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머신 데이터 분석용 플랫폼 스플렁크를 이용한 취업지원 서비스 개선에 관한 연구 : 월드잡플러스 사례를 중심으로

원문정보

Experiencing with Splunk, a Platform for Analyzing Machine Data, for Improving Recruitment Support Services in WorldJob+

이재덕, 이문기, 김미량

피인용수 : 0(자료제공 : 네이버학술정보)

초록

영어

WorldJob+, being operated by The Human Resources Development Service of Korea, provides a recruitment support services to overseas companies wanting to hire talented Korean applicants and interns, and support the entire course from overseas advancement information check to enrollment, interview, and learning for young job-seekers. More than 300,000 young people have registered in WorldJob+, an overseas united information network, for job placement. To innovate WorldJob+’s services for young job-seekers, Splunk, a powerful platform for analyzing machine data, was introduced to collate and view system log files collected from its website. Leveraging Splunk’s built-in data visualization and analytical features, WorldJob+ has built custom tools to gain insight into the operation of the recruitment supporting service system and to increase its integrity. Use cases include descriptive and predictive analytics for matching up services to allow employers and job seekers to be matched based on their respective needs and profiles, and connect jobseekers with the best recruiters and employers on the market, helping job seekers secure the best jobs fast. This paper will cover the numerous ways WorldJob+ has leveraged Splunk to improve its recruitment supporting services.

한국어

한국산업인력공단이 운영하는 월드잡플러스는 청년들의 해외취업을 지원하는 포털 서비스로서 해외진출에 필요한 정보제공과 등록, 면접, 학습 등 일련의 과정을 지원하는 통합정보네트워크이다. 현재 30만명 이상의 청년들이 등록하고 있 으며, 연계관련기관과 협업하여 청년들의 해외 취업을 지원한다. 월드잡플러스는 지원서비스의 혁신화와 무결성 유지를 위 해 머신데이터 분석플랫폼인 스플렁크를 활용하여 웹사이트에 축적된 로그파일 분석을 시도하고 있다. 기술적·예측적 분석 도구를 이용하여 구직자 니즈와 프로필 기반의 맞춤형 매칭 서비스를 제공하며 구직자를 위한 최적 구직 성공요건 및 최적 구인기업에 대한 정보를 제공한다. 본 논문에서는 월드잡플러스가 스플렁크를 활용하여 해외취업을 지원하는 몇 가지 서비 스에 대한 사례를 제시해보고자 한다.

목차

요약
 Abstract
 1. 서론
 2. 빅데이터 분석의 의의와 공공데이터
  2.1 빅데이터 분석의 개념
  2.2 공공부문의 빅데이터 분석 관련 연구
 3. 빅데이터 분석 사례의 배경
  3.1 데이터 창출기관의 소개
  3.2 사례분석에 활용된 분석도구
 4. 데이터 분석사례 결과
 5. 결론 및 시사점
 REFERENCES

저자정보

  • 이재덕 Jae Deug Lee. 한국산업인력공단 정보화지원국
  • 이문기 MoonKi Kyle Rhee. 성균관대학교 경영대학
  • 김미량 Mi Ryang Kim. 성균관대학교 컴퓨터교육과

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

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