문제 해결을 위한 효과적인 체크 리스트

요구 받고 있는 '보이지 않는' 과업을 눈에 띄게 보여주고자 할 때 기관장이 말하는 방향성에 더하여 데이터를 수집하는 현주소 간 차이를 메우기 위한 검토사항이다.

의사결정 지원, 업무 자동화, 맞춤형 서비스를 골자로 비스니스로 확대하는 방향으로 구상한다.

앞서, 일하는 방식과 사회적 문제를 해결코자 하는 지향점, 성과 표현에 관해 살펴보았다.
https://meatmarketing.tistory.com/m/6323


요구 받은 사항은 무엇인지 명확히 정의하였는가? 부터 시작하자.

예측, 분류, 의사결정 지원 등 툴은 Rapidminer
분석, 반복, 학습, 산출, 정확도 개선은 AI


문제 해결을 위한 효과적인 체크 리스트는 다음과 같은 요소들을 포함할 수 있습니다:

1. 문제 정의:
   - 문제가 명확하게 정의되었는가?
   - 문제의 원인과 영향을 파악하였는가?
   - 문제의 범위와 우선순위를 설정하였는가?

2. 정보 수집:
   - 필요한 정보를 수집하였는가?
   - 관련된 데이터, 사실, 동향 등을 충분히 분석하였는가?
   - 문제와 관련된 사람들과의 대화나 협력을 통해 정보를 얻었는가?

3. 해결책 도출:
   - 다양한 해결 방법을 고려하였는가?
   - 창의적인 사고를 통해 새로운 아이디어를 도출하였는가?
   - 비슷한 문제 해결 사례나 모범 사례를 검토하였는가?

4. 해결책 평가:
   - 각각의 해결책을 비교하고 분석하였는가?
   - 해결책이 문제를 효과적으로 해결할 수 있는지 평가하였는가?
   - 비용, 시간, 리소스 등의 측면을 고려하였는가?

5. 해결책 선택:
   - 평가 결과를 고려하여 가장 적절한 해결책을 선택하였는가?
   - 선택한 해결책이 실현 가능한지 확인하였는가?
   - 필요한 경우 보완 조치를 고려하였는가?

6. 계획 수립:
   - 선택한 해결책을 실행하기 위한 구체적인 계획을 세웠는가?
   - 필요한 자원, 일정, 역할 분담 등을 고려하여 계획을 수립하였는가?
   - 계획이 현실적이고 실행 가능한지 확인하였는가?

7. 실행:
   - 수립한 계획에 따라 선택한 해결책을 실행하였는가?
   - 실행 단계에서 필요한 협력과 의사소통을 활발히 진행하였는가?
   - 필요한 조정이나 수정이 있었다면 적시에 대응하였는가?

8. 평가:
   - 실행한 결과를 평가하고 문제 해결의 효과를 확인하였는가?
   - 원하는 결과를 달성하였는지 검토하였는가?
   - 문제가 완전히 해결되었는지 평가하였는가?

9. 개선:
   - 문제 해결 과정에서 발생한 문제점이나 개선할 점을 파악하였는가?
   - 필요한 수정이나 보완 조치를 실시하였는가?
   - 지속적인 개선을 위해 학습하고 피드백을 반영하였는가?

위의 체크 리스트는 문제 해결을 위한 일반적인 지침을 제공합니다. 각 상황에 따라 유연하게 적용하고, 필요에 따라 추가적인 단계나 요소를 포함할 수도 있습니다.



문제 인식, 필요성을 강조한 추진배경을 해결하기 위한 방안을 수립하고, 필요 데이터를 도출하고 빅데이터 분석을 한 다음 이를 반복, 학습, 정확도 개선이 자동화되도록 모델을 만든다.