람, 특히 직원 데이터의 분석과 해석을 통한 인사이트 도출로 이러한 고민과 요구를 해결한다. 이 책은 ‘피플 애널리틱스가 무엇이고, 어떻게 적용하고, 어떻게 학습하고, 어떻게 커리어로 성장할 수 있을까?’에 대한 답을 제시한다. HR 실무자들, HR에 발을 들이는 사람들, HR에서 데이터 분석을 공부하는 학생들, 비즈니스에서 직원과 관련된 데이터 분석 활용에 관심 있는 리더, 경영자, 그리고 비즈니스 전반의 이해관계자들이 모두 읽어야 할 책이다.

피플 애널리틱스의 본질은
데이터에 기반한 과학적 사고와 사람에 대한 따뜻한 애정의 결합이다

조직의 문제는 사람에서 비롯되고 그 문제를 해결하는 것도 사람이다
조직에서 발생하는 수많은 현상의 원인이 무엇이고 어떠한 과정을 거쳐 발생하는지를 이해하고 설명하지 못한다면 적절한 대응 방안을 설계할 수도 없고 근원적인 문제를 해결할 수도 없다. 이때 조직에서 발생하는 현상에 관한 분석적 접근이 필요하다. HR과 분석이 더해진 피플 애널리틱스 분야와 이를 분석하는 사람, 즉 피플 애널리스트가 중요한 이유다. 피플 애널리스트는 문제를 발견해 질문으로 정의하고, 데이터로 분석해 해석하고, 사람에 대한 깊은 이해를 바탕으로 소통해 인사이트를 도출한다.
최근 구글과 메타를 비롯한 여러 기업들이 기존의 HR 대신에 피플people 혹은 인재talent라는 표현을 쓰고 있다. 인적자원의 약자인 HR이라는 개념은 표현 그대로 직원을 자원이라고 가정한다. 조직 목표를 달성하기 위해 관리되고 대체 가능한 존재라는 의미를 담고 있다. 반면 피플은 ‘사람은 개인 고유의 목적과 가치를 가진 존재’라는 믿음을 전제로 한다. 이제 기업들은 존속과 성장을 위해 조직을 구성하는 사람에 대한 본질적 관심으로 눈을 돌리고 있다.
이 책에는 저자들이 피플 애널리틱스 분야에서 경험한 성공과 실패의 이야기와 선택의 갈림길에서 했던 고민이 담겨 있다. 이 책을 쓴 12명의 전문가들은 다양한 커리어를 가지고 있다. 이 커리어는 단순히 통계, 컴퓨터, 데이터 분석 역량에 기반하지 않는다. 이들의 이야기 속에는 피플 애널리스트로서 무엇보다도 사람에 대한 관심과 사랑이 있어야 한다는 공통된 메시지가 담겨 있다.

피플 애널리스트는 누구이고, 어떻게 일하고, 어떤 역량이 필요한가
1장은 피플 애널리틱스의 개념과 배경 등을 명료하게 이해할 수 있는 중요한 관점들을 설명한다. 2장과 3장은 피플 애널리스트로 일하는 각 저자들이 어떻게 커리어를 시작하게 됐고 어떤 여정을 거쳐 지금의 위치에 다다랐는지 이야기한다. 4장은 피플 애널리틱스 분야에 발을 내딛으려는 이들이 어떻게 공부하고 커리어를 다져갈 수 있는지를 실제 사례를 들어 소개한다. 5장은 피플 애널리틱스 분야가 향후 어떻게 변화할 것인지에 대한 견해를 담았다.
현업에서 다양한 회사를 경험하며 축적한 인사이트를 바탕으로 조언하는 박은연 실리콘밸리 인사연구회 회장의 글은 피플 애널리스트로 취업하기까지 여러 상황을 들려주는 김민송 마이크로소프트 시니어 피플 애널리스트의 글과는 다른 맛이 있다. 또한 같은 학계에 있다고 하더라도 한국에 있는 이중학 가천대학교 경영학부 교수, 미국에 있는 윤승원 텍사스 에이앤엠대학교 교수, 영국에 있는 이재진 영국 리즈대학교 비즈니스스쿨 연구교수의 글은 서로 다른 관점을 비교해가며 읽을 수 있다. 피플 애널리틱스라는 용어가 낯설던 시절 국내에서 외로이 이 분야를 개척해온 어승수 LS홀딩스 피플랩 리더와 조영찬 SK mySUNI 리서치 펠로우의 이야기는 맨땅에서 피플 애널리틱스를 해나가야 하는 독자에게 의미 있는 가이드라인이 될 것이다.
이 외에도 글로벌에서 학계와 실무 사이의 피플 애널리스트 커리어를 개척해 나가는 이피어나 핀터레스트 피플 데이터 사이언티스트, 여러 분야를 넘나들며 치열하게 피플 애널리스트 커리어를 쌓아가는 김다혜 캐피털원 피플 애널리틱스 비즈니스 매니저, 해외와 국내를 오가며 자신만의 피플 애널리스트 커리어를 만들어 나가는 이상석 한국전력공사 차장의 이야기는 해외 커리어에 관심 있는 독자들에게 많은 도움이 될 것이다. 인적자원관리 및 인적자원개발 커리어에서 데이터 분석으로 영역을 확장하고 있는 윤명훈 원티드랩 피플팀장과 정보영 현대자동차 책임매니저의 이야기 역시 HR 커리어를 기반으로 일하는 많은 독자에게 값진 인사이트가 될 것이다.

김성준(국민대학교 겸임교수·『조직문화 통찰』저자)
피플 애널리틱스는 오묘하다. ‘피플’ ‘애널리틱스’를 각각 따로 떼어놓고 보면 선명한 그림이 떠오르지만 두 단어가 같이 붙어 있으면 복잡해진다. 이를 기술로 봐야 할까, 아니면 방법론으로 봐야 할까, 그도 아니면 마인드셋이자 철학으로 봐야 할까? 학문일까, 아니면 실무일까, 과학일까, 아니면 효용일까? 여러 질문이 뒤죽박죽 섞여서 머리를 괴롭힌다. 그만큼 이 분야는 다학제다. 통계학, 데이터 과학, 인공지능, 심리학, 인사관리, 인재개발, 조직문화, 행동경제학, 인지심리학, 인류학을 넘나든다. 여기 지난 10여 년간 피플 애널리스트로 현장에서 좌충우돌 경험해온 이들이 모였다. 그들 각자가 풀어내는 서사들은 독자들에게 그 미지의 세계를 흥미롭게 탐험하도록 돕는다.

황성현(퀀텀인사이트 대표·전 구글 HRBP)
구글 본사에서 테크 HRBP로 일하면서 앞서가는 글로벌 기업이 사람·조직과 관련된 데이터를 어떻게 구축하고 분석하고 활용하는지를 경험하면서 피플 애널리틱스팀의 중요성을 직접 느꼈던 경험이 있다. 국내 많은 기업도 더 이상 감과 촉에 의한 인사·조직관리가 아닌 데이터에 의한 경영에 관한 관심이 커지고 있다. 국내외 대표적인 피플 애널리틱스 전문가들이 모여 전문적인 영역을 실무적으로 쉽게 풀어주어 반갑다. 피플 애널리틱스 분야 전문가뿐 아니라 인사 분야 실무자들의 일독을 권한다.

변연배(딜리버리N 대표·『더 에이치알The HR』저자)
HR은 최고경영자를 포함한 경영진이 조직이나 사람에 관하여 전략적이고 효과적인 의사결정을 내릴 수 있도록 입체적인 정보를 제때 제공할 수 있어야 한다. 현재의 조직 역량과 인적 역량을 파악하고, 이슈가 있으면 이슈의 원인을 분석해서 대안을 제시한다. 패턴과 추세를 분석해서 인력의 채용, 배치, 리텐션, 구성원 성과관리 등에 활용할 수도 있다. 전문적인 피플 애널리틱스가 필요한 이유다. 이 책은 그러한 일을 하는 피플 애널리스트 여럿이 모여 각자의 시각에서 썼다. 하지만 피플 애널리틱스가 지향하는 방향에 대해서는 모두 한 점으로 모인다. 현장 감각도 살아 있다. 미래의 이야기가 아닌 현재의 이야기다. HR 실무자와 경영진들이 꼭 읽어야 할 책이다.

신수정(KT 부문장·『커넥팅』저자)
이 책은 피플 애널리틱스가 왜 필요한지, 무엇을 하는지, 그 길로 가려면 무엇을 준비해야 하고 향후 전망은 어떠한지를 12명의 전문가가 기록한 교과서 같은 책이다. 그렇지만 이 커리어는 단순히 통계, 컴퓨터, 데이터 분석 역량에 기반하지 않는다. 무엇보다도 사람에 대한 사랑이 있어야 한다는 메시지에 울림이 있다. 데이터에 기반한 냉정한 사고와 사람에 대한 따뜻한 애정의 결합이 바로 피플 애널리틱스의 본질이 아닐까 싶다. 피플 애널리스트가 되기를 원하거나 그 영역에서 일하는 분들뿐 아니라 일반 직원들, 특히 경영자들이 반드시 읽어보기를 추천한다.

이 책을 읽기 전에
서문 왜 우리는 이 책을 쓰기로 하였는가

1장 피플 애널리스트는 누구인가

1. 피플 애널리스트는 무슨 일을 하는가
조직 내 인사부서의 일하는 방식이 크게 변했다 | 피플 애널리스트는 조직과 사람의 문제를 해결한다
2. 피플 애널리스트가 갖춰야 할 역량은 무엇인가
조직의 문제를 질문으로 바꾸고 정의한다 | 연역과 귀납의 방법으로 데이터를 해석한다 | 사람에 대한 이해와 소통 능력이 필요하다
3. 피플 애널리스트의 업무는 어떻게 진행되는가
피플 애널리스트의 업무는 6단계로 진행된다 | 문제 정의부터 결과 보고까지 전 과정을 알아보자
4. 피플 애널리틱스는 업무에 어떻게 활용되는가
최적의 인재 선발과 교육 프로그램 개발에 활용된다 | 직원의 성과를 평가하고 조직을 유지하는 데 활용된다
5. 피플 애널리스트 커리어는 어떻게 전개될까
피플 애널리스트는 수평적 확장성이 넓다 | 피플 애널리스트는 매력적인 직무이자 전문 분야다

2장 어떻게 피플 애널리스트는 일하는가

1. 피플 애널리스트는 현업에서 무엇을 하는가
왜 사람은 숫자로 표현할 수 없는가 | HRD가 성과 내는 데 도움이 되는가 | 어떻게 리더십 진단 데이터를 만드는가 | 90년대생이 온다 그리고 70년대생은 운다 | 디지털 전환의 경쟁력은 데이터에서 시작한다 | 문제해결을 데이터로 하는 문화가 필요하다 | 데이터에 기반한 의사결정 사례를 만들어 보여준다 | 데이터를 어떻게 확보해서 활용할 것인가 | 데이터가 흐르는 조직이 되어야 한다 | 데이터를 모으는 프로세스의 완성도를 높여야 한다 | 공간 디자인에도 데이터를 활용할 수 있다 | 데이터로 대기업과 스타트업의 차이를 안다
2. 무늬만 공학도에서 피플 애널리스트로 성장해가다
많은 사람에게 도움을 주고 싶었다 | 교육학과 데이터 분석을 응용해보고 싶었다 | 학술 연구보다 현업 프로젝트를 하고 싶었다 | 마침내 HR 그리고 애널리틱스와 운명적으로 만나다 | 피플 애널리스트에 지원해서 마침내 합격하다 | 마이크로소프트에서 피플 애널리스트로 출발하다
3. 어떻게 일에서 의미를 찾고 일할 수 있을까
마음이 이끄는 대로 점을 찍어나가다 당도하다 | 사람에 마음이 끌려 심리학을 공부하다 | 심리학 연구와 분석으로 사람들의 행복에 기여하고 싶다 | 가슴을 뛰게 한 피플 애널리틱스를 만나다 | 행동과학연구의 넛지로 구성원의 행동 변화를 이끈다 | 후무에서의 커리어: 학계의 울타리 밖에서 연구하기 | 후무에서의 커리어: 작은 스타트업에서 주어진 큰 도전-업계 최고의 다양성과 포용성 솔루션 개발기 | 핀터레스트에서의 커리어: 사람 중심의 피플 애널리틱스팀 | 데이터 전문가, 비즈니스 컨설턴트, 인재 연구원이라는 모자를 쓴다
4. 어떻게 피플 애널리스트로 커리어 성장할 것인가
통계학이 인생의 무기가 될 줄 몰랐다 | HR 전문가로 성장하고 싶었다 | 숙련된 채용 전형 운영자가 되기 위해 노력했다 | 어떤 사람을 선발해야 하는지 고민했다 | 채용 데이터 분석을 통해 선발의 본질을 공부하다 | 데이터와 알고리즘을 활용해 실제 놀라운 결과를 내다 | 데이터 분석 도구를 능숙하게 다루기 위해 노력하다 | HR 애널리스트에서 리드 HR 애널리스트로 성장하다 | 리드 HR 애널리스트의 역할은 무엇인가 | 과학적 검증의 효용성과 가치를 입증해야 한다 | 분석가와 의사결정권자의 세계관은 서로 다르다
5. 인재개발 담당자는 현학적이라는 편견에 도전하다
HRD를 평생 직업으로 선택하다 | 내가 될 수 없다면 남이 될 수 있게 돕자 | 통계분석의 수요는 많은데 공급이 부족한 상황이었다 | 철밥통 공공에서 다시 사기업으로 경력 전환을 하다 | HRD 철학을 발전시키고 가설을 검증해보고 싶다 | 사람에 대한 ‘사랑’과 데이터 분석 역량이 필요하다

3장 어떻게 피플 애널리스트가 되는가

1. 거인의 어깨 위에 올라서서 더 넓은 세상을 보자
보수적인 공기업 조직에서 피플 애널리스트를 꿈꾸다 | 데이터와 HR을 융합한 피플 사이언티스트를 꿈꾸다| 입사 5년차 대리, HR 디지털 전환 팀장이 되다 | 미국에서 피플 사이언티스트로 성장하다 | 피플 애널리스트 커리어 성공을 위해 3가지를 준비하자 | 공공기관 피플 애널리스트의 정체성을 찾다
2. 목적지를 향해 계속 걸으면 길을 찾을 수 있다
초보 분석가로 고객 경험 개선의 기쁨을 맛보다 | 직원 리소스 그룹을 통해 다양성과 포용성을 배우다 | 피플 애널리스트의 진로를 찾으며 인맥을 쌓아가다 | 내부 프로젝트를 추진하며 성장하다 | 피플 애널리스트의 길을 걷게 되다
3. 내일의 리더와 조직을 오늘로 앞당기다
독립적인 피플 애널리스트로 살아가고 있다 | 피플 애널리스트의 길은 어디서 시작됐는가 | 미국과 한국에서의 경험은 어떻게 달랐는가 | 피플 애널리스트로서 최고의 경험들을 하다 | 어떻게 독립적으로 활동하게 됐는가 | 다양한 경험이 피플 애널리스트로 성장하는 데 도움이 된다 | 독립적인 피플 애널리스트로서 계획을 수립하다 | 피플 애널리스트로서의 여정을 즐기자

4장 어떻게 피플 애널리스트는 학습하는가

1. 피플 애널리스트에게 필요한 실무지식은 무엇인가
평범한 문과생이 피플 애널리틱스 역량을 갖추게 되다 | 미래 경쟁력은 무엇인가 생각하고 갖추어갔다 | 기고와 강의로 커뮤니케이션 역량을 기르게 됐다 | 팟캐스트 데이터홀릭으로 넓게 성장해오다 | 피플 애널리스트는 누가 지시하지 않아도 스스로 한다 | 여전히 가장 중요한 것은 숫자가 아니라 사람이다
2. 해외 유학을 통해 피플 애널리틱스를 학습하다
영국 대학 소속 피플 애널리틱스 연구자가 되다 | 수학, 법학, 전략기획을 거쳐가며 진로를 고민했다 | 사람에 대한 본질적 관심이 HR 실무와 유학까지 이어졌다 | HR 유학 과정에서 피플 애널리틱스와 만나다 | 피플 애널리틱스 석사학위에서 무엇을 기대할 수 있는가 | 피플 애널리틱스 학위 과정이 꼭 필요한가

5장 피플 애널리스트로서 미래를 만들어간다

1. 일에 대한 관심과 의지가 먼저다
이 길을 택했다면 믿고 올인하고 고군분투하라 | 피플 애널리스트의 중요성은 점점 커져갈 것이다 | 초기 단계에서는 실수도 많지만 기회 또한 많다 | 피플 애널리스트는 사람을 이해하려고 노력해야 한다
2. 학문적 현재와 미래는 어떻게 되는가
글로벌 시장에서 관심과 수요가 늘어나고 있다 | 생성형 인공지능이 조직과 구성원에게 영향을 미친다 | 피플 애널리틱스는 4단계에 걸쳐 발전해왔다 | 실무 발전 이면에 학문과 학계의 연구들이 활발하다
3. 애널리스트에게 필요한 역량은 무엇인가
큰 그림과 부분의 역할에 대해 이해하자 | 타사의 성공사례보다 학습을 통해 문제를 해결하자 | 생성형 인공지능을 보조적 도구로 사용하자 | 분석과 해석은 문제를 설계하고 해결하는 일이다 | 좋은 프레임워크들을 계속 찾아내고 업데이트하라 | 기초와 중심이 단단할수록 후속 학습은 복리의 성격을 띤다 | 문제를 해결해가며 역량과 전문성을 쌓아가자 | 지식과 통계를 먼저 배우고 컴퓨테이셔널 방법을 배우자
4. 노력하는 사람에게 기회와 운이 따른다
“무슨 생각을 해. 그냥 하는 거지!” | 비관적 낙천주의자가 돼 즐기면서 노력하자

미주
참고문헌

1장 피플 애널리스트는 누구인가

나와 스티븐 교수는 피플 애널리틱스를 위해 가장 중요한 역량으로 사회과학, 통계학, 컴퓨터 과학 분야의 역량 3가지를 강조했다. 그중에서도 사람에 대한 이해와 통계학(회귀분석)이 중요하다고 주장했다. 결국 피플 애널리스트와 데이터 애널리스트에게 중요한 역량은 유사하다. 문제를 발견하고 질문으로 정의할 수 있는 역량, 이를 데이터로 분석해서 해석할 수 있는 역량, 사람에 대한 깊은 이해를 바탕으로 소통할 수 있는 역량, 문제 해결을 위한 실행 역량이다.
-p. 31

2장 어떻게 피플 애널리스트는 일하는가

우리 팀은 열띤 논의 끝에 기업의 디지털 전환에서 가장 중요한 핵심이자 첫 시작은 바로 데이터라고 결론 내렸다. 인공지능과 클라우드 외에 그 어떤 기술을 사용하든지 그 기업의 디지털 전환 경쟁력의 핵심은 바로 데이터였다. 어떤 데이터를 어디에서 얼마나 수집하고 어떻게 분석해 사업에 활용할 것인지가 바로 디지털 전환의 핵심인 셈이다. 그래서 가장 먼저 우리 기업은 어떤 데이터를 수집하고 있는가 추적했다. 그간 우리가 쌓은 기업 경영활동 과정에서 축적된 데이터는 무엇이었고 그 데이터를 어디에서 어떻게 축적했으며 어떻게 활용해 왔는지를 진단하는 것이었다.
-p. 57

나는 그 어떤 기업과 조직이라도 전략적인 방향과 임팩트를 행사하는 것은 사람이고 조직에서 사람이 어떤 가치를 창출하는가에 관한 연구와 분석을 하는 피플 애널리틱스가 매우 중요하며 잘 맞는 분야였다는 것을 깨달았다. 금융상품의 공정가치를 분석하고 포트 폴리오 리스크를 관리하는 금융공학 연구나 생산 관리 또는 정보시스템을 최적화하는 산업공학 연구와 거시적인 느낌이 강했던 공공정책 연구 등에 비해 다각도 분석을 통한 인사이트로 사람과 조직에 직접적인 영향을 줄 수 있는 피플 애널리틱스는 그동안 내가 찾던 최상의 분야였다.
-pp. 80~81

‘어떻게 하면 사람들이 더 행복할 수 있을까?’라는 내 궁금증은 ‘어떻게 하면 사람들이 일에서 의미를 찾고 성장할 수 있을까?’라는 질문으로 바뀌었다. 시시각각 변화하는 일의 세계는 아직 정의되지 않은 새로운 과제와 일하는 사람에 대해 생각할 거리를 끊임없이 던진다. 내가 사람에 대한 호기심과 애정을 잃지 않는 한, 발전 가능성이 아직도 무궁무진한 피플 애널리틱스의 세계에 꽤 오래 머물 것 같은 예감이 든다.
-pp. 115~116

하지만 HR 애널리틱스는 태생적으로 과학적 방법론에 의한 실증에 뿌리를 두고 있으므로 이론적 토대가 없다면 사상누각이라고 생각했다. HR 전문가로서 조직에서 발생하는 수많은 현상의 원인이 무엇인지, 어떠한 과정을 거쳐 발생하는지를 이해하고 설명하지 못한다면 적절한 대응 방안을 설계할 수도 없고 근원적인 문제를 해결할 수도 없다. 조직에서 발생하는 현상에 관해 분석적 접근을 하기 위해서는 사회과학 연구방법론에 대한 이해가 기반이 되어야 한다고 느꼈다.
-pp. 130~131

회사 일을 마치고 집에 오면 스콜라 프랙티셔너scholar-practitioner로 가면을 바꿔 쓰고 서재에 앉아 학생으로 돌아간다. 두 시간이고 세 시간이고 인재개발과 애널리틱스에 대하여 시지프스가 구르는 돌덩이를 끊임없이 밀어 올리듯이 탐구하기를 즐긴다. 회사 일, 그 리고 여러 다른 역할로 피로가 쌓여 입술도 자주 터지지만 HRD와 피플 애널리틱스에 대한 공부를 멈출 수 없는 것은 ‘행복’ 때문인 것 같다. 실무와 연구를 병행하며 전문가를 꿈꾸는 행복. HRD 분야를 전공으로 택하고 애널리틱스를 갈망하길 정말 잘했다는 생각을 한다.
-p. 164

3장 어떻게 피플 애널리스트가 되는가

콘퍼런스 이후 채용설명회에서 재밌었던 것은 그곳에서 만난 유학생들의 전공 중에서 데이터 사이언스라는 학과는 없었다는 것이다. 컴퓨터공학, 수학, 물리학, 기계공학 등 전공이 무척 다양했는데 모두 본인을 데이터 사이언티스트라고 소개했다. 가장 특이한 분은 천문학을 공부한 분이었다. 그분은 우주의 별 자체가 빅데이터이므로 별의 패턴과 소멸 예측 같은 것을 연구한 자신을 데이터 사이언티스트라고 했다. 그때 깨달았다. 데이터 사이언티스트는 특정 전공을 공부한 사람으로 정의하는 것이 아니라 특정 분야의 지식 Domain Knowledge, 수학(통계), 컴퓨터공학 이렇게 3가지를 함께 공부한 사람이었다.
-pp. 173~174

지금까지 내 삶을 돌이켜볼 때, 제일 힘들었던 일들 덕분에 나만의 독특한 정체성이 만들어졌다는 것이 조금씩 눈에 보이기 시작한다. 한국 생활을 접고 미국으로 건너왔기 때문에 인종 차별을 직접 경험하기도 했다. 그로 인해 나를 포함한 모든 사람들에게 소속감을 찾아주고 싶은 마음이 생겨 직원 리소스 그룹ERG을 운영했다. 예상치 못한 정리해고로 인해 사람들과 연결될 수 있는 시간이 생겼고 새로운 기회에 열린 마음으로 다가서게 됐다. 또 하나. 늘 고민이 많고 정보 수집에 집착하는 경향이 있는 어떻게 보면 참 피곤한 정체성이 오늘 여기까지 내 진로를 열어주었다.
-pp. 217~218

나는 지금 하고 있는 일을 ‘내일의 리더와 조직을 오늘로 앞당긴다.Tomorrow’s Leaders and Organizations, Today.’라고 링크드인 프로필에 써놓았다. 일의 미래를 조금이라도 앞당기려는 일이면 투자, 대기업 컨설팅, 스타트업 자문, 정부 정책 연구까지 방법을 제한하지 않고 마음껏 자유롭게 하고 있다. 데이터 기반 의사결정이 중요해진 지금, 피플 애널리스트로서 많은 큰 의사결정을 해야 하는 리더들을 돕는 일은 내가 지금 하는 이 일에서 정말 중요한 부분이라고 생각한다.
-p. 235

4장 어떻게 피플 애널리스트는 학습하는가

나 역시 간접 경험을 통해 많은 도움을 받았다. 나의 간접 경험은 팟캐스트다. 2019년 4월, 나는 데이터 분석가, 인공지능 개발자, 물류 전문가 지인과 함께 팟캐스트를 시작했다. 팟캐스트의 이름은 데이터홀릭, 말 그대로 데이터에 ‘홀릭’하여 데이터에 대한 모든 것을 다루는 팟캐스트다. 데이터 분석 공부를 하는 방법에서 출발하여 사용하는 도구(프로그래밍 언어, 분석 툴 등), 각자 업무를 하고 있는 분야에 대한 이야기와 데이터 분석과 인공지능에서 유명한 인물의 스토리까지 다루었다. 에피소드를 준비하며 공부를 많이 했고 청취자와 소통하며 더 다양한 정보를 얻었다.
-p. 248

나는 영국으로 유학을 떠나기 전까지 HR 애널리틱스 혹은 피플 애널리틱스라는 단어를 들어본 적이 없다. 그런데 용어가 낯설었을 뿐 개념이 낯선 것은 아니었다. HR 실무를 하면서, 또 HR 주제의 전략기획 프로젝트를 하면서 자연스레 수학적 마인드로 이것저것 논리적 근거를 찾고 생각해보고 질문을 던지곤 했다. 이런 나의 발자취를 영미권의 사람들은 피플 애널리틱스라는 분야로 명명하여 부르고 있었다. 피플 애널리틱스에 대한 인식과 관심은 영국 석사 과정에서 본격적으로 구체화되고 실체화됐다.
-p. 260

5장 피플 애널리스트로서 미래를 만들어간다

교직에 있는 나는 배움에는 끝이 없고 아는 만큼 보인다는 것, 그리고 학습에는 지름길이 없다는 것을 믿는다. 좋은 학습이란 내가 아는 것이 조금 더 명료해지게도 하지만 모르는 것이 무엇인지 좀 더 명확해지고 다음으로 학습할 것이 무엇인지 더 명확해지는 학습이다. 이런 학습 효과는 나보다 뛰어난 이들을 알아보는 눈을 키워 준다. 성과와 성취가 빈약한 학습 또한 경계해야 한다. “나는 돈에 관심이 없어요.” “결과보다 과정이 중요하죠.”라고 말하는 건 지극히 아마추어적인 생각이다. 내가 먼저 한 학습과 경험은 더 큰 성취를 위한 기회이자 책임이며 주변과 나눌수록 더 큰 가치가 생긴다. 이런 학습은 더딜 수밖에 없다. 하지만 비온 뒤 땅이 더 단단해지는 것처럼 기초와 중심이 단단할수록 후속 학습은 복리의 성격을 띤다.
-p. 301