빅데이터 분석 역량이 직원 만족도에 미치는 영향에 관한 연구 : 조직 공정성 인식의 매개 효과 = A Study on the Impact of Big Data Analytics Capability on Employee Satisfaction : The Mediating Role of Organizational Justice

국문 초록 (Abstract)

21세기 제4차 산업혁명의 도래와 함께 빅데이터와 인공지능이 부상하며 산업 구조 전반에 심층적 변화를 가져왔다. 디지털 기술은 실시간 분석과 예측을 기반으로 기업의 전략 수립과 성과 관리 방식에 새로운 패러다임을 제시하고 있다. 이러한 환경 변화 속에서 인적자원관리는 데이터 기반 의사결정 중심의 전략적 전환을 맞이하고 있으며, 이 과정에서 빅데이터 분석 역량은 단순한 기술 자원을 넘어 조직 공정성 인식과 조직 지원 인식 등 구성원의 심리적 요인에 영향을 미치는 핵심 요소로 부각되고 있다.
본 연구는 기업의 빅데이터 분석 역량이 조직 공정성을 매개로 하여 직원 만족도에 어떠한 영향을 미치는지를 검증하는 데 목적이 있다. 이는 기존 연구와 차별화되는 관점으로, 선행 연구들이 주로 성과 중심, 기술 중심의 분석에 집중해 온 데 비해, 본 연구는 구성원의 심리적·인지적 반응을 결합한 ‘기술–인지–행동’의 통합적 관점에서 조직 내 데이터 활용 역량이 직원의 태도 형성에 미치는 영향을 규명하고자 한다.
본 연구는 제시된 연구모형을 기반으로 빅데이터 분석 역량(기술역량, 관리역량, 인적역량)을 독립변수로 설정하고, 조직 공정성 인식을 매개변수로, 조직 지원 인식을 조절변수로 구성하였다. 또한 직원 만족도를 최종 종속변수로 포함하여 전체적인 이론적 구조를 구축하였다. 이러한 구조를 토대로 4개의 주요 가설과 6개의 하위 가설을 제시하였으며, 빅데이터 분석 역량이 조직의 심리적 기제를 통해 어떠한 경로와 조건에서 직원 만족도에 영향을 미치는지를 체계적으로 검증하고자 하였다.
연구 방법으로, 2025년 7월부터 9월까지 재직자, 관리자 및 인적자원 담당자를 대상으로 온라인 설문조사를 실시하여 총 655부의 유효 표본을 확보하였다. SPSS 25.0과 AMOS 24.0을 활용하여 탐색적 요인분석(EFA), 확인적 요인분석(CFA), 구조방정식모형(SEM), 다중집단 구조방정식 모형(MGA)을 수행함으로써 연구도구의 신뢰도와 타당성을 검증하고, 제시된 이론적 모형의 적합도를 검정하였다.
본 연구의 실증분석 결과, 빅데이터 분석 역량은 조직 공정성 인식에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 특히 인적역량과 기술역량의 효과가 두드러졌다. 또한 조직 공정성 인식은 직원 만족도에 대해 뚜렷한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 아울러 빅데이터 분석 역량은 조직 공정성 인식을 매개로 직원 만족도에 부분 매개효과를 보여, 기술역량과 관리역량의 향상이 직원의 공정성 평가를 통해 만족도로 이어질 수 있음을 의미한다. 한편, 조직 지원 인식이 ‘조직 공정성 인식 → 직원 만족도’ 경로에 미치는 조절효과는 통계적으로 유의하지 않았으나, 전체 모형에서 제시된 다중 매개 경로는 전반적으로 지지되어, 데이터 기반 조직관리 환경에서 조직 심리적 기제가 중요한 역할을 수행함을 확인할 수 있었다.
본 연구는 학력, 직무, 산업 환경에 따른 집단별 차이를 확인하기 위해 다중집단 분석을 실시하였다. 분석 결과, 빅데이터 분석 역량이 조직 공정성 인식을 통해 직원 만족도로 이어지는 경로는 모든 집단에서 유의했으나, 그 영향력은 집단 특성에 따라 달랐다. 특히 고학력 집단과 일반 직원 집단에서는 빅데이터 분석 역량이 조직 공정성 인식에 미치는 효과가 더 컸고, 관리 직무 집단에서는 조직 공정성 인식이 직원 만족도로 이어지는 효과가 더 강하게 나타났다. 한편, 조직 지원 인식의 직접효과와 조절효과는 모든 집단에서 유의하지 않았다.
본 연구의 이론적 기여는 빅데이터 분석 역량, 조직 공정성 인식, 조직 지원 인식, 그리고 직원 만족도 간의 인과관계를 보다 정교하게 규명함으로써 인적자원관리와 조직행동 연구 간의 교차 영역을 확장한 데 있다. 아울러 학력, 직무, 산업 특성에 기반한 다중집단 분석을 통해 주요 경로가 집단별로 어떠한 차이를 보이는지 검증함으로써, 빅데이터 기반 인적자원관리 정책의 적용 조건을 보다 구체적으로 제시하였다.
실무적 측면에서 본 연구는 기업이 데이터 기반 관리체계를 구축할 때 단순히 기술역량을 강화하는 데 그치지 않고, 데이터 처리 과정의 투명성·공정성을 확보하며 직원 참여를 높이는 것이 중요함을 시사한다. 이러한 요소들은 직원의 업무 경험을 개선하고 조직에 대한 신뢰를 높이며, 궁극적으로 전체적인 만족도를 향상시키는 핵심 요인으로 작용한다.

목차 (Table of Contents)

• 제1장 서론 1
• 제1절 연구배경 1
• 제2절 연구목적 4
• 제3절 연구의 창의성 5
• 제4절 연구방법 7
• 제5절 연구구성 8
• 제2장 이론적 배경 11
• 제1절 빅데이터와 인적자원관리 11
• 1. 빅데이터의 정의 및 특성 11
• 2. 인적자원관리의 정의 및 특징 17
• 3. 조직관리에서의 빅데이터 활용 20
• 4. 인적자원관리에서의 빅데이터 도입 추세 25
• 제2절 빅데이터 분석 역량 29
• 1. 빅데이터 분석 역량의 개념 29
• 2. 빅데이터 분석 역량의 구성요소 31
• 3. 빅데이터 분석 역량에 관한 선행연구 33
• 제3절 조직 공정성 인식 35
• 1. 조직 공정성 인식의 개념 35
• 2. 조직 공정성 인식의 구성요소 36
• 3. 조직 공정성 인식에 관한 선행연구 38
• 제4절 조직 지원 인식 39
• 1. 조직 지원 인식의 개념 39
• 2. 조직 지원 인식의 구성요소 40
• 3. 조직 지원 인식에 관한 선행연구 42
• 제5절 직원 만족도 44
• 1. 직원 만족도의 개념 44
• 2. 직원 만족도에 관한 선행연구 46
• 제3장 연구모형 및 가설 설정 49
• 제1절 연구모형 49
• 제2절 가설 설정 50
• 1. 빅데이터 분석 역량과 조직 공정성 인식 간의 관계 50
• 2. 조직 공정성 인식과 직원 만족도의 관계 55
• 3. 조직 지원 인식 조절효과 59
• 4. 조직 공정성 인식 매개효과 62
• 제3절 변수의 조작적 정의 및 측정항목 65
• 1. 변수의 조작적 정의 65
• 2. 측정항목 67
• 제4장 실증분석 72
• 제1절 예비조사 72
• 1. 신뢰성 검증 72
• 2. 타당성 검증 74
• 제2절 자료수집 및 표본의 특성 81
• 1. 자료수집 81
• 2. 표본의 특성 82
• 3. ANOVA 검증 84
• 제3절 측정변수의 기술통계 분석 85
• 제4절 신뢰성 검증 88
• 제5절 확인적 요인분석 90
• 1. 측정모형의 적합도 검증 92
• 2. 집중타당성 및 개념 신뢰도 검증 95
• 3. 판별타당성 검증 98
• 제6절 공통방법 편의 102
• 제7절 다중공선성 검증 103
• 제8절 연구가설 검증 104
• 1. 구조모형의 적합도 검증—총 모형 106
• 2. 경로분석—총 모형 107
• 3. 구조모형의 적합도 검증—차원별 분할 모형 109
• 4. 경로분석—차원별 분할 모형 110
• 제9절 매개효과 검증 112
• 제10절 다중집단 구조방정식 모형 분석 115
• 1. 학력 집단 간 다집단 구조방정식 분석 116
• 2. 직무 집단 간 다집단 구조방정식 분석 122
• 3. 산업 집단 간 다집단 구조방정식 분석 128
• 제5장 결론 135
• 제1절 연구결과의 요약 135
• 제2절 연구의 시사점 139
• 1. 이론적 시사점 139
• 2. 실무적 시사점 143
• 제3절 연구의 한계점 및 향후 연구방향 146