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Workday 직원 온보딩 최적화

직원 온보딩 프로세스에서는 지연, 규정 준수 위험, 비효율적인 워크플로가 발생할 수 있습니다. ProcessMind를 사용하면 병목이 발생하는 지점을 찾아 실질적인 개선 방안을 확인할 수 있습니다. 신규 입사자의 온보딩 과정을 간소화하고 만족도를 높이며, 원활한 입사를 위해 규정 준수를 지원합니다.

사전 구성된 데이터 템플릿을 다운로드하고 일반적인 과제를 해결해 효율성 목표를 달성하세요. 6단계 개선 계획을 따르고 데이터 템플릿 가이드를 참고해 운영을 개선하세요.

자세한 설명 보기

Workday 직원 온보딩을 최적화해야 하는 이유

효과적인 직원 온보딩은 서류 작업에 그치지 않습니다. 신규 입사자의 성공과 장기 근속을 뒷받침하는 기반입니다. 온보딩 프로세스를 간소화하면 신규 입사자가 빠르게 업무에 적응하고 팀에 적극적으로 참여해 조직의 성장에 기여할 수 있습니다. 반대로 프로세스가 비효율적이거나 복잡하면 업무 생산성이 늦게 올라가고, 조기 퇴사와 규정 준수 위험이 늘며, 관리 비용도 증가할 수 있습니다. Workday Onboarding은 업무와 신규 입사자 여정을 관리하는 다양한 도구를 제공하지만, 실제 프로세스의 실행 방식과 흐름에 숨어 있는 비효율은 면밀한 분석을 통해서만 파악할 수 있습니다. Workday 직원 온보딩을 이해하고 최적화하는 일은 HR 업무 효율을 높이는 데 그치지 않습니다. 신규 인재에 대한 투자를 지키고 입사 첫날부터 긍정적인 조직 문화를 조성하는 일입니다.

process mining으로 Workday 온보딩 프로세스 파악하기

process mining을 활용하면 데이터를 바탕으로 직원 온보딩 여정을 정확히 파악할 수 있습니다. Workday 시스템에서 이벤트 로그를 추출해 채용 제안 수락부터 조직에 완전히 적응하기까지 신규 입사자가 거치는 전체 경로를 재구성합니다. 이를 시각화하면 계획된 흐름이 아니라 실제 프로세스가 어떻게 진행되는지 확인할 수 있습니다. '신원 조회 시작', 'IT 계정 발급 시작', '장비 주문'과 같은 활동이 실제로 언제 시작되는지, 얼마나 걸리는지, 다음에 어떤 일이 이어지는지 살펴볼 수 있습니다. 이를 통해 프로세스의 편차와 예상치 못한 재작업, 원활한 입사 경험을 가로막는 병목을 정확히 찾아낼 수 있습니다. process mining은 '특정 부서의 IT 설정은 왜 더 오래 걸릴까?', '필수 교육은 30일 점검 전에 모두 완료될까?'와 같은 중요한 질문에 답하는 데 도움이 됩니다. 이러한 세부 정보를 바탕으로 직원 온보딩 기간을 줄이고 효율을 높일 수 있습니다.

데이터 분석으로 찾는 주요 개선 영역

process mining으로 Workday 온보딩 프로세스를 분석하면 다음과 같은 개선 영역을 찾을 수 있습니다.

병목 파악: '입사 전 서류 작성 완료'와 'HR 프로필 생성' 사이의 지연처럼 반복적으로 지체를 일으키는 활동이나 작업 순서를 찾아 개선 노력을 집중할 수 있습니다.
프로세스 편차 발견: 실제 프로세스가 표준 경로에서 벗어나는 사례를 확인합니다. 이러한 편차는 비효율적인 우회 절차이거나 모범 사례가 지켜지지 않는다는 신호일 수 있으며, 규정 준수에도 영향을 줄 수 있습니다.
인계 최적화: HR에서 IT로, IT에서 시설 관리팀으로 업무가 넘어가는 과정의 효율을 평가합니다. 중요한 업무 인계가 지연되면 온보딩 기간이 길어지는 경우가 많습니다.
규정 준수와 일관성 확보: 신원 조회, 지정 교육, 필수 서류 제출 등 모든 필수 단계가 신규 입사자별로 정해진 기한 내에 완료되는지 확인해 조직 전체의 규정 준수를 지원합니다.
자동화 기회 파악: 반복적인 수작업을 찾아 Workday에서 자동화할 수 있는 영역을 확인합니다. 이를 통해 HR과 다른 팀 구성원이 더 전략적인 업무에 집중할 수 있습니다.

온보딩 경험을 간소화해 기대할 수 있는 효과

process mining으로 Workday 직원 온보딩을 최적화하면 다음과 같이 측정 가능한 효과를 기대할 수 있습니다.

직원 온보딩 기간 단축: 신규 입사자가 온전히 업무를 수행하기까지 걸리는 시간을 줄여 더 빠른 성과와 투자 회수를 지원합니다.
신규 입사자 만족도 향상: 원활하고 체계적인 온보딩은 입사 초기의 회사에 대한 인상을 개선하고 첫날부터 참여도와 사기를 높입니다.
HR 업무 효율 향상: HR 및 행정 업무를 간소화해 HR팀과 채용팀의 부담을 줄이고, 수작업으로 진행 상황을 확인하는 대신 인재 전략에 집중할 수 있도록 합니다.
규정 준수 강화: 신규 입사자 모두에게 법률, 규제, 사내 정책 요건을 일관되게 적용해 위험을 줄이고 표준화된 경험을 제공합니다.
리소스 배분 개선: 온보딩 프로세스에서 리소스가 어떻게 사용되는지 파악해 인력과 도구를 더 효과적으로 계획하고 배치할 수 있습니다.

직원 온보딩 프로세스 최적화 시작하기

직원 온보딩 프로세스를 개선할 준비가 되셨나요? 이 가이드를 따라 현황을 파악하고 개선을 시작할 수 있습니다. Workday 데이터에 process mining 기법을 적용하면 비효율과 병목을 찾아내고 모든 신규 입사자에게 더 나은 온보딩 경험을 제공할 수 있습니다. 더 효율적이고 규정을 준수하며 환영받는 입사 경험을 만드는 첫걸음을 시작해 보세요.

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일반적인 문제와 과제

현재 겪고 있는 과제 선택

채용 제안 수락부터 첫 출근일까지, 또는 입사 후 필수 리소스를 받기까지 신규 입사자가 오래 기다리는 경우가 많습니다. 온보딩 기간이 길어지면 생산성과 직원 사기가 떨어지고 조기 퇴사로 이어질 수 있어 조직에 상당한 시간과 비용 부담을 줍니다.
ProcessMind는 Workday Onboarding의 이벤트 로그를 분석해 실제 진행 경로를 매핑하고 지연이 발생하는 지점과 원인을 정확히 찾아냅니다. 이를 바탕으로 단계를 간소화하고 전체 온보딩 기간을 줄일 수 있습니다.

신규 입사자는 입사 후 IT 계정, 필수 소프트웨어, 장비를 받기까지 오래 기다리는 경우가 많습니다. 이로 인해 곧바로 업무를 시작하기 어렵고 불만이 생기며, 직원 온보딩 프로세스에 대한 조직의 준비성과 효율성도 낮게 평가될 수 있습니다.
ProcessMind는 Workday Onboarding 데이터를 분석해 'IT 계정 발급 시작'이나 '장비 전달'처럼 반복적으로 지연을 일으키는 활동을 찾아냅니다. 병목을 파악해 개선 대상을 명확히 하고 리소스 조율을 지원합니다.

부서나 직무에 따라 온보딩 과정이 크게 달라 신규 입사자가 일관되지 않거나 기대에 미치지 못하는 경험을 할 수 있습니다. 표준화가 부족하면 혼란과 불만이 생기고, 조직 문화에 원활히 적응하거나 Workday Onboarding 업무를 수행하기 어려워질 수 있습니다.
ProcessMind는 직원 온보딩 프로세스의 모든 변형을 찾아 표준 경로에서 벗어난 흐름을 보여줍니다. 이를 바탕으로 모범 사례를 표준화하고 모든 신규 입사자에게 일관되고 긍정적인 경험을 제공할 수 있습니다.

신원 조회나 필수 교육과 같은 중요한 규정 준수 업무가 누락되거나 기한을 넘기는 경우가 많습니다. Workday Onboarding 프로세스에서 이러한 문제가 발생하면 법적 위험과 규제상 과징금, 운영 비효율이 커지고 보안과 운영의 안정성도 위협받을 수 있습니다.
ProcessMind는 '신원 조회 완료', '필수 교육 완료'와 같은 주요 규정 준수 활동이 기한 내에 완료되는지 추적합니다. 기한이 지난 업무를 사전에 찾아 표시해 즉각적인 조치를 지원하고 직원 온보딩에서 HR 정책을 준수하도록 돕습니다.

직원 온보딩의 여러 단계에서 여전히 데이터를 직접 입력하거나 오류와 정보 누락으로 반복 수정하는 경우가 많습니다. Workday Onboarding을 사용하더라도 행정 업무와 운영 비용이 늘고 신규 입사자가 온전히 업무를 시작하기까지 지연될 수 있습니다.
ProcessMind는 프로세스의 반복 흐름을 시각화하고 자주 반복되거나 재작업으로 이어지는 활동을 찾아냅니다. 데이터 불일치나 수동 인계가 원인인 경우도 확인할 수 있습니다. 이러한 비효율을 파악해 업무 자동화를 지원하고 불필요한 수작업을 줄입니다.

HR팀과 채용 관리자는 신규 입사자가 온보딩 과정의 어느 단계에 있는지 실시간으로 파악하기 어려운 경우가 많습니다. 진행 상황이 보이지 않으면 문제에 미리 대응하거나 지연을 예상하고 적시에 지원하기 어려워 직원 온보딩이 사후 대응에 그칠 수 있습니다.
ProcessMind는 '채용 제안 수락'부터 '입사 30일 점검 완료'까지 Workday Onboarding 전체 프로세스를 한눈에 보여줍니다. 프로세스의 각 단계와 소요 시간, 담당자를 확인할 수 있는 최신 프로세스 맵을 제공해 데이터에 기반한 의사결정을 지원합니다.

장비 요청 승인이나 팀 소개 시작과 같은 중요한 온보딩 단계는 채용 관리자가 맡은 업무를 제때 완료하지 않아 지연되는 경우가 많습니다. 이러한 지연은 신규 입사자의 경험과 생산성에 직접 영향을 주고 팀에 적응하는 기간을 늘립니다.
ProcessMind는 Workday Onboarding에서 '업무 공간 준비 완료', '팀 소개 완료'와 같은 관리자 담당 활동의 소요 시간을 분석합니다. 지연을 반복적으로 일으키는 관리자나 부서를 찾아내 직원 온보딩에서 관리자 참여를 높이기 위한 교육이나 프로세스 조정을 지원합니다.

신규 입사자 중 상당수가 입사 후 몇 달 안에 회사를 떠나며, 온보딩 경험이 좋지 않거나 혼란스러웠다고 말하는 경우가 많습니다. 조기 퇴사는 채용 비용과 생산성을 낭비하고 고용주 브랜드에도 부정적인 영향을 주므로 효율적인 직원 온보딩이 중요합니다.
ProcessMind는 온보딩 프로세스의 편차와 지연을 신규 입사자 유지 데이터와 비교해 조기 퇴사로 이어지는 패턴을 찾습니다. 원인을 파악하면 Workday Onboarding을 개선해 신규 입사자가 더 잘 적응하고 업무에 참여할 수 있도록 지원할 수 있습니다.

신규 입사자는 필수 교육 배정이나 이수 과정에서 지연을 겪는 경우가 많습니다. 이로 인해 직무 수행과 규정 준수에 필요한 요건을 갖추기 어려워질 수 있습니다. 교육 배정이 늦거나 알림이 부족하면 병목이 생겨 조직에 위험을 초래할 수 있습니다.
ProcessMind는 '필수 교육 배정'부터 '필수 교육 완료'까지의 흐름을 추적해 교육 배정이나 이수가 지연되는 지점을 보여줍니다. Workday Onboarding에서 교육 제공 시점과 실행 조건을 최적화해 규정 준수와 역량 개발을 제때 달성하도록 돕습니다.

HR 프로필을 생성할 때 부정확하거나 누락된 데이터를 입력하면 후속 업무에 문제가 생깁니다. 수작업으로 수정해야 하고 급여 처리, 복리후생 등록, 시스템 접근이 지연될 수 있습니다. 이로 인해 비효율이 커지고 신규 입사자와 HR팀 모두 불편을 겪습니다.
ProcessMind는 이벤트 로그 속성을 분석해 'HR 프로필 생성' 활동과 관련된 잦은 수정이나 재작업을 찾아냅니다. 데이터 입력 오류가 자주 발생하는 지점을 확인해 Workday Onboarding의 입력 양식이나 프로세스를 개선하고 데이터 품질을 높일 수 있습니다.

Workday Onboarding과 같은 시스템을 사용하더라도 온보딩 프로세스의 일상적이고 반복적인 업무를 수작업으로 처리하는 경우가 많습니다. 확장성이 떨어지고 사람의 실수가 늘어날 수 있으며, HR 리소스가 전략적 업무 대신 반복 업무에 묶이게 됩니다.
ProcessMind는 직원 온보딩 전체 과정을 매핑해 자동화할 수 있는 수동 인계와 활동을 보여줍니다. Workday Onboarding 워크플로에서 RPA를 적용하거나 시스템 연계를 개선할 기회를 찾아 효율을 높이고 운영 비용을 줄일 수 있도록 지원합니다.

일반적인 목표

성공의 기준 정의

채용 제안 수락부터 신규 입사자가 온전히 업무를 수행하기까지 걸리는 시간을 크게 줄이려면 Workday Onboarding 프로세스를 최적화해야 합니다. 이를 통해 직원 경험을 개선하고 행정 부담을 줄이며 신규 인재가 더 빨리 성과를 내도록 지원해 조직의 전반적인 효율과 경쟁력을 높일 수 있습니다. ProcessMind는 전체 여정을 시각화하고 병목과 원인을 정확히 찾아내며 각 지연의 영향을 수치로 보여줍니다. Workday Onboarding의 목표를 설정하고 기간 단축 효과를 지속적으로 추적해 개선 성과를 측정할 수 있습니다.

신규 입사자가 첫 출근 전이나 당일에 IT 장비와 시스템 접근 권한 등 필요한 리소스를 받도록 하는 일은 긍정적인 첫인상과 즉각적인 업무 수행에 중요합니다. 리소스 제공이 지연되면 불만이 생기고 시간이 낭비됩니다. ProcessMind는 Workday Onboarding의 리소스 제공 하위 프로세스를 명확히 보여주고 각 단계의 소요 시간을 추적합니다. 담당자와 구체적인 지연 지점을 찾아 집중적으로 조치하고 프로세스를 조정해 제공 속도를 높일 수 있습니다.

온보딩 경험이 일관되지 않으면 조직 내 신규 입사자의 만족도와 공정성에 대한 인식이 달라지고 규정 준수 위험도 커질 수 있습니다. 표준화된 고품질 경험을 제공하면 모든 직원이 동등한 조건에서 업무를 시작하고 더 나은 조직 문화를 조성할 수 있습니다. ProcessMind는 Workday Onboarding의 모든 프로세스 변형을 찾아 부서나 직무별 온보딩 경로를 비교할 수 있도록 합니다. 상세한 분석으로 모범 사례와 다른 지점을 확인하고 일관된 최적의 글로벌 표준을 수립할 수 있습니다.

신원 조회나 정책 확인과 같은 필수 온보딩 업무를 준수하지 않으면 법적·운영상 위험이 커집니다. 이 목표는 모든 중요한 단계를 기한 내에 규정에 따라 완료해 조직을 보호하고 신규 입사자가 안전하게 업무를 시작하도록 합니다. ProcessMind는 Workday Onboarding의 모든 필수 활동 완료 상태를 지속적으로 추적하고 기한이 지난 업무와 잠재적인 규정 준수 공백을 실시간으로 표시합니다. 미준수 문제에 선제적으로 대응하고 감사에 대비하는 데 필요한 정보를 제공합니다.

많은 직원 온보딩 프로세스가 여전히 수동 데이터 입력이나 반복 업무에 의존해 비효율과 오류, 비용 증가를 초래합니다. 이러한 단계를 찾아 자동화하면 HR 직원의 업무 부담을 줄이고 처리 기간을 단축하며 데이터 정확도를 높일 수 있습니다. ProcessMind는 Workday Onboarding 전체 프로세스를 시각화해 모든 수작업 활동을 명확히 보여줍니다. 각 단계에 투입되는 시간과 리소스를 수치화해 효과가 큰 자동화 기회를 찾고 RPA나 다른 디지털 솔루션 도입을 위한 근거를 마련합니다.

신규 입사자의 온보딩 진행 상황을 파악하기 어려우면 HR팀과 채용 관리자가 적시에 지원하거나 지연 가능성을 미리 확인하기 어렵습니다. 진행 상황이 잘 보이면 소통이 원활해지고 프로세스도 더 투명하게 운영할 수 있습니다. ProcessMind는 Workday Onboarding에서 신규 입사자별 진행 상황을 실시간으로 보여줍니다. 각 사례의 현재 단계를 확인할 수 있는 상세 대시보드와 보고서를 제공해 HR팀이 문제를 예상하고 먼저 지원함으로써 더 나은 입사 경험을 제공하도록 돕습니다.

승인이나 업무 배정처럼 관리자에게 의존하는 작업이 지연되면 온보딩 기간이 길어지고 신규 입사자의 초기 경험에도 영향을 줄 수 있습니다. 이러한 병목을 줄이는 것이 온보딩 과정을 간소화하는 데 중요합니다. ProcessMind는 지연을 일으키는 관리자 의존 활동을 찾아 온보딩 기간에 미치는 영향을 수치화합니다. 패턴을 파악하고 데이터에 기반한 정보를 제공해 관리자 참여를 최적화하고 Workday Onboarding 워크플로의 효율을 높일 수 있습니다.

온보딩 경험이 단절되거나 지나치게 길어지면 직원의 조기 퇴사로 이어져 채용 비용이 늘고 생산성이 떨어질 수 있습니다. 온보딩 프로세스를 개선하면 신규 입사자의 만족도와 유지율을 높이는 데 도움이 됩니다. ProcessMind는 조기 퇴사자의 온보딩 여정을 분석해 불만족에 영향을 줄 수 있는 Workday Onboarding의 마찰 지점이나 지연을 찾아냅니다. 이러한 패턴을 파악해 유지율을 높이는 개선 방안을 마련할 수 있습니다.

필수 교육이 늦어지면 규정 준수 위험이 커질 뿐 아니라 신규 입사자가 업무를 효과적으로 수행하기 어려워질 수 있습니다. 교육 과정을 앞당기면 직원이 더 빨리 자격 요건을 갖추고 규정을 준수할 수 있습니다. ProcessMind는 Workday Onboarding에서 필수 교육 배정부터 완료까지 전체 과정을 추적해 지연 지점과 원인을 보여줍니다. 알림 일정 조정이나 교육 제공 방식 재검토 등 필요한 조치를 통해 완료율을 높일 수 있습니다.

신규 입사자의 HR 프로필 데이터 오류는 급여 오류, 복리후생 등록 문제, 규정 준수 불일치 등 연쇄적인 문제를 일으킬 수 있습니다. 오류를 줄이면 데이터 무결성이 높아지고 HR팀의 비용이 많이 드는 재작업도 감소합니다. ProcessMind는 Workday Onboarding 프로세스에서 데이터 입력 실수와 직접 관련된 재작업 흐름과 예외를 찾아냅니다. 오류의 빈도와 발생 원인을 분석해 엄격한 데이터 검증이나 자동화와 같은 예방 조치를 도입하고 데이터 불일치를 크게 줄일 수 있습니다.

직원 온보딩 프로세스의 수작업 단계는 자동화를 통해 효율을 높이고 운영 비용을 줄이며 정확도를 개선할 수 있는 기회입니다. 프로세스를 개선하려면 이러한 영역을 체계적으로 찾아야 합니다. ProcessMind는 상세한 이벤트 로그를 분석해 Workday Onboarding의 모든 수작업 활동과 상호 의존 관계를 찾아내고 자동화로 절감할 수 있는 시간과 비용을 수치화합니다. 발생 빈도와 소요 시간, 영향도를 기준으로 자동화 대상을 우선순위화해 디지털 전환 계획을 세우는 데 필요한 명확한 방향을 제시합니다.

직원 온보딩 개선을 위한 6단계

템플릿 다운로드

수행할 작업

직원 온보딩 프로세스 데이터에 맞춰 설계된 Excel 템플릿을 다운로드합니다. 효과적인 분석에 필요한 정보를 빠짐없이 수집할 수 있습니다.

데이터 템플릿 가이드 보기 템플릿 다운로드

중요한 이유

처음부터 올바른 데이터 구조를 사용하면 재작업을 방지하고 정확한 프로세스 모델링을 지원합니다. 데이터 준비를 간소화해 분석에 필요한 정보를 얻을 수 있습니다.

기대 효과

Workday 온보딩 프로세스 데이터에 맞춰 형식을 미리 설정한 빈 Excel 템플릿입니다.

확인할 수 있는 내용

실제 직원 온보딩 흐름 파악

ProcessMind는 Workday 온보딩 데이터를 명확하고 상호작용 가능한 시각화 자료로 보여줍니다. 지연이 발생하는 지점을 정확히 찾고, 규정 준수 위험을 파악하며, 신입 직원별 실제 온보딩 과정을 확인할 수 있습니다.

Workday 온보딩의 실제 진행 경로 시각화
온보딩 지연 지점 파악
Workday의 규정 준수 위험 파악
신입 직원의 만족도와 적응 속도 향상

Discover your actual process flow

Identify bottlenecks and delays

Analyze process variants

Design your optimized process

일반적인 성과

직원 온보딩 성과 개선

이러한 성과는 직원 온보딩 워크플로에 process mining을 적용했을 때 조직이 얻을 수 있는 실질적인 이점을 보여줍니다. Workday Onboarding 데이터에서 인사이트를 얻어 병목과 비효율을 찾아내고, 측정 가능한 개선을 추진합니다.

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온보딩 기간 단축

전체 처리 시간 단축

입사 제안 수락부터 입사 30일 후 점검까지 신입 직원의 온보딩 전 과정을 단축해 더 빨리 업무에 적응하도록 지원합니다. 이를 통해 전반적인 효율을 높이고 행정 업무 부담을 줄일 수 있습니다.

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리소스 신속 제공

IT 및 업무 공간 준비

IT 계정과 장비를 제공하고 업무 공간을 준비하는 절차를 간소화해 신입 직원이 첫날부터 효율적으로 일하는 데 필요한 것을 갖추도록 합니다. 이를 통해 입사 첫날의 경험을 개선할 수 있습니다.

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규정 준수 달성

필수 업무 기한 내 완료

신원 조회와 서류 작성 등 모든 필수 업무가 기한 내에 완료되도록 합니다. 이를 통해 규정 준수 위험을 줄이고 모든 신입 직원에 대한 규제 요건을 충족할 수 있습니다.

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HR 데이터 재작업 감소

HR 프로필 작성 오류 감소

HR 프로필 데이터를 수정하거나 다시 입력하는 횟수를 크게 줄입니다. HR 담당자의 시간을 절약하고 데이터 정확도를 높여 후속 업무에서 발생하는 문제를 줄일 수 있습니다.

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첫 출근일 준비

필수 리소스 제때 준비

대부분의 신입 직원이 공식 입사일 전에 필요한 IT 계정과 장비, 업무 공간을 모두 갖추도록 합니다. 이를 통해 첫날부터 업무를 시작할 수 있고 신입 직원의 만족도도 높일 수 있습니다.

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교육 조기 완료

필수 교육 모듈 평균 완료 시간

신입 직원이 필수 교육 모듈을 모두 완료하는 데 걸리는 평균 시간을 줄입니다. 직원이 더 빨리 업무를 시작할 준비를 마치고 필요한 지식을 습득해 생산성을 높이는 시점을 앞당길 수 있습니다.

결과는 온보딩 프로세스의 복잡성, Workday Onboarding 도입 수준, 데이터 품질에 따라 달라집니다. 아래 수치는 유사한 프로세스에 process mining을 적용한 여러 조직에서 일반적으로 관찰된 개선 수준입니다.

권장 데이터

중요한 속성과 활동부터 시작하고, 필요에 따라 범위를 넓히세요.

이벤트 로그가 처음이신가요? 알아보기 process mining 이벤트 로그 만드는 방법.

속성

분석에 필요한 주요 데이터 항목

입사 제안 수락부터 초기 적응까지 신입 직원 한 명의 온보딩 프로세스를 식별하는 고유 ID입니다.

중요한 이유

관련된 모든 활동을 하나의 전체 프로세스 인스턴스로 연결하는 기본 속성으로, 프로세스 탐색과 분석을 가능하게 합니다.

온보딩 프로세스에서 발생한 특정 업무 또는 단계의 이름입니다.

중요한 이유

프로세스의 단계를 정의해 업무 흐름을 시각화하고 프로세스 구조와 변형을 분석할 수 있게 합니다.

온보딩 활동이 완료되거나 상태가 변경된 정확한 날짜와 시각입니다.

중요한 이유

모든 활동의 시간 정보를 제공하므로 처리 시간과 같은 성과 지표를 계산하고 지연을 파악하는 데 필요합니다.

신입 직원에게 부여되는 고유 식별자입니다.

중요한 이유

온보딩 프로세스 데이터를 직원 생애주기 전반의 데이터와 연결하는 기본 키로, HR 데이터를 폭넓게 분석할 수 있습니다.

신입 직원의 채용을 담당하는 관리자의 이름입니다.

중요한 이유

주요 이해관계자별 성과를 분석해 관리자에 따라 달라지는 업무의 병목과 불일치를 파악할 수 있습니다.

신입 직원이 소속될 부서 또는 사업부입니다.

중요한 이유

조직 전반의 프로세스 차이와 모범 사례를 비교하고 파악하는 주요 기준입니다.

'진행 중', '완료', '취소'와 같이 온보딩 케이스의 현재 상태를 나타냅니다.

중요한 이유

결과에 따라 케이스를 구분해 완료, 진행 중, 취소된 프로세스를 각각 분석할 수 있습니다.

신입 직원의 공식 입사 첫날입니다.

중요한 이유

입사 전 업무의 중요한 기한이며 '첫 출근일 준비율' KPI를 측정하는 데 사용됩니다.

특정 필수 업무 또는 규정 준수 관련 업무를 완료해야 하는 기한입니다.

중요한 이유

기한이 정해진 규정 준수 업무를 모니터링하고 정시 완료율을 계산할 수 있습니다.

특정 활동을 시작한 시스템 또는 사용자 유형으로, 자동 처리 단계와 수동 처리 단계를 구분하는 데 사용됩니다.

중요한 이유

자동 활동과 수동 활동을 구분해 자동화 기회를 찾고 프로세스 효율성을 측정하는 데 도움이 됩니다.

활동

추적하고 최적화할 프로세스 단계

후보자가 입사 제안을 수락하면 온보딩 케이스가 공식적으로 시작됩니다. Workday에서는 일반적으로 채용 비즈니스 프로세스의 'Make Offer' 또는 'Offer' 단계가 완료된 것으로 기록되며, 이후 온보딩 워크플로가 시작됩니다.

중요한 이유

이는 전체 온보딩 프로세스의 주요 시작 이벤트입니다. 이 시점부터의 시간을 분석하면 신입 직원의 온보딩 과정과 전체 처리 시간을 파악할 수 있습니다.

후보자의 신원 조회가 완료된 시점을 나타냅니다. 업체에서 결과를 받아 Workday 후보자 프로필에 반영할 때 기록되는 중요한 단계입니다.

중요한 이유

규정 준수에 중요한 단계입니다. 신원 조회가 늦어지면 공식 입사일이 미뤄지고 리소스 계획에도 영향을 줄 수 있습니다.

HCM 시스템에 직원 기록을 공식적으로 생성해 후보자를 입사 예정자 또는 직원으로 전환하는 단계입니다. Workday에서는 'Hire' 비즈니스 프로세스의 마지막 단계입니다.

중요한 이유

직원을 시스템에 공식 등록하는 중요한 단계입니다. 이 단계가 완료되면 급여, 복리후생 등 주요 HR 기능을 이용할 수 있으며, 대부분의 계정 및 장비 준비 업무를 시작할 수 있습니다.

신입 직원에게 필요한 IT 계정과 접근 권한이 모두 생성되었음을 확인하는 단계입니다. IT 팀이 Workday에서 할당된 계정 준비 업무를 완료하면 이벤트가 기록됩니다.

중요한 이유

입사일 전에 IT 계정을 준비하는 것은 원활한 온보딩과 즉시 업무 수행을 위해 중요합니다. 이 단계로 '첫 출근일 준비' 수준을 측정할 수 있습니다.

신입 직원의 공식 입사 첫날을 나타냅니다. 별도의 이벤트로 기록되지는 않지만 직원 프로필에 연결된 주요 날짜 속성입니다.

중요한 이유

규정 준수와 프로세스 분석에 중요한 날짜입니다. 계정 및 장비 준비 완료일을 입사일과 비교해 '첫 출근일 준비' 수준을 측정할 수 있습니다.

신입 직원과 관리자가 예정된 점검을 완료한 시점을 나타내며, 보통 입사 후 30일 전후에 진행됩니다. 일반적으로 관리자가 Workday에서 해당 'To Do' 업무를 완료하면 기록됩니다.

중요한 이유

직원 참여도와 유지에 초점을 둔 초기 온보딩의 주요 마무리 활동입니다. 전체 온보딩 처리 시간을 측정하는 기준점으로 활용할 수 있습니다.

자주 묻는 질문

process mining은 직원 온보딩의 어떤 문제를 해결하는 데 도움이 되나요?

process mining은 Workday Onboarding 프로세스의 병목과 규정 준수 공백, 편차를 찾아냅니다. 필수 리소스 제공이나 필수 업무 완료 과정에서 지연이 발생하는 지점을 확인해 필요한 개선을 진행할 수 있습니다. 이를 통해 신규 입사자 경험을 표준화하고 과도한 수작업을 줄일 수 있습니다.

process mining은 Workday Onboarding 데이터를 어떻게 활용하나요?

process mining은 각 이벤트에 온보딩 사례 ID, 활동, 타임스탬프가 기록된 Workday Onboarding 이벤트 로그를 활용합니다. 이벤트 순서를 분석해 프로세스의 시작부터 끝까지 실제 흐름을 재구성합니다. 데이터에 기반한 분석으로 이상적인 경로에서 벗어난 지점을 파악하고 최적화와 자동화 기회를 찾습니다.

process mining을 위해 Workday에서 어떤 데이터를 추출해야 하나요?

온보딩 프로세스의 각 단계에 대한 사례 식별자, 활동명, 타임스탬프가 포함된 이벤트 로그가 주로 필요합니다. Workday에서는 온보딩 사례, 업무 상태, 완료 시간과 관련된 테이블과 필드를 찾아야 합니다. 부서나 신규 입사자 유형 같은 추가 속성을 활용하면 분석을 더 풍부하게 할 수 있습니다.

Workday Onboarding에 process mining을 적용하면 어떤 결과나 개선 효과를 기대할 수 있나요?

온보딩 기간 25% 단축, 필수 리소스 제공 속도 30% 향상과 같은 개선을 기대할 수 있습니다. process mining으로 필수 업무의 규정 준수율 100%를 목표로 하고 수작업 자동화 기회를 찾을 수 있습니다. 결과적으로 신규 입사자 경험과 직원 유지율을 높일 수 있습니다.

Workday Onboarding에 process mining을 도입하는 데 보통 얼마나 걸리나요?

데이터 접근성과 복잡도에 따라 데이터 추출과 모델 설정을 포함한 초기 준비를 보통 4~6주 안에 마칠 수 있습니다. 이벤트 로그를 얼마나 쉽게 추출하고 process mining에 적합한 형식으로 변환할 수 있는지에 따라 기간이 달라집니다. 데이터가 수집되기 시작하면 빠르게 분석 결과를 얻을 수 있습니다.

process mining으로 Workday Onboarding에서 자동화할 수 있는 수작업 단계를 찾을 수 있나요?

네. process mining은 온보딩 워크플로에서 자주 발생하는 수작업과 재작업을 효과적으로 찾아냅니다. 실제 프로세스를 시각화해 사람의 실수나 비효율이 발생하기 쉬운 단계를 보여주므로 자동화 대상을 선정하는 데 도움이 됩니다. 이를 바탕으로 RPA나 다른 디지털 솔루션을 어디에 도입할지 우선순위를 정할 수 있습니다.

process mining은 대기업만 사용할 수 있나요? 중소기업에도 도움이 되나요?

Process mining은 프로세스 최적화를 원하는 모든 규모의 조직에 도움이 됩니다. 신규 입사자가 많지 않은 중소기업도 온보딩 효율과 규정 준수, 직원 경험에 관한 유용한 정보를 얻을 수 있습니다. 중요한 것은 사례 수가 많아야 한다는 점이 아니라 분석에 필요한 이벤트 데이터가 충분히 있어야 한다는 점입니다.

Workday 데이터로 process mining을 도입하려면 어떤 기술 요건이 필요한가요?

주요 기술 요건으로는 데이터 추출을 위한 Workday 보고서 또는 API 기능에 대한 접근 권한, 데이터 저장소, process mining 플랫폼이 있습니다. 원시 Workday 로그를 필요한 이벤트 로그 형식으로 변환할 데이터 변환 전문성도 필요합니다. 데이터를 안전하게 처리하고 시스템을 연동하려면 IT 부서와의 협업이 중요합니다.

process mining은 필수 온보딩 업무의 규정 준수를 어떻게 확인하는 데 도움이 됩니까?

process mining은 온보딩 프로세스에서 실제로 진행된 모든 경로를 시각화해 규정을 준수하는 워크플로에서 벗어난 지점을 보여줍니다. 신원 조회나 정책 확인처럼 필수인 업무를 건너뛰거나 늦게 처리한 사례도 표시할 수 있습니다. 이를 통해 규정 준수의 공백이 심각한 문제로 이어지기 전에 파악하고 대응할 수 있습니다.

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