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Global Use Cases

Read international Alteryx customer stories (in their own language) to learn how they transform their organizations into becoming a data-driven business.

분석 어플리케이션을 활용하여 민원 업무 시간 및 비용 절감

ThalitaC
Alteryx Alumni (Retired)
Created
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Author: 오형석 주무관

Role: Data Analyst

Company: 남양주시청

 

Overview of use case

 

남양주시청은 교통, 환경, 주택, 산업, 복지 등 경기도 남양주시의 전체의 행정업무를 담당하고 71만 명의 남양주 시민을 위해 일하는 대한민국의 공공기관입니다. 다양한 업무 중 민원 관련 업무를 담당자들의 수작업 방식에서 자동 분석 방식으로 업무 자동화를 구축하고자 하였습니다.

 

  • 민원 부서 추천 어플리케이션

남양주시의 민원담당자는 매일 접수되는 수많은 민원들을 적절한 담당부서에 배부하는 업무를 수행합니다. 민원 내용의 미묘한 차이로 담당하는 부서가 달라지기 때문에 숙련된 민원 담당자도 민원내용을 읽고 검색하며 확인해야 하는 번거로움이 있으며, 24시간 내에 부서 지정이 완료되어야 하기 때문에 민원 업무는 모든 공공기관에서 처리하기에 버거운 업무로 꼽힙니다. 과거 3년동안의 배부 완료된 민원 데이터를 학습데이터로 활용하여 담당부서를 추천해주는 자동화 어플리케이션을 구축하고 Alteryx 서버에 업로드하여 민원 담당자가 자유롭게 활용할 수 있도록 구축하였습니다.

  • 민원 현황 분석 어플리케이션

민원이 제기되는 현황을 파악하여 시민의 전반적인 불만사항을 인지하고 개선하기 위해 1) 지역 분류 2) 유형 분류 3) 민원 내용의 명사 빈도수 분석 기능을 포함한 민원 현황 분석  어플리케이션을 개발하였습니다. 구축된 로직을 Alteryx 서버 갤러리에 업로드하여 민원 담당자가 자유롭게 활용할 수 있도록 하였고, 분석된 데이터는 태블로(Tableau)를 통해 대쉬보드 형태로 시각화하여 시청 임직원이 쉽게 민원의 동향을 파악할 수 있게 제공하고 있습니다.

 

Describe the business challenge or problem you needed to solve

  • 민원 부서 추천 어플리케이션

시민들이 민원을 제기할 수 있는 매체가 시청 민원 창구, 전화, 스마트폰 앱, 웹사이트 등으로 다양해짐과 동시에 민원 건수도 늘어나고 있는 추세입니다. 그에 반해 민원 배부 업무는 민원 담당자의 노하우에 의한 수작업으로 수행되기 때문에 민원 담당자의 업무에 과부하가 걸리게 되고, 효율적인 민원 처리가 어려운 상황이었습니다.

 

  • 민원 현황 분석 어플리케이션

민원의 현황을 파악하여 트렌드를 인지하고 대응책을 찾기 위한 플랫폼을 구축하고자 하였습니다. 기본적으로 민원의 양이 많기 때문에 대용량 데이터 처리에 대한 어려움이 있었습니다. 기능적으로는 1) 주소 추출 및 지오코딩을 통한 지역분류 2) 유형분류 3) 형태소 분석 및 단어 빈도수 분석 등 3 가지가 필요하였습니다.

 

1) 주소 추출 및 지오코딩을 통한 지역분류 – 정해진 규칙 없이 텍스트 중간에 적혀 있는 주소를 추출하는데 어려움이 있었습니다. 그리고 추출된 주소에서 X,Y좌표를 생성하는 타사 지오코딩 솔루션을 활용해야 해서 결과 도출에 시간과 추가 비용이 소비되고 있었습니다.

2) 유형 분류 – 매주 정해진 유형 분류 룰에 따라 스프레드 시트 수작업이 필요하여 반복적인 업무에 시간을 할애해야 했습니다.

3) 형태소 분석 및 단어 빈도수 분석 – 이번 프로젝트에 새롭게 추가 분석이 필요한 부분이었습니다.

 

 Describe your working solution

 

  • 민원 부서 추천 어플리케이션

1.딕셔너리 구축 : Alteryx Designer에서 지난 3년의 민원 데이터(엑셀파일)에 대해 Python 패키지 ‘Konlpy’를 활용하여 각 부서별 키워드를 추출하고, 민원담당자의 노하우인 각 부서별 핵심 키워드(단어)를 결합하여 키워드 딕셔너리를 구축하였습니다. 그리고 담당 부서를 특정할 수 있는 정도에 따라 키워드의 가중치 점수를 부여하였습니다

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2. 부서 추천 : 구축된 딕셔너리를 새로 접수된 민원 데이터에 매칭하여  가중치 점수가 가장 높은 3개의 부서를 추천하는 분석 로직을 개발하였습니다. 이 어플리케이션을 Alteryx 서버 갤러리에 업로드하여 권한이 있는 민원담당자가 자유롭게 활용할 수 있게 하였습니다.

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  • 민원 현황 분석 어플리케이션

 

1. 지역 분류 : 민원 내용에서 주소 형태의 텍스트에 대해 정규표현식을 활용하여 추출하였습니다. 그리고 한국 검색 포털 ‘Kakao’의 무료 API를 활용하여 주소에서 XY좌표를 생성하였습니다.

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2. 유형 분류 : 기존 민원의 유형을 분류했던 기준을 딕셔너리(엑셀파일)로 구축하였습니다. 구축된 딕셔너리에 민원 데이터를 매칭하여 유형이 분류되도록 하였습니다

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3. 민원 키워드 추출 : 민원 내용 본문을 Python 패키지 ‘Konlpy’를 활용하여 명사들을 추출하고 집계 분석하였습니다.

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결과는 민원담당자가 엑셀파일로 확인할 수 있게 도출하였으며 결과 데이터가 PostgreSQL에 축적될 수 있도록 연동하였습니다. 또한, Tableau를 활용하여 시각화 보고서가 작성되도록 하였습니다.

 

Describe the benefits you have achieved

 

  • 민원 부서 추천 어플리케이션

하루치 민원에 대해 담당 부서를 추천해주는 시간이 약 10~15분이며 자동 추천된 부서의 적합 정도가 85~90%로 나타났다. 이는 추천된 부서를 민원담당자가 참고하여 많은 민원을 빠르게 배부하는데 기여할 것으로 기대된다. 그리고 인사 이동에 따른 업무 공백도 채워질 것으로 사료된다.

  • 민원 현황 분석 어플리케이션

매주 반복되는 수작업을 자동화하여 시간이 대폭 단축하였다. 기존 지역 분류 작업에 API를 활용하여 작업함으로써 타사 지오코딩(주소에서 XY좌표 생성) 툴을 사용하지 않아도 되어 비용절감의 혜택이 있다.

Comments
sgunhong
Alteryx Alumni (Retired)

Alteryx Global Community에 공식으로 등록된 두 번째 대한민국 사례입니다. 많은 관심과 격려 부탁드립니다.  

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