채용 및 인재 확보 데이터 템플릿

지원서 ID는 후보자가 특정 채용 요청에 지원한 건을 고유하게 식별합니다. 최초 지원서 제출부터 '채용 완료' 또는 '불합격'과 같은 최종 결정까지 모든 지원 절차를 이 ID로 추적합니다. 하나의 지원 과정과 관련된 활동, 시각, 데이터를 연결하는 기준이 됩니다.

process mining에서 이 속성은 케이스 분석의 기본 요소입니다. 도구는 이를 바탕으로 각 지원서의 전체 프로세스 흐름을 재구성하고 후보자별 진행 경로를 시각화합니다. 공통 지원서 ID로 모든 이벤트를 묶으면 케이스별 소요 시간을 정확히 측정하고, 개별 지원 과정의 병목을 파악하며, 프로세스 유형을 비교할 수 있습니다.

지원서별 진행 과정을 처음부터 끝까지 추적하는 데 필요한 ID입니다. 이를 통해 채용 소요 시간과 같은 주요 지표를 계산하고 프로세스 차이를 분석할 수 있습니다.

일반적으로 채용 시스템의 기본 지원서 레코드나 후보자 활동 레코드에서 확인할 수 있습니다.

이 시각은 활동이 실제로 발생했거나 시스템에 기록된 정확한 시점을 나타냅니다. 소요 시간이 있는 활동에서는 시작 시각을 의미하고, 순간적으로 발생하는 이벤트에서는 발생 시각을 의미합니다. 정확한 시각 정보는 지원서별 이벤트의 시간 순서를 재구성하는 데 중요합니다.

이 속성은 process mining에서 시간 기반 분석의 토대입니다. 활동 간 소요 시간, 특정 단계의 기간, 전체 채용 소요 시간을 계산하는 데 사용됩니다. 조직은 시각 정보를 분석해 지연을 찾고, 서비스 수준 협약에 따른 성과를 측정하며, 채용 절차를 단축할 기회를 파악할 수 있습니다.

이 시각은 이벤트를 시간순으로 정렬하고 단계별 소요 시간이나 전체 채용 소요 시간과 같은 시간 기반 지표를 계산하는 데 사용됩니다.

일반적으로 채용 시스템의 이벤트 로그나 거래 레코드에서 활동명과 함께 확인할 수 있습니다.

이 속성은 '지원서 접수', '면접 일정 확정', '채용 제안 전달'과 같은 채용 절차의 특정 이벤트나 단계를 나타냅니다. 기록된 각 활동은 지원서 상태가 변경되거나 중요한 조치가 이루어진 시점을 의미합니다.

process mining 분석에서는 활동의 순서가 프로세스 맵의 기반이 됩니다. 이를 통해 실제 채용 흐름을 시각화하고, 일반적인 진행 경로를 찾으며, 표준 절차에서 벗어난 사례를 파악할 수 있습니다. 활동을 분석하면 채용 퍼널을 이해하고 후보자 이탈 지점을 찾으며 단계별 소요 시간을 측정할 수 있습니다.

프로세스 단계를 정의해 채용 퍼널을 시각화하고 병목이나 절차 이탈을 파악할 수 있습니다.

지원서와 관련된 이벤트 로그, 상태 변경 레코드 또는 활동 이력 테이블에서 확인할 수 있습니다.

이 속성은 지원자 추적 시스템(ATS)이나 인적 자본 관리(HCM) 플랫폼처럼 채용 활동을 관리하고 기록하는 기준 시스템을 식별합니다. 여러 시스템을 사용하는 환경에서는 데이터 항목별 출처를 구분해 명확성과 추적성을 높입니다.

process mining 분석에서는 데이터 검증과 거버넌스를 위해 소스 시스템을 파악하는 것이 중요합니다. 데이터의 맥락을 이해하고 여러 시스템이 연동된 경우 특정 시스템만 대상으로 분석할 수 있습니다. 데이터 준비 과정이나 불일치 문제를 해결할 때도 유용하며, 데이터 품질 문제를 확인할 위치를 알려줍니다.

데이터 출처에 관한 맥락을 제공하므로 여러 시스템을 사용하는 환경에서 데이터 거버넌스, 검증, 문제 해결에 중요합니다.

데이터 추출 과정에서 추가하거나 데이터 웨어하우스의 표준 필드로 제공되는 경우가 많습니다.

이 속성은 소스 애플리케이션에서 데이터를 마지막으로 동기화하거나 가져온 날짜와 시각을 나타냅니다. 분석 대상 정보의 최신성을 보여주는 메타데이터 필드입니다. 실제 업무 이벤트가 발생한 시각을 기록하는 활동 시각과는 다릅니다.

process mining에서는 데이터 무결성을 유지하고 분석 정보의 최신성을 파악하는 데 중요한 시각입니다. 특히 지속적인 모니터링과 운영 대시보드에서 최신 데이터인지 확인하는 데 도움이 됩니다. 오래된 데이터를 제외하거나 데이터 파이프라인 새로 고침을 시작하는 기준으로도 사용할 수 있습니다.

데이터의 최신성을 확인할 수 있어 지속적인 프로세스 모니터링과 분석의 관련성과 정확성을 유지하는 데 중요합니다.

일반적으로 데이터 통합 또는 ETL(추출, 변환, 적재) 도구가 데이터를 적재하는 과정에서 추가합니다.

이 속성은 공석을 충원하는 '영업', '엔지니어링', '인사' 등의 조직 단위를 나타냅니다. 회사의 조직 체계에 따라 채용 프로세스를 분석할 수 있습니다.

부서별 채용 데이터를 분석하면 사업 부문별 채용 성과의 차이를 파악할 수 있습니다. 채용 절차가 효율적인 부서와 지원이 필요한 부서를 찾는 데 도움이 됩니다. 부서별 대시보드를 만들고, 채용 소요 시간이나 제안 수락률과 같은 KPI를 팀 간 비교하며, 채용 리소스를 효과적으로 배분하는 데 사용할 수 있습니다.

사업부별 채용 효율과 업무량을 분석해 부서별 추세와 과제, 필요한 리소스를 파악할 수 있습니다.

지원서와 연결된 채용 요청 또는 직무 기준 데이터에서 가져옵니다.

이 속성은 입사 지원서가 접수된 경로를 기록하며, 지원자가 해당 직무를 어떻게 알게 되어 지원했는지 보여줍니다. 일반적인 경로로는 채용 웹사이트, 직원 추천, 채용 담당자의 직접 발굴, LinkedIn, 대학 채용 박람회 등이 있습니다.

다양한 인재 확보 전략의 효과를 평가할 때 중요한 속성입니다. 경로별 지원자 수와 적합도를 분석하면 각 채용 경로의 투자 수익을 계산할 수 있습니다. process mining을 활용하면 어떤 경로에서 채용 단계가 더 많이 진행되는 지원자가 유입되는지, 실제 채용으로 이어지는 지원자가 많은지 확인할 수 있어 채용 마케팅 비용을 효율적으로 배분하는 데 도움이 됩니다.

채용 경로별 효과와 투자 수익을 측정하고, 채용 마케팅과 전략을 최적화하는 데 필요합니다.

일반적으로 지원서 제출 시점에 추적 링크를 통해 기록하거나 지원자가 직접 입력합니다.

이 속성은 채용 프로세스에서 지원서가 최종적으로 어떤 상태인지 나타냅니다. 일반적인 상태로는 '채용', '불합격', '제안 거절', '지원자 철회' 등이 있습니다. 해당 지원 건의 프로세스가 어떻게 마무리되었는지 보여줍니다.

process mining에서는 결과를 기준으로 분석할 때 최종 상태가 중요합니다. 프로세스 맵을 필터링해 채용된 지원자와 불합격한 지원자의 진행 과정을 비교할 수 있습니다. 이를 통해 성공적인 결과로 이어지는 일반적인 경로와 프로세스 패턴을 파악할 수 있습니다. 또한 제안 수락률이나 단계별 지원자 이탈률과 같은 주요 지표를 계산하는 데도 활용됩니다.

각 지원 건의 최종 결과를 정의하므로, 어떤 프로세스 차이가 채용, 불합격 또는 지원 철회로 이어지는지 분석할 수 있습니다.

최종 처리 결과를 나타내는 기본 입사 지원서 기록에서 확인할 수 있습니다.

이 속성은 '선임 소프트웨어 엔지니어' 또는 '마케팅 관리자'와 같은 채용 직무의 공식 명칭을 나타냅니다. 충원 대상 직무의 성격을 설명해 채용 프로세스에 필요한 업무 맥락을 제공합니다.

직무명은 분석에 중요한 기준입니다. 이해관계자는 직급, 직무 분야 또는 전문 분야별로 채용 성과를 나눠 볼 수 있습니다. 예를 들어 기술직과 행정직의 채용 소요 시간을 비교하거나 임원직 채용에 효과적인 인재 발굴 경로를 분석할 수 있습니다. 이렇게 구분하면 직무별 병목을 찾고 채용 전략을 조정할 수 있습니다.

업무 맥락을 제공해 직무, 직급, 직무 분야별 성과 분석과 비교를 지원합니다.

지원서와 연결된 채용 요청 세부 정보에서 가져옵니다.

채용 관리자는 최종 채용 결정을 내리고 신입 직원의 보고를 받는 담당자입니다. 채용 요건을 정하고, 지원자를 면접하며, 평가 의견을 제공하는 등 채용 프로세스의 주요 이해관계자입니다.

채용 관리자별 프로세스 성과를 분석하면 운영 효율을 파악하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 면접 평가 의견을 늦게 제출해 채용이 지연되는 관리자나, 제안 수락률이 매우 높은 관리자를 확인할 수 있습니다. 이 정보를 바탕으로 관리자에게 필요한 교육이나 지원을 제공해 전체 채용 프로세스를 원활하게 운영할 수 있습니다.

면접 평가 의견 제출이 늦어지는 경우처럼 특정 채용 관리자와 관련된 병목과 지연을 파악할 수 있습니다. 이러한 지연은 전체 채용 소요 시간에 직접 영향을 줍니다.

지원서와 연결된 채용 요청 데이터에서 가져옵니다.

이 필드는 특정 지원서나 채용 요청의 채용 절차를 담당하는 인재 확보팀의 주 담당자를 식별합니다. 일반적으로 이 담당자는 후보자 심사, 면접 일정 조율, 이해관계자와의 소통을 맡습니다.

process mining에서 채용 담당자 속성은 팀과 개인의 성과를 분석하는 데 중요합니다. 담당자별 관리 지원서 수를 보여주는 업무량 분배 대시보드를 만들 수 있습니다. 또한 충원 소요 시간이나 후보자 적합도와 같은 성과 지표를 담당자별로 비교해 모범 사례와 코칭 또는 프로세스 개선이 필요한 영역을 찾을 수 있습니다.

개별 채용 담당자와 인재 확보팀 전체의 업무량을 분석하고 성과를 측정할 수 있습니다.

일반적으로 입사 지원서나 채용 요청 기록에서 확인할 수 있습니다.

채용 요청은 공석을 충원하기 위한 공식 요청입니다. 채용 요청 ID는 해당 요청에 부여되는 고유 코드로, 승인부터 충원까지 진행 상황을 추적합니다. 하나의 채용 요청에 여러 지원서가 연결될 수 있습니다.

process mining에서 이 ID는 데이터를 집계하고 필터링하는 데 유용한 속성입니다. 분석가는 특정 직무의 채용 절차를 분석하고, 직무 유형별 채용 효율을 비교하거나, 공고별 전체 지원자 수를 확인할 수 있습니다. '충원까지 가장 오래 걸리는 채용 요청은 무엇인가요?', '직무별 평균 지원자 수는 얼마인가요?'와 같은 질문에 답하는 데 도움이 됩니다.

하나의 채용 공고와 관련된 모든 지원서를 묶어 분석할 수 있어 직무나 부서별 성과를 비교할 수 있습니다.

지원서 레코드에서 확인할 수 있으며, 채용 요청 또는 직무 기준 데이터와 연결되어 있는 경우가 많습니다.

이 속성은 면접이나 신원 조회처럼 일정 기간에 걸쳐 진행되는 활동의 종료 시점을 기록합니다. 채용 활동은 시작 시각만으로 단일 시점에 기록되는 경우가 많지만, 종료 시각이 있으면 개별 단계의 소요 시간을 정확히 측정할 수 있습니다.

프로세스 분석에서는 종료 시각을 이용해 활동별 소요 시간을 계산하고 대기 시간과 처리 시간을 구분할 수 있습니다. 예를 들어 면접 일정을 잡은 시점부터 피드백을 받은 시점까지의 시간뿐 아니라 면접 자체에 걸린 시간도 정확히 측정할 수 있습니다. 이를 통해 시간이 어디에 쓰이는지 더 세밀하게 파악하고, 활동 사이뿐 아니라 개별 작업 내의 비효율도 찾을 수 있습니다.

개별 활동의 소요 시간을 정확히 계산해 실제 처리 시간과 대기 시간을 구분할 수 있습니다.

활동 소요 시간을 추적하는 시스템의 이벤트 로그나 활동 로그에서 시작 시각과 같은 레코드에 기록되는 경우가 많습니다.

이 속성은 채용 요청에 지정된 실제 근무지를 나타냅니다. 원격 근무 직무의 경우 지역을 표시하거나 '원격'으로 기록할 수 있습니다. 이를 통해 채용 데이터에 지리적 기준을 추가할 수 있습니다.

process mining에서 근무지는 지역별 분석에 중요한 속성입니다. 회사는 사무실이나 국가별 채용 소요 시간, 채용 경로의 효과, 제안 수락률을 비교할 수 있습니다. 이를 통해 지역별 노동 시장, 채용팀 성과 또는 프로세스 규정 준수의 차이를 파악하고, 상황에 맞는 관리와 전략을 수립할 수 있습니다.

지역별 채용 성과를 분석해 지역이나 사무실 간 채용 효율과 과제를 비교할 수 있습니다.

지원서와 연결된 채용 요청 세부 정보에서 확인할 수 있습니다.

지원자를 다음 단계로 진행시키지 않기로 결정하면 보통 그 사유를 기록합니다. '조직 문화와 맞지 않음', '필수 역량 부족', '다른 지원자로 채용 완료' 등이 해당합니다. 이 속성에는 이러한 정성적 정보가 담깁니다.

불합격 사유를 분석하면 채용 프로세스와 직무 요건을 개선하는 데 유용한 정보를 얻을 수 있습니다. 불합격 사유를 지원 경로나 면접 단계와 비교하면, 자격이 부족한 지원자를 끌어들이는 모호한 직무 설명이나 면접관 간 평가 기준의 불일치 같은 문제를 찾을 수 있습니다. 이를 바탕으로 채용 전략을 다듬고 지원자 풀의 적합도를 높일 수 있습니다.

지원자가 탈락한 이유를 파악해 직무 설명을 개선하고, 지원자 발굴의 적합도를 높이며, 심사 과정의 잠재적 편향을 확인할 수 있습니다.

일반적으로 채용 담당자나 채용 관리자가 지원 상태를 '불합격'으로 변경할 때 기록합니다.

이 속성은 지원자에게 제안한 보상 패키지의 금액을 기록합니다. 채용 프로세스의 마지막 단계에서 중요한 데이터이며, 일반적으로 현지 통화로 기록됩니다.

process mining에서 제안 금액을 분석하면 유용한 맥락을 파악할 수 있습니다. 제안 수락률 및 거절률과 비교해 보상 수준의 경쟁력을 확인할 수 있습니다. 직무, 부서, 근무지별 보상 추세도 분석할 수 있습니다. 다른 데이터와 함께 활용하면 급여 기준을 평가하고 공정한 보상 관행을 마련하는 데 도움이 됩니다.

직무와 근무지별 제안 금액을 수락률 및 거절률과 비교해 보상 패키지의 경쟁력을 분석할 수 있습니다.

채용 또는 HR 시스템의 채용 제안 기록에서 가져옵니다.

이 속성은 현재 조직에 재직 중인 지원자(내부)와 그렇지 않은 지원자(외부)를 구분합니다. 두 집단은 채용 프로세스와 소요 기간, 적용 정책이 크게 다를 수 있으므로 기본적인 분류 기준으로 활용됩니다.

지원자 유형별 프로세스 분석은 사내 이동과 외부 채용의 효과를 파악하는 데 중요합니다. process mining으로 내부 지원자와 외부 지원자의 채용 소요 시간, 채용 비용, 성공률을 비교할 수 있습니다. 이를 통해 사내 이동 프로그램의 성과를 평가하고 두 채용 경로가 모두 효율적으로 운영되는지 확인할 수 있습니다.

채용 프로세스가 서로 다른 경우가 많은 내부 지원자와 외부 지원자를 구분해 사내 이동과 외부 채용의 효율을 비교할 수 있습니다.

지원자의 ID나 이메일이 직원 기준 데이터에 있는지 확인해 분류하는 경우가 많습니다. 일부 시스템에는 전용 표시 항목이 있습니다.