영국 HR 분석 시장, 솔루션별(직원 참여 및 개발, 급여 및 보상, 채용, 유지, 인재 분석, 인력 계획, 기타), 배포별(클라우드, 온프레미스), 기업 규모별(대기업, 중소기업(SME)), 최종 사용자별(학계, BFSI, 정부, 의료, IT 및 통신, 제조, 소매, 기타), 서비스별(구현 및 통합, 지원 및 유지 관리, 교육 및 컨설팅), 지역별, 경쟁, 예측 및 기회, 2019-2029F

시장 개요

영국

HR 분석 시장은 인적 자원(HR) 프로세스를 최적화하기 위해 데이터 분석 도구와 방법론을 활용하는 데 중점을 둔 성장하는 산업 부문을 말합니다. 여기에는 인력 추세, 직원 성과, 채용 효율성 및 전반적인 조직 효과성에 대한 통찰력을 얻기 위해 HR 데이터를 체계적으로 분석하는 것이 포함됩니다. 인공 지능(AI), 머신 러닝, 빅 데이터 분석과 같은 고급 기술을 활용하여 HR 전문가는 인재 관리, 직원 참여 및 생산성을 향상시키는 데이터 중심 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

HR 분석 시장에는 HR 데이터를 수집, 분석 및 시각화하도록 설계된 다양한 소프트웨어 솔루션이 포함되어 있어 조직에서 인력 수요를 예측하고 기술 격차를 파악하고 유지 전략을 개선할 수 있습니다. 기업들이 HR에 대한 데이터 중심적 접근 방식의 가치를 점점 더 인식함에 따라, 다양한 산업에서 HR 분석 도구에 대한 수요가 급증했습니다. 이 시장은 조직이 빠르게 변화하는 비즈니스 환경에서 경쟁력을 유지해야 하는 필요성에 의해 주도되고 있으며, 여기서 인적 자본을 효과적으로 관리하고 개발하는 능력이 중요합니다. 그 결과, HR 분석 시장은 계속 확장되고 있으며, 공급업체는 모든 규모의 비즈니스의 특정 요구 사항에 맞게 조정된 보다 정교한 솔루션을 제공합니다.

주요 시장 동인

HR에서 데이터 중심 의사 결정 채택 증가

영국에서 HR 분석 시장의 주요 동인 중 하나는 인사부 내에서 데이터 중심 의사 결정에 대한 강조가 커지고 있다는 것입니다. 전통적으로 HR 의사 결정은 종종 직감과 경험에 기반을 두었습니다. 그러나 빅 데이터와 고급 분석 도구의 등장으로 조직이 인력을 관리하는 방식에 혁명이 일어났습니다. HR Analytics를 활용함으로써 기업은 데이터에 근거한 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있으며, 이를 통해 보다 효과적인 인재 관리, 채용 및 직원 유지 전략을 수립할 수 있습니다. 영국에서 이러한 데이터 기반 HR로의 전환은 특히 경쟁적인 일자리 시장과 조직이 인적 자본을 최적화해야 하는 압력이 증가함에 따라 두드러집니다. HR Analytics 도구를 사용하면 기업은 이직률, 직원 참여 수준, 성과 지표와 같은 직원 내 패턴과 추세를 파악할 수 있습니다. 이러한 데이터 기반 접근 방식을 통해 HR 전문가는 타겟팅된 개입을 구현하여 높은 이탈률과 같은 문제를 사전에 해결할 수 있습니다. 또한 조직이 원격 및 하이브리드 작업 모델의 과제에 직면함에 따라 데이터 기반 HR 의사 결정이 필수적이 되고 있습니다. 이러한 새로운 작업 환경에서 직원의 생산성, 참여 및 웰빙을 이해하려면 강력한 분석 기능이 필요합니다. 따라서 영국에서 HR 분석 솔루션에 대한 수요는 기업이 데이터 기반 통찰력을 통해 인력 전략을 개선하기 위해 노력함에 따라 계속 증가할 것으로 예상됩니다.

직원 경험 및 참여에 대한 집중 증가

직원 경험 및 참여에 대한 집중 증가는 영국에서 HR 분석 시장의 또 다른 중요한 원동력입니다. 최근 몇 년 동안 조직은 직원 만족도와 참여가 장기적인 비즈니스 성공을 달성하는 데 중요하다는 것을 인식했습니다. 긍정적인 직원 경험은 생산성을 높일 뿐만 아니라 이직률을 줄이고 전반적인 조직 성과를 향상시킵니다.

HR 분석은 회사가 직원 경험을 측정하고 개선하는 데 중요한 역할을 합니다. HR 부서는 직원 피드백, 성과 및 참여에 대한 데이터를 분석하여 만족도와 동기를 부여하는 요인에 대한 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이를 통해 조직은 개인화된 경력 개발 프로그램, 유연한 근무 조건 및 웰빙 이니셔티브와 같이 직원 경험을 향상시키는 타겟팅된 이니셔티브를 설계할 수 있습니다.

최고 인재에 대한 경쟁이 치열한 영국에서 우수한 직원 경험을 제공하는 것은 핵심 차별화 요소입니다. 직원 참여를 우선시하는 회사는 고품질 인재를 유치하고 유지할 가능성이 더 높습니다. 그 결과, 직원 경험을 추적하고 개선하기 위한 포괄적인 도구를 제공하는 HR 분석 솔루션에 대한 수요가 많습니다. 이러한 도구를 사용하면 HR 전문가가 직원의 감정을 모니터링하고 개선 영역을 식별하며 긍정적인 업무 환경을 조성하는 데이터 기반 전략을 구현할 수 있습니다.

진화하는 고용 규정 준수

진화하는 고용 규정 준수는 영국의 HR 분석 시장의 중요한 원동력입니다. 영국의 규제 환경은 복잡하고 자주 변경되며, 특히 데이터 보호, 다양성 및 포용성, 직원 권리와 같은 분야에서 그렇습니다. 조직은 법적 처벌과 평판 손상을 피하기 위해 HR 관행이 이러한 규정을 준수하도록 해야 합니다.

HR 분석 솔루션은 조직에 효과적으로 규정 준수를 모니터링하고 관리하는 데 필요한 도구를 제공합니다. 이러한 도구는 다양성 비율, 임금 평등, 근무 시간과 같은 주요 규정 준수 지표를 추적하여 HR 부서가 문제가 커지기 전에 잠재적인 규정 준수 문제를 파악할 수 있도록 합니다. 또한 HR Analytics는 관련 규정 준수를 입증하는 자세한 보고서와 문서를 제공하여 조직이 감사에 대비하도록 도울 수 있습니다.

영국이 유럽 연합에서 탈퇴하면서 이민 및 근로자 권리와 같은 분야에서 새로운 규칙과 지침이 출시되면서 규제 환경이 더욱 복잡해졌습니다. 조직이 이러한 변화를 탐색함에 따라 규정 준수 노력을 지원하는 HR Analytics 솔루션에 대한 수요가 증가할 것으로 예상됩니다. 이러한 도구를 활용함으로써 기업은 HR 관행이 최신 규제 요구 사항에 부합하도록 하여 비준수 및 관련 처벌의 위험을 줄일 수 있습니다.

인공 지능 및 머신 러닝의 발전

인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML)의 발전은 영국의 HR Analytics 시장을 크게 주도하고 있습니다. 이러한 기술은 HR 부서가 데이터를 분석하고 해석하는 방식을 변화시켜 인력 추세에 대한 보다 정확한 예측과 통찰력을 제공합니다. AI 및 ML 알고리즘은 방대한 양의 데이터를 빠르고 효율적으로 처리하여 기존 분석 방법으로는 알 수 없는 패턴과 상관 관계를 식별할 수 있습니다.

HR 분석의 맥락에서 AI와 ML은 채용, 성과 관리, 직원 유지를 포함한 다양한 HR 프로세스를 개선하는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어, AI 기반 알고리즘은 후보자 프로필을 분석하고 과거 채용 데이터를 기반으로 특정 역할에 대한 적합성을 예측할 수 있습니다. 마찬가지로 ML 모델은 직원 이직에 기여하는 요소를 식별하여 HR 부서가 예방 조치를 구현할 수 있도록 합니다.

혁신과 기술 도입에 중점을 둔 영국은 AI와 ML을 HR 분석에 통합하는 데 앞장서고 있습니다. 조직은 인력 관리에서 경쟁 우위를 확보하기 위해 이러한 고급 분석 솔루션에 점점 더 많이 투자하고 있습니다. AI와 ML을 통해 미래의 인력 수요를 예측하고, 잠재력이 높은 직원을 파악하고, HR 프로세스를 최적화하는 능력은 영국 전역에서 HR 분석 도구 도입을 촉진하고 있습니다.

AI와 ML 기술이 계속 발전함에 따라 HR 분석에 대한 적용이 더욱 정교해질 것으로 예상됩니다. 이는 기업이 이러한 최첨단 도구를 활용하여 HR 전략을 강화하고 전반적인 조직 성과를 개선하려고 하기 때문에 영국의 HR 분석 시장 성장을 더욱 촉진할 것입니다.

주요 시장 과제

데이터 개인 정보 보호 및 보안 문제

영국 HR 분석 시장에서 가장 중요한 과제 중 하나는 데이터 개인 정보 보호 및 보안을 관리하는 것입니다. HR 분석에는 방대한 양의 민감한 직원 데이터를 수집하고 분석하는 것이 포함되므로 조직은 특히 영국과 유럽 연합 전역의 데이터 개인 정보 보호를 규정하는 일반 데이터 보호 규정(GDPR)에 비추어 데이터 보호법의 복잡성을 탐색해야 합니다. GDPR은 개인 데이터를 수집, 처리 및 저장하는 방법에 대한 엄격한 요구 사항을 부과하며, 이를 준수하지 않을 경우 상당한 처벌을 받습니다.

HR 분석 솔루션은 종종 직원 기록, 성과 평가, 심지어 건강 및 재무 데이터와 같은 개인 정보를 포함한 다양한 출처의 데이터를 통합하는 것을 포함합니다. 이러한 데이터의 보안을 보장하는 것은 가장 중요합니다. 모든 침해는 법적 결과, 재정적 손실, 조직의 평판 손상으로 이어질 수 있기 때문입니다. 회사는 이 데이터를 보호하기 위해 강력한 사이버 보안 조치에 투자해야 하며, 특히 리소스가 제한된 소규모 조직의 경우 상당한 과제가 될 수 있습니다. 또한 이 과제는 직원의 신뢰를 얻는 데까지 확대됩니다. 직원은 자신의 데이터가 어떻게 사용되는지에 대해 조심할 수 있으며 분석으로 인해 감시가 강화되거나 불공정한 처우를 받을 수 있다는 두려움을 가질 수 있습니다. 조직은 데이터 관행에 대해 투명해야 하며, HR 분석의 이점을 직원에게 명확하게 전달하고, 데이터가 윤리적이고 책임감 있게 사용되도록 해야 합니다. 여기에는 강력한 데이터 거버넌스 정책 구현, 직원의 정보에 입각한 동의 확보, 직원을 처벌하기보다는 지원하는 데 분석이 사용되도록 하는 것이 포함됩니다.

이러한 데이터 프라이버시 및 보안 과제를 해결하려면 HR 분석의 이점을 활용하고 법적 및 윤리적 기준을 준수하는 것 사이에서 섬세한 균형을 유지해야 합니다. 규정이 진화하고 사이버 위협이 더욱 정교해짐에 따라 영국 HR 분석 시장의 조직은 데이터 프라이버시 및 보안에 대한 접근 방식에서 경계하고 사전 예방적이어야 합니다.

통합 및 데이터 품질 문제

영국 HR 분석 시장의 또 다른 중요한 과제는 서로 다른 데이터 소스를 통합하고 데이터 품질을 보장하는 것입니다. HR 데이터는 종종 급여, 채용, 성과 관리 및 직원 참여 플랫폼을 포함한 여러 시스템에 있습니다. 이러한 다양한 데이터 소스를 통합된 HR 분석 솔루션에 통합하는 것은 복잡하고 리소스 집약적인 프로세스가 될 수 있습니다. 데이터 형식, 표준 및 구조의 불일치로 인해 통합 문제가 발생하여 불완전하거나 부정확한 분석이 발생할 수 있습니다.

데이터 품질은 효과적인 HR 분석에 매우 중요합니다. 품질이 낮은 데이터는 오해의 소지가 있는 통찰력과 최적이 아닌 의사 결정으로 이어질 수 있기 때문입니다. 일반적인 데이터 품질 문제로는 누락된 데이터, 중복된 레코드, 오래된 정보 및 일관되지 않은 데이터 입력 관행이 있습니다. 예를 들어 직원 성과 데이터가 정기적으로 업데이트되지 않으면 해당 데이터를 기반으로 하는 모든 분석은 인력 생산성에 대한 부정확한 그림을 제공하여 비효율적인 개입으로 이어질 수 있습니다. 또한 데이터 품질을 보장하려면 정기적인 데이터 감사, 검증 프로세스 및 데이터 거버넌스 프레임워크 구현을 포함한 지속적인 노력이 필요합니다. 이는 레거시 시스템을 사용하거나 합병 및 인수를 거친 조직에서 데이터 통합 문제가 더 두드러지는 경우 특히 어려울 수 있습니다.

데이터를 통합하고 높은 데이터 품질을 유지하는 과제는 새로운 HR 기술의 빠른 도입으로 인해 더욱 악화됩니다. 영국의 조직이 클라우드 기반 HR 시스템과 AI 기반 분석 도구를 점점 더 많이 도입함에 따라 여러 소스의 데이터를 관리하고 통합하는 복잡성이 커지고 있습니다. 이러한 과제를 해결하기 위해 회사는 견고한 데이터 관리 관행에 투자하고, 다양한 HR 시스템 간의 상호 운용성을 보장하고, 데이터 정확성과 일관성을 우선시해야 합니다.

통합 및 데이터 품질 과제를 성공적으로 극복하는 것은 조직이 HR 분석의 이점을 충분히 실현하는 데 필수적입니다. 신뢰할 수 있고 잘 통합된 데이터가 없다면 가장 진보된 분석 도구조차도 효과적인 HR 전략을 추진하는 데 필요한 실행 가능한 통찰력을 제공할 수 없습니다.

주요 시장 동향

예측 분석 채택 증가

영국 HR 분석 시장의 두드러진 동향 중 하나는 예측 분석 채택이 증가하고 있다는 것입니다. 예측 분석은 과거 데이터, 머신 러닝 알고리즘 및 통계 기술을 사용하여 미래 결과를 예측하여 HR 전문가가 추세를 예상하고 사전 예방적 의사 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 인재 경쟁이 치열한 영국에서 조직은 인력 전략을 최적화하기 위해 예측 분석에 점점 더 관심을 기울이고 있습니다.

HR의 예측 분석은 직원 이직률 예측, 잠재력이 높은 직원 식별, 미래 인재 수요 예측 등 다양한 분야에 적용할 수 있습니다. 예측 모델을 활용하면 HR 부서에서 이직 위험이 있는 직원을 식별하고 이직이 발생하기 전에 유지 전략을 구현할 수 있습니다. 또한 예측 분석은 리더십 역할에서 성공할 가능성이 높은 직원을 식별하여 승계 계획에 도움이 될 수 있으므로 조직에서 직원의 개발에 투자할 수 있습니다.

예측 분석에 대한 추세는 조직이 빠르게 변화하는 비즈니스 환경에서 앞서 나가야 할 필요성에 의해 주도됩니다. 영국 노동 시장이 직무 역할, 기술 요구 사항 및 인력 인구 통계의 변화로 더욱 역동적으로 변함에 따라 미래 추세를 예측하는 능력이 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 추세는 더 많은 조직이 HR에서 예측 분석의 전략적 이점을 인식함에 따라 지속될 것으로 예상됩니다.

인공지능과 머신 러닝의 통합

인공지능(AI)과 머신 러닝(ML)을 HR 분석에 통합하는 것은 영국에서 또 다른 중요한 추세입니다. AI와 ML 기술은 보다 정교한 데이터 분석을 가능하게 하고, 일상적인 작업을 자동화하며, 인력 역학에 대한 보다 심층적인 통찰력을 제공함으로써 HR 분석을 혁신하고 있습니다. 영국에서 조직은 의사 결정을 강화하고 HR 프로세스를 개선하기 위해 점점 더 AI 기반 HR 분석 솔루션을 도입하고 있습니다.

AI와 ML은 후보자 선별, 성과 평가, 직원 참여 분석과 같은 작업을 자동화하여 HR 전문가가 보다 전략적인 활동에 집중할 수 있도록 해줍니다. 예를 들어, AI 기반 챗봇은 일상적인 HR 문의를 처리할 수 있고, ML 알고리즘은 직원 피드백을 분석하여 참여와 만족도의 패턴을 파악할 수 있습니다. 이러한 기술은 또한 기술 격차를 파악하거나 조직 변화가 직원 사기에 미치는 영향을 예측하는 등 인력 추세를 예측할 수 있습니다.

AI 및 ML 통합 추세는 보다 효율적이고 효과적인 HR 운영에 대한 수요에 의해 주도됩니다. 이러한 기술이 계속 발전함에 따라 HR 분석의 기능이 더욱 발전하여 영국의 조직이 최첨단 도구를 활용하여 인력을 관리함으로써 경쟁 우위를 확보할 수 있을 것으로 예상됩니다.

세그먼트 통찰력

배포 통찰력

확장성은 중요한 요소입니다. 클라우드 기반 HR 분석 솔루션을 사용하면 회사가 비즈니스 성장에 따라 데이터 저장 및 처리 기능을 쉽게 확장할 수 있기 때문입니다. 이는 특히 영국 시장에서 가치가 있는데, 기업은 점점 더 데이터 중심이 되고 인프라에 대한 상당한 사전 투자 없이도 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있는 강력한 분석 도구가 필요합니다.

유연성은 클라우드 솔루션의 지배력을 뒷받침하는 또 다른 원동력입니다. 클라우드 플랫폼을 통해 조직은 어디에서나 HR 데이터와 분석 도구에 액세스할 수 있으며, 이는 원격 및 하이브리드 작업 모델이 표준이 되고 있는 환경에서 필수적입니다. 이러한 접근성 덕분에 HR 팀은 위치에 관계없이 실시간으로 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.

클라우드 기반 HR 분석의 비용 효율성도 인기에 큰 영향을 미칩니다. 클라우드 솔루션은 일반적으로 구독 기반 모델에서 작동하여 하드웨어 및 소프트웨어에 대한 대규모 자본 지출의 필요성을 줄입니다. 이를 통해 기업은 리소스를 보다 효율적으로 할당하여 IT 유지 관리보다는 전략적 이니셔티브에 집중할 수 있습니다. 게다가 데이터 보안 및 규정 준수는 특히 GDPR과 같은 엄격한 규정이 있는 영국에서 중요한 문제입니다. 클라우드 공급업체는 고급 보안 기능, 정기 업데이트 및 규정 준수 인증을 제공하는데, 이는 종종 소규모 사내 IT 팀의 범위를 벗어납니다. 이를 통해 조직은 민감한 HR 데이터가 보호되고 법적 요구 사항을 준수한다는 확신을 가질 수 있습니다.

지역별 통찰력

잉글랜드는 2023년에 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다.

잉글랜드는 HR 분석의 성장을 지원하는 강력한 인프라와 기술 생태계의 혜택을 받습니다. 런던, 맨체스터, 케임브리지와 같은 도시에 수많은 기술 회사, 연구 기관 및 혁신 허브가 있어 고급 HR 분석 도구의 개발 및 도입에 유리한 환경이 조성됩니다. 이러한 기술적 이점을 통해 영국의 기업은 복잡한 HR 과제를 해결하고 전략적 의사 결정을 내릴 수 있는 최첨단 솔루션에 액세스할 수 있습니다.

잉글랜드의 다양하고 역동적인 인력은 효과적인 HR 분석에 대한 필요성을 더욱 증가시킵니다. 영국의 기업은 다양한 기술, 배경 및 기대치를 가진 다양한 인재 풀을 관리하는 과제에 직면합니다. HR 분석 솔루션은 인력 추세, 성과 지표, 직원 요구 사항에 대한 통찰력을 제공하여 조직이 이러한 복잡성을 탐색하도록 돕고, 이를 통해 보다 정보에 입각하고 전략적인 HR 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

최근 개발

• 2024년 2월, 인재 정보 분야의 글로벌 리더인 ClaroAnalytics는 혁신적인 노동 시장 보고서 솔루션을 출시하여 업계를 크게 발전시켰습니다. 이 AI 기반 도구는 위치, 급여, 인재 이동성, 경쟁자 정보, 다양성, 형평성, 포용성(DEI) 및 채용 추세와 같은 주요 영역을 포괄하는 미국 인재 데이터를 신속하게 수집하고 분석합니다. HR팀은 노동 보고서를 생성하는 데 필요한 시간을 며칠 또는 몇 주에서 단 1분으로 상당히 단축했습니다. 이러한 효율성은 웹 기반 보고서와 임원용 PDF 형식에 모두 적용되어 보고 프로세스를 간소화하고 의사 결정 역량을 강화합니다.
• 2024년 7월, 최고의 학습 기술 공급업체이자 Canvas LMS의 제작자인 Instructure는 AI와 고급 분석으로 구동되는 혁신적인 제품인 Intelligent Insights를 공개했습니다. 이 혁신적인 솔루션은 교육 기관에 전례 없는 셀프 서비스 보고 기능을 제공합니다. IntelligentInsights는 Canvas와 손쉽게 통합되며 새로 출시된 Analytics Hub를 통해 액세스할 수 있습니다. 사용자는 선행 및 후행 지표를 맞춤 설정하여 추가 지원이 필요한 학생을 파악하고, 과정 준비 상태를 평가하고, LTI 사용을 평가하고, 복잡한 질의에 대해 "Ask Your Data" 대화형 AI 기능을 활용할 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 단 몇 분 만에 영향력 있는 인사이트 보고서를 신속하게 생성할 수 있습니다.
• 2023년 10월, 인적 자본 관리(HCM) 소프트웨어의 저명한 공급업체인 PaycorHCM, Inc는 사람 분석 및 계획 분야에서 세계적으로 인정받는 리더인 Visier와 협력하여 개발한 새로운 생성형 AI 분석 디지털 어시스턴트를 공개했습니다. 이 혁신적인 솔루션은 추가 교육 없이도 리더에게 신속하고 포괄적인 인력 인사이트를 제공하도록 설계되었습니다. HR 분석에 대한 이해를 높여 이 도구는 정보에 입각한 비즈니스 의사 결정을 지원합니다. 

주요 시장 참여자

• SAP SE
• Oracle Corporation
• IBM Corporation
• Microsoft Corporation 
• Workday, Inc.
• Automatic Data Processing,Inc.(ADP Inc.)
• SAS Institute Inc.
• Paycor, Inc.
• Talview Inc.
• Visier Inc.