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채용부터 퇴직까지, 직원 라이프사이클 개선하기

Workday 온보딩 최적화를 위한 6단계 가이드.

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Workday 온보딩에서 입사부터 퇴직까지의 직원 생애주기 최적화

이 플랫폼을 사용하면 채용 과정의 병목, 온보딩 지연, 규정 준수 문제를 파악할 수 있습니다. 직원 여정에서 문제가 발생하는 지점을 명확하게 확인하고, 흐름을 분석해 워크플로를 간소화하고 직원 경험을 개선할 수 있습니다. 이를 통해 운영 효율성을 높일 수 있습니다.

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

자세한 설명 보기

채용부터 퇴직까지 이어지는 직원 생애주기를 최적화해야 하는 이유

직원의 채용부터 퇴직까지 이어지는 생애주기를 이해하고 개선하는 일은 조직의 지속적인 성과를 위해 중요합니다. 이 프로세스에는 채용부터 퇴사까지 직원 여정의 모든 단계가 포함됩니다. 인재 확보, Workday Onboarding 경험, 성과 관리, 퇴사 처리 중 어느 단계에서든 비효율이 발생하면 운영 비용과 규정 준수 위험이 커지고 직원 경험이 저하될 수 있습니다. 프로세스가 단절되거나 지연되면 이직률과 행정 업무가 늘고, 전반적인 생산성과 조직 문화에도 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 복잡한 프로세스를 최적화하는 목적은 비용 절감에 그치지 않습니다. 직원의 참여와 업무 효율을 높이고 규정을 준수하는 인력 운영의 기반을 마련하는 일입니다.

process mining으로 Workday Onboarding 효율 높이기

process mining을 활용하면 직원 생애주기의 실제 운영 현황을 분석할 수 있습니다. 특히 Workday Onboarding과 연계된 프로세스를 자세히 살펴볼 수 있습니다. 추측이나 일부 사례에 의존하는 대신, Workday 및 다른 HR 시스템에서 확보할 수 있는 이벤트 로그 데이터를 바탕으로 직원 여정의 실제 흐름을 재구성하고 시각화합니다. 객관적인 데이터 분석을 통해 병목이 발생하는 지점과 표준 절차에서 벗어나는 사례, 시간과 리소스를 낭비하는 재작업을 정확히 파악할 수 있습니다. 예를 들어 Workday Onboarding에서 ‘채용 제안 발송’부터 ‘직원 온보딩 완료’까지 실제로 얼마나 걸리는지 확인하거나, ‘급여 설정 완료’가 지연되는 부서를 찾을 수 있습니다. 이러한 시각화는 처리 시간과 직원 만족도에 영향을 주는 숨은 비효율을 드러내 직원 생애주기를 개선할 방법을 찾는 데 도움이 됩니다. 실제 프로세스가 어떻게 운영되는지 파악하면 효과적인 프로세스 최적화에 필요한 실행 가능한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

직원 생애주기 개선이 필요한 주요 영역

직원 생애주기에 process mining을 적용하면 다음과 같은 개선 영역을 찾을 수 있습니다.

채용 및 온보딩 지연: 신원 조회부터 초기 교육 배정까지, Workday Onboarding에서 신규 입사자의 온보딩을 지연시키는 단계를 파악합니다. 온보딩 처리 시간을 줄이면 신규 입사자의 경험이 개선되고 업무 생산성을 더 빠르게 높일 수 있습니다.
프로세스 이탈 및 재작업: 직원이나 관리자가 표준 Workday 워크플로를 따르지 않아 수작업으로 우회하거나 규정 준수 위험과 불필요한 재작업이 발생하는 사례를 찾습니다. 이탈 원인을 파악하면 프로세스를 표준화하고 데이터 품질을 높일 수 있습니다.
성과 관리의 일관성 부족: 실제 성과 평가 주기를 분석해 피드백 전달이나 승인 지연이 직원의 성장과 참여에 미치는 영향을 확인합니다.
비효율적인 경력 개발: 승진 승인, 직무 변경, 부서 간 이동에서 발생하는 병목을 찾아 내부 이동 프로세스가 원활하고 적시에 진행되도록 합니다.
퇴사 처리 효율 및 규정 준수: 퇴사 면담이나 최종 급여 처리 등 퇴사 프로세스의 모든 단계를 점검해 누락이나 지연을 파악하고, 원활하고 규정을 준수하는 퇴사를 지원합니다.

측정 가능한 성과

직원 생애주기 프로세스를 최적화하면 다음과 같은 구체적이고 측정 가능한 성과를 얻을 수 있습니다.

처리 시간 단축: Workday Onboarding의 전체 처리 기간을 며칠 또는 몇 주 줄이는 등 주요 단계에 걸리는 시간을 단축합니다. 신규 입사자가 더 빨리 업무에 적응하고 HR 요청도 신속하게 처리할 수 있습니다.
비용 절감: 재작업을 없애고 수작업을 줄이며 비효율적인 프로세스를 간소화해 행정 비용을 낮춥니다. 인재 유지율이 높아지면 채용 비용도 줄어들어 재무 성과에 직접 기여합니다.
직원 경험 개선: 온보딩부터 퇴사까지 직원 여정이 원활하고 예측 가능해지면 만족도와 참여도가 높아지고 인재 유지에도 도움이 됩니다. 직원 관점에서 직원 생애주기의 처리 시간을 줄이는 데 직접적으로 기여합니다.
규정 준수 및 거버넌스 강화: 모든 HR 프로세스가 내부 정책과 외부 규정을 따르도록 관리해 위험을 줄이고 감사에 대비할 수 있습니다.
데이터 기반 의사결정: 직관에만 의존하지 않고 객관적인 데이터를 바탕으로 HR 전략을 수립해 지속적인 개선과 조직의 민첩성을 높입니다.

최적화를 위한 첫걸음

process mining을 활용한 직원 생애주기 최적화는 현대적인 HR 운영을 위한 전략적 과제입니다. Workday Onboarding 및 다른 HR 시스템의 데이터를 활용하면 운영 현황을 폭넓게 파악하고 숨은 비효율을 찾아 개선할 수 있습니다. 이를 통해 HR 팀은 문제가 발생한 뒤 대응하는 방식에서 벗어나 선제적으로 프로세스를 개선할 수 있습니다. 그 결과 직원 경험을 개선하고 비즈니스 성과를 높일 수 있습니다. 지금 프로세스를 점검하고 인력의 역량을 충분히 발휘할 수 있는 기반을 마련하세요.

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일반적인 문제와 과제

현재 겪고 있는 과제 선택

채용과 온보딩 단계가 지연되면 신규 입사자가 업무에 빠르게 투입되지 못합니다. 프로젝트 일정에 차질이 생기고 기존 팀의 부담이 커지며, 입사 초기 경험이 나빠져 조기 퇴사와 생산성 손실, 재채용 비용으로 이어질 수 있습니다. ProcessMind는 채용 제안 수락부터 Workday Onboarding 완료까지 직원 생애주기에서 지연이 가장 크게 발생하는 지점을 찾습니다. 실제 프로세스 흐름을 시각화해 병목을 일으키는 활동이나 부서를 파악하고, 신규 입사자의 적응을 앞당기도록 개선할 수 있습니다.

직원은 채용부터 퇴직까지 일관되지 않거나 표준과 다른 경로를 거치는 경우가 많습니다. 이탈이 발생하면 혼란과 필수 단계 누락, 단절된 직원 경험으로 이어질 수 있습니다. 예외 사례를 처리하는 HR 팀의 행정 부담도 커집니다. ProcessMind는 직원이 채용부터 퇴직까지 실제로 거치는 모든 경로를 시각화하고, Workday Onboarding에서 의도한 흐름과 다른 사례를 찾아냅니다. 직원 여정이 언제, 왜 달라지는지 파악해 프로세스를 표준화하고 규정 준수를 개선하며 모든 직원에게 일관되고 긍정적인 경험을 제공할 수 있습니다.

내부 승진과 직무 변경 절차가 느리고 불투명하면 직원의 불만과 이직 위험이 커질 수 있습니다. 경력 개발이 지연되면 인재 성장이 저해되고 내부 인재 유지가 어려워져 비용이 더 많이 드는 외부 채용에 의존하게 됩니다. ProcessMind는 채용부터 퇴직까지 이어지는 프로세스에서 Workday 내 내부 이동의 시작부터 승인까지 전체 여정을 매핑합니다. 지연을 일으키는 승인 단계나 인계 지점을 찾아 워크플로를 개선하고, 경력 개발 기회를 앞당겨 직원 참여도를 높일 수 있습니다.

신원 조회, 필수 교육, 퇴사 시 확인 절차와 같은 규정 준수 활동이 누락되거나 순서에 맞지 않게 처리되는 경우가 있습니다. 특히 규제 기관이 직원 생애주기 관리를 점검할 때 조직은 법적 위험과 벌금, 평판 손상에 노출될 수 있습니다. ProcessMind는 직원 생애주기 전반을 살펴보고, 특히 Workday Onboarding과 퇴사 처리에서 관리하는 필수 규정 준수 활동이 올바른 순서로 수행되는지 확인합니다. 규정 미준수 사례를 즉시 표시해 선제적으로 대응하고 위험을 줄일 수 있습니다.

퇴사 처리가 체계적이지 않으면 자산 회수, 시스템 접근 권한 해제, 최종 급여 지급이 지연될 수 있습니다. 보안 취약점과 재무상 불일치가 발생할 뿐 아니라 퇴사자에게 부정적인 인상을 남겨 고용주 평판과 향후 채용에도 영향을 줄 수 있습니다. ProcessMind는 직원 생애주기에서 퇴사 여정 전체를 분석해 퇴사 면담이나 최종 급여 설정과 같은 업무의 불일치와 지연을 보여줍니다. 표준화와 효율 개선이 필요한 영역을 찾아 모든 직원이 원활하고 안전하며 존중받는 방식으로 퇴사하도록 지원합니다.

성과 평가가 지연되거나 생략되면 직원의 성장과 적절한 보상 조정이 어려워집니다. 피드백과 인정이 제때 이뤄지지 않으면 직원 참여도와 생산성이 떨어지고, 조직 전반에서 우수 인재나 개선이 필요한 영역을 파악하기도 어려워집니다. ProcessMind는 직원 생애주기 내 성과 평가 주기 전체를 매핑해 지연을 일으키는 병목을 찾습니다. 활동 시점과 담당자를 분석해 평가가 지체되는 지점을 보여주므로, 선제적으로 관리해 피드백을 적시에 제공하고 지속적인 개선 문화를 조성할 수 있습니다.

수작업 오류나 잘못 설계된 워크플로로 인해 HR 팀은 직원 생애주기 전반에서 업무를 반복하거나 데이터를 다시 입력해야 합니다. 이로 인해 귀중한 시간이 낭비되고 운영 비용이 늘며 직원과 HR 담당자 모두의 불만이 커져 전략적인 HR 업무에 집중하기 어려워집니다. ProcessMind는 특히 Workday Onboarding에서 직원 생애주기 프로세스의 재작업과 중복 활동을 시각적으로 찾아냅니다. 비효율의 원인을 파악해 워크플로를 간소화하고 불필요한 단계를 없애 수작업을 줄이고 비용을 절감할 수 있습니다.

신원 조회가 지연되면 신규 입사자의 온보딩이 늦어지고, 후보자가 채용 절차를 포기하거나 프로젝트 시작이 미뤄질 수 있습니다. 이는 인재 확보의 효과를 떨어뜨리고 인력 부족으로 사업 기회를 놓치는 결과로 이어질 수 있습니다. ProcessMind는 직원 생애주기 프로세스에서 ‘신원 조회 시작’ 활동을 추적해 대기 시간이 가장 긴 지점을 정확히 찾습니다. 관련 의존 관계와 외부 업체의 성과 문제를 파악해 중요한 입사 전 확인 절차를 앞당길 수 있습니다.

신규 입사자의 급여 설정이 지연되면 불만과 재정적 어려움이 생겨 입사 초기 경험이 나빠질 수 있습니다. 조직에는 행정 업무가 늘고 직원의 신뢰와 유지율에도 영향을 줄 수 있습니다. ProcessMind는 직원 생애주기 프로세스, 특히 Workday Onboarding 단계에서 ‘급여 설정 완료’ 활동을 분석합니다. 실제 처리 시간과 지연을 일으키는 선행 활동이나 담당 부서를 시각화해 신규 입사자에게 급여를 정확하고 제때 지급하도록 지원합니다.

직원 생애주기 전체에 대한 명확한 인사이트가 없으면 HR 리더는 구조적인 문제를 찾거나 변경 사항의 효과를 측정하기 어렵습니다. 투명성이 부족하면 선제적인 관리가 어려워져 직원 경험을 개선하거나 HR의 전략적 가치를 입증하기도 힘듭니다. ProcessMind는 Workday Onboarding부터 퇴사 처리까지 직원 생애주기 전체를 시각적으로 보여줍니다. 각 단계와 실제 프로세스 경로, 처리 시간, 병목을 확인해 데이터에 기반한 의사결정을 내리고 효율성과 직원 만족도를 높일 수 있습니다.

Workday Onboarding의 기능을 충분히 활용하지 않으면 수작업으로 우회하거나 데이터가 누락될 수 있습니다. 그 결과 HR 기술에 투자한 만큼의 효과를 얻지 못하고 프로세스를 자동화하고 표준화할 기회도 놓치게 됩니다. ProcessMind는 활동 실행 내역을 추적해 직원 생애주기에서 Workday Onboarding이 실제로 어떻게 사용되는지 분석합니다. 시스템 기능 대신 수작업으로 처리하는 사례를 찾아 자동화와 데이터 무결성을 높일 기회를 보여줍니다.

일반적인 목표

성공의 기준 정의

신규 입사자의 온보딩 기간을 줄이는 일은 사업 연속성과 긍정적인 첫인상을 위해 중요합니다. 지연이 발생하면 직원 생애주기에서 우수 인재를 놓치거나 생산성이 떨어질 수 있습니다. 온보딩 기간을 단축하면 신규 입사자가 더 빨리 업무에 적응하고 운영 비용을 줄이며 조직의 인력 운영 준비도를 높일 수 있습니다. ProcessMind는 Workday Onboarding 지연의 원인을 찾아 병목과 비효율적인 인계를 파악합니다. 처리 시간을 줄이고 목표 SLA 대비 진행 상황을 추적하며 변경 효과를 측정할 수 있는 명확한 개선 방향을 제시합니다. 채용 기간을 20-30% 단축할 가능성도 있습니다.

직원 생애주기에서 표준 여정에서 벗어나는 사례가 발생하면 규정 준수 위험과 일관성 없는 경험, 수작업 증가로 이어질 수 있습니다. 표준 절차를 잘 준수하면 오류를 줄이고 거버넌스를 강화하며 모든 직원에게 예측 가능하고 공정한 프로세스를 제공할 수 있습니다. ProcessMind는 Workday Onboarding에서 직원이 실제로 거치는 여정을 이상적인 모델과 비교해 시각화하고, 모든 변형 경로와 규정 미준수 경로를 보여줍니다. 이탈이 집중되는 지점을 찾아 개선 조치를 시행하고 준수율과 프로세스 일관성을 높일 수 있습니다.

내부 이동과 승진 승인이 지연되면 인재 개발과 유지에 어려움이 생깁니다. 직원 생애주기에서 관련 절차를 간소화하면 직원의 경력 개발을 원활하게 지원하고 성장과 참여를 중시하는 문화를 조성할 수 있습니다. 이는 조직의 장기적인 건전성에 중요합니다. ProcessMind는 Workday에서 지연을 일으키는 승인 단계와 담당자를 구체적으로 찾아냅니다. 처리 시간과 인계를 분석해 업무를 자동화하거나 병렬로 진행할 기회를 파악하고, 승인 시간을 줄여 경력 개발을 앞당길 수 있습니다.

신원 조회나 필수 교육과 같은 규정 준수 활동이 누락되면 조직은 법적·재무적 위험에 노출됩니다. 직원 생애주기 전반에서 필수 활동을 모두 완료하면 회사를 보호하고 규제 요건을 준수할 수 있습니다. ProcessMind는 Workday Onboarding에서 필수 규정 준수 단계의 완료 여부를 자동으로 모니터링하고, 누락된 활동이나 기한이 지난 업무를 표시합니다. 규정 준수 현황을 실시간으로 확인해 선제적으로 문제를 해결하고 모든 규제 요건을 충족할 수 있습니다.

일관성이 없고 오래 걸리는 퇴사 처리는 보안 위험과 규정 준수 문제를 일으키고 퇴사자에게 부정적인 인상을 남깁니다. 퇴사 절차를 표준화하고 처리 시간을 줄이면 원활한 인수인계를 지원하고 회사 자산을 보호하며 잠재적인 법적 책임을 줄일 수 있습니다. ProcessMind는 Workday의 퇴사 처리 흐름 전체를 시각화해 경로 차이와 지연을 찾아냅니다. 표준화되고 효율적인 퇴사 프로세스를 설계하고 정착시켜 평균 완료 시간을 최대 25% 줄이고 데이터 보안을 개선할 수 있습니다.

성과 평가가 지연되면 직원의 성장과 보상 조정, 전반적인 참여도에 영향을 줍니다. 평가를 제때 진행하면 정기적인 피드백을 제공하고 인재 성장을 지원하며 직원 생애주기 전반에서 공정하고 신속한 의사결정을 내릴 수 있습니다. ProcessMind는 Workday의 성과 평가 프로세스 전체를 분석해 지연을 일으키는 병목을 찾습니다. 기한이 지난 평가를 선제적으로 파악하고 워크플로 개선에 필요한 인사이트를 제공해 평가의 90% 이상을 일정에 맞춰 완료하도록 지원합니다.

직원 생애주기에서 불필요한 재작업과 중복 단계가 발생하면 HR 리소스가 낭비되고 처리 시간이 늘어납니다. 이러한 비효율을 없애면 운영 비용을 줄이고 직원의 시간을 확보하며 전반적인 프로세스 흐름을 개선할 수 있습니다. ProcessMind는 Workday Onboarding에서 실제로 발생하는 모든 프로세스 경로를 찾아 반복 구간과 중복 활동을 명확히 보여줍니다. 중복 단계의 영향을 수치로 파악해 HR 팀이 이를 제거하고 워크플로를 간소화하도록 지원하며, 시간과 비용을 크게 절감할 수 있습니다.

신원 조회가 오래 걸리면 채용과 온보딩이 지연되고 우수 인재를 놓칠 위험이 커집니다. 이 중요한 단계를 앞당기면 신규 입사자가 더 빠르고 원활하게 업무를 시작하고 직원 생애주기의 채용 속도를 유지할 수 있습니다. ProcessMind는 Workday에서 신원 조회 워크플로를 상세히 매핑해 지연을 일으키는 단계와 외부 의존 관계를 보여줍니다. 업체와의 협업 및 내부 인계를 개선할 수 있는 데이터 기반 인사이트를 제공하며, 처리 시간을 15-20% 줄일 가능성도 있습니다.

급여 설정과 활성화가 지연되면 직원 불만과 행정 부담이 커집니다. 이 프로세스를 앞당기면 신규 입사자에게 급여를 정확하고 제때 지급해 직원 생애주기의 시작부터 좋은 경험을 제공할 수 있습니다. ProcessMind는 Workday의 급여 설정 활동을 시각화해 병목과 의존 관계를 보여줍니다. 데이터 전송을 자동화하거나 업무를 병렬로 진행할 기회를 찾아 모든 직원의 급여를 신속하게 활성화하도록 지원합니다.

직원 생애주기 전반의 상태를 파악하기 어려우면 HR 운영을 선제적으로 관리하고 구조적인 문제를 찾기 힘듭니다. 전체 현황을 파악하면 데이터 기반 의사결정을 내리고 리소스 배분과 전략 계획을 최적화할 수 있습니다. ProcessMind는 Workday에서 채용 요청부터 퇴사 처리까지 직원별 여정을 처음부터 끝까지 보여줍니다. 대시보드와 분석 기능으로 주요 성과 지표를 모니터링해 HR 리더가 프로세스 상태를 파악하고 지속적인 개선이 필요한 영역을 찾도록 지원합니다.

Workday Onboarding 모듈을 충분히 활용하지 못하면 투자 효과가 낮아지고 수작업으로 우회하거나 자동화 기회를 놓칠 수 있습니다. 모듈을 최대한 활용하면 효율과 투자 수익률을 높일 수 있습니다. ProcessMind는 Workday Onboarding의 실제 사용 현황을 분석해 활용도가 낮은 기능과 시스템 권장 방식에서 벗어나는 프로세스를 찾습니다. 모듈을 재구성하는 데 필요한 인사이트를 제공해 사용을 정착시키고 직원 생애주기 프로세스에 대한 기여도를 높일 수 있습니다.

직원 생애주기 개선을 위한 6단계

템플릿 다운로드

수행할 작업

Workday Onboarding 데이터와 호환되도록 구성한 직원 생애주기 프로세스용 Excel 템플릿을 다운로드합니다. 분석에 적합한 데이터 구조로 시작할 수 있습니다.

데이터 템플릿 가이드 보기 템플릿 다운로드

중요한 이유

표준 템플릿을 사용하면 데이터의 일관성과 정확성을 높이고 초기 설정을 간소화할 수 있습니다. 분석 과정에서 흔히 발생하는 문제를 예방해 탄탄한 기반을 마련합니다.

기대 효과

Workday Onboarding의 직원 생애주기 데이터에 맞춰 구성한 표준 Excel 템플릿입니다. 데이터를 내보내 바로 사용할 수 있습니다.

분석 결과

채용부터 퇴직까지의 여정, 숨겨진 문제를 찾아보세요

ProcessMind는 채용부터 퇴직까지의 전체 여정을 시각화해 Workday 온보딩에서 비효율이 발생하는 지점과 직원 경험이 저하되는 구간을 보여줍니다. 분석 결과를 바탕으로 HR 운영을 개선할 수 있습니다.

Workday 온보딩 흐름을 처음부터 끝까지 시각화
채용 과정의 병목과 지연 파악
규정 준수를 강화하고 HR 리스크 줄이기
직원 경험 전반 개선

Discover your actual process flow

Identify bottlenecks and delays

Analyze process variants

Design your optimized process

일반적인 성과

직원 생애주기 관리의 실제 개선 효과

이러한 성과는 채용부터 퇴직까지 이어지는 직원 생애주기 프로세스를 최적화했을 때 조직이 얻을 수 있는 실질적인 이점을 보여줍니다. process intelligence를 활용하면 온보딩부터 오프보딩까지 비효율을 찾아 운영을 간소화할 수 있습니다.

0 % faster

온보딩 기간 단축

신규 입사자 업무 시작까지 걸리는 시간의 평균 단축

입사 제안 수락부터 업무를 시작할 때까지의 과정을 간소화해 신규 입사자가 더 빨리 생산성을 발휘하도록 지원합니다. process mining으로 지연을 찾아 해소하면 모두가 더 원활하게 업무를 시작할 수 있습니다.

0 % conformance

프로세스 준수율 향상

표준 온보딩 절차 준수

신규 입사자가 Workday Onboarding에서 정한 모범 절차를 일관되게 따르도록 합니다. 절차 편차와 오류를 줄여 모든 직원에게 예측 가능한 경험을 제공합니다.

0 % less rework

재작업 감소

불필요한 단계 제거

온보딩과 같은 주요 프로세스에서 불필요한 반복과 재제출을 찾아 제거합니다. HR 담당자와 직원의 시간을 절약하고 운영 비용을 직접 줄일 수 있습니다.

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규정 준수 강화

필수 활동 완료율

필수 교육이나 서류 제출 등 규정 준수에 필요한 활동을 직원 생애주기 전반에 걸쳐 기한 내 완료하도록 합니다. 이를 통해 위험을 줄이고 관련 규정을 준수할 수 있습니다.

~ 0 days faster

사내 이동 절차 간소화

직무 변경 승인 기간 단축

사내 승진과 전보 승인 절차를 단축해 직원 만족도와 유지율을 높입니다. 직원이 더 빠르게 새 직무를 맡아 경력을 발전시킬 수 있습니다.

결과는 프로세스 복잡성, 데이터 품질, 조직별 상황에 따라 달라집니다. 여기에 제시된 수치는 여러 도입 사례에서 흔히 확인된 개선 효과를 보여줍니다.

권장 데이터

먼저 주요 속성과 활동을 포함하고, 필요에 따라 항목을 추가하세요.

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

속성

분석에 필요한 주요 데이터 항목

직원의 고유 식별자로, 조직에서 직원의 전체 생애주기를 추적하는 기본 케이스 ID입니다.

중요한 이유

직원 한 명의 생애주기에 속한 모든 이벤트를 연결해 처음부터 끝까지 프로세스를 확인하는 데 필요한 속성입니다.

직원 생애주기의 특정 시점에 발생한 이벤트나 작업의 이름입니다.

중요한 이유

프로세스 맵의 단계를 정의하며, 이는 process mining 분석과 시각화의 기반이 됩니다.

활동이나 이벤트가 기록된 정확한 날짜와 시간입니다.

중요한 이유

이벤트 순서를 정확히 정하고 주기 시간과 병목 등 성과 지표를 계산하는 데 필요합니다.

특히 소요 시간을 측정할 수 있는 작업이 완료된 시점을 나타내는 타임스탬프입니다.

중요한 이유

활동의 실제 처리 시간을 계산해 실제 작업 시간과 대기 시간을 구분할 수 있습니다.

활동을 수행한 사용자 또는 자동화된 시스템 에이전트입니다.

중요한 이유

업무량 분포와 사용자 성과를 분석하고 프로세스 참여자를 파악해 개선 대상을 구체적으로 정할 수 있습니다.

직원이 소속된 조직 부서입니다.

중요한 이유

부문별 비교 분석을 통해 프로세스 비효율이 특정 사업 영역에 집중되어 있는지 확인할 수 있습니다.

채용 프로세스를 시작한 채용 요청의 고유 식별자입니다.

중요한 이유

입사 전 활동을 하나의 식별자로 묶어 채용 단계의 프로세스를 자세히 분석할 수 있습니다.

온보딩, 승진, 오프보딩 등 주요 생애주기 유형으로 프로세스를 분류합니다.

중요한 이유

직원 여정 전체를 온보딩, 오프보딩, 승진 등의 하위 프로세스로 나누어 집중적으로 분석할 수 있습니다.

활동

추적하고 최적화할 프로세스 단계

Workday에서 신규 채용 요청을 생성하고 승인하면 채용 프로세스가 공식적으로 시작됩니다. 'Create Job Requisition' 비즈니스 프로세스가 완료되면 이 활동이 명시적으로 기록됩니다.

중요한 이유

전체 채용 생애주기의 주요 시작 이벤트입니다. 이 활동부터 'Offer Accepted'까지 걸리는 시간을 분석하면 채용 소요 시간 KPI를 측정할 수 있습니다.

후보자가 Workday에서 입사 제안서를 전자 서명하는 등 공식적으로 제안을 수락하면 이 활동이 발생합니다. 후보자가 제안 절차의 'Review and Sign' 단계를 완료할 때 기록되는 주요 이정표입니다.

중요한 이유

이 이정표는 채용의 주요 단계를 마무리하고 입사 전 준비와 온보딩 활동을 시작합니다. 채용 소요 시간 KPI를 측정하는 데도 중요한 기준입니다.

Workday HCM에서 후보자 기록을 직원 기록으로 공식 전환하는 주요 활동입니다. 'Hire' 비즈니스 프로세스가 성공적으로 완료되면 이벤트가 명시적으로 기록됩니다.

중요한 이유

이 이벤트는 후보자가 직원으로 전환되는 시점을 공식적으로 나타내며, 온보딩 기간을 추적하는 주요 이정표입니다. 직원이 HCM 시스템에 공식 등록되었음을 의미합니다.

Workday Onboarding 모듈에서 신규 입사자의 온보딩이 시작되는 시점입니다. 일반적으로 채용 프로세스가 완료되면 신규 직원에게 온보딩 작업과 워크플로가 할당되며, 이때 기록됩니다.

중요한 이유

온보딩 과정의 효율성을 분석하는 시작점입니다. 온보딩 작업 완료율을 측정하고 프로세스 편차를 찾는 데 도움이 됩니다.

신규 입사자에게 할당된 온보딩 작업이 모두 완료된 상태를 나타냅니다. 직원의 온보딩 비즈니스 프로세스 전체 상태가 'Successfully Completed'로 바뀌면 이 이벤트를 추정할 수 있습니다.

중요한 이유

신규 입사자의 온보딩이 모두 끝났음을 나타내는 주요 이정표입니다. 온보딩 기간 KPI를 측정하고 온보딩 절차 준수 여부를 분석하는 종료점으로 사용됩니다.

퇴사 예정 직원의 오프보딩이 시작되는 시점입니다. Workday에서 관리자나 HR 사용자가 'Terminate Employee' 비즈니스 프로세스를 시작하면 명시적으로 기록됩니다.

중요한 이유

전체 오프보딩 생애주기의 주요 시작 이벤트입니다. 평균 오프보딩 기간 KPI를 측정하는 시작점입니다.

직원 생애주기의 마지막 활동으로, 시스템에서 고용 관계가 공식적으로 종료되는 시점을 나타냅니다. 'Terminate Employee' 비즈니스 프로세스가 성공적으로 완료되면 기록됩니다.

중요한 이유

채용부터 퇴직까지 이어지는 프로세스의 최종 종료 이벤트입니다. 오프보딩 기간을 측정하는 종료점이며, 프로세스가 마무리되었음을 확인합니다.

자주 묻는 질문

process mining은 Workday Onboarding의 직원 생애주기 최적화에 어떻게 도움이 되나요?

Process mining은 Workday Onboarding과 다른 시스템의 이벤트 데이터를 분석해 직원의 실제 여정을 매핑합니다. 병목, 표준 프로세스에서 벗어난 사례, 신원 조회 장기화나 급여 설정 지연과 같은 비효율을 찾아냅니다. 이를 바탕으로 채용 기간 단축과 규정 준수 강화 같은 목표를 달성할 수 있습니다.

직원 생애주기의 process mining을 위해 Workday에서 어떤 데이터를 추출해야 하나요?

process mining을 수행하려면 세 가지 정보가 포함된 이벤트 로그가 필요합니다. 일반적으로 Employee ID와 같은 케이스 식별자, ‘채용 제안 발송’이나 ‘신원 조회 시작’과 같은 활동명, 각 활동의 정확한 타임스탬프입니다. Workday의 보고 기능을 통해 과거 이벤트 데이터를 확보할 수 있는 경우가 많습니다.

직원 생애주기에 process mining을 적용하면 초기 인사이트를 얻기까지 보통 얼마나 걸리나요?

데이터 복잡성에 따라 데이터 추출과 초기 설정에 몇 주가 걸릴 수 있습니다. 이후 몇 주 안에 초기 프로세스 맵과 병목 분석 결과를 확인할 수 있습니다. 구체적인 개선을 위한 실행 가능한 인사이트는 대개 2-3개월 안에 도출되며, 이를 통해 급여 설정을 앞당기거나 채용 기간을 줄일 수 있습니다.

직원 생애주기에 process mining을 적용하면 현실적으로 어떤 개선을 기대할 수 있나요?

채용 기간 단축, 표준 직원 여정 준수율 향상, 규정 준수 활동 완료율 개선 등의 성과를 기대할 수 있습니다. process mining은 중복 단계를 없애고 내부 이동과 퇴사 처리 같은 주요 기능을 간소화해 HR 운영의 효율성과 규정 준수 수준을 높이는 데 도움이 됩니다.

process mining으로 직원 생애주기 전반에서 HR 규정 준수를 확인할 수 있나요?

네. process mining은 규정 준수 모니터링에 효과적입니다. 특정 신원 조회나 정책 확인과 같은 필수 단계가 제때 올바른 순서로 완료되는지 시각화할 수 있습니다. 이를 통해 필수 규정 준수 활동의 누락을 찾아 규제 요건을 준수하고 감사 위험을 줄일 수 있습니다.

복잡하고 표준화되지 않은 직원 여정이 있는 조직에도 process mining을 적용할 수 있나요?

네. process mining은 복잡한 프로세스에 특히 효과적입니다. 다른 방법으로는 드러나지 않을 수 있는 비표준 여정과 이탈을 포함해 실제 프로세스의 모든 경로를 보여주기 때문입니다. 이탈이 발생하는 이유와 효율성 및 규정 준수에 미치는 영향을 파악하고, 표준화가 필요한 영역을 명확히 확인할 수 있습니다.

직원 생애주기 process mining을 시작하기 위한 주요 기술 요건은 무엇인가요?

주요 기술 요건으로는 Workday에서 이벤트 로그 데이터를 안정적으로 추출하는 방법과 process mining 소프트웨어 플랫폼이 있습니다. 데이터는 API나 사용자 지정 보고서를 통해 추출하는 경우가 많습니다. 분석에 적합한 형식으로 데이터를 준비하고 변환할 리소스도 필요하며, 데이터 품질을 확보하는 일이 중요합니다.

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