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Self-Leadership as Antecedent of Organizational Commitment and Intention to Leave among Data Scientists

데이터과학자의 셀프리더십이 이직의도에 미치는 영향: 인지된 직무자율성의 조절된 매개역할

  • Jung, Chang Mo
  • 정창모 (현대모비스 데이터사이언스팀)
  • Received : 2021.03.16
  • Accepted : 2021.04.16

Abstract

Data scientists are new knowledge workers representing the knowledge economy era. Knowledge workers perform unstandardized works that solve ambiguity-intensive problems. Therefore, self-leadership, which emphasizes self-motivated, autonomous judgment and execution, significantly influences their work-related outcomes. Even knowledge workers have high occupational commitment, they usually show low organizational commitment. Knowledge workers' intention to leave is also relatively high due to this reason. This study focused on data scientists' self-leadership, predicted that self-leadership would increase an organization's commitment and intention to leave. Based on the trait activation theory(TAT), the author also confirmed how perceived job autonomy enhances self-leadership influences. Results showed that data scientists' self-leadership significantly lowered intention to leave through organizational commitment and this mediating effect was moderated by perceived job autonomy. This study broadened the theoretical understanding the effects of knowledge workers' self-leadership and presented practical implications for managing data scientists.

빅데이터 관련기술이 발전하면서 경영활동 전반에 데이터분석 기술이 도입되고 있다. 이에 따라, 데이터과학자는 4차 산업혁명 시대의 새로운 지식근로자로 부상하였다. 하지만 많은 기업들이 우수한 데이터과학자의 확보, 유지에 어려움을 호소하고 있는 실정이다. 일반적으로 지식근로자의 업무는 낮은 표준화 수준과 높은 모호성을 특징으로 한다. 따라서 자율적인 판단과 실행을 강조하는 셀프리더십은 지식근로자의 업무성과에 큰 영향을 미친다. 본 연구는 셀프리더십의 효과에 주목하여, 데이터과학자의 셀프리더십이 조직몰입과 이직의도를 높일 것으로 예상하고 실증분석을 수행하였다. 또한 특성 활성화 이론을 기반으로 인지된 직무자율성이 셀프리더십을 향상시키는지도 확인하였다. 분석결과 데이터과학자의 셀프리더십은 조직몰입을 통해 이직의향을 낮추는 것으로 나타났다. 그리고 이러한 매개 효과는 인지된 직무자율성에 의해 조절되는 조절된 매개효과가 존재하였다. 본 연구는 지식근로자의 셀프리더십에 대한 이론적 이해를 넓히고 기업 경쟁력과 직결된 중요한 인적자원인 데이터과학자의 관리를 위한 실무적 시사점을 제공하였다.