สถานการณ์จริงแสดงให้เห็นว่าเหตุใดการแบ่งปันข้อมูลจึงมีความสำคัญ

ตัวอย่างเช่น หน่วยงาน Mine Safety Health Administration (MSHA) ซึ่งตรวจสอบเหมืองทั้งหมด 13,000 แห่งในสหรัฐอเมริกาสี่ครั้งต่อปี สามารถบรรลุพันธกิจได้ดีขึ้นโดยดึงข้อมูลจากแผนกค่าจ้างและชั่วโมงแรงงานของแรงงาน ซึ่งบังคับใช้กฎหมายแรงงานของรัฐบาลกลาง“โดยปกติแล้วบริษัทที่ไม่จ่ายเงินให้กับผู้คนอย่างดีก็มีการละเมิดความปลอดภัยเช่นกัน” Aguh กล่าว “หาก MSHA สามารถรู้ได้ในทันทีว่าคนเหล่านั้นเป็นใคร พวกเขาสามารถรักษาชีวิตคนงานให้อยู่ในงานได้อย่างตรงไปตรงมา เพื่อที่พวกเขาจะได้กลับบ้านไปหาครอบครัว ส่วนหนึ่งของกลยุทธ์นี้ ด้วยการฝังหลักการเหล่านี้ เราทำให้มีโอกาสมากขึ้น”

จากแรงผลักดันของรัฐบาล Biden ในการส่งเสริมความหลากหลาย

 ความเสมอภาค การรวมเป็นหนึ่ง และการเข้าถึงทั่วทั้งรัฐบาล Labour จึงใช้กลยุทธ์เพื่อให้แน่ใจว่าหน่วยงานต่างๆ ใช้ข้อมูลเพื่อทำความเข้าใจว่าประชากรกลุ่มใดยังไม่ได้รับประโยชน์จากโครงการของตน

“สิ่งหนึ่งที่เราพยายามทำให้สำเร็จคือการสร้างสภาพแวดล้อมบางอย่าง ซึ่งในขณะที่ผู้คนถามคำถามประเภทนี้ เราสามารถใช้ข้อมูลเป็นสินทรัพย์เชิงกลยุทธ์เพื่อตอบคำถามประเภทนั้น” Gibbons กล่าว

ตัวอย่างเช่น หน่วยงานดังกล่าวพบว่าผู้หญิงและคนผิวสีมีแนวโน้มที่จะเผชิญกับความท้าทายในการเข้าถึงสวัสดิการการว่างงาน โดยเฉพาะอย่างยิ่งในช่วงเดือนแรกๆ ของการระบาดของโควิด-19

เพื่อแก้ไขปัญหานี้ Labour ได้เปิดตัวเงินสนับสนุนUnemployment Insurance Navigator Grants มูลค่า 15 ล้านดอลลาร์ สำหรับรัฐเพื่อทำงานร่วมกับองค์กรชุมชนเพื่อปรับปรุงระบบ UI ของพวกเขาในแนวทางที่จะปรับปรุงการเข้าถึง

Labour ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของ Summer Equity Data Challenge พบว่าคนว่างงานผิวดำมีโอกาสได้รับสวัสดิการการว่างงานน้อยกว่าคนผิวขาวถึง 30% ตลอดช่วงที่มีการระบาดใหญ่

“คำว่า ‘ชุมชนด้อยโอกาส’ ถูกใช้บ่อยครั้ง 

แต่กุญแจสำคัญในที่นี้คือการใช้ประโยชน์จากข้อมูลเพื่อให้เข้าใจธรรมชาติของชุมชนที่ด้อยโอกาสนั้นอย่างแท้จริง ” กิบบอนส์กล่าว “เราสามารถระบุภูมิศาสตร์และกลุ่มด้วยคำนั้น และเราสามารถกำหนดเป้าหมายกิจกรรมได้อย่างมีความหมายมากขึ้น”

แรงงานวางแผนวิวัฒนาการข้อมูลในอนาคต

ในแง่ของขั้นตอนต่อไปภายใต้กลยุทธ์ Aguh กล่าวว่า DOL กำลังมองหาการแยกชุดข้อมูลเพิ่มเติมเพื่อระบุเมื่อกลุ่มประชากรบางกลุ่มต้องการความสนใจเพิ่มเติม

“ความไม่เสมอภาคซ่อนอยู่ในค่าเฉลี่ย เมื่อคุณดูข้อมูล ไม่ว่าจะในโปรแกรมหรืออย่างอื่น ดูที่ค่าเฉลี่ย สิ่งต่างๆ อาจดูดี เมื่อคุณแยกตามกลุ่มจริงๆ คุณจะเห็นความเป็นจริงที่แตกต่างกันมาก” เขากล่าว

ตัวอย่างเช่น หน่วยงานภายใต้การบริหารของ Biden ได้เริ่มแยกข้อมูลการว่างงานของชนพื้นเมืองอเมริกันเป็นรายเดือนเพื่อให้เข้าใจถึงความรุนแรงของความท้าทายทางเศรษฐกิจเมื่อเทียบกับประชากรสหรัฐฯ ที่เหลือ

“พวกเขาต้องเปลี่ยนแกน Y สำหรับการว่างงาน เพราะมันยังไม่สูงพอที่จะสรุปสิ่งที่เกิดขึ้นในแง่ของการว่างงานของชุมชนชาวอเมริกันพื้นเมือง” Aguh กล่าว “เรารู้ว่าสถานการณ์เลวร้าย แต่เพื่อให้รู้ว่ามันแย่แค่ไหน เมื่อเทียบกับส่วนอื่นๆ ของประชากร เราจะไม่มีทางรู้ได้เลยว่าถ้าเราไม่แยกแยะข้อมูลนั้นออกและนำข้อมูลนั้นออกมาใช้เป็นประจำ ทีนี้ คำถามคือ เราจะทำให้มันพร้อมใช้งานได้อย่างไร และนำมันไปอยู่ในมือของคนที่สามารถทำอะไรกับมันได้ภายในรัฐบาล”

หลักการของกลยุทธ์ยังช่วยให้ DOL สามารถระบุได้ว่าโปรแกรมใดที่จำเป็นเร่งด่วนที่สุด

ในกรณีของบริการฝึกอบรมการจ้างงานทหารผ่านศึกซึ่งช่วยเร่งรัดให้ทหารผ่านศึกไร้บ้านกลับเข้าสู่กำลังแรงงาน Aguh กล่าวว่าช่วยให้รู้ว่าประมาณครึ่งหนึ่งของทหารผ่านศึกไร้บ้านอาศัยอยู่ใน 10 รัฐ

“ฟังดูธรรมดามาก แต่สิ่งสำคัญคือต้องสามารถระบุตำแหน่งทางภูมิศาสตร์ของข้อมูลได้ คุณกำลังทุ่มเงินและทรัพยากรไปที่ส่วนที่ถูกต้องของปัญหา” เขากล่าว

การใช้ข้อมูลเพื่อระบุจุดอ่อนและความล้มเหลวของบริการ

กลยุทธ์ด้านข้อมูลยังช่วยให้เจ้าหน้าที่ของ DOL ทราบเมื่อโปรแกรมของตนไม่ถึงเป้าหมายที่ตั้งใจไว้

Aguh กล่าวว่าฝ่ายบริหารการจ้างงานของแผนกซึ่งให้การฝึกอบรมงานที่ได้รับทุนสนับสนุนจากรัฐบาลกลางพบว่าคนงานผิวดำที่หางานผ่านโปรแกรมได้รับค่าจ้างและสวัสดิการต่ำกว่าเมื่อเทียบกับคนจากกลุ่มประชากรอื่น ๆ ที่ลงทะเบียนในการฝึกอบรม

“นั่นชี้ให้เห็นถึงจุดที่เราต้องให้ความสำคัญเพื่อให้แน่ใจว่าพนักงานทุกคนได้รับประสบการณ์ที่เหมาะสมและเท่าเทียมกัน” Aguh กล่าว “เมื่อคุณรู้ดีขึ้น คุณจะทำได้ดีขึ้น”

Credit : ฝากถอนไม่มีขั้นต่ำ / สล็อตแตกง่าย