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데이터 분석으로 재택근무 종료일을 예측할 수 있을까?

안녕하세요, SCK Splunk 사업팀입니다. 

최근 Covid-19 확진자 수가 400명을 돌파하는 등의 사태로 인해 다시 재택근무에 도입하거나 기존의 종료일을 무기한 연기하는 기업들이 늘어나고 있습니다. 더이상 예전으로 돌아갈 수 없게 된 지금, 디지털트랜스포메이션이 가속화되면서 각 기업들의 유연 근무 시스템에 대한 재고와 재택근무의 종료 시점은 각 기업들의 주요 이슈 중 하나일텐데요. Splunk 본사의 전문가들이 유연한 근무 환경을 구축하기 위한 데이터 활용 방법 가이드를 만들었습니다. 모두 다섯개의 핵심 조항으로 만들어진 이 가이드 중에서도 가장 흥미로운 조항을 여러분께 소개고자 합니다. 

'Build a More Resilient Workplace With Data in Five Steps (데이터를 사용한 탄력적인 작업환경 만들기 5단계)' 의 2번째 조항 'Empower Teams to Investigate Data (조직이 데이터를 활용하도록 지원할 것)' 에 따르면, 보건/방역 문제를 비롯하여 직장에 복귀하기 위해 해결해야 할 과제들은 - 사무실 평면도 수정, 공동 구역의 재구성, 사무실 내 안전 동선 마련 등 - 다양한 기기, 시스템 및 조직원간의 상호 작용에서 생성되는 대규모의 데이터 세트를 처리할 때 해결할 수 있으며 수집하고 분석한 데이터에 대해 적절한 질문을 하고 답변을 도출하면서 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있습니다. 

예를 들면, 사무실과 같은 근무지에서 발생하는 트래픽에 대해 아래와 같은 일련의 조사들을 도출하는 것이 필요합니다. 

• 직원들이 작업장이나 일반 작업장에서 이탈하고 있습니까? – 모두 휴식 중 이었습니까?
• 사람들을 안전하게 지키기 위해 휴식 시간을 조정하거나 정책을 변경해야 합니까?
• 전체 휴식 시간이 아니었습니까? – 해당 층에서 무슨 일이 있었습니까?
• 기계가 중지되었습니다.
– 기계적 오류입니까, 아니면 종속 된 시스템의 오류입니까?
– 부품 부족, 기술자 등으로 수리가 지연 되었습니까?
– 인적 오류 또는 인력 문제로 인해 중단 되었습니까?
– 교육, 감독 또는 작업자 가용성을 개선해야합니까?
• 원자재 부족으로 중단 되었습니까?
– 공급망에 문제가 있습니까?

위와 같은 질문을 하고 올바른 답을 찾기 위해서는 적절한 프레임워크를 마련해야 합니다. 위와 같은 질문의 답을 찾기 위해서는 직원들의 출입증 데이터, HR 및 ERP 시스템의 데이터, 장치성능 데이터, WiFi 데이터 등이 필요할 수 있습니다. 그리고 이러한 데이터를 분석할 때에는 일반적이지 않은 시각으로 검토해야 할 수 있습니다. 예를 들어 직원 출입증은 주로 물리적 보안 장치이지만 타임스탬프 및 위치 정보의 관점에서데이터를 검토하면 또 다른 인사이트를 얻게 됩니다. 

결국 올바른 질문을 하고 답을 얻기까지 각각의 팀은 모든 유형의 데이터에 쉽게 액세스할 수 있고, 사일로를 해체할 수 있도록 지원하는 기술이 필요합니다. 'Empower Teams to Investigate Data (조직이 데이터를 활용하도록 지원할 것)'이란 바로 이런 의미이지요. 

각 기업의 IT 담당, 전산 담당자만이 데이터를 분석하는 것이 아니라는 점은 이미 널리 알려진 사실이나, 데이터를 각 부서에서 어떻게 사용해야 하는지에 대해서는 아직 교육이 부족하거나 현업 도입에 어려움이 있을 수 있습니다. 

하지만, 위의 내용과 같이 HR 이나 경영의 측면에서 데이터를 활용하면 제목과 같이 재택근무 종료 시점에 대한 논리적 판단 근거를 얻을 수 있고, 보안뿐만 아니라 Covid-19와 같은 사회적 이슈에 대해서도 선제적 방어가 가능하다는 것을 알 수 있습니다. 

 위의 내용 외에도 데이터 활용의 5단계를 확인할 수 있는 Splunk의 가이드 자료를 첨부하니, 관심있는 분들께서는 자료를 읽어보시기 바랍니다. 

궁금하신 사항은 언제든 SCK Splunk팀에 문의하세요!

가이드 다운로드

감사합니다.  

 

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