수강생 사례 #HR데이터분석 #Streamlit대시보드 #Python자동화 #업무자동화교육

부서마다 데이터 요청하고 엑셀로 취합하던 그 시간,
이제는 대시보드 하나로 끝납니다
근태·인건비 통합 Dashboard 구축 사례

여러 부서에 데이터를 요청하고 엑셀로 취합하던 과정을 자동 집계와 실시간 대시보드로 한 번에 처리합니다.
People(인사)팀에서 근무하는 수강생이 업무자동화 교육을 통해 매주 반복되던 근태·인건비 현황 집계 업무를 직접 자동화한 실전 사례입니다.

85%
주간 처리 시간
단축
442시간
연간 절감
시간
10개년
한 화면에서 보는
데이터 기간
4단계
자동화 전환된
처리 단계
01 — 배경 · Problem

부서마다 데이터 요청하고,
엑셀 파일 옮겨 담기만 하루였습니다

People팀에서 근무하는 이 수강생은 매주 근태·인건비 현황을 정리해야 했습니다. 인트라넷 포털에서 관련 데이터를 내려받고, 유관부서에 필요한 Raw data를 요청해 회신을 기다리고, 근로시간·인건비·연장근로 현황을 엑셀 파일로 일일이 정리하는 과정을 반복했습니다.

부서가 늘어날수록 취합 과정은 더뎌졌습니다. 부문-본부-실-팀 단위로 엑셀 파일을 옮겨 담고 수식을 다시 맞추는 단순 반복 작업만으로 한 주에 10시간 가까운 시간이 들어갔습니다.

"데이터 요청하고 회신 기다리는 시간만 해도 하루가 갔어요. 받고 나서도 부서마다 양식이 달라서 다시 정리해야 했고요."

부서마다 데이터 요청하고 엑셀 파일을 취합하며 지친 People팀 담당자의 모습

AI 삽화 — 매주 반복되던 부서별 데이터 요청·취합 업무

단계 작업 내용 처리 방식
STEP 1 인트라넷 내부 Portal 등에서 관련 데이터 다운로드 반복 수작업
STEP 2 유관부서에 Raw data 요청 및 회신 대기 반복 수작업
STEP 3 근로시간·인건비·연장근로 현황 확인 반복 수작업
STEP 4 부문-본부-실-팀 단위로 엑셀 파일 취합 반복 수작업
STEP 5 취합 결과를 별도 엑셀 파일로 관리 반복 수작업

5단계를 반복하는 데 주 평균 10시간이 들었습니다.

📊 부서마다 다른 양식의 Raw data를 받아 매번 재정리 — 부서 늘수록 반복 증가

📧 데이터 회신을 기다리는 시간 자체가 병목 — 취합 일정이 계속 밀림

⏱ 조직 단계별로 파일을 옮겨 담는 반복 작업 — 주 10시간 소요

02 — 솔루션 · Solution

사용 도구

📍 pandas 📍 openpyxl (Excel 서식·차트 자동화) 📍 Streamlit 📍 배치(bat) 자동화
INPUT
10개년 근태·인건비 Raw Data
연도별 엑셀 파일 + 조직/인사 기준정보
↓
1
STEP 1 · 데이터 통합
개인별 Raw Data를 하나로 정리
사번을 기준으로 연도별 파일을 하나로 합치고, 중복·누락 데이터를 확인해 조직정보와 연결합니다.
결과값: 10개년 통합 근태·인건비 데이터
↓
2
STEP 2 · 조직별 자동 집계
부문-본부-실-팀 단위로 자동 집계
재직인원, 근로시간, 인건비 등 핵심 지표를 조직 단계별·연도별로 자동 집계합니다.
결과값: 조직별 종합 Table 자동 생성
↓
3
STEP 3 · 완료
실시간 Streamlit Dashboard로 시각화
집계 결과를 KPI 카드, 추세 차트, 히트맵으로 구성한 대시보드에 연결해, 조직·기간을 선택하면 즉시 다시 계산됩니다.
출력형태: 조직별 근태·인건비 실시간 Dashboard
↓
OUTPUT
한 화면에서 보는 전사 근태·인건비 현황
Executive Summary · 조직 비교 · 상세 데이터 탭 제공

각 단계 핵심 설명

STEP 01 — 데이터 통합 · 10개년 Raw Data를 하나로

사번을 기준으로 개인별 데이터를 식별하고, 중복·누락·오류 데이터를 확인해 조직정보와 연결합니다.

✓ 부서별로 흩어진 파일을 일일이 열어 붙여넣던 과정을 제거
STEP 02 — 조직별 자동 집계 · 4단계 조직 구조 반영

부문-본부-실-팀 단위로 재직인원, 근로시간, 연장근로시간, 인건비 등을 자동으로 집계하고 연도별 종합 Table을 만듭니다.

✓ 조직 단계별로 수식을 다시 맞추던 과정을 제거
STEP 03 — 실시간 Dashboard · 조직·기간 선택으로 즉시 재계산

Streamlit으로 만든 대시보드에서 조직과 기간을 선택하면 KPI와 차트가 즉시 다시 계산됩니다. 자동 갱신 배치를 실행하면 Raw Data 업데이트도 새 집계에 바로 반영됩니다.

✓ 매번 엑셀을 새로 열어 확인하던 과정을 제거

🚀 다음 단계 고도화 계획

수강생은 이후, 아래와 같이 고도화할 계획이라고 밝혔습니다.

계획 01 — 미래 예측모델 구축

과거 10개년 데이터를 기반으로 인원, 근로시간, 인건비 변화를 예측하는 모델을 만들 계획입니다.

계획 02 — Global HR 벤치마크

웹크롤링으로 국가별 환율·소득수준·주거비 수준을 파악해, 해외 파견 관련 의사결정에 참고할 수 있도록 연결할 계획입니다.

계획 03 — Raw Data 자동 연동 고도화

지금도 배치 자동화로 갱신되지만, 반복 작업을 더 줄이기 위해 전체 과정을 하나의 실행 프로세스로 계속 다듬어갈 계획입니다.

03 — 결과 · Result
Before · 수작업

• 인트라넷에서 관련 데이터 다운로드

• 유관부서에 Raw data 요청 및 회신 대기

• 근로시간·인건비·연장근로 현황 엑셀 정리

• 부문-본부-실-팀 단위 파일 취합

주간 소요 시간
10시간
= 연 520시간
 →
After · 자동화

• 10개년 데이터 자동 통합

• 부문-본부-실-팀 자동 집계

• 실시간 Streamlit Dashboard 구현

• Raw Data 갱신 시 자동 재계산

주간 소요 시간
1.5시간
= 연 78시간
📊 조직별 근태·인건비 Dashboard (Streamlit) · 실시간 재계산
Executive Summary 조직 비교 ◀ 현재 탭 상세 데이터
분석 설정
부문
전체 부문 ▾
본부
전체 본부 ▾
실 / 팀
전체 팀 ▾
분석기간 (2017–2026)
순위 차트 조직 수: 8
히트맵 조직 수: 12
587명
총 재직인원
178.2h
1인당 월평균
실근로시간
51.2억원
월 총 인건비
872만원
1인당 월평균
인건비
조직별 추세 비교
자금팀 × GlobalHR팀 × 미래기술팀 × 원가관리팀 × 조직문화팀 ×
1인당 월평균 연장근로 추이
자금
9.8h
GlobalHR
11.2h
미래기술
15.4h
원가관리
13.1h
조직문화
17.6h
1인당 인건비 추이 (만원)
자금
108만
GlobalHR
122만
미래기술
131만
원가관리
115만
조직문화
140만
상세 데이터 미리보기
부문본부실팀인원총근로시간연장근로시간총인건비1인당인건비
사업부문해양사업본부해양체계실해양개발1팀18명3,024h218h9.4억원522만원
사업부문해양사업본부해양체계실해양개발2팀21명3,528h296h11.6억원552만원
기술부문연구개발본부SW연구실AI알고리즘팀15명2,520h241h9.1억원607만원
경영지원부문인사본부인사실HR전략팀9명1,512h84h4.8억원533만원

구조 예시 목업(수치는 예시) — 실제 대시보드는 조직·기간을 선택하면 모든 KPI·차트·데이터가 즉시 다시 계산됩니다.

이

"이제 조직이나 기간을 바꿔서 보고 싶으면 대시보드에서 클릭 몇 번이면 끝나요. 예전엔 그때마다 엑셀을 새로 만들었는데 말이죠."

수강생 이OO 님 / ChatGPT X Python RPA 교육 수료
04 — 인사이트 · Insight

이 사례의 핵심은 데이터 집계와 시각화를 분리해서 자동화한 데 있습니다. 조직별 집계는 배치 자동화로 Raw Data가 바뀔 때마다 새로 계산되고, Streamlit 대시보드는 그 집계 결과만 읽어 화면을 그리기 때문에 원본 데이터가 아무리 커도 대시보드는 가볍게 동작합니다.

이번 자동화는 범위를 욕심내지 않고, 가장 반복이 심했던 집계·시각화 구간부터 완성하는 데 집중했습니다. 데이터가 한 번 정리되고 나니, 그 위에 새로운 기능을 얹는 일은 훨씬 가벼운 작업이 됐습니다.

완성된 대시보드로 여유를 되찾은 People팀 담당자가 화면을 가리키는 모습

AI 삽화 — 대시보드 완성 후 조직 현황을 바로 확인하는 모습

05 — 확장 · Expansion
하나의 대시보드 구조가 매출, 고객서비스, 품질관리, 예산 등 다른 업무로 확장되는 개념도

동일한 집계·시각화 구조를 다른 업무 영역으로 확장하는 개념도

🔗 같은 방식으로 자동화 가능한 업무들

매출·재고 현황 통합 Dashboard — 여러 부서 엑셀을 취합하던 방식을 매출·재고 데이터에도 적용 → 경영진 보고 시간 단축

고객문의(VOC) 현황 대시보드 — 채널별로 흩어진 문의 데이터를 자동 집계해 시각화 → 대응 우선순위 파악

품질·불량률 관리 Dashboard — 생산 현장 데이터를 자동 집계해 실시간으로 추이 확인 → 이상 징후 조기 발견

예산·비용 집행 현황 Dashboard — 부서별 비용 데이터를 자동 취합 → 예산 초과 여부 즉시 확인

부서마다 데이터 요청하고 엑셀로 취합하던 시간,
이제는 대시보드 하나로 끝납니다

People팀에서 근무하는 수강생이 업무자동화 교육을 통해 직접 만든 근태·인건비 통합 Dashboard 구축 사례입니다.