입사부터 퇴직까지, 직원 생애주기 데이터 템플릿

이벤트 타임스탬프는 활동이 발생한 시점을 나타냅니다. 직원의 여정을 정확히 재구성하려면 이벤트를 시간순으로 정렬해야 하므로 이 타임스탬프가 필요합니다. 성과 분석에 사용하는 주요 시간 데이터이기도 합니다.

이 속성을 사용하면 활동 간 처리 시간을 계산하고, 채용이나 퇴직 처리와 같은 프로세스의 전체 소요 시간을 측정하며, 시간과 관련된 병목을 찾을 수 있습니다. 시간에 따른 추세를 분석할 수 있으며, '평균 채용 소요 시간'이나 '온보딩 처리 시간'과 같은 시간 기반 KPI를 산출하는 데도 필요합니다.

이 타임스탬프는 이벤트 순서를 정확히 정하고 처리 시간과 소요 시간 등 시간 기반 성과 지표를 계산하는 데 중요합니다.

일반적으로 시스템 로그나 데이터 테이블의 활동 또는 거래 기록과 함께 저장되며, 생성일이나 시스템 타임스탬프로 표시되는 경우가 많습니다.

직원 ID는 입사 절차부터 퇴직까지 개인을 식별하는 고유 키입니다. 온보딩, 성과 평가, 승진, 퇴직 처리 등 직원 생애주기와 관련된 모든 이벤트를 하나의 흐름으로 연결합니다.

process mining에서 이 속성은 케이스를 연결하는 데 필수적입니다. 분석 엔진은 직원 ID를 기준으로 직원별 전체 프로세스 흐름을 재구성합니다. 직원 ID를 Case ID로 사용하면 분석 담당자가 처리 시간과 직원별 여정의 병목을 파악하고, 개인이나 그룹에 따라 생애주기 프로세스가 어떻게 다르게 진행되는지 분석할 수 있습니다.

직원 생애주기의 모든 이벤트를 연결하는 기본 Case ID로, 입사부터 퇴직까지 전체 여정을 분석할 수 있습니다.

일반적으로 HR 정보 시스템(HRIS)의 직원 기본 정보 테이블이나 기록에서 확인할 수 있습니다.

활동명은 입사부터 퇴직까지의 프로세스에서 각 단계를 나타냅니다. 최초 채용 요청부터 최종 퇴직 확인까지 모든 활동이 프로세스 맵을 구성합니다.

분석에서는 이 속성을 사용해 프로세스 흐름을 시각화하고, 이벤트 순서를 파악하며, 각 단계의 발생 빈도와 소요 시간을 측정합니다. 어떤 작업이 진행되는지 파악하고 표준 프로세스에서 벗어난 사례를 찾는 데 중요합니다. 또한 신원 조회가 오래 걸리거나 온보딩 작업이 지연되는 등 개선이 필요한 단계를 찾아낼 수 있습니다.

이 속성은 프로세스 맵의 단계를 정의하며, 모든 process mining 분석과 시각화의 기반이 됩니다.

HR 시스템의 이벤트 로그, 상태 변경 기록 또는 특정 거래 데이터에서 생성됩니다.

원천 시스템 속성은 각 이벤트 데이터의 출처를 나타냅니다. 복잡한 HR 시스템 환경에서는 채용은 지원자 추적 시스템(ATS), 직원 관리는 HRIS, 보상 변경은 급여 시스템처럼 입사부터 퇴직까지의 프로세스가 여러 시스템에서 관리될 수 있습니다.

원천 시스템별로 데이터를 분석하면 데이터 통합의 어려움과 프로세스 분절을 파악할 수 있습니다. 특정 시스템에서 지연이나 문제가 집중되는지 확인해 기술 개선이나 프로세스 재설계에 활용할 수 있습니다. 데이터 검증과 전체 프로세스 흐름을 빠짐없이 파악하는 데도 중요합니다.

프로세스 데이터의 출처를 파악하는 속성입니다. 데이터 품질 문제를 해결하고 HR 시스템 간 업무 인계를 이해하는 데 중요합니다.

일반적으로 데이터 추출 및 변환(ETL) 과정에서 추가하거나 시스템 통합 로그의 기본 필드로 확인할 수 있습니다.

이 속성은 process mining 데이터셋에 데이터가 마지막으로 업데이트되거나 추출된 시점을 나타냅니다. 업무 이벤트가 발생한 시점이 아니라 데이터의 최신성을 보여줍니다.

주로 데이터 거버넌스와 검증에 사용합니다. 분석 담당자는 이 정보를 통해 최신 데이터로 작업 중인지 확인하고, 원천 시스템에서 이벤트가 발생한 시점과 분석에 반영되는 시점 사이의 지연 가능성을 파악할 수 있습니다. 데이터 새로 고침 주기를 관리하고 분석 결과의 신뢰성을 확보하는 데 필요합니다.

분석에 사용되는 정보가 얼마나 최신인지 보여주므로 데이터 최신성과 거버넌스를 관리하고 분석 결과에 대한 신뢰를 높일 수 있습니다.

일반적으로 데이터 추출, 변환, 적재(ETL) 과정에서 생성해 추가합니다.

고용 형태는 개인의 고용 계약이나 근무 형태를 구분합니다. HR 프로세스 진행 방식에 큰 영향을 미치는 주요 인구통계 속성입니다.

고용 형태별로 프로세스를 분석하면 중요한 차이를 확인할 수 있습니다. 예를 들어 계약직의 온보딩은 정규직보다 훨씬 짧고 간소할 수 있습니다. 성과 평가 주기나 퇴직 절차도 다를 수 있습니다. 이러한 구분은 규정 준수를 확인하고 근로자 유형별로 프로세스가 적절히 설계되었는지 파악하는 데 중요합니다.

근무 형태에 따른 프로세스 차이를 분석할 수 있어 규정 준수와 근로자 유형별 프로세스 최적화에 도움이 됩니다.

직원의 HR 기본 프로필이나 고용 기록에 있는 표준 필드입니다.

근무지 속성은 직원의 실제 근무 장소나 지정된 근무지를 나타냅니다. 국가처럼 넓은 범위일 수도 있고 사무실 건물이나 캠퍼스처럼 구체적인 장소일 수도 있습니다.

글로벌 조직의 HR process mining에서는 지역별 분석이 중요합니다. 현지 노동법이나 시장 상황에 따른 채용 처리 시간 차이 등 지역별 프로세스 성과 차이를 파악할 수 있습니다. 사업장별 이직률을 비교해 현지 관리 방식이나 근무 환경의 문제 가능성을 확인할 수도 있습니다. 이 데이터는 가능한 범위에서 프로세스를 표준화하고 필요한 경우 현지 요구에 대응하는 데 도움이 됩니다.

지역별 프로세스 차이를 파악하고 현지 규정 준수를 점검하며 사업장 간 성과를 비교할 수 있습니다.

일반적으로 HR 시스템의 직원 개인 주소나 근무지 정보에 저장됩니다.

부서 속성은 직원의 조직 내 소속을 나타냅니다. 회사 내 여러 부문의 프로세스 성과를 구분하고 비교하는 데 중요한 기준입니다.

이 속성을 사용하면 입사부터 퇴직까지의 프로세스를 부서별로 비교할 수 있습니다. 예를 들어 엔지니어링 부서와 영업 부서의 채용 소요 시간을 비교해 채용 과제의 차이를 파악할 수 있습니다. 부서별 이직률을 분석해 관리 방식이나 조직 문화와 관련된 문제 가능성을 확인할 수도 있습니다. 프로세스 맵을 부서별로 필터링하면 특정 업무 부문에서 나타나는 프로세스 차이나 병목을 찾을 수 있습니다.

조직 내 부문별 HR 프로세스 성과를 구분하고 비교해 분석할 수 있습니다.

HR 시스템의 직원 기본 프로필이나 기본 정보 기록에서 확인할 수 있으며, 직무나 직위 정보와 연결되는 경우가 많습니다.

사용자 속성은 프로세스의 특정 단계를 수행한 사람이나 시스템을 식별합니다. 채용 제안을 승인한 채용 관리자, 온보딩을 시작한 HR 관리자, 알림을 자동으로 실행한 시스템 등이 해당합니다.

이 속성을 통해 분석에 담당자나 시스템 에이전트라는 관점을 더할 수 있습니다. 업무량 분포를 파악하고, 특정 사용자가 반복적으로 지연이나 오류를 일으키는 경우 교육 기회를 찾으며, 프로세스의 규정 준수를 확인하는 데 사용합니다. 예를 들어 보상 변경과 같은 민감한 작업을 권한이 있는 담당자만 수행했는지 확인할 수 있어 감사와 보안에 중요합니다.

작업을 수행한 주체를 식별해 업무량, 규정 준수, 자동화 수준, 교육 필요성을 분석할 수 있습니다.

시스템 감사 로그나 거래 기록에서 확인할 수 있으며, '변경자', '생성자' 또는 '사용자 ID'로 기록되는 경우가 많습니다.

종료 시간 속성은 일정 시간 동안 진행되는 활동이 완료된 시점을 나타냅니다. '채용 제안 전달'처럼 즉시 발생하는 HR 이벤트도 있지만, '신원 조회'나 '온보딩'처럼 시작과 종료 시점이 구분되는 활동도 있습니다. 이 타임스탬프를 이벤트 타임스탬프(StartTime)와 함께 사용하면 소요 시간을 정확히 계산할 수 있습니다.

프로세스 분석에서 종료 시간은 특정 작업의 처리 시간이나 실제 작업 시간을 계산하는 데 중요합니다. 이를 통해 대기 시간, 즉 두 활동 사이의 간격과 처리 시간, 즉 단일 활동의 소요 시간을 구분할 수 있습니다. 소요 시간을 분석하면 비효율적인 작업과 자동화 또는 리소스 재배치 기회를 찾을 수 있습니다.

활동별 소요 시간을 정확히 계산해 프로세스에서 실제 작업 시간과 대기 시간을 구분할 수 있습니다.

작업의 시작과 완료를 모두 기록하는 이벤트 로그나 거래 테이블에서 확인할 수 있습니다. 종료 시간이 명시되어 있지 않으면 별도의 '완료' 이벤트에서 산출해야 할 수 있습니다.

직함 속성은 직원이 조직에서 맡은 역할에 관한 상세 정보를 제공합니다. '이사'와 같은 고위 직책부터 '선임 소프트웨어 엔지니어'나 '고객 담당 임원'과 같은 구체적인 직무까지 포함할 수 있습니다.

분석에서는 직함을 기준으로 특정 역할이나 직급의 프로세스를 필터링하고 분석합니다. '고위 직급은 주니어 직급보다 채용에 시간이 더 걸리는가?', '기술직과 비기술직의 온보딩 절차는 다른가?'와 같은 질문에 답할 수 있습니다. 이러한 상세 정보는 직원별 생애주기 차이를 이해하고, 대상에 맞는 프로세스 개선 방안을 마련하는 데 필요합니다.

직원 역할, 직급, 직무에 따라 생애주기 프로세스가 어떻게 달라지는지 분석해 개선 대상을 구체화할 수 있습니다.

HR 기본 기록의 직원 직무 정보나 직위 데이터에서 확인할 수 있습니다.

채용 요청 ID는 특정 채용 건과 관련된 모든 활동을 연결하는 고유 키입니다. 요청 생성과 승인부터 후보자 발굴, 채용 제안까지 추적합니다. 채용 후 직원 ID가 생성되기 전까지 케이스 ID 역할을 하는 경우가 많습니다.

이 속성은 직원 생애주기 중 입사 전 단계를 분석할 때 특히 유용합니다. '충원 소요 시간'과 같은 KPI를 측정하고 특정 직무의 채용 프로세스 효율성을 파악할 수 있습니다. 채용 요청 단위로 프로세스를 분석하면 여러 채용 건의 승인, 후보자 발굴, 면접 단계에서 병목을 찾을 수 있습니다.

입사 전 활동을 모두 연결해 채용 프로세스와 '충원 소요 시간' 같은 지표를 상세히 분석할 수 있습니다.

새 채용 공고를 생성할 때 지원자 추적 시스템(ATS)이나 HRIS의 채용 모듈에서 생성됩니다.

퇴직 사유는 직원이 회사와의 고용 관계를 종료한 이유를 설명합니다. 일반적으로 자발적 퇴직(사직, 정년퇴직)과 비자발적 퇴직(성과 문제, 조직 개편) 등으로 구분합니다.

이 속성은 직원 이직 분석의 토대입니다. 퇴직 사유를 다른 데이터와 연결하면 유용한 정보를 얻을 수 있습니다. 예를 들어 특정 부서의 자발적 사직률이 높은지, 특정 채용 경로로 입사한 직원이 성과 문제로 퇴직하는 경향이 있는지 분석할 수 있습니다. 이러한 분석 결과는 효과적인 인재 유지 전략을 수립하고 채용 품질을 높이는 데 중요합니다.

자발적 퇴직과 비자발적 퇴직을 구분하고 원인을 파악해 이직 분석에 필요한 맥락을 제공합니다.

퇴직 처리 과정에서 기록하며, 일반적으로 직원의 최종 고용 기록에 저장됩니다.

고용 상태는 특정 시점의 직원과 회사 간 고용 관계를 보여줍니다. 직원의 생애주기에 따라 바뀌는 속성입니다.

process mining에서는 상태 변경 자체가 주요 활동일 수 있습니다(예: '휴직 상태로 변경'). 또한 필터링과 분석에도 유용합니다. 현재 재직 중인 직원의 여정에 집중하거나 퇴직한 직원의 퇴직 전 프로세스를 분석할 수 있습니다. 이를 통해 생애주기 분석 유형에 맞는 직원 집단을 선택할 수 있습니다.

직원의 현재 상태를 나타내며, 재직자나 퇴직자 등 특정 집단을 대상으로 분석을 필터링하는 데 중요합니다.

HRIS의 기본 직원 기록이나 직무 정보 테이블에 있는 주요 필드입니다.

관리자 속성은 직원의 직속 상사를 식별합니다. 관리자는 승인, 성과 평가, 역할 변경 시작 등 입사부터 퇴직까지의 여러 프로세스에서 중요한 역할을 맡습니다.

관리자별로 프로세스를 분석하면 관리 효과와 절차 준수의 차이를 파악할 수 있습니다. 예를 들어 성과 평가를 신속하게 완료하는 관리자와 반복적으로 지연하는 관리자를 확인할 수 있습니다. 팀별 이직률을 분석해 리더십 문제 가능성을 파악하는 데도 활용할 수 있습니다. 이를 바탕으로 관리자에게 필요한 교육과 지원을 제공할 수 있습니다.

팀이나 관리자별 프로세스 성과와 결과를 분석해 관리 방식과 절차 준수의 차이를 파악할 수 있습니다.

HR 시스템의 직원 직무 또는 직위 데이터에 저장되며, 다른 직원 기록과 연결되는 경우가 많습니다.

사업 부문은 '소비재', '기업용 소프트웨어', '글로벌 서비스'와 같이 회사의 주요 운영 부문을 나타냅니다. 부서보다 상위 수준의 조직 정보를 제공합니다.

사업 부문별로 입사부터 퇴직까지의 프로세스를 분석하면 전략적이고 상위 수준의 비교에 유용합니다. 경영진은 주요 사업 부문별 인재 관리 방식과 결과의 차이를 파악할 수 있습니다. 예를 들어 한 사업 부문의 내부 이동률이 훨씬 높다면, 조직 전체에 공유할 만한 우수 사례가 있을 수 있습니다. 이러한 관점은 HR 프로세스를 더 넓은 사업 전략에 맞추는 데 필요합니다.

주요 사업 부문 간 HR 프로세스 성과를 비교할 수 있어 전략 분석에 필요한 상위 수준의 조직 정보를 제공합니다.

핵심 HR 시스템의 직원 조직 배정 데이터에서 확인할 수 있습니다.

채용 경로는 최종 채용된 직원이 어떤 경로로 유입되었는지 나타냅니다. 직원 추천과 같은 내부 경로일 수도 있고, 전문 네트워킹 사이트, 대학 채용 박람회, 외부 채용 대행사와 같은 외부 경로일 수도 있습니다.

이 속성은 다양한 인재 확보 전략의 효과를 평가하는 데 필요합니다. 채용 경로별로 직원 생애주기 전체를 분석하면 성과 평가 점수, 승진율, 근속률 등을 기준으로 어떤 채널에서 우수한 후보자를 확보하는지 파악할 수 있습니다. 이러한 데이터 기반 분석을 통해 채용팀은 효과가 높은 경로에 예산과 노력을 집중할 수 있습니다.

후보자의 품질과 근속률을 기준으로 채용 경로의 효과를 분석해 채용 전략과 비용을 최적화할 수 있습니다.

일반적으로 지원이나 후보자 발굴 단계에서 지원자 추적 시스템(ATS)에 기록됩니다.