#Big Data
「ビッグデータ（Big Data）」の魔法の錬金術がHSE（Health and Safety）の境界を完全に再構築する。クラッシュ（大惨事）が起きる前に致命的な前兆を検知するため、構造化されていない未整備な膨大なテキストデータ・書類の海を浚渫（ドレッジ）する。重機設備の稼働ログ、作業員の些細な「膝の擦り傷（微小外傷）」の統計、そして複雑なSOUT（特例労働環境評価）の監査結果を無慈悲な『データレイク（深き湖）』に放り込み、機械学習（AIアルゴリズム）の貪欲な餌として消費・解析させる。
マネジメント哲学としてのアナリティクス
本記事は、事後対応的な事故調査からプロアクティブなリスク管理への移行のためのインテリジェントなツールとしての産業安全アナリティクスを取り上げています。設備、監査、ビデオ監視システムからのデータに基づき、現代的なアプローチによりインシデントを予測し、その隠れた根本原因を特定することが可能になります。これにより、企業は安全性に対してピンポイントでリソースを配分し、直感ではなく正確なデータに基づいて管理上の意思決定を下すことができます。
確認して予防する。エネルギー監督のデジタル化
紙の調書から統合デジタルエコシステムへ移行するための包括的な自動化部門別エネルギー監督システム（AS SVEN）の構築。障害記録モジュール、10労働シフトの厳格なルールを伴う是正措置実行管理モジュールの導入、ならびに机上検査メカニズムの開発および蓄積データに基づく予測分析への移行。
デジタルインフラの一部としてのプロジェクトリスク管理システム
ビッグデータと予測分析を活用した、企業デジタルインフラへのプロジェクトリスク管理システムの統合。専門家の予測の一致度と有効性を評価するための数学的手法（ケンドールの順位一致係数、ピアソンの両列相関係数）の適用、およびリスク管理自動化のためのロシア製ITソリューション（RisGapなど）への移行について。