이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
EHS 데이터 분석에서 기본 도구는 Excel이지만 데이터 양이 늘면 Python이나 Power BI를 활용합니다. 수업에서 사고 발생 건수, 아차사고, 점검 결과를 시계열로 분석해 트렌드를 파악하는 방법을 배웠습니다. 파레토 분석으로 빈발 원인 유형을 추출하면 개선 우선순위를 쉽게 정할 수 있습니다. 근로자별, 부서별 데이터는 개인 정보 보호 원칙 아래 집계 단위로 관리하는 것이 중요합니다. 분석 결과를 시각화해 현장 관리자와 경영진이 이해하기 쉬운 형태로 공유하는 것도 역량의 일부입니다. 데이터가 많아도 해석 없이는 의미가 없고, 해석이 있어야 개선으로 이어진다고 생각합니다.
EHS 전담 분석 시스템이 없던 현장에서 엑셀로 사고 데이터를 분석했다. 피벗 테이블과 조건부 서식 정도만 써서 정리했는데, 데이터가 쌓이자 예상치 못한 패턴이 보이기 시작했다. 특정 요일과 시간대에 아차사고 신고가 집중된다는 사실이었다. 야간 교대 시작 후 2시간이 가장 많았다. 전문 도구로 분석한 결과가 아니었지만, 그 패턴을 근거로 야간 교대 직후 감독 인원을 추가 배치했더니 아차사고 신고가 줄었다.
도구보다 데이터를 보는 시각이 먼저라는 걸 그때 배웠다. 이후 전문 도구를 도입했을 때도 그 시각이 기반이 됐다. 도구보다 데이터를 보는 시각이 먼저라는 걸 그때 배웠다. 이후 전문 도구를 도입했을 때도 그 시각이 분석의 기반이 됐다.
EHS 데이터 분석을 통해 유의미한 결과를 도출했는데, 현장 관리자에게 설명하는 과정에서 벽에 부딪혔다. '통계적으로 의미 있는 패턴'이라는 표현이 현장 언어가 아니었다. 그래서 분석 결과를 바탕으로 구체적인 시나리오를 만들었다. '지난 6개월간 금요일 오후에 발생한 사고 3건 모두 동일 구역에서 발생했다'는 식으로 바꿨다.
숫자와 장소를 결합해서 관리자가 익숙한 현장 언어로 전달하자 반응이 달라졌다. 그 이후 특정 시간대 해당 구역 순회를 강화했다. 분석 역량만큼 분석 결과를 현장 언어로 번역하는 역량도 중요하다는 걸 그때 배웠다. 분석 역량만큼 분석 결과를 현장 언어로 번역하는 역량도 중요하다는 걸 그때 배웠다. 이후 EHS 보고서 작성 시 현장 관리자 시각에서 다시 쓰는 과정을 추가하게 됐다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 쿠팡 안전관리 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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