연차관리대장 및 연차 휴가 일수 계산 스프레드시트 파일 (파일첨부)

연차관리대장 및 연차 휴가 일수 계산 스프레드시트 파일 (파일첨부)

데이터를 분석하기 전에는 늘 그 목적이 뚜렷해야 한다고 생각합니다. 이 분석을 왜 해야 하는지? 찾아내고자 하는 정보는 무엇인지? 등에 대한 생각을 해야 합니다. 데이터가 풍족하지 않아서 분석하지 못할지라도. 데이터 검토 심사 과정 대부분의 데이터 분석의 과정이 비슷하듯, 아래 흐름으로 데이터를 분석했다.

동일한 의미를 가지고 있는 필드

JIRA 티켓에 이렇게 많은 데이터가 포함되어 있었나? 하며 어떤 필드가 있는지 확인을 해보았습니다. 동일한 의미를 가지고 있는 필드가 2개 이상 존재하는 경우가 있었습니다. JIRA 는 여러 명의 감시하는 사람을 보여주기 위해 복수 개의 필드를 만들어 스프레드시트 형태로 제공하는 듯 했다. 확인해보니 추출된 티켓 중 감시하는 사람이 5명이나 되는 티켓이 존재했다.

연차관리대장을 꼭 사용해야 하나요?

사실 현재 대부분의 중견회사들 및 대기업에서는 전자결재를 통해 연차 관리를 하고 있습니다. 휴일을 사용하고 싶은 근로자는 연차 기안 품의서를 작성하여 결재를 올리고, 최종적으로 기안서가 통과가 되면 휴일을 사용하는 방식입니다. 전자결재를 통해 진행하기 때문에 언제 어느 근무자가 휴일을 사용하였는지 손쉽게 확인 및 관리가 가능합니다.

하지만 전자결재가 아직 도입되지 못한 대부분의 중소기업에서는 실제로 연차관리대장을 활용하여 근무자들의 휴일을 관리하고 있습니다.

따라서, 꼭 필요합니다.고는 말씀드릴 수 없지만 전자결재를 사용하지 않기 때문에 연차 관리의 어려움이 있는 경우에는 명확한 연차 관리를 위해 무조건적으로 필요한 양식이라고 말씀드릴 수 있겠습니다.

스프레드시트 함수 질문

질문을 하니 복사해서 바로 엑셀에 바로 붙여넣을 수 있는 함수를 제공하고 설명까지 해줍니다. 만약 엑셀을 어느 정도 할 수 있어서 설명이 필요없습니다.면 질문에 스프레드시트 함수에 대한 설명은 답변하지 마세요 이 문장을 추가해주시면 됩니다.

저는 오늘을 기준으로 발생한 연차 갯수를 구출하는 함수를 물어봤습니다. 이곳에서 사용할 스프레드시트 함수를 꼬리를 물고 계속 물어보시면 됩니다. 예를 들면 ”직원들이 사용한 연차일이 써있는 경우 월별로 사용한 연차 갯수를 구출하는 스프레드시트 함수를 알려주세요”로 직원들의 월별 연차 사용 갯수를 구할 수 있습니다.

연차촉진제도 집행 시 유의사항은 무엇인가요?

첫번째로는 소멸시효5년 내에 미사용 휴가일수가 남아있어야한다는 점입니다. 두번째로는 전년도 미실시율이 10 미만이어야 한다는 점입니다. 세번째로는 회계연도 단위로 계산해서는 안된다는 점입니다. 네번째로는 개인별 입사일자 및 퇴사일자를 제대로 파악해야한다는 점입니다. 다섯번째로는 잔여수당 미지급 문제 발생 소지가 없어야한다는 점입니다. 여섯번째로는 임금체불 이슈가 없어야한다는 점입니다.

일곱번째로는 노동쪽 점검 대비용으로는 적합하지 않다는 점입니다.

스프린트별 티켓 상태

등록된 30개의 스프린트 중 KTLO, Bug 를 관리하기 위한 스프린트를 빼고 보편적인 스프린트에 등록된 티켓은 90 이상 종료처리 되었습니다. 이를 통해 JIRA 를 활용한 스프린트 관리가 잘 되고 있음을 확인할 수 있었습니다.

종료 처리: 작업이 완료되어 배포되거나, 취소된 작업에 대한 처리 에픽

30-40개 사이의 에픽이 등록되었고 각 에픽은 팀에서 진행했던 각 프로젝트를 대표했다.

100개 가까이서 되는 에픽도 존재했으며 10개 내외의 작은 규모의 에픽도 존재했다. 큰 규모의 에픽은 역시나 여러 팀이 모여 함께 진행했던 대규모 프로젝트였고 일반적으로 , 등이 있습니다.

프론트엔드, 백엔드 개발자의 작업 시간

보통 플래닝을 할 때, 각 Task 별 Estimation 을 하게 되는데 그 데이터를 분석해보고자 했다. 프론트엔드 개발자는 평균 하나의 Task 를 수행하기 위해 약 1.2일의 Estimation 을 추측하는 반면 백엔드 개발자는 평균 1.6일의 Estimation 을 예상했다. 이에 대한 이유로는 프론트엔드와 백엔드 개발자 간 성향 차이로 분석을 했는데, 프론트엔드는 업무 대비 개발 리소스가 부족해 Estimation 을 타이트하게 정립하는 경향이 있었고 백엔드는 시간이 좀 더 걸려도 버퍼를 잡으며 잡는 Estimation 하는 개발자들로 구성되어 있습니다.

평소에 생각했던 각 개발자의 성격이 데이터로 표현되는 것이 재미있었습니다. 평소에도 어떤 개발자분은 여유가 있어 보였는데 데이터에서 가장 넉넉한 Estimation 을 잡는 분이었다.

자주 묻는 질문