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[ AI Summary ]

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데이터 드리븐 HR(Data-Driven HR)과 이론 드리븐 HR(Theory-Driven HR)은 인적 자원 관리에서 서로 다른 접근 방식을 나타냅니다.

데이터 드리븐 HR은 데이터를 기반으로 의사 결정을 내리는 방식으로, 직원의 성과, 참여도, 이직률 등의 데이터를 수집하고 분석하여 인력 배치, 교육, 보상, 채용 등의 결정을 내립니다.

 이 접근 방식은 객관성을 높이고, 실시간 데이터 분석을 통해 빠르고 정확한 의사 결정을 가능하게 하며, 전략의 효과를 명확하게 측정할 수 있는 장점이 있습니다. 

 그러나 데이터 품질이 낮거나 부정확할 경우 잘못된 결정을 내릴 수 있고, 고급 데이터 분석 기술과 도구가 필요하여 도입 및 운영이 복잡할 수 있으며, 인간의 복잡한 감정이나 동기를 완전히 이해하기 어려운 단점이 있습니다.

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반면, 이론 드리븐 HR은 심리학, 경영학 등 다양한 학문적 이론과 모델을 기반으로 HR 전략을 수립하고 실행하는 방식입니다. 이 접근 방식은 기존 연구와 이론에 근거하여 HR 정책을 설계하고, HR 전문가들의 경험과 지식을 중시하며, 검증된 이론과 모델을 통해 인적 자원 관리를 합니다. 

 이론 드리븐 HR은 직원 동기, 만족도, 조직 문화 등의 인적 요소를 깊이 이해하고, 학문적으로 검증된 모델을 사용하여 체계적인 HR 전략을 수립하며, 직원의 심리적, 정서적 요인을 고려하여 관리하는 장점이 있습니다. 

 그러나 변화하는 환경에 대한 유연한 대응이 어려울 수 있고, 이론과 모델이 실제 상황에 항상 부합하지 않을 수 있으며, 개인의 편견이 개입될 수 있는 단점이 있습니다. 또한, 이론적 접근의 효과를 정량적으로 측정하기 어려운 경우가 많습니다.

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결론적으로, 데이터 드리븐 HR과 이론 드리븐 HR은 각각의 장단점이 있으며, 두 접근 방식을 통합하여 사용하는 것이 가장 효과적일 수 있습니다. 

 구글의 CHRO를 역임했던 라즐로 복이 쓴 <구글의 아침은 자유가 시작된다>는 그 대표적인 사례로, 데이터를 통해 객관적이고 빠른 의사 결정을 하면서도, 이론적 배경을 통해 인적 요소를 깊이 이해하는 균형 잡힌 HR 전략이 필요합니다. 국내에서도 이러한 시도를 점점 많이 볼 수 있습니다.

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(글: 비에스씨 연구소)

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https://blog.naver.com/bsc_hr/223581725556