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데이터 기반 조직관리 파일럿

"다 힘들다"는 말을 그대로 반복하지 않고, 어떤 종류의 힘듦인지를 조직 데이터로 읽는 사례판입니다. 2025년 기준 존재하는 3개 국·실을 골라 최근 5년의 회전 속도, 최근 유입 유지율, 국간 교류율, 주요 이동 목적지를 프로필로 보여줍니다.

이번 파일럿이 답하려는 질문
어떤 조직은 사람이 많이 드나드는 허브형이고, 어떤 조직은 최근 유입이 오래 남지 않는 고회전형이며, 어떤 조직은 회전은 있어도 체류가 더 안정적인 안정형인가?
원칙: 최근 5년 창을 우선 보되, 원천 데이터가 비는 연도는 0 또는 미집계로 표시합니다. 단일 종합점수는 만들지 않습니다.

이 페이지를 읽는 법

이 페이지는 3개 조직을 순위로 판정하기보다, 각 조직이 얼마나 자주 바뀌는지, 최근 들어온 사람이 얼마나 남는지, 다른 국·실과 얼마나 자주 사람을 주고받는지를 같은 틀로 읽게 만듭니다. 단일 종합점수보다 지표 조합으로 조직의 스타일을 읽는 방식에 가깝습니다.

주의: 높은 교체빈도나 낮은 유지율이 곧바로 "나쁜 조직"을 뜻하는 것은 아닙니다. 허브형 조직, 대형 정책조정 조직, 최근 개편 직후 조직처럼 구조적 이유로 숫자가 달라질 수 있습니다. 이 페이지는 우열 평가보다 패턴을 설명하는 사례판입니다.
최근 5년 연평균 교체
2021~2025 사이 해당 조직에서 관측된 인사 변동을 연평균으로 환산한 값입니다.
높을수록 인력 순환 속도가 빠른 편입니다. 다만 조직 규모나 최근 개편의 영향도 함께 봐야 합니다.
최근 유입 유지율
최근 5년 새 그 조직에 들어온 사람 중, 현재까지 같은 조직에 남아 있는 비율입니다.
낮을수록 최근 유입 인력이 오래 머무르지 않았다는 뜻입니다. 다만 의도적 순환보직 조직일 수도 있습니다.
최근 유입 평균 체류
최근 5년 유입 cohort가 해당 조직에서 머문 평균 개월 수입니다.
짧을수록 최근 유입 인력이 비교적 빨리 이동한 편입니다. 유지율과 함께 봐야 해석이 안정적입니다.
최근 국간 교류율
2021~2023, 2025 데이터에서 다른 국·실과 사람을 주고받은 이동의 비중입니다.
높을수록 외부와 인사 교류가 잦은 허브형 성격이 강합니다. 내부 안정성과는 다른 축입니다.
누적 평균·중앙 체류
최근 5년이 아니라 누적 데이터에서 관측된 체류기간의 평균과 중앙값입니다.
최근 숫자가 흔들릴 때, 그 조직이 원래도 그런 패턴이었는지 보는 누적 맥락으로 읽으면 됩니다.
누적 승진 비율
그 조직을 거친 인력 중 승진 이벤트가 관측된 비율입니다.
이 수치는 성과평가가 아니라 승진 경로와 조직 성격을 보는 참고값입니다. 조직 규모 차이를 함께 감안해야 합니다.

전체 국·실 기준선

최근 5년 기준으로 level-1 국·실 국·실 전체가 대략 어디에 놓여 있는지 먼저 보여줍니다. 아래 3개 조직은 이 평균선에서 얼마나 벗어나는지를 읽으면 됩니다.

3개 조직 요약

첫 화면은 줄 세우기보다 각 조직의 패턴 차이를 빠르게 읽게 하는 데 초점을 둡니다.

조직
최근 5년 연평균 교체
최근 유입 유지율
최근 평균 체류
최근 국간 교류율
해석 키워드

조직별 프로필

조직 하나를 순위로 판단하지 않고, 회전 속도·체류 안정성·이동 허브성·주요 유출 방향을 각각 따로 읽습니다.

이 파일럿은 GOAS를 "인사 데이터 탐색기"에서 한 걸음 더 나아가, 조직관리의 데이터 기반 진단 도구으로 쓰는 첫 사례입니다. 다음 단계는 국 아래 과 단위로 drill-down하거나, 최근 5년 창을 더 안정적으로 보완하는 것입니다.
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