DXC Career Navigator: 데이터 기반 직원 커리어 개발 및 몰입도 향상

편집자 주: 이 프레젠테이션은 다음에서 제공되었습니다.미셸 하워드 at 그래프서밋 2022.

오늘은 DXC Technology의 Michele Howard가 Knowledge Graph 개념을 활용해서 Neo4j의 Graph Database 및 Neo4j 그래프 데이터 과학을 기반으로 구축한 솔루션인 Career Navigator를 소개할게요.
더 많은 정보를 원하시면 저에게 이메일을 보내주세요. daniel.ng@neo4j.com.

지난 10년 동안 저는 글로벌 IT 서비스 회사인 DXC Technology에서 인력 계획, 역량 관리를 담당하면서 직원들이 업무 파이프라인을 제공하고 경력을 성장시킬 수 있도록 올바른 기술을 갖추도록 돕는 역할을 해왔어요.

저희는 직원이 책상에 앉아서 버튼만 누르면 조직에 가장 가치 있는 역할과 진로를 기반으로 추천된 경력 개발 경로를 얻을 수 있는 세상을 만들고 싶어요. 이렇게 하면 직원들은 조직 내에서 사용 가능한 역할에 따라 기술을 향상시키고 교차 기술을 배우는 방법을 쉽게 알 수 있어서, DXC를 떠나 다른 곳에서 경력 개발 경로를 찾을 필요가 없게 되는 거죠.

모든 조직에서 가장 중요한 일 중 하나는 필요한 기술을 갖춘 인재를 확보하는 거죠. 말은 쉬운데, 큰 기업일수록 이런 경력 개발 기회를 제공하기가 쉽지 않아요.

조직의 과제

저희는 13만 명 규모의 조직이다 보니 시스템들이 서로 연결되어 있지 않은 경우가 많아요. 각 시스템과 플랫폼은 맡은 역할을 잘 수행하지만, 서로 정보를 주고받지 못하고 직원들이 다양한 상황에서 활용하기 어렵죠. 그래서 내부 채용이나 승진, 직원들의 경력 경로를 만드는 데 어려움이 있어요. 인력이 많이 필요할 때는 직원이 부족하고, 인력 감축 시기에는 인력 재배치가 더 효율적일 수 있는데 말이죠.

직원의 과제

저희 직원들은 복잡한 시스템 때문에 혼란스러워하는 경우가 많아요. 원하는 역할을 얻기 위해 어떤 기술을 향상시키고 교차 습득해야 하는지 알고 싶어하죠. 그러려면 조직 내에서 수요가 많은 기술이 무엇인지 파악하고, 기술 향상을 통해 어떤 위치에 도달할 수 있는지 알아야 관리자와 경력 개발에 대한 논의를 할 수 있겠죠?

관리자 과제

저희 관리자들은 팀 내 기술 격차를 파악하고 직원들의 열망을 지원함으로써 직원 개발 계획을 도와야 해요. 하지만 직원들에게 필요한 기술 향상이나 기술 전반에 대한 조언을 해줄 수 있는 데이터가 항상 있는 건 아니죠. 게다가 관리자들은 워낙 바쁘기 때문에, 이런 개발 프로세스는 이미 꽉 찬 업무 일정에 부담을 더하는 일이기도 하고요.

DXC 커리어 네비게이터

이러한 조직, 직원 및 관리 문제를 해결하기 위해 DXC Career Navigator를 만들었어요. 이건 고립된 모든 데이터를 연결하고 지능적인 권장 사항을 생성해 주죠. 직원 성과 개발, 수요 관리 및 리소스 확보, 학습 및 개발 경로, Workday 경력 프로필에 대한 분리된 시스템을 가져와 직원에게 경력 경로를 추천할 뿐만 아니라 직원이 보유해야 하는 새로운 기술과 기술을 따라잡는 단일 프레임워크로 결합했어요.

예를 들어 항공 산업에서 볼 수 있듯이 단절된 경력 발전 데이터를 해결하는 것이 중요해요. 항공사는 일부 인력을 잃었고 비행기가 제 시간에 비행하고 수하물이 올바르게 배송되도록 인력을 신속하게 복귀시켜야 하는 어려움에 직면해 있죠.
조직은 비용이 들기 때문에 더 이상 직원을 고용하지 않아요.
따라서 직원을 다시 데려오거나 새로운 사람을 고용하고 싶을 때 직원을 다시 교육하고 기술을 향상시키는 데 오랜 시간이 걸려요. 조직은 이전 직원이 가지고 있던 모든 지식을 잃었고 새로운 인력을 교육해야 하죠.

우리 조직은 수요 파이프라인을 추적하고 6개월 후에 수요가 우리를 덮칠 것이라고 말하기 위해 6개월의 시간을 내다봐요. 하지만 직원의 기술을 향상시키는 데 6개월은 너무 늦어요. 6개월 또는 1년 후에 어떤 일이 일어날지 예측하고 직원의 기술을 향상시킬 시간을 갖기 위해서는 훨씬 더 멀리 내다볼 필요가 있죠. 지속적으로 직원의 기술을 향상시킴으로써 직원들이 회사를 위해 일하게 하고 경력 개발을 위한 외부 경로를 찾기 위해 떠나지 않도록 할 수 있어요.

직원 추천: 동적 개발 계획

우리는 직원들이 관리자가 지원할 수 있는 역동적인 개발 계획을 세울 수 있도록 프런트 엔드를 개발했어요. 우리는 단절된 모든 데이터를 모아서 직원, 관리자, 리소스 관리자와 같은 기타 사용자 유형을 대상으로 직원의 기술을 지원하기 위한 학습 및 개발을 권장해요.

우리는 유사한 직원들에게 제시된 기술 발전 권장 사항을 기반으로 권장 사항을 작성하는 것부터 시작해요. 기본적으로 우리는 직원의 기술을 활용하여 전 세계 동료와 비교하며, 이를 통해 직원의 기술을 향상하고 개발 계획을 따를 수 있는 방법에 대한 권장 사항을 제공하죠.

직원이 관심 있는 역할에 대해 더 많은 정보를 원하는 경우 해당 역할에 대해 보다 세부적인 권장 사항을 제공해요. 예를 들어, 귀하가 소프트웨어 엔지니어이고 비슷한 기술을 가진 다른 소프트웨어 엔지니어 간의 격차를 알고 싶다면 도구는 이러한 격차를 해소하고 기술을 향상시킬 수 있는 방법을 알려줄 거예요.
우리는 직원이 사이버 보안과 같은 새로운 영역으로 기술을 향상시키는 데 필요한 기본 수준의 기술을 보유하고 있는지 확인하기 위해 이전 가능한 기술을 살펴봐요. 이러한 방식으로 우리는 직원들이 수요가 높은 새로운 경력 개발 경로를 향해 나아가도록 유도하죠.

이를 통해 직원들은 생각하지 못했던 새로운 경력 경로에 대한 권장 사항을 살펴볼 수 있는 기회를 얻을 수 있으며, 경력 개발을 통해 비즈니스로서 수요 파이프라인이 있는 영역으로 직원을 유도하여 비즈니스와 함께 성장할 수 있는 기회를 제공할 수 있어요.

코로나19 기간 동안 우리 조직은 이전에는 전통적으로 수요가 없었던 곳에서 수요가 나타나기 시작했기 때문에 빠르게 전환해야 했어요. 그래프를 사용하면 엑셀 스프레드시트나 관리자에게 의존할 필요 없이 비즈니스의 해당 부분에서 해당 직원의 기술이 향상될 수 있다는 것을 알고 있는지에 대한 지식만 있으면 파괴적인 이벤트를 통해 전환할 수 있는 기능을 제공하죠.

직원 Knowledge Graph

우리는 이러한 모든 사일로된 데이터 포인트를 연결하기 위해 직원 Knowledge Graph를 구축했으며, 양도 가능한 직무 역할에 대한 매우 간단한 사례로 시작했기 때문에 이것이 6개월 후에 얼마나 강력해질지 현재로서는 알지 못해요. 다음 단계는 데이터 분석을 추가하여 직원 데이터 간의 모든 복잡한 관계를 확인하고 이전에는 전체 조직에 대해 얻을 수 없었던 통찰력을 제공하는 것이죠.

우리는 어떻게 하고 있나요?

우리는 Graph Database와 Neo4j Graph Data Science 라이브러리를 우리 알고리즘과 함께 사용하고 있어요. 우리는 데이터베이스에 데이터를 공급하고 추천을 위해 알고리즘을 적용하거나 비슷한 기술을 갖춘 사람을 찾고 있죠.

저희는 현재 조직 전체에서 130,000명의 직원을 경력 탐색기에 등록했고, 고객과 다른 기업들도 저희와 똑같은 문제에 직면하고 있다는 걸 알게 됐어요. 이 도구는 고객이 직원 데이터 및 인력 분석의 복잡한 세계를 탐색하는 데 도움을 줄 수 있는 도구가 되었죠.

프런트 엔드: 인간 중심 디자인

프런트 엔드에서는 인간 중심 디자인을 사용해서 직원들을 위한 정말 직관적인 사용자 경험을 만들고 있어요. 덕분에 사용하기 쉬워졌고, 특정 역할에 특정 기술을 추가하라는 메시지가 표시되죠. 그런 다음 언제, 어떻게 기술을 향상해야 하는지에 대한 메시지도 제공해준답니다.

여기서는 단기 및 장기 목표 계획을 시작할 수 있는 개발 계획을 볼 수 있고, 추천 엔진으로부터 추천도 받을 수 있어요.

이것은 직원들에게 다음과 같은 중요한 경력 개발 질문을 던지도록 유도하기 시작하죠.

이것이 나에게 실질적인 단기 목표인가요, 아니면 장기 목표인가요?

이 기술을 익히는 것은 강좌를 듣는 것만큼 간단한가요, 아니면 경험이 필요한가요?

결론

많은 학습은 경험적이고, 기술 향상은 프로젝트를 통해 기회를 찾는 것일 수 있어요. 이것이 저희가 프로젝트 할당에 데이터를 포함시킨 이유랍니다. 이를 통해 관리자는 직원이 학습할 수 있는 모든 방법을 기반으로 팀이 개발을 계획하는 데 도움을 줄 수 있죠.

저희에게는 모든 데이터를 통합하는 힘이 직원들에게 경력 개발을 위한 매우 귀중한 권장 사항을 제공하고 있어요. 조직으로서 저희는 직원들이 더 오래 근무하고, 수요가 높은 기회로 이동하고, 그들의 기술 세트를 DXC 내에서 유지함으로써 이익을 얻고 있답니다.

Graph Data Science가 지능적인 권장 사항을 만드는 데 어떻게 도움이 되는지 알아보세요.

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