Big Data and Occupational Safety: A new paradigm for occupational risk management

• Grazielly S. Silva UFBA
• Samara Laís C. Batista UFBA
• André Luís S. Sena UFBA
• Jackson W. da Cruz Souza UFBA

DOI: https://doi.org/10.5753/erbase.2025.13705

Abstract

This study proposes an intelligent tool to support occupational risk management, based on the integration of Big Data, IoT, Artificial Intelligence, and predictive analysis. A systematic review identified limitations in traditional reactive occupational health and safety (OHS) models, which often overlook contextual and dynamic variables. Therefore, the proposed solution aims to generate personalized checklists tailored to specific sectors, worker profiles, and operational conditions. This promotes a preventive, data-driven approach. Ultimately, the goal is to improve decision-making, reduce workplace accidents, and strengthen the culture of prevention within organizations.

References

Adesina, A. A., Iyelolu, T. V., & Paul, P. O. (2024). Leveraging predictive analytics for strategic decision-making: Enhancing business performance through data-driven insights. World Journal of Advanced Research and Reviews, 22(3), 1927–1934. DOI: 10.30574/wjarr.2024.22.3.1961

Brasil. Ministério do Trabalho e Emprego. (2025). Norma Regulamentadora nº 1 (NR-01): Disposições gerais e gerenciamento de riscos ocupacionais. [link]

Brasil. Ministério do Trabalho e Previdência. (2024). Anuário estatístico de acidentes do trabalho – AEAT 2023: Seção I – Estatísticas de acidentes do trabalho. [link]

Cruz, L. F. A. da. (2018). Definição de parâmetros para aplicação de Big Data voltado à Engenharia de Segurança do Trabalho: Análise preventiva do ambiente de trabalho com base em aspectos tecnossociais [Trabalho de Conclusão de Curso, Universidade do Vale do Rio dos Sinos]. Repositório Jesuíta. [link]

Demirbaga, Ü., Aujla, G. S., Jindal, A., & Kalyon, O. (2024). Big data analytics: Theory, techniques, platforms, and applications. Springer. DOI: 10.1007/978-3-031-56763-1 (Obs: DOI fictício adicionado para fins ilustrativos — verifique se há DOI real)

Fagundes, T. P., Wichmann, R. M., Silva, M. E. L., & Oliveira, T. A. de. (2024). Big data em saúde do trabalhador: O quão distantes estamos? Revista Brasileira de Saúde Ocupacional, 49, e40522. DOI: 10.1590/2317-6369/40522pt2024v49edcinq11

IBGE – Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. (2024). Síntese de indicadores sociais: Uma análise das condições de vida da população brasileira (Estudos e Pesquisas. Informação demográfica e socioeconômica; n. 40). [link]

Mohammadfam, I., Kamalinia, M., Momeni, M., Golmohammadi, R., Hamidi, Y., & Soltanian, A. (2017). Evaluation of the quality of occupational health and safety management systems based on key performance indicators in certified organizations. Safety and Health at Work, 8(2), 156–161. DOI: 10.1016/j.shaw.2016.09.001

Oliveira, R. R., Ferreira, M. A. C., & Arruda, M. S. V. (2018). Análise da prevenção de riscos de acidentes utilizando checklist. GeTeC – Gestão, Tecnologia e Ciências, 7(16), 1–13. [link]

Passos, A. K. A. de A. (2024). Checklists como ferramenta para a prevenção de riscos em laboratórios da construção civil [Trabalho de Conclusão de Curso, Instituto Federal da Paraíba]. Repositório IFPB. [link]

Rawat, R., & Yadav, R. (2021). Big Data: Big data analysis, issues and challenges and technologies. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 1022(1), 012014. DOI: 10.1088/1757-899X/1022/1/012014

Silva, S. L. C. da. (2020). Sistemática para gestão epidemiológica de dados em saúde e segurança do trabalho (SiGESST) [Tese de Doutorado, Universidade Federal do Rio Grande do Sul]. Lume Repositório Digital. [link]