이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
데이터 분석 수업에서 비정형 로그 데이터를 처음 다뤘을 때, 구조를 모르면 집계 자체가 안 된다는 걸 느꼈습니다. 그때부터 새 시스템을 보면 먼저 ERD나 데이터 딕셔너리를 찾는 습관이 생겼습니다. EHS 시스템이라면 사고 이력·점검 결과·시설 현황이 어떻게 연결돼 있는지 파악하는 게 첫 단계라고 생각합니다. 구조를 이해한 뒤에야 패턴 분석이나 이상 탐지가 의미 있어집니다. 데이터를 쓰기 전에 데이터를 이해하는 것이 먼저라는 원칙을 지키고 있습니다. 데이터 구조를 이해하면 어떤 분석이 가능하고 어떤 게 불가능한지를 먼저 판단할 수 있습니다.
EHS 시스템에서는 사고 유형과 원인 코드가 어떻게 분류돼 있는지가 분석 품질을 좌우합니다. 입사 후 시스템 문서와 담당자 인터뷰를 통해 구조를 빠르게 파악하고 싶습니다.
EHS 시스템의 데이터 구조를 이해하려면 사고와 아차사고 보고 데이터가 어떤 필드로 기록되고 분류되는지 먼저 파악합니다. 발생 시간·장소·관련 공정·관여 인원·심각도 등의 필드가 어떻게 연결되는지를 보면 어떤 분석이 가능한지가 보입니다. 아차사고 데이터는 실제 사고보다 건수가 많아 반복 패턴을 찾는 데 더 유용합니다. 같은 공정이나 장소에서 반복되는 아차사고를 찾아 위험성 평가에 연결하는 것이 선제적 사고 예방의 출발입니다.
사고·아차사고 데이터 구조 파악이 EHS 분석의 시작입니다. 아차사고 건수가 많아 반복 패턴을 찾는 데 적합합니다. 반복 위험 요인을 위험성 평가에 연결하는 것이 핵심입니다.
EHS 시스템 데이터를 활용하는 핵심 중 하나는 LTIR 같은 안전 KPI를 직접 계산하고 트렌드를 해석하는 것입니다. LTIR은 인시 발생 건수와 총 근무 시간으로 계산되는데, 시스템에 그 두 가지 데이터가 어떤 테이블에 어떤 형식으로 저장되는지를 먼저 확인하는 것이 시작입니다. 이후 월별·부서별·공정별로 지표를 나눠보면 어느 영역에서 개선이 필요한지 경영층에 구체적으로 보고할 수 있습니다. ISO 45001의 PDCA 사이클에서 점검 단계가 이 데이터 가시화를 통해 이루어집니다.
LTIR 계산 구조를 이해하면 데이터 활용 범위가 넓어집니다. KPI를 만드는 데이터 필드를 먼저 파악합니다. 부서별 트렌드 분석이 경영층 보고의 기반입니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 쿠팡 데이터 분석가 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
이 페이지의 질문·답변·꼬리질문은 유사 직군 채용 시장의 공개된 면접 후기·커뮤니티 게시물을 분석해 구성한 학습 자료입니다. 특정 회사가 실제로 이 질문을 출제했다는 것을 보장하지 않으며, 모든 예시는 우문현답이 직접 작성한 창작물입니다. 해당 회사의 공식 입장과는 무관합니다. 회사 측의 정정 요청이 있을 경우 24시간 이내에 응답·수정합니다.