빅테이터 활용사례 사례분석으로 배우기

빅테이터 활용사례 사례분석으로 배우기

◆ 근로감독 사업장 선정 과학화

빅데이터 기술을 활용하여 근로감독에서 사업장을 선정하는 방법 중 하나는 과학화된 방법입니다. 그 방법은 다음과 같습니다.

1. 감시대상 범위 설정 : 근로감독 대상 범위를 설정합니다. 지역별, 업종별, 규모별 등의 기준을 설정하여 대상 범위를 한정합니다.

2. 데이터 수집 : 대상 범위를 한정한 후, 감시에 필요한 데이터를 수집합니다. 이 데이터는 사업장 정보, 근로자 정보, 근로계약서, 근로시간 기록 등이 포함됩니다.

3. 데이터 전처리 : 수집한 데이터는 전처리를 거쳐서 분석에 적합한 형태로 가공됩니다. 예를 들어, 사업장 정보를 이용하여 사업장 별로 규모, 업종, 정규직-비정규직 비율 등을 파악합니다.

4. 데이터 분석 : 전처리된 데이터를 분석하여 근로감독 대상 사업장을 식별합니다. 이때, 지수화된 지표(예: 평균 근로자 근무시간, 근로자 인력투입비율 등)를 고려하여 사업장을 선별할 수 있습니다.

5. 결과 시각화 : 분석 결과를 시각화하여 근로감독 관계자가 쉽게 파악할 수 있도록 합니다. 지도 위에 사업장 표시, 선별된 사업장의 리스트 등을 제공합니다.

과학화된 방법은 객관적이며 분석 결과의 신뢰도가 높습니다. 근로감독 관계자는 이를 바탕으로 사전에 사업장을 선택하고 대응할 수 있습니다. 또한, 빅데이터를 활용하여 더욱 효율적인 근로감독을 실현할 수 있습니다.
 

◆ 빅데이터로 갈등 발생 전 예방까지

 빅데이터 기술을 활용하여 갈등 발생 전에 예방하는 방법은 다음과 같습니다.

1. 데이터 수집 및 분석 : 빅데이터 기술을 활용하여 관련 데이터를 수집하고 분석합니다. 이 데이터는 조직 구성원의 의견, 성과 데이터, 의사 결정 과정 등을 포함합니다.

2. 갈등 예측 모델 개발 : 분석된 데이터를 바탕으로 갈등 예측 모델을 개발합니다. 모델에는 예측 변수, 즉 갈등 가능성이 높은 요인들을 포함하며, 이를 토대로 갈등 예방 전략을 수립할 수 있습니다.

3. 갈등 예방 전략 수립 및 실행 : 개발된 갈등 예측 모델을 바탕으로 갈등 예방 전략을 수립합니다. 이때, 조직 구성원 간 대화, 교육 및 트레이닝, 보상제도 개선 등의 방법을 고려합니다. 이후, 예방 전략을 실행하면서 모니터링하며 필요한 조치를 취합니다.

4. 갈등 예방 결과 분석 : 예방 전략을 수행하면서 수집된 데이터와 결과를 분석합니다. 이렇게 분석된 결과는 미래 갈등 예방 전략 수립에 반영될 수 있습니다.

빅데이터 기술을 활용하여 갈등 예방 전략을 수립하고 실행할 수 있습니다. 이를 통해 갈등 발생을 예방하고, 조직 구성원 간의 협업과 성과를 개선할 수 있습니다.
 

◆ 국민참여형 어린이 안전 및 교통사고 원인분석

 빅데이터 기술을 활용하여 국민 참여형 어린이 안전 및 교통사고 원인분석을 다음과 같이 수행할 수 있습니다.

1. 데이터 수집 및 분석 : 국민 참여형 데이터 수집 플랫폼을 개발하고, 이를 통해 어린이 안전 및 교통사고에 대한 의견 및 정보를 수집합니다. 이외에도 공공 데이터, CCTV 영상 등을 분석하여 교통사고 발생 원인을 파악합니다.

2. 시각화 분석 : 수집된 데이터를 시각화하여 그래프, 막대 차트 등으로 표현합니다. 이를 통해 교통사고 발생 원인과 상황을 한눈에 파악할 수 있습니다.

3. 원인 분석 : 시각화된 데이터를 바탕으로 교통사고 발생의 원인을 분석합니다. 이를 통해 교통안전 정책 수립에 필요한 정보를 도출하고, 교육 및 예방활동 등의 방안을 제시합니다.

4. 시뮬레이션 및 예측 : 수집된 데이터를 바탕으로 교통사고 발생 시나리오 모델을 구축하며, 이를 통해 교통안전 정책의 효과성을 시뮬레이션합니다. 또한, 머신러닝 알고리즘을 사용하여 교통사고 발생 가능성을 예측합니다.

5. 설루션 개발 : 국민 참여형 어린이 안전 및 교통사고 원인분석 결과를 반영하여 교통안전 설루션을 개발합니다. 이를 통해 국민의 안전의식을 확산하고, 교통사고 예방 및 안전한 교통 문화 확산에 기여합니다.

빅데이터 기술을 활용하여 국민 참여형 어린이 안전 및 교통사고 원인분석을 수행하면, 보다 정확하고 신뢰성 높은 교통안전 정책 수립 및 예방활동 등이 가능합니다. 이를 통해 어린이들의 안전을 지키고, 교통사고 발생률을 감소시키는데 도움이 될 수 있습니다.
 

◆ 실업급여 부정 수급 악용 빅데이터로 뿌리 뽑기

 실업급여 부정 수급 악용을 방지하기 위해 빅데이터 기술을 활용하여 다음과 같은 방법으로 뿌리를 뽑을 수 있습니다.

1. 데이터 수집 : 국가 통계청, 고용보험공단 등에서 제공하는 공공 데이터를 수집하여 실업급여 수급 대상자에 대한 정보를 수집합니다. 또한, 금융회사, 보험회사, 취업 사이트 등에서 제공되는 데이터를 수집하여 실업급여 수급 대상자인지를 판별하는데 활용합니다.

2. 데이터 분석 : 데이터를 분석하여 실업급여 수급 대상자인지 여부를 판별합니다. 배우자의 연봉, 부동산 보유 여부, 자동차 소유 여부 등의 정보를 바탕으로 실업급여 수급 대상자인지 여부를 판단합니다.

3. 이상치 검출 : 분석된 데이터 중에서 이상치를 검출합니다. 예를 들어, 실업급여 수급 대상자인데 부동산을 보유하고 있거나, 대출 상환 불이행 이력이 있을 경우 이상치로 간주할 수 있습니다.

4. 예측 분석 : 분석된 데이터를 바탕으로 머신러닝 알고리즘을 활용하여 실업급여 부정 수급 악용 가능성을 예측합니다. 예를 들어, 실업급여를 거쳐 곧바로 취업하지 않고 지속적으로 수급 신청을 할 경우, 부정 수급 악용 가능성이 높을 것으로 판단할 수 있습니다.

5. 시각화 분석 : 분석된 데이터를 시각화하여 부정 수급 악용 패턴을 파악하고, 실업급여 부정 수급 악용에 대한 대응 정책을 수립합니다.

빅데이터 기술로 실업급여 부정 수급 악용을 방지하면, 사회적 효율성을 높이고, 공정한 실업급여 제도를 유지하는데 기여할 수 있습니다.