빅파이센터 역할 및 거버넌스 운영방안 - GRI 전자도서관

i

정책연구2015-61

옥진아 외

빅파이센터 역할 및 거버넌스 운영방안

A study on the Role & Governance of Gyeonggi-Do Bigdata Center

ii

정책연구 2015-61

빅파이센터 역할 및 거버넌스 운영방안⋅인 쇄 ⋅발 행 ⋅발 행 인 ⋅발 행 처⋅주 소⋅전 화 ⋅홈페이지

2015년 10월 2015년 10월 임해규경기연구원 (16207) 경기도 수원시 장안구 경수대로 1150031)250-3114 / 팩스 031)250-3111www.gri..kr

등록번호I S B N

제99-3-6호 ⓒ 경기연구원, 2015978-89-8178-833-9 93350

연구책임 옥진아 (경기연구원 연구위원)

공동연구 조무상 (경기연구원 연구원)

i

연구요약

빅파이센터 역할 및 거버넌스 운영방안

경기도는 IT 행정을 위한 민선 6기 핵심사업으로 빅파이(BigFi : Big-data와

Free-information의 합성어)프로젝트를 추진하고 있다. 빅파이프로젝트는 빅데

이터의 활용을 내세운 프로젝트로 산재되어 있는 정보를 수집하여 경기도민이 쉽게

검색하고 활용할 수 있도록 맞춤형 정보를 무상으로 제공하는 것이다. 빅파이프로

젝트가 추진 목표에 따라 민간 주도의 자율적 데이터 산업 생태계 조성을 유도하고,

전문인력 양성, 데이터 기반의 기업 경쟁력 강화 및 창업을 촉진할 수 있는 사업이

되기 위해서는 이를 지원하고 운영할 수 있는 센터와 같은 지원체계가 필요하다.

빅데이터센터는 빅데이터를 접하는 도민이 보다 쉽고 편하게 이용할 수 있는

환경을 제공하고, 공공서비스뿐만 아니라 비즈니스 모델을 통해 수많은 사업적 기

회와 새로운 일자리를 제공할 수 있는 장이 마련되어야 한다.

경기도 빅파이센터가 이러한 역할을 수행하기 위해서는 첫째, 빅데이터에 관한

전문교육을 실시하여 전문 인력 양성에 힘써야 한다.

둘째, 민간산업생태계 조성을 위해 예비창업가와 스타트업 기업을 지원사업.

빅데이터 민간산업생태계 조성을 위한 거버넌스, 데이터 활용을 위한 정보보호 및

제도정비 방안을 마련해야 한다.

셋째, 빅파이센터는 통합 인프라와 플랫폼 구축뿐만 아니라, 서비스 분석, 창업

지원, 데이터 활용, 인력양성 등의 모든 사업의 통합 가치를 극대화하는 구심점의

역할을 담당해야 한다. 플랫폼에서는 민간 비즈니스 모델 및 정책지원이 가능해야

하며, 빅파이 플랫폼의 활성화를 위해서는 공급자와 수요자의 참여와 협력체계를

유도해가는 것이 중요하다.

넷째, 빅데이터 활용에 대한 요구는 계속해서 증가할 것이며, 이러한 수요에

대응하기 위해서 빅파이센터는 오픈랩 운영, 산학연 네트워크 구축, 프로젝트 추진

ii

키워드 빅데이터, 빅파이프로젝트, 데이터거버넌스, 빅데이터센터, 플랫폼

지원 및 문제해결 등을 지원해줄 수 있어야한다.

빅데이터의 활용성이 높아질수록 빅데이터의 체계적인 관리, 즉 거버넌스가

중요한 이슈가 될 것이다. 경기도 거버넌스는 데이터 표준화, 의사결정체계, 데이터

관리, 개인정보 보안, 감시와 견제 등에 대한 관리체계를 안정적으로 확립해야 하

며, 빅파이센터가 도정혁신, 공공데이터 개방, 서비스 제공, 창업지원, 전문인력 양

성, 교육 등의 운영기반이 되어야 한다.

경기도 빅파이센터가 프리인포메이션을 제공하고 이를 운영한다는 측면에서

감시와 견제는 매우 중요하다. 가급적 많은 데이터의 수집, 제공, 공유체계를 만들

어 나아가기 위해서는 이때 발생할 수 있는 이슈 즉, 데이터 독점에 따른 감시와

견제, 데이터 품질에 대한 부분, 개인정보보호와 관련된 이슈 등은 거버넌스 체계를

마련하는 것이 필요하다.

빅데이터 거버넌스는 우선적으로 데이터 표준관리, 구조관리, 품질관리, 보안

관리와 표준정리 등 데이터 기본원칙을 정립해야 하며, 관리자의 원칙, 조직, 절차

등을 정의해야 한다. 수많은 데이터가 생성되고 있지만 현재 이를 컨트롤 할 빅데이

터 전문인력이 부족하다. 빅데이터 관리와 분석 내재화를 위한 전문 인력충원이

필요하다. 또한 산재된 데이터를 통합관리를 위해 품질관리를 어떻게 할 것이며,

데이터 공유에 대해서도 어떻게 운영할지에 대한 방안을 마련해야 한다.

iii

차례

제1장 연구개요 / 3

제1절 연구배경 및 목적 ································································ 3

제2절 연구범위 및 방법 ································································ 5

제2장 빅데이터사업 추진실태 분석 / 9

제1절 빅데이터 운영사례 ······························································· 9

제2절 경기도 빅파이프로젝트 추진실태 ······································· 45

제3절 요약 및 시사점 도출 ························································· 53

제3장 경기도 빅파이센터 역할 및 운영방안 / 59

제1절 빅파이프로젝트 수요분석 ·················································· 59

제2절 빅파이센터의 추진전략 ······················································ 64

제3절 빅파이센터 역할 및 기능정의 ············································ 69

제4절 요약 및 시사점 도출 ························································· 84

제4장 경기도 빅데이터 거버넌스와 민간산업생태계 지원방안/ 89

제1절 빅데이터 거버넌스 ···························································· 89

제2절 빅데이터 산업생태계 구축 및 지원방안 ·························· 109

제3절 요약 및 시사점 도출 ······················································· 122

제5장 결론 및 제언 / 127

제1절 요약 및 결론 ·································································· 127

제2절 정책제언 ········································································· 129

참고문헌 / 139

Abstract / 143

iv

부 록 / 147

표차례

<표 2-1> 기관별 빅데이터 운영사례 ····························································· 9

<표 2-2> 업무협약(MOU)체결 기관과의 빅데이터 협력분야 ······················· 12

<표 2-3> 2013년도 빅데이터 활용 스마트서비스 시범사업 ························ 15

<표 2-4> 2014년도 빅데이터 활용 스마트서비스 시범사업 ························ 16

<표 2-5> 빅데이터포털의 주요기능 ····························································· 28

<표 2-6> 서울특별시 빅데이터 전략팀 주요업무 ········································· 32

<표 2-7> 남양주시 빅데이터 분석시스템 구축 사업의 주요 성과(2014~2015년) ···· 38

<표 2-8> 남양주시 빅데이터 시범분석 ························································ 39

<표 2-9> 빅데이터산업진흥센터의 서버 현황 ·············································· 42

<표 2-10> 기술 분야별 수행중인 연구과제 ················································ 43

<표 2-11> 2014년 빅데이터산업진흥센터의 서비스 및 시스템 개발 기술 교육 ······ 44

<표 2-12> 추진 중인 빅파이프로젝트 시범사업 ·········································· 48

<표 2-13> 빅데이터 관련 기관별 역할 및 개선사항 ··································· 55

<표 3-1> 남양주시 빅데이터 데이터 수집 사례(예) ···································· 70

<표 3-2> K-ICT 빅데이터센터의 플랫폼 ················································· 73

<표 3-3> 광역적 빅데이터 분석에 알맞은 주제 ·········································· 77

<표 3-4> 남양주시 빅데이터 시스템 주요기능 사례 ··································· 78

<표 3-5> 자율적 생태계 조성을 위한 지원 프로세스 ·································· 82

<표 3-6> 빅파이프로젝트 수요분석 결과요약 ············································ 84

<표 4-1> 빅데이터 거버넌스의 추진방향 ·················································· 103

<표 4-2> 빅데이터 품질관리 전략 ···························································· 104

<표 4-3> 빅데이터 기반구축 방향 ···························································· 105

<표 4-4> 민간 비즈니스 모델 발굴⋅지원(안) ·········································· 116

<표 4-5> 산⋅학⋅연 네트워크 지원 사업(안) ·········································· 116

<표 5-1> 빅파이 협력체계 구성(안) ························································· 132

v

그림차례

<그림 2-1> 정부통합전산센터 조직도 ························································· 10

<그림 2-2> 빅데이터분석과의 업무수행체계 및 주요역할 ··························· 11

<그림 2-3> 각 부처와 정부통합전산센터간 역할 ········································· 11

<그림 2-4> 정부통합전산센터의 빅데이터 추진 방향 ·································· 13

<그림 2-5> K-ICT 빅데이터센터의 목표 ··················································· 14

<그림 2-6> K-ICT 빅데이터센터의 역할 ··················································· 14

<그림 2-7> 2013년도 빅데이터 활용 스마트서비스 시범사업 ···················· 16

<그림 2-8> 2014년도 빅데이터 활용 스마트서비스 시범사업 ···················· 17

<그림 2-9> K-ICT 빅데이터센터의 소프트웨어 구성 현황 ························ 18

<그림 2-10> 2014년도 K-ICT 빅데이터센터 이용현황 ···························· 18

<그림 2-11> 빅데이터 커리큘럼 참조모델 1.0 ··········································· 19

<그림 2-12> 빅데이터 문화 조성을 위한 경진대회 및 세미나 개최 ··········· 20

<그림 2-13> 한국데이터베이스진흥원의 비전 및 목표 ································ 21

<그림 2-14> 한국데이터베이스진흥원 조직도 ············································· 22

<그림 2-15> DB-stars 프로그램 추진절차 ··············································· 23

<그림 2-16> 데이터스토어의 역할 ······························································ 24

<그림 2-17> 분야별 빅데이터 전문가 교육과정 ·········································· 25

<그림 2-18> 강원창조경제혁신센터의 비전 및 목표 ··································· 26

<그림 2-19> K-크라우드(CROWD)의 구조 ··············································· 29

<그림 2-20> 강원창조경제혁신센터 ‘스마트 팜’ ········································· 30

<그림 2-21> 서울특별시 정보기획관 조직도 ··············································· 31

<그림 2-22> 서울특별시 심야버스 노선결정 프로젝트 ································ 33

<그림 2-23> 서울특별시 홍보매체 입지 선정 프로젝트 ······························ 34

<그림 2-24> 서울특별시 노인여가복지시설 입지 선정 프로젝트 ················· 35

<그림 2-25> 서울특별시 택시 매치 메이킹 프로젝트 ································· 36

<그림 2-26> 서울특별시 교통사고 감소 프로젝트 ······································ 36

<그림 2-27> 남양주시 빅데이터 시스템 사례 ············································· 37

<그림 2-28> 남양주시 빅데이터 시범분석 결과 ·········································· 39

vi

<그림 2-29> 빅데이터산업진흥센터의 목표 ················································· 40

<그림 2-30> 빅데이터산업진흥센터의 역할 ················································· 41

<그림 2-31> 빅데이터산업진흥센터 보유 서버 ············································ 41

<그림 2-32> 빅데이터산업진흥센터의 공동 개발 사업 ································ 42

<그림 2-33> 세종대학교 기술 교육 현장 ···················································· 44

<그림 2-34> 빅파이추진단의 조직 및 역할 ················································ 46

<그림 2-35> 빅파이프로젝트의 비전 및 목표 ············································· 47

<그림 2-36> 추진 중인 빅파이프로젝트 시범사업 ······································ 49

<그림 2-37> 경기도 공공데이터개방 홈페이지 “경기데이터드림” ··············· 50

<그림 3-1> 설문조사 결과 – 빅데이터 활용 이유 ······································· 60

<그림 3-2> 설문조사 결과 - 활용 애로사항 ··············································· 60

<그림 3-3> 설문조사 결과 – 이용경험 서비스 분야 ··································· 61

<그림 3-4> 설문조사 결과 - 빅데이터 관련 사업 진출계획> ····················· 61

<그림 3-5> 설문조사 결과 – 빅데이터 교육경험 및 교육참여 의향 ············ 62

<그림 3-6> 설문조사 결과 – 희망 교육과정 ··············································· 62

<그림 3-7> 설문조사 결과 – 빅파이센터 운영 중점사항 ····························· 63

<그림 3-8> 설문조사 결과 – 건의사항 ························································ 63

<그림 3-9> 빅데이터의 현주소 ·································································· 64

<그림 3-10> 빅파이센터 3대 목표 및 추진전략 ········································· 66

<그림 3-11> 빅파이센터 추진체계도(안) ····················································· 67

<그림 3-12> 빅파이센터 사업 로드맵(안) ··················································· 68

<그림 3-13> 남양주시의 표준 융합분석 절차 ············································· 71

<그림 3-14> 빅파이 플랫폼 모델 구상(안) ················································· 75

<그림 3-15> 중장기 단계별 로드맵 개념도 ················································ 80

<그림 3-16> 데이터 생태계 조성 추진전략 개념도 ····································· 81

<그림 4-1> 빅데이터 거버넌스의 중요성 ···················································· 91

<그림 4-2> 빅데이터 거버넌스의 역할 ························································ 91

<그림 4-3> 메타데이터의 개념 ··································································· 97

<그림 4-4> 프라이버시 장치마련 필요성 ···················································· 98

<그림 4-5> 빅데이터의 발생적 특성과 품질 ··············································· 99

vii

<그림 4-6> 빅데이터의 형태적 특징과 품질 ··············································· 99

<그림 4-7> 거버넌스 체계관리 필요성 ······················································ 100

<그림 4-8> 교통분야 빅데이터 거버넌스 프레임워크 ································ 102

<그림 4-9> 빅데이터 비즈니스 생태계의 관념적 의미 ······························ 109

<그림 4-10> 빅데이터 비즈니스 생태계 ··················································· 110

<그림 4-11> 조직관점의 빅데이터 생태계 ················································ 111

<그림 4-12> 인프라빅데이터 테스트베드 지원 예시(K-ICT 빅데이터센터) ··· 113

<그림 4-13> 비콘을 활용한 공공서비스 사례(서울시 실내지도서비스) ···· 115

<그림 4-14> 개인이 생성한 데이터의 유통 생태계 ··································· 117

<그림 4-15> 빅데이터 창업 공모전 ·························································· 118

<그림 4-16> K-ICT 본투글로벌센터의 컨설팅 프로그램 ························· 119

<그림 4-17> 빅데이터 역량 모델(BCM: Bigdata Competency Model) ···· 121

<그림 4-18> K-ICT 빅데이터센터 교육실습 데이터셋 ···························· 121

제 1 장 연구개요

제 1 절 연구배경 및 목적

제 2 절 연구내용 및 범위

제1장 연구개요 3

제1장

연구개요

제1절 연구배경 및 목적

아날로그 세상에서의 데이터는 큰 가치를 제대로 발휘하지 못했다. 디지털화

되어 있지 않은 자료를 체계적으로 관리하기도 어려웠고, 데이터를 처리하는 기술

도 부족했다. 하지만, 현재는 수많은 디지털 기기들, 휴대폰에서 자동차, 스마트

TV까지 그리고 건물의 엘리베이터를 통해서도 디지털 데이터를 만들어내고 있다.

디지털화가 계속됨에 따라 데이터는 계속해서 축적되고, 데이터를 처리하는 속도는

점점 빨라지고, 데이터를 활용하는 수준도 점점 높아지고 있다. 공공기관이든 기업

이든 이 변화를 따라가야 하고 거기에서 가치를 찾지 않으면, 국민에게서 또는 소비

자에게서 외면 받을 수 있다. 그래서 공공이든 기업이든 데이터 분석을 통해서 수요

를 찾고자 노력하는 것이다.

데이터가 지속적으로 추가되면 양질의 정보가 오류 정보보다 많아져 ‘양적 증

가’는 결과산출에 긍적적인 영향을 미치게 되고, 인과관계 외에도 상관관계가 새로

운 발견법으로 부상하게 된다. 빠른 의사결정을 요구하는 비즈니스 상황에서는 인

과관계를 몰라도 상관관계 분석만으로 충분한 경우가 많아지고 있다.

빅데이터는 행정의 변화도 가져오고 있다. 빅데이터에 대한 분석과 처리가 가

능해짐에 따라 샘플링해서 조사하던 방식에서 전수조사로 조사방법의 변화를 가져

오고, 전수조사는 샘플링이 주지 못하는 패턴이나 정보를 제공하고, 행정에서 관리

되고 있는 수많은 정보들을 융합해 새로운 지표를 도출할 수 있게 되었다.

경기도는 IT 행정을 위한 민선 6기 핵심사업으로 빅파이(BigFi : Big-data와

Free-information의 합성어)프로젝트를 추진하고 있다. 빅파이프로젝트의 목적

은 빅데이터의 활용을 내세운 프로젝트로 산재되어 있는 정보를 수집하여 경기도민

이 쉽게 검색하고 활용할 수 있도록 맞춤형 정보를 무상으로 제공하는 것이다.

빅파이센터 역할 및 거버넌스 운영방안4

빅파이프로젝트가 추진 목표에 따라 민간 주도의 자율적 데이터 산업 생태계

조성을 유도하고, 전문 인력 양성, 민간 자발적 비즈니스 모델 개발 및 사업화 지원

체계 마련으로 데이터 기반의 기업 경쟁력 강화 및 창업 촉진할 수 있는 사업이

되기 위해서는 이를 지원하고 운영할 수 있는 센터와 같은 지원체계가 필요하다.

도민의 생활에 편리함을 제공할 수 있는 서비스 모델을 찾고, 데이터 공유와

활용을 전담하고, 빅데이터를 구축하고 활용할 수 있는 지원 역할을 수행하기 위해

빅파이센터는 “어떤 역할과 기능이 정립해야할 것인지?”에 대한 고민이 필요하다.

또한, 빅데이터센터는 빅데이터이터를 접하는 도민이 보다 쉽고 편하게 이용할 수

있는 환경을 제공하고, 공공서비스뿐 아니라 비지니스 모델을 통해 수많은 사업적

기회와 새로운 일자리를 제공할 수 있는 장이 되기 위해서는 “어떤 제도적 기반과

활용체계가 필요한지?”에 대한 고민이 필요하다.

빅데이터의 활용성이 높아질수록 빅데이터의 체계적인 관리, 즉 거버넌스가

중요한 이슈가 될 것이다. 시시각각 넘쳐나는 빅데이터를 가지고 분석하고 그 결과

물로 미래에 대한 예측 및 중요한 의사결정에 활용하게 될 것이다. 그러기 위해서는

먼저 데이터의 품질보장, 프라이버시 보호, 데이터 수명관리, 데이터 소유 및 관리

권의 명확화 등이 선행되어야 한다.1) 관리체계(거버넌스)가 명확히 정립되지 않으

면 주어진 시간 안에 데이터 가공 및 분석하여 활용하는데 제한이 많을 것이다.

반면에 효율적인 데이터 거버넌스에 의해 빅데이터가 관리될 수 있다면 빅데이터는

중요한 의사결정에 더 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

경기도 거버넌스는 데이터 표준화, 의사결정체계, 데이터 관리, 개인정보 보안,

감시와 견제 등에 대한 관리체계를 안정적으로 확립해야하며, 빅파이센터가 도정혁

신, 공공데이터 개방, 서비스 제공, 창업지원, 교육 등의 효율적 통합을 통해 가치

를 창출하는 운영기반이 되어야 할 것이다.

1) 조완섭⋅우준식⋅신정길⋅조재용⋅김상하(2014). 빅데이터 거버넌스 –빅데이터 활용의 전제조건, 홍릉과

학출판사.

제1장 연구개요 5

제2절 연구범위 및 방법

1. 연구범위

- 공간적 범위 : 경기도

- 시간적 범위 : 2015년 현재

- 내용적 범위 : 빅파이센터의 공공 데이터 플랫폼 구축 방안

빅파이센터의 역할 및 기능 정의

빅파이 거버넌스 운영방안(데이터에 대한 표준화, 품질관

리, 조직운영, 비즈니스모델)

2. 연구 추진방법

○ 연구방법론

- 사례연구 : 데이터 통합운영센터, 거버넌스, 플랫폼 구축 관련 사례 검토

- 자문단 구성(공무원 및 관련자 면담 및 자문회의)

- 빅파이 플랫폼 잠정 이용자(기업, 학생, 연구자, 산하기관, 공무원)대상으로

수요조사

- 전문가 및 경기도, 시군 빅데이터 담당자 면담

○ 연구추진 흐름도

연구방향 설정

현황

분석

관련 사례조사 분석 ·사례조사

현황분석

공무원⋅관련 종사자

인터뷰

·현황자료 검토

·전문가면담

구축

및

운영

방안

수요조사 분석을 통한 플랫폼 구축방안 도출 ·자문회의

·설문조사

빅파이센터의 역할과 거버넌스 운영방안 도출 ·자문회의

·설문조사

정책

제언정책제언

제2장 빅데이터사업 추진실태 분석 7

제 2 장 빅데이터사업 추진실태 분석

제 1 절 빅데이터 운영사례

제 2 절 경기도 빅파이프로젝트 추진실태

제 3 절 요약 및 시사점 도출


제2장

빅데이터사업 추진실태 분석

제1절 빅데이터 운영사례

빅데이터와 관련하여 중앙행정기관 및 산하기관, 지방자치단체, 민간(대학)에

서 별도의 센터운영 및 조직체계를 갖춘 사례를 조사하였다. 중장행정기관 및 산하

기관에서는 정부통합전산센터(빅데이터분석과), 한국정보화진흥원 K-ICT 빅데이

터센터, 데이터베이스진흥원이 있고, 지방자치단체에서는 강원창조경제혁신센터,

서울특별시(빅데이터전략팀), 남양주(빅데이터팀)가 있으며, 민간에서는 세종대학

교의 빅데이터산업진흥센터(NBIC)의 운영사례가 있다.

구 분 협 력 분 야

중앙행정기관 및 산하기관

∙ 정부통합전산센터 빅데이터분석과(행정자치부)

∙ 한국정보화진흥원 K-ICT 빅데이터센터(미래창조과학부)

∙ 한국데이터베이스진흥원(미래창조과학부)

지방자치단체∙ 강원창조경제혁신센터

∙ 서울특별시 빅데이터전략팀

∙ 남양주시 빅데이터팀

민간(대학) ∙ 빅데이터산업진흥센터

<표 2-1> 기관별 빅데이터 운영사례

자료 : 경기연구원(2015)

1. 중앙행정기관 및 산하기관

1) 정부통합전산센터 빅데이터분석과

(1) 조직 및 역할

정부통합전산센터는 ‘소통하고 협력하는 유능한 정부 구현을 위한 정부3.0’의

추진에 기여하고, 각종 사회현안 해결 및 행정 효율화를 위해 2015년 5월 중앙행

정기관 최초로 빅데이터 전문 조직을 신설하였다.


그동안 정부는 대량의 데이터를 분석⋅활용하기 위한 전문지식을 필요로 했으

나, 전문지식과 분석 노하우 부족으로 정부 내 빅데이터를 활용하는데 어려움을

겪었다. 그에 따라 정부통합전산센터는 빅데이터분석과를 신설함으로써 빠르고 쉽

게 데이터를 활용하도록 빅데이터의 공유 및 분석을 위한 지속적인 기반고도화를

추진하고 데이터 분석의 효율성을 증대시킬 예정이다.

조직도를 살펴보면, 빅데이터분석과는 정부통합전산센터 운영기획관 아래에 신

설되었으며, 분석기획계, 데이터분석계, 플랫폼운영계로 구성되어 있다.

<그림 2-1> 정부통합전산센터 조직도

자료 : 정부통합전산센터(http://www.ncia.go.kr)

빅데이터분석과는 빅데이터 분석지원, 빅데이터 공통데이터 관리, 빅데이터 공

통기반 플랫폼 구축, 빅데이터 기반시스템 제공 등의 업무를 담당한다.


<그림 2-2> 빅데이터분석과의 업무수행체계 및 주요역할

자료 : “정부 최초, 빅데이터 전문 조직 신설”, 정부통합전산센터 정보자원관리과 보도자료(2015.5.26).

정부통합전산센터는 각 부처가 공동으로 활용할 수 있는 빅데이터 분석 공통기

반 시스템을 제공하고, 부처와 협업하여 분석을 추진하는 역할을 담당한다. 각 부처

는 데이터의 생성에서부터 분석결과 활용, 데이터 폐기여부를 결정할 수 있다.

<그림 2-3> 각 부처와 정부통합전산센터간 역할

자료 : “정부 최초, 빅데이터 전문 조직 신설”, 정부통합전산센터 정보자원관리과 보도자료(2015.5.26).


(2) 추진사업

① 빅데이터 관⋅학⋅연 업무협약(MOU) 체결

정부통합전산센터는 빅데이터 관련 최신 기술, 트렌드 정보 공유를 위해 2015

년 8월 충북대를 시작으로 충남대, 한국과학기술원(KAIST) 및 한국전자통신연구

원(ETRI)과 업무협약(MOU)을 체결하여 관⋅학⋅연 협의체제를 구성하였다.

업무협약(MOU) 체결을 통해 각 기관은 빅데이터의 실시간 처리, 분석 및 저장

관리 등에 대한 상호 간 기술협력, 빅데이터 기반의 정보보호 기술 및 분석기법

지원, 빅데이터의 신기술과 트렌드 정보공유를 통한 협력체계 구축, 빅데이터 전문

인력 양성을 위한 지원활동(현장학습, 강의 등), 빅데이터 정책과 기술 발전을 위한

상호 협력적 공조체계 구축 등에서 공동의 보조를 맞추게 된다.

구분 협력기관 협력분야

학교

충북대학교 ∙ 빅데이터 관리체계(데이터 품질 관리 등)

충남대학교 ∙ 빅데이터 기반기술(정보보호 기술, 분석기법 등)

KAIST ∙ 빅데이터 기반기술(위치기반 데이터마이닝, 검색기법 등)

연구소 ETRI ∙ 미래전망(사회변화 예측 시뮬레이션 등)

자료 : “정부통합전산센터 빅데이터 관⋅학⋅연 MOU 체결”, 정부통합전산센터 참고자료(2015.8.21).

<표 2-2> 업무협약(MOU)체결 기관과의 빅데이터 협력분야

② 제2차 정보자원 통합사업

정부통합전산센터는 각 부처의 정보자원에 대한 공동이용 및 효율적 관리를

위해 ‘2015년도 제2차 정보자원 통합사업’을 발주했다. 이번 2차 사업은 298억원

규모로 28개 부처 97개 업무시스템을 신규 구축하거나 사용가능 햇수가 지난 전산

장비(서버, 스토리지, 네트워크 등)를 교체하는 사업이다. 빅데이터 분석 솔루션과

웹, SNS 실시간 수집 및 시각화 도구 구축 등이 포함되어 있다. 하드웨어 분야

2개, 소프트웨어 분야 11개로 분리 발주된다. 또한 이번 사업에서 97개 업무 중

46개를 클라우드 컴퓨팅 서비스 방식으로 전환한다. 이로써 총 418개 전자정부

업무의 클라우드 전환이 완료된다.2)

2) “정부통합전산센터, 빅데이터 분석시스템 본격 구축”, 행정자치부 참고자료(2015.6.29).


<그림 2-4> 정부통합전산센터의 빅데이터 추진 방향

자료 : “정부통합전산센터, 빅데이터 분석시스템 본격 구축”, 정부통합전산센터 참고자료(2015.6.29).

2) 한국정보화진흥원 K-ICT 빅데이터센터(빅데이터 분석활용센터)


미래창조과학부와 한국정보화진흥원(NIA)은 공공⋅민간에서의 빅데이터 서

비스 도입 및 활용을 지원하기 위해 2013년 10월 빅데이터 분석활용센터를 개소

하였다. K-ICT 빅데이터센터는 “빅데이터 활용강국 도약”이라는 비전 아래 빅데

이터와 관련한 시장창출 및 확대, 산업 육성기반 확대, 지속발전가능 생태계 조성이

라는 목표를 가지고 있다.


<그림 2-5> K-ICT 빅데이터센터의 목표

자료 : K-ICT 빅데이터센터(https://kbig.kr)

K-ICT 빅데이터센터는 하둡기반의 빅데이터 분석 시스템을 설치하여 빅데이

터 분석 인프라를 보유하기 힘든 중소기업이나 대학, 연구소에 활용교육을 진행하고

일정기간 시스템을 사용할 수 있도록 지원하는 역할을 하고 있다. 창업자, 중소벤처

및 공공부문에는 빅데이터 사업화 지원 인프라를 제공하고, 대학(원)이나 전문 교

육기관, 연구소 등에는 빅데이터 실습 교육환경을 제공하고 있다. 또한 활용도 높은

공공⋅민간 데이터셋을 확보하여 제공하고 있다.

<그림 2-6> K-ICT 빅데이터센터의 역할

자료 : 김배현(2015). “빅데이터 정책 및 K-ICT 빅데이터센터 제공 서비스”, 자문회의 발표자료

(2015.7.8).


(2) 추진사업

① 빅데이터 활용 스마트서비스 시범사업

K-ICT 빅데이터센터는 빅데이터 서비스 확산을 통해 새로운 고부가가치를

창출하고, 창조경제 기반의 국가 신 성장 동력을 발굴하기 위해 빅데이터 시범사업

을 추진하고 있다. 뿐만 아니라 시범사업을 통해 비즈니스 중심의 빅데이터 선도

서비스 모델을 발굴하고, 개발 지원을 통해 빅데이터 서비스 수요 창출과 관련 산업

을 활성화하기 위한 목적을 가지고 있다.

시범사업은 공모를 통해 다양한 시범모델을 발굴하고, 매칭펀드 방식으로 추진

하며, 산업 파급 효과가 큰 과제를 우선적으로 선정한다. 2013년도에는 최적 버스

노선결정 지원, 감염병 주의 예보, 심실부정맥 예측, 소상공인 창업지원, 스마트 뉴스

서비스, 의약품 안전성 분석으로 총 6개 과제를 컨소시엄 구성에 의한 자유공모로

시행했다.

서비스명 내 용 컨소시엄

최적 버스노선 결정 지원

∙ 서울시의 교통데이터와 KT의 유동인구 데이터를 융합,

분석하여 최적의 심야버스 노선 결정

(주)KT

(서울특별시)

감염병 주의 예보

∙ SNS 데이터와 건강보험 DB를 분석하여 눈병, 독감, 식

중독, 피부염 등 주요 질병 유행을 예측하고, 사전예보

서비스를 제공

국민건강보험공단

((주)다음소프트)

심실부정맥 예측∙ 중환자 모니터 데이터를 분석한 심실부정맥 예측,

병원진료, 원무데이터 종합분석을 통한 입원 병상

배정 최적화 등

서 울 아 산 병 원 (ETRI, 한국마이크로소프트(유), (주)테크아이, 켐아이넷(주), 한국쌔스소프트(유))

소상공인 창업지원

∙ 카드거래, 부동산, 상가이력 정보 등의 분석을 통해 개별

점포이력 및 상권분석 정보 제공을 통해 창업 의사결정

지원

(주)오픈메이트

(비씨카드(주) ,

한국감정원)

스마트 뉴스 서비스

∙ 대량의 기사DB에 대해 중요도, 관계도 등 다각도의 고급

분석을 적용하여 지능형 뉴스 검색 서비스 제공

차세대융합과학

기술원(서울대학교)

의약품 안전성 분석

∙ 의약품 위해사례DB, 진료기록, SNS 등을 연계분석하여

위해의약품을 실시간 모니터링하고, 위험도 정보를 의료

기관에 제공

(주)에스지에이

(한국의약품안전

관리원, (주)와

이즈넛)

자료 : 김성현(2015). 빅데이터 기획보고서 제3호 – 빅데이터 사업으로 본 빅데이터 발전 방향, 한국

정보화진흥원 미래전략센터.

<표 2-3> 2013년도 빅데이터 활용 스마트서비스 시범사업


<그림 2-7> 2013년도 빅데이터 활용 스마트서비스 시범사업

자료 : 김배현(2015). “빅데이터 정책 및 K-ICT 빅데이터센터 제공 서비스”, 자문회의 발표자료

(2015.7.8).

2014년도에는 유통 빅데이터를 통한 중소상인 지원, 외국인 관광산업 지원,

맞춤형 유의질병 및 병원정보 제공, 자동차 부품기업 공동활용 빅데이터 플랫폼

구축 총 4개 과제를 컨소시엄 구성에 의한 자유공모로 약 7개월간 진행되었다.

서비스명 내 용 컨소시엄

유통 빅데이터를

통한 중소상인 지원

∙ 대형유통자의 판매정보를 분석하여 지역 슈퍼마켓 등 중

소상인을 위한 시즌별 인기상품 분석정보, 날씨/지역 맞

춤형 상품추천 등 데이터 기반 마케팅 정보 제공

대한상공회의소(한일네트윅스,

클루닉스, 네오포

인트, 리테일테크)

외국인 관광산업 지원

∙ 내외국인 관광⋅소비패턴, 중국인 관광객 트렌드를 분석

하여 개인맞춤형 관광정보 제공, 추가 관광지 개발, 관광

지 추천 등에 활용

(주)오픈메이트(BC카드(주) ,

NICE평가정보(주),

한국관광공사 ,

(주)KT)

맞춤형 유의질병 및 병원정보

제공

∙ 진료정보 빅데이터 분석을 통해 발생 질환별 예상 유의

질병정보 및 맞춤형 병원 정보 제공

에이디벤처스(주)(건강보험심사

평가원, (주)라인윅스)

자동차 부품기업

공동활용 빅데이터

플랫폼 구축

∙ 데이터 분석 기반의 제품 품질향상을 위해 자동차 부품

제조사가 공동활용할 수 있는 빅데이터 플랫폼을 구축⋅운영

(주)메타빌드((주)솔바테크놀로지,

자동차부품연구원)

자료 : 김성현(2015). 빅데이터 기획보고서 제3호 – 빅데이터 사업으로 본 빅데이터 발전 방향, 한국

정보화진흥원 미래전략센터.

<표 2-4> 2014년도 빅데이터 활용 스마트서비스 시범사업


<그림 2-8> 2014년도 빅데이터 활용 스마트서비스 시범사업

자료 : 김배현(2015). “빅데이터 정책 및 K-ICT 빅데이터센터 제공 서비스”, 자문회의 발표자료(2015.7.8).

② 분석인프라 구축 및 운영

K-ICT 빅데이터센터의 인프라는 분석 인프라(46대, 300TB), 교육실습 인프

라(39대, 200TB), 개발자 인프라(4대, 2TB), 소셜분석 인프라(10대, 13TB), 이

용자환경(18대, 70TB) 등 총 서버 117대와 디스크 약 600TB를 제공하고 있다.

빅데이터 인프라에는 대용량 데이터 분석이 가능한 분석 인프라, 인력양성을 위

한 교육실습 인프라, 서비스 개발을 위한 개발자 환경을 제공하고 있으며, 빅데이터

수집, 저장, 분석, 시각화 등 단계별 작업을 통합적으로 수행할 수 있는 이용자 환경을

제공하고 있다.

또한 활용가치가 있는 공공⋅민간데이터셋을 지속적으로 확충하고 산업 활성

화 및 인력양성에 활용할 테스트 데이터셋을 제공하고 있다. 보건, 의료, 상권, 교

통, 통신, SNS, 행정, 질병, 역사 등 9개 분야 45종의 데이터셋을 제공하고 있으며,

교육실습용으로는 10개 분야의 초⋅중⋅고급별 30개의 데이터셋을 제공하고 있

다.

시스템 구성을 살펴보면 하드웨어는 홈페이지 서버, WAS 서버, 교육실습 서

버, 하둡 클러스터 서버, RDB 서버, NoSQL 서버, 수집 서버 등 x86급 서버로


구성되어 있고, 소프트웨어는 데이터수집(Crawling, API 등), 웹서버, 하둡, 하둡

에코시스템, 시각화(3D), BI, RDB, NoSQL, 가상머신 등으로 구성되어 있다. 대용

량 데이터 트래픽 처리와 회선 이용시에는 기술지원을 제공하는 연구시험망

(KOREN: KORea advanced REsearch Network)과 협력하여 구축⋅운영하고

있다.

<그림 2-9> K-ICT 빅데이터센터의 소프트웨어 구성 현황


2014년도 K-ICT 빅데이터센터의 이용현황을 살펴보면, 중소⋅벤처기업 및

대학 등 64개 기관이 총 2,786회 이상 분석에 활용하였으며, 그 중 서비스 개발이

19건, 솔루션 사용화 8건, 정책수립 12건, 실습교육 950명 등이 포함되어 있다.

<그림 2-10> 2014년도 K-ICT 빅데이터센터 이용현황



③ 데이터 과학자(창의적 인력) 양성 지원

K-ICT 빅데이터센터는 ICT, 인문, 사회 등의 분야를 어우르는 데이터 과학자

(Data Scientist)와 같은 창의적인 융합형 인재양성 및 산학연 수요에 부합하는

인력양성 프로그램을 마련하여 관련 인력을 양성함으로써 고급 일자리 창출 기반

조성의 역할을 수행하고 있다. 그 일환으로 공공기관, 창업기업, 중소벤처, 대학

등 센터 이용자들을 대상으로 빅데이터와 관련한 분석 및 실습 교육, 기술 세미나

등을 진행하고 있으며, K-ICT 빅데이터센터 이용 설명회를 정기적으로 개최하고

있다.

그뿐만 아니라 빅데이터 전문인력 양성을 위해 분석실습 교육콘텐츠를 제작하

여 전국 대학 및 대학원을 대상으로 제공하고 있으며, 국내 대학 및 대학원 등 빅데

이터 교육기관에서 전문가 양성을 위한 교육과정을 진행⋅개설하는 경우 참고할

수 있도록 빅데이터 커리큘럼 참조모델 1.0을 개발하여 보급하고 있다.

<그림 2-11> 빅데이터 커리큘럼 참조모델 1.0

자료 : K-ICT 빅데이터센터(https://kbig.kr)


④ 빅데이터 산업 생태계 조성 등 여건조성

K-ICT 빅데이터센터에서는 빅데이터 산업의 문화 조성을 위해 기관⋅학교⋅업체의 빅데이터 관련 현황 및 수요 조사, 대학연합 분석활용협의체의 분석활용형

실습 지원, 공공⋅민간 수집 데이터셋의 설명 정보 제공, 빅데이터 분석활용의 확산

을 위한 경진대회 개최 등을 진행하고 있다.

또한 센터 이용자와 멘토 간 현장 만남을 통해 창업 및 사업화 관련 애로사항을

청취하고, 멘토의 노하우 전수, 센터의 우수 이용사례 소개, 센터의 추진방향에 대

해 상호의견 교류 등의 목적으로 이용자 커뮤니티를 출범하여 운영 중이다.

<그림 2-12> 빅데이터 문화 조성을 위한 경진대회 및 세미나 개최



3) 한국데이터베이스진흥원


미래창조과학부 산하의 한국데이터베이스진흥원은 데이터베이스 산업의 지원

⋅육성하고 일반국민의 정보이용을 활성화하기 위해 1993년 1월 28일 설립되었

다. 한국데이터베이스진흥원은 데이터베이스 산업 발전을 위한 행정 및 기술 지원

연구기관으로 공공 데이터베이스의 개발과 보급, 공공정보 민간 활용 촉진, 데이터

베이스 품질평가체계 고도화, 데이터베이스 전문인력 교육 등의 업무를 수행하고

있다.

한국데이터베이스진흥원은 “데이터 산업 경쟁력 강화”라는 비전아래 국내 데이

터베이스 관리시스템(DBMS)산업 규모를 2017년 14.4조원까지 성장시키겠다는

목표를 가지고 있다. 그에 따른 중점 추진과제로는 데이터베이스 유통⋅활용 촉진,

데이터기술⋅관리 고도화, 전문인력 양성 및 일자리 연계, 데이터베이스 산업 지원

체계 구축이 있다.

<그림 2-13> 한국데이터베이스진흥원의 비전 및 목표

자료 : 한국데이터베이스진흥원(http://www.kdb.or.kr).

이러한 중점추진과제의 수행방안으로 한국데이터베이스는 매년 데이터베이

스 기술이 뛰어난 기업을 선정해 'DB품질대상'을 지원하며, 데이터베이스 분야 전


시회인 '인포메이션코리아'와 'DB그랜드컨퍼런스' 등도 진행하고 있다. 또한 2010

년에는 데이터베이스 품질인증기관으로 지정되어 데이터베이스 품질인증 심사에

따라 품질인증서를 발급하고 있다.

업무조직도를 살펴보면, 원장아래 5개의 연구실이 있으며 경영기획실에서는 예

산기획⋅편성 및 중장기 발전계획의 수립⋅조정 등의 업무를 수행하고, 유통사업

실에서는 데이터베이스 유통 및 공정거래 지원, 데이터베이스 활용 사업화 지원

등의 업무를 수행한다. 기술품질실은 데이터베이스 품질진단 및 인증, 데이터 표준

개발 및 보급, 콘텐츠 기술개발 및 지원 업무를 수행하며, 창의인재개발실에서는

빅데이터 전문가 양성 및 직무능력 개발, 데이터 전문가 자격검정 및 일자리 연계

등의 업무를 수행한다. 정책연구부는 국내외 데이터 신기술 동향분석, 데이터베이

스 산업 통계 조사 및 분석, 관련 법제도 및 정책 연구 등을 수행한다.

<그림 2-14> 한국데이터베이스진흥원 조직도

자료 : 한국데이터베이스진흥원(http://www.kdb.or.kr).

(2) 추진사업

① 스타트업 지원(K-Global DB-stars)

K-Global DB-stars는 데이터를 활용한 우수한 서비스를 발굴하여 시장에

안착할 수 있도록 서비스 개발비, 전문가 멘토링, 교육, 홍보 등을 지원하는 데이터

활용 창업 지원 프로그램으로 미래창조과학부가 주최하고, 한국데이터베이스진흥

원이 주관한다.

지원대상은 데이터를 활용한 사업화 아이디어를 가진 예비 창업자, 대학생 및

일반인 등이며, 지원분야는 서비스 런칭(launshing)과 서비스 밸류업(value up)의


2개 부문이다.

서비스 런칭은 예비 창업자 또는 창업 1년 이내 사업자를 대상으로 신규 서비

스 출시를 목표로 하며, 서비스 밸류업은 연매출 5억 미만의 사업자를 대상으로

기존 사업의 서비스 고도화 및 업그레이드를 목표로 한다.

K-Global DB-stars가 처음 추진된 2014년에는 13개 팀이 선정되어 1년 만에

53억원의 투자를 유치하였다. 2015년에는 여러 평가단계를 거쳐 총 18개 지원대

상을 선정하였으며, 선정된 18개 팀에게는 런칭부문, 밸류업 부문에 따른 단계별

맞춤형 지원을 제공하여 예비창업자 및 스타트업의 고속성장을 견인할 예정이다.

<그림 2-15> DB-stars 프로그램 추진절차

자료 : K-Global DB-stars(http://www.dbstars.or.kr).

② 데이터스토어 운영

데이터스토어는 누구나 쉽게 데이터를 온라인으로 판매하거나 구매할 수 있는

‘데이터 오픈마켓’이다. 데이터스토어는 빅데이터, 사물인터넷(IoT), 스마트 미디

어 산업분야에서 양질의 데이터를 유통하여 부가가치 높은 서비스 개발지원 및 다


양한 비즈니스 모델의 발굴과 보급을 위한 한국데이터베이스진흥원의 ‘데이터 유통

생태계 조성 사업’의 일환이다.

데이터스토어의 역할은 판매자와 구매자간의 데이터상품을 중개하고, 데이터

스토어에서 바로 결재해서 이용할 수 있는 데이터 상품인 API(Application

Programming Interface)의 판매 대행 및 활용정보를 제공한다.

데이터스토어는 날씨/기상, 교통, 기업일반, 전통문화, 교육 등 27개의 카테고

리별 다양한 데이터를 보유하고 있으며, 2015년 9월 기준 데이터 스토어의 유통현

황은 데이터 API 3,160종, 거래건수는 총 1,219건으로 집계되었다.

<그림 2-16> 데이터스토어의 역할

자료 : 데이터전문가 지식포털(http://www.dbguide.net).


③ 빅데이터 아카데미 설립

한국데이터베이스진흥원은 현업에 종사하는 데이터베이스 전문가를 대상으로

체계적인 빅데이터 교육을 제공하기 위해 2013년 6월 빅데이터 아카데미를 설립

하였다.

빅데이터 아카데미에서는 빅데이터 수집⋅관리 등 빅데이터 기술전문가 분야와 빅

데이터 분석⋅시각화 등 빅데이터 분석전문가 분야 그리고 빅데이터 관련 프로젝

트 수행 등 빅데이터 기획전문가 분야로 구분하여 교육을 실시하고 있다. 빅데이터

기술전문가 및 분석전문가 분야는 각 분야에서 3년 이상의 경력자를 대상으로 교육

하며, 교육기간은 약 3개월 정도 소요된다. 빅데이터 기획전문가는 빅데이터 활용

의 기회 발굴, 사업 기획, 사업 관리능력을 배양시키기 위한 과정으로 민간기업,

중앙정부 및 지자체, 공공기관에 소속되어 빅데이터 관련 프로젝트를 계획⋅예정

중인 사업 담당자를 대상으로 하며 약 4주간 교육이 진행된다.

2015년 9월 기준 기술전문가 10기, 분석전문가 12⋅13기 기획전문가 2기가

교육완료 했거나 현재 교육중이다.

<그림 2-17> 분야별 빅데이터 전문가 교육과정

자료 : 데이터전문가 지식포털(http://www.dbguide.net).


2. 지방자치단체

1) 강원창조경제혁신센터


전국 총 17개의 지역별 창조경제혁신센터 가운데 10번째로 세워진 강원창조

경제혁신센터는 2015년 5월 강원대학교 내에 개소하였으며, 차세대 유망 IT기술

로 손꼽히는 빅데이터 산업으로 특화되고 있다.

강원창조경제혁신센터는 “대한민국 데이터 경제의 미래”라는 비전아래 빅데

이터와 크라우드소싱을 이용한 신산업을 창출하고, 신산업 플랫폼을 기반으로 강원

도 주력산업인 관광, 의료기기, 농업의 재도약을 지원하겠다는 목표를 가지고 있다.

<그림 2-18> 강원창조경제혁신센터의 비전 및 목표

자료 : 강원창조경제혁신센터(https://ccei.creativekorea.or.kr/gangwon)

국내 최대 인터넷 포탈업체인 네이버가 파트너로서 데이터기반의 관광, 헬스케

어, 농업분야 창업생태계 중추 역할을 수행한다. 또한 빅데이터 산업을 성장시키기

위해 인프라를 확충하고 빅데이터 관련 창업, 맞춤형 사업지원의 전국적 허브 역할


을 수행하기 위해 정부기관 및 지원기관 등 여러 기관과 다양한 분야에 걸쳐 업무협

약(MOU)을 체결하였다.

강원창조경제혁신센터의 주요기능으로는 빅데이터 포털 및 마켓 구축, 인력

양성 등 빅데이터 산업의 거점, 크라우드 소싱 플랫폼 ‘K-크라우드’ 구축 운영,

관광⋅헬스케어⋅농업 등 전략산업 혁신 및 지역경제 활성화 등이 있다.

또한 강원창조경제혁신센터를 중심으로 국내 혁신센터들과 연계하여 기업이

원하는 수요와 민간부문의 다양한 아이디어를 연결하는 사업시스템으로 확대할 예

정이다. 또한 관광분야에서 지역산업 활성화방안으로 빅데이터 활용 맞춤형 관광상

품(앱, 전자상거리 포함)과 강원도 특화 문화콘텐츠 발굴을 지원한다.

(2) 추진사업

① 빅데이터 포털사이트 운영

강원창조경제혁신센터는 국내 약 50개 빅데이터 관련 기관과 함께하여 민⋅관

이 보유한 방대한 데이터를 통합 검색 및 활용할 수 있는 빅데이터 포털사이트를

구축⋅운영할 예정이다.

빅데이터 포털사이트는 어떤 주체와 관련한 데이터분석 자료(Dataset)를 쉽게

검색해 볼 수 있다. 예를 들어 기존의 일반 포털사이트에서 ‘강원’ 입력 시 기본적으

로 ‘강원’라는 글자가 들어간 웹문서나 웹페이지를 제공하는 반면 빅데이터 포털사

이트는 ‘강원’과 관련하여 기상, 교통, 인구분포, 관광, 문화 등의 다양한 형태의

데이터 분석 자료가 보기쉽게 시각적으로 제공하고, 데이터의 업로드와 다운로드가

가능하다. 이처럼 빅데이터 포털사이트가 만들어지면 산업분야의 다양한 빅데이터

가 융복합이 가능하기 때문에 새로운 형태의 산업창출을 기대할 수 있을 것이다.


주요기능 내용 이미지

세분화된 분류체계

∙ 기존에 분산된 빅

데이터들을 통합,

결합하여 새로운

정보서비스 제공

∙ 20개 이상의 세분화

된 분류체계 도입

쌍방향 유통지원

∙ 기존은 공공데이터

를 내려받는 기능

만 가능

∙ 데이터 재생산 및

신규 데이터 업로

드 기능을 통해 쌍

방향의 유통 지원

데이터의 시각화

∙ 데이터의 직관성을

높이기 위해 도입

∙ 모든 빅데이터의

상세페이지 선택시

시각화 기능 제공

데이터융합

∙ 검색어와 관련한

여러 정보를 조합

하여 의미 있는 의

사결정 정보 제공

자료 : 강원창조경제혁신센터 빅데이터포털사이트(https://ccei.creativekorea.or.kr/gangwon/dbp.do#).

<표 2-5> 빅데이터포털의 주요기능


② K-크라우드(CROWD) 구축3)

K-크라우드는 대중의 창의적인 아이디어를 지역사업으로 연결하기 위해 강원

창조경제혁신센터 전담기업인 네이버의 플랫폼 운영 노하우를 기반으로 구축한 크

라우드 소싱 플랫폼이다. 향후 강원창조경제혁신센터는 강원도의 농업, 관광, 헬스

케어 분야에서 K-크라우드를 통해 활성화하고, 새로운 산업창출 및 주력 사업 활

성화를 촉진할 예정이다.

참여희망 기업 혹은 공공기관은 아이디어가 필요한 프로젝트를 K-크라우드에

등록가능하며, 개인도 해당 프로젝트에 대한 자신의 아이디어를 제안할 수 있다.

강원창조경제혁신센터는 K-크라우드를 통해 선정한 우수 아이디어 중 일부를 선

정하여 사업화도 단계적으로 지원할 계획이다.

<그림 2-19> K-크라우드(CROWD)의 구조

자료 : 강원창조경제혁신센터 크라우드 소싱 플랫폼 ‘K-CROWD’(http://kcrowd.kr).

현재 K-크라우드 프로젝트에서 완료된 사업은 “동부5리 관광 마을 조성”을 포함

하여 5개 사업이며, 진행 중인 사업으로는 “강원도의 재발견: 숨은 보물찾기”, “글로

벌 벤처 창업 공모전”, “강원 공공데이터 창업 앱 개발 공모전” 등 7개 사업이 있다.

3) 강원창조경제혁신센터 크라우드 소싱 플랫폼 ‘K-CROWD’ (http://kcrowd.kr). 인용


③ 빅데이터 시범사업 “스마트 팜(Smart Farm)”4)

강원대학교 한빛관 2층에 들어선 강원창조경제혁신센터에는 ‘스마트 팜’이 구

현되어 있다. 스마트 팜 상단에 있는 카메라가 농작물을 동영상으로 촬영한 뒤 데이

터를 저장한다. 일조량과 수분 등 환경을 각기 달리해 재배한 각 농작물의 데이터를

분석하여 최적의 고부가가치 천연물을 재배할 수 있게 된다. 즉, 최적의 고부가가치

천연물의 조건데이터를 확보하고 대량생산으로 이어가는 ‘스마트 플랜트팩토리’가

가능해진다.

기존의 스마트팜 기술은 비닐하우스나 유리온실에서 온도 센서 등을 설치한

뒤 스마트폰 앱을 통해 원격으로 제어하는 수준이었다. 하지만 최근에는 파종에서

생산⋅관리, 수확⋅가공, 제품화 및 유통의 전 과정에서 데이터를 활용하는 미래형

스마트팜으로 진화하고 있다. 강원창조경제혁신센터는 미래형 스마트팜 기술을 접

목시켜 농가들이 빅데이터를 활용해 우수 종자를 개발할 수 있도록 도울 예정이다.

<그림 2-20> 강원창조경제혁신센터 ‘스마트 팜’

자료 : “빅데이터 수집⋅분석 플랫폼 ‘강원창조경제혁신센터’”, 문화체육관광부 공감정책특집(2015.5.18).

또한 농업과 관련하여 빅데이터를 활용해 우수 종자 및 식의약품 개발 등 정밀

과학농업으로의 전환을 지원하며, 이를 위해 작물 생육정보 등 농업 빅데이터 수집

⋅분석 플랫폼을 구축한다. 또한 스마트 팜이 처음 조성된 세종창조경제혁신센터

와 연계해 자동화시설 및 빅데이터 기반 재배기법이 접목된 ‘스마트 팜2.0’ 모델

개발⋅확산도 추진할 계획이다.

4) “빅데이터 수집⋅분석 플랫폼 ‘강원창조경제혁신센터’”, 문화체육관광부 공감정책특집(2015.5.18).


2) 서울특별시


서울특별시는 빅데이터 관련하여 2013년 별도의 전담팀을 신설하였으며, 현

재 통계데이터담당관 아래 ‘빅데이터전략팀’으로 운영되고 있다. 또한 빅데이터전략팀

의 성과를 측정하여 ‘빅데이터센터’로 조직을 점차 확대할 예정이다.

빅데이터 전략팀의 주요업무를 살펴보면 크게 계획 수립, 과제 발굴, 데이터

수집, 추진 사업, 행정, 운영관리로 구분할 수 있으며, 세부 내용은 <표 2-6>과

같다.

<그림 2-21> 서울특별시 정보기획관 조직도

자료 : 서울특별시청(http://www.seoul.go.kr)


구분 내용

계획 수립∙ 빅데이터 중장기 계획 및 단계별 실행계획 수립

∙ 빅데이터 수집 및 활용, 관리 등 분야별 가이드 마련

과제 발굴∙ 빅데이터 신규 과제 발굴

- 산업경제, 문화관광, 교통, 도시 관리 분야

데이터 수집

∙ 내부 데이터 수집

- 산업경제, 문화관광, 교통, 도시 관리 분야

∙ 대외기관 데이터 발굴 및 수집 방안 수립

- 스마트카드, 교통GPS, 포털사, 통신사, 타 공공기관 등

추진 사업

∙ 빅데이터 공유⋅활용 플랫폼 구축 사업

- 택시매치메이킹 서비스

- 교통사고 감소분석

- 장애인 택시 운영 컨설팅

- 빅데이터 인프라 구축 및 이용 활성화

∙ 빅데이터 공유⋅활용 플랫폼 고도화 사업

- 교통사고 감소분석

- 자전거 시설 입지

- 결핵환자 특성요인 분석

- 장애인 이동권 최적화

- 사업관리(사업자 선정, 인력/일정 관리, 추진사항 보고 등)

- (자치구 과제) 마을버스 노선 조정, 교통안전 표지판 효과 분석, 주차문

제 해소방안 분석, 교통사고 패턴 분석, 축제분석(물총 축제)

∙ 빅데이터 분석 및 활용서비스 개발(주)

- 상권분석 서비스, 상권분석 컨설팅

- 교통데이터관련 파일럿 추진(택시매치메이킹 등)

- 카이스트 시범연구 협업(교통망 흐름, 사회현상 등)

- 네이버 서비스 연계(트렌드)

∙ 빅데이터 서비스 개발 및 사업추진 방안 수립

- 산업경제, 문화관광, 교통, 도시 관리, 안전 분야

행정

∙ 빅데이터 민관 협력체계 구축과 유지(MOU 등)

∙ 빅데이터 사업 예산타당성 및 제안요청서 검토

∙ 민간 및 대외 기관 협력 추진

∙ 자문회의 운영 지원(부)

∙ 2013년 큐레이트 양성사업 지원(부)

∙ 빅데이터 추진사업 관리

- 사업자 선정, 인력/일정 관리, 추진사항 보고

∙ 빅데이터 컨퍼런스에 관한 사항

∙ 공공 빅데이터 협의회 지원

∙ 빅데이터 추진 직원 역량강화를 위한 교육

∙ 분석 및 활용서비스 개발 지원(부)

- 교통데이터관련 파일럿 추진(택시매치메이킹 등)

<표 2-6> 서울특별시 빅데이터 전략팀 주요업무


구 분 내 용

운영관리

∙ 정형 빅데이터 플랫폼 운영⋅관리

- 정형 데이터 수집, 정제, 저장, 업데이트, 백업 관리

∙ 빅데이터 분석 시스템 유지보수

∙ 인프라 플랫폼 운영

- 빅데이터 분석 플랫폼 운영

- 심야버스 노선 지원시스템자료 : 서울특별시청(http://www.seoul.go.kr). 빅데이터 전략팀 담당업무 재구성

<표 2-6> 서울특별시 빅데이터 전략팀 주요업무(계속)

(2) 추진사업(시범사업사례)5)

① 심야버스 노선결정 프로젝트

심야버스는 늦은 시간대 대중교통이 필요한 시민의 편의 증진과 안전한 귀가를

목적으로 도입되었다. 보통 심야버스는 수익성 등의 문제로 인해 주간버스와 다르

게 한정된 노선을 운행할 수밖에 없다. 이 때문에 야간에 이동이 잦은 시민들의

통화데이터 30억건을 분석하여 적절한 노선을 찾아 반영하였다.

<그림 2-22> 서울특별시 심야버스 노선결정 프로젝트

자료 : 최창우⋅윤종인⋅오병철(2014). 빅데이터 활용 사례 분석을 통한 민⋅관 융합 빅데이터 활용 전략

연구, 한국지역정보개발원.

5) 최창우⋅윤종인⋅오병철(2014). 빅데이터 활용 사례 분석을 통한 민⋅관 융합 빅데이터 활용 전략 연구, 한국지

역정보개발원.


심야버스 노선결정 프로젝트는 2013년 “시민이 뽑은 10대 뉴스”와 “시민

1000명이 선정한 민선5기의 대표적 성과”로 선정되었으며, 국내외 각종 언론

(KBS, MBC, 일본TV도쿄, NHK, 중국CCTV 등)에도 소개되었다.

② 홍보매체 입지 선정 프로젝트

서울특별시는 시 정책을 시민들에게 알리기 위해 가로 가판대, 구두 수선대,

지하철역의 빈 공간 등 다양한 홍보매체를 이용하고 있다. 하지만 홍보 내용의 대다

수가 특정 연령, 특정 계층에만 해당됨에도 불구하고 지금까지는 특정한 기준 없이

배치되는 것이 일반적이었다. 프로젝트는 유동인구, 거주인구, 직장인구, 소득 데이

터를 활용하여 홍보 대상 밀집지역에 매체를 배치함으로써 홍보효과를 극대화하기

위하여 추진되었다. 청년일자리와 관계된 홍보물은 젊은이들이 많이 모이는 곳에,

저소득층 대출과 관련한 홍보물은 저소득층이 많이 이용하는 지하철역에 배치하는

방법을 이용하였다.

<그림 2-23> 서울특별시 홍보매체 입지 선정 프로젝트




③ 노인여가복지시설 입지 선정 프로젝트

2012년 65세 이상 서울특별시 인구는 10%이며 2060년에는 전체 국민의

40%가 65세 이상인 초고령화 사회에 진입할 것으로 예상된다. 서울특별시에서는

이러한 노인들을 위해 컴퓨터, 건강, 일자리교육 등 다양한 프로그램을 제공하는

시설을 운영하고 있다. 하지만 시설 공급에 대한 합리적인 기준이 없어 수요와 공급

간의 차이가 발생하고 있다. 프로젝트에서는 거주인구, 대중교통 접근성, 소득 데이

터 등을 활용하여 노인의 거주 위치와 시설 이용률을 분석하여 수요와 공급이 일치

하지 않는 지역과 신규시설 예상후보지를 도출하였다.

<그림 2-24> 서울특별시 노인여가복지시설 입지 선정 프로젝트



④ 택시 매치 메이킹 프로젝트

택시 매치 메이킹 프로젝트는 서울 지리를 잘 모르는 초보 택시 기사에게는

승객을 빨리 태울 수 있는 가까운 위치를 알려주고, 승객들에게는 택시를 기다리는

시간을 최소화 하도록 하기 위하여 기획되었다. 프로젝트는 서울 시내 택시 약

70,000대에 설치된 DTG(Digital Tacho Graph)의 1년간 데이터 1,300억 건을


분석하여 이루어진다. 서비스가 계획대로 이루어진다면, 택시의 탑승률은 높아지

고 공차율은 낮추어져 시민 만족도는 물론 에너지 절약과 환경개선 효과가 발생할

것으로 기대된다.

<그림 2-25> 서울특별시 택시 매치 메이킹 프로젝트



⑤ 교통사고 감소 프로젝트

OECD 국가 중 우리나라의 교통사고율은 매우 높은 편이다. 프로젝트는 교통

사고 내역데이터와 교통안전 시설물 데이터, 기후 데이터, 유동인구 데이터 등을

연관 분석하는 방법으로 추진된다. 분석을 통하여 기존에 발견하지 못했던 사고의

패턴을 발견하고 사고를 예방하는데 활용할 예정이다.

<그림 2-26> 서울특별시 교통사고 감소 프로젝트




3) 남양주시


남양주시의 경우, 행정안전국 참여소통과 내에 빅데이터팀이 있으며 빅데이터와

관련한 분석시스템을 운영하고 있다. 외부에서 빅데이터 전문가를 영입하여 빅데이

터 기획⋅분석을 담당하고 있으며, 인프라 및 분석시스템 운영에 대한 별도의 주무관

을 배치하여 운영하고 있다. 또한 타부서인 행정안전국 정보통신과에서도 정보화계

획 수립, 공공데이터 관리, 각종 통계조사 및 자료 수집 등의 업무를 협업하고 있다.

(2) 추진사업(시범사업사례)

① 빅데이터 분석시스템 구축

빅데이터 분석시스템의 주요기능으로는 다차원분석, GIS시스템, 융합 데이터베

이스로 크게 나눌 수 있다. 다차원 분석으로는 주제별 기초분석, 주제 데이터베이스

의 연결분석, 시계열 분석 등이 있으며 행정 경영정보시스템(MIS)로 사용이 가능하

다. GIS시스템은 지역별 비교결과를 지도위에 표출하고 조건에 맞는 지역검색 및

다중분석이 가능하여 정책 우선순위를 판단하는데 도움을 줄 수 있다. 융합 데이터

베이스는 업무별 데이터의 누적, 연관 업무간 데이터 연결을 통해 복합분석 및 종합

행정을 가능하게 한다.

<그림 2-27> 남양주시 빅데이터 시스템 사례

자료 : 조기행(2015). “남양주 빅데이터(DASAN) 간담회”, 발표자료(2015. 6. 29).


남양주시는 행정효율 개선 및 시민의 안녕이라는 목표를 가지고 빅데이터를

분석하여 서민생활 모니터링, 재능지도, 커뮤니티를 통한 학습 등대, 복지사각지대

조기경보, 지역경제 활성화를 통해 맞춤행정을 하고자 노력하고 있다. 또한 주민의

시정참여를 활성화하여 참여와 소통이 있는 민주적이고 투명한 행정을 만들고자

다양한 시책을 추진 중이다.

남양주시는 2014년 7월부터 2015년 4월까지 약 9개월간 빅데이터 분석 시스

템구축 사업에 2억 7천만원의 예산을 투입하였으며 다음과 같은 성과를 얻었다.

주요성과 세부 내용

분석 컨설팅∙ 도서대출, 슬로푸드, 범죄예방, 복지사각, 입지선정(공원/체육시설), 문

화프로그램

시스템 구축∙ 정보 분석 체계 수립(생활지역단위: 행정정보+타기관정보+민간)

∙ 분석 시스템 구비(DB, SW)

데이터 수집∙ 인구, 복지수급, 장애인, 도서관, 학습등대, 공원, CCTV, 체납(상수도/

지방세), 생활체육

전문관 활용 ∙ 기획과 평가의 과학화(8272)

교육∙ SMART Leader(일하는 자세)

∙ 분석기법 교육(업무에 활용)

∙ 분석SW교육(Curator)

자료 : 조기행(2015). “남양주 빅데이터(DASAN) 간담회”, 발표자료(2015.6.29).

<표 2-7> 남양주시 빅데이터 분석시스템 구축 사업의 주요 성과(2014~2015년)

빅데이터 분석시스템 구축을 통해 행정정보간의 연결로 유관 부서정보를 동시

에 분석할 수 있으며, 사전의 정책효과 시뮬레이션 및 사후 정책효과 측정 등 업무

기획과 성과 효율을 증대시킬 것으로 기대하고 있다.

남양주시 빅데이터팀은 약 1개월간 빅데이터 분석시스템을 이용하여 “행복

20Min”, “통합Mem”, “침수예방”, “인구분석”의 4개 주제를 가지고 빅데이터 시

범분석을 진행하였다.


분야교통

(행복20Min)

문화⋅교육(Mem)

안전(침수예방)

기본(인구분석)

분석내용∙ 출퇴근/주말이동의

교통소통 분석∙ 프로그램의 현황분석

∙ 재해기록 분석

(풍수해)

∙ 인구이동분석

∙ 경제사정분석

목적 ∙ 러시아워 완화∙ 프로그램 운영 효율

개선

∙ 상습침수 방지

∙ 풍수예방 5개년

계획

∙ 정책 수립 기본

정보

산출물∙ Rush Hour지도

∙ BMW집중도

∙ 통 합 회 원 관 리

전략

∙ 소외/편중/중복

분석

∙ 침수피해 Matrix

∙ Early Alarm Guide

Line

∙ 인구이동현황/

추이

∙ 지역별 경제사정

/추이

정책주제∙ 소통개선

∙ 대중교통 연계

∙ 정책효율 개선

∙ 기관별 특화PGM

확대

∙ 재해감축

∙ 사전예방

∙ 시민생활이해

∙ 종합행정지원


<표 2-8> 남양주시 빅데이터 시범분석

<그림 2-28> 남양주시 빅데이터 시범분석 결과



3. 민간(대학)

1) 빅데이터산업진흥센터(NBIC)


세종대학교는 미래창조과학부와 정보통신기술진흥센터에서 추진하고 있는

‘정보통신 연구기반 조성사업’의 일환으로 빅데이터 기업의 연구개발을 지원하기

위한 인프라 구축 사업에 공모하여 최종 선정되었다. 그에 따라 세종대학교는

2014년부터 5년간 ‘대용량 데이터 초고속 처리 장비연구 인프라 구축’과제를 주관

하고 있으며, 2014년 12월에는 ‘빅데이터산업진흥센터’를 설립하였다.

빅데이터산업진흥센터는 대용량 데이터 초고속 처리 장비연구와 서비스 개발

인프라를 구축하고, 핵심 소프트웨어 기술확보를 통해 중소기업을 지원함으로써

ICT 장비산업 및 데이터 시장의 경쟁력 강화를 목표로 하고 있다.

<그림 2-29> 빅데이터산업진흥센터의 목표

자료: 빅데이터산업진흥센터(http://www.nbic.or.kr).

국내 기업의 빅데이터 인프라 지원체계를 확대하고 공동연구를 강화하기 위해

국산 서버기반의 빅데이터 최적 모델 구축 및 확산, 빅데이터 장비 및 솔루션 공동

개발, 빅데이터서비스 공동개발, 교육 지원 확대 및 강화, 시범 시스템 개발 확대

및 강화 등 5개 부문으로 나누어 사업을 진행하고 있다.


<그림 2-30> 빅데이터산업진흥센터의 역할

자료 : 빅데이터산업진흥센터(http://www.nbic.or.kr).

ICT 중소기업의 기술개발 촉진 및 역량강화를 하는데 필수적인 연구시설⋅장

비구축 및 활용지원이라는 사업목표에 맞게 세종대학교 내 232㎡ 규모의 전문지원

사무실과 회의실, 서버룸, 오픈랩 및 교육장을 갖추고 빅데이터 기업을 위해 체계적

으로 지원하고 있다.

(2) 추진사업

① 서버지원

빅데이터산업진흥센터는 기업용 서버 2대와 교육용 서버 1대를 보유하고 있

다. 세부적으로는 운영체제(OS)변경 가능한 기업지원용 서버 1대, 하둡기반 기업지

원용 1대, 하둡기반 교육용 1대로 총 3대를 보유하고 있으며, IaaS(Infrastructure

as a Service) 지원용 서버의 추가 구축 계획을 가지고 있다.

<그림 2-31> 빅데이터산업진흥센터 보유 서버

자료: 빅데이터산업진흥센터(http://www.nbic.or.kr).


구 분 기업용 서버1 기업용 서버2 교육용 서버1

CPU 2.6GHz(8core×2CPU) 2.5GHz(4core×2CPU) 3.1GHz(4core×1CPU)

RAM 128GB 64GB 8GB

HDD 3TB×12EA 1TB×4EA 1TB×1EA


<표 2-9> 빅데이터산업진흥센터의 서버 현황

② 컨설팅지원

빅데이터와 관련된 중소기업 및 1인 창조기업의 창조적 아이디어를 비즈니스

화 할 수 있도록 도와주고, 기업의 빅데이터 관련 기술적 애로사항 해결을 위해

관련 노하우를 기업체에 기술전수 및 심도 깊은 컨설팅을 제공한다.

<그림 2-32> 빅데이터산업진흥센터의 공동 개발 사업


현재 센터 자체 운영을 위한 연구를 비롯하여 빅데이터 관련 기술지도 및 공동

개발을 위한 연구가 진행 중이며, 총괄, 시각화 기술, 빅데이터 고속처리기술, 빅데

이터 분석기술 부문에 총 24개의 연구가 진행되고 있다.


구 분 연구과제

총 괄

∙ K-ICT 빅데이터센터 구축 및 운영

∙ IoT기반 사용자 환경/감성/인지 정보 수집 및 분석 기술 개발

∙ 복합적 사용 상황 정보에 기반을 둔 컨텍스트 추론 기술 개발

∙ 빅데이터 기반 소비심리 구매행동 분석 및 관리 시스템

시각화 기술

∙ 소셜미디어 빅데이터 분석 및 시각적 분석 시스템

∙ 공공 안전 빅데이터(범죄 및 사고) 시각적 분석 시스템

∙ 의료 빅데이터 시각적 분석 시스템

∙ 비즈니스 인텔리전스를 위한 시각적 분석 시스템

빅데이터 고속처리기술

∙ 멀티 SSD 파티션 기반의 선택적 VM 데이터 매핑 기술

∙ 장기 보존 데이터를 위한 아카이빙 솔루션 개발

∙ 스토리지 절감형 통합자원관리 솔루션 기술 개발

∙ 클라우드 서비스 지원을 위한 하둡 기반 플랫폼 구축

빅데이터 분석 기술

∙ 대용량데이터 초고속처리 장비연구 인프라구축(분석 및 시각화)

∙ 대용량 융합 콘텐츠를 위한 개방형 콘텐츠 플랫폼 및 서비스 개발

∙ 사용자 맞춤형 비디오 콘텐츠 요약 추출 기술

∙ 다중 디스플레이 환경 기반 혼합현실 콘텐츠 저작 기술

∙ 빅데이터 활용 전략 수립

∙ 집단의견 및 사용자 감정 기반 경제 지표 예측시스템

∙ User Experiences Dependency Map 개발

∙ 대용량 데이터 기반 분석 인프라/방법론 개발

∙ 빅데이터를 이용한 외래관광객 대상 스마트관광 마케팅플랫폼

∙ 빅데이터 기반 역병 예측 시스템 개발

∙ 복합적 사용 상황 정보에 기반을 둔 컨텍스트 추론 기술 개발

∙ 실시간 사용 환경 파악을 위한 데이터 자동 취득 및 전송 기술 개발


<표 2-10> 기술 분야별 수행중인 연구과제

(3) 서비스 및 시스템 개발 기술 교육

세종대학교는 서비스 및 시스템 개발 기술과 관련한 교육도 함께 시행하고 있

다. 2014년에 시행한 강의 및 세미나는 총 11건이며, 교육내용은 협력업체의 개발

기술 및 활용사례 등이 주를 이룬다.


<그림 2-33> 세종대학교 기술 교육 현장


일자 강사 교육내용

7월 9일박정수 부장

(오브젠)오브젠 분석툴 eCUBE Studio의 특징, 구조 및 활용사례

8월 5일구영현 박사

(세종대)

데이터마이닝 1차 튜토리얼

Weka를 이용한 데이터 추출 및 분석방법, 빅데이터 기반 추천 시

스템 활용방법, Mahout을 이용한 추천 시스템 개발방법

8월 24일송원문 과장

(어니컴)빅데이터 분석툴 Ankus 솔루션 소개 및 사용방법 시연

9월 25일최대우 교수

(한국외국어대)

정형⋅비정형 데이터의 가공⋅분석 후 데이터 시각화에 관한 주

제, R 컴포넌트 개발 및 공급 등 다양한 산업 과제 수행을 통한

데이터 시각화에 대한 방법 및 사례 설명

10월 1일차용 연구원

(데이터시각화

연구센터)

빅데이터 분석 플랫폼 R에 대한 설명 및 실습

11월 4일김경태 대표

(EGC컨설팅)

R을 이용한 데이터 분석 활용사례 및 기업현장에서의 활용 가능성

모색

11월 7일최광선 본부장

(주)솔트룩스

트위터, 블로그 등 대용량 텍스트 데이터의 분석사례 소개 및 기업

의 서비스 개발 기회발견에 대한 토론

11월 19일엄현철 대리

(주)굿모닝아이텍솔루션 클라우데라의 방향 및 시장현황, 구축사례 등

11월 19일정철흠 대표

(주)야인소프트솔루션 Cyvalue의 아키텍처 및 회원사 소개

12월 10일장윤 교수

(세종대)Tableau 툴 기반의 데이터 시각화 교육 및 실습

12월 16일장윤 교수(세종대)

민승재 수석(삼성SDS)시각화 기반의 데이터 분석 및 빅데이터 분석 플랫폼 기술동향


<표 2-11> 2014년 빅데이터산업진흥센터의 서비스 및 시스템 개발 기술 교육


제2절 경기도 빅파이프로젝트 추진실태

경기도의 빅파이(Big-Fi)프로젝트는 지방자치단체장이 빅데이터의 활용을 핵심적

인 공약으로 내세우며 주도적으로 이끌고 있는 사례로 꼽힌다. 경기도의 빅파이프로젝

트는 빅데이터(Big data)와 프리 인포메이션(Free Information)의 합성어로 흩어

져 있는 정보를 수집하여 도민이 쉽게 검색⋅활용할 수 있는 맞춤형 정보를 무료로

제공하는 것을 말한다.6)

1. 빅데이터 전담조직 신설 및 추진체계 마련

빅파이프로젝트의 원활한 추진을 위해 핵심 컨트롤타워의 역할은 정보화기획

관 소관의 빅데이터담당관이 맡게 되었고, 실무단으로는 지난해 10월에 도 산하의

경기콘텐츠진흥원 내 빅파이추진단을 설치하였다.

1) 빅데이터담당관실

빅데이터담당관실은 기획조정실 정보화기획관 아래 빅파이프로젝트의 실행부

서중 하나로 빅파이프로젝트의 기본계획 수립 및 시행 총괄, 빅파이프로젝트 추진

실적 관리 및 평가, 빅파이프로젝트 정책사업 조정, 제도정비, 교육 등의 역할을

담당한다.

빅데이터담당관실은 빅데이터기획팀, 데이터개방팀, 데이터활용팀으로 구성

되어 있으며, 세부적으로 다음의 업무 등을 추진한다.

- 통합 소통 플랫폼 구축 및 내⋅외부 소통전략 수립에 관한 사항

- 공직자 전용 소통시스템 운영 및 관리에 관한 사항

- 홈페이지 통폐합 및 운영 관리에 관한 사항

- 정보서비스 개발 표준화 등 품질강화 추진에 관한 사항

- 인터넷 서비스 심의, 분석, 평가에 관한 사항

- 모바일 서비스 제도 운영 및 현황 관리에 관한 사항

6) “따뜻한 빅파이(Big-Fi)로 도민의 행복을”, 경기도이야기(2014.7.11).


- 빅데이터 기획 및 정책 활용 전반에 관한 사항

- 공공데이터 개방 및 활용 정책에 관한 사항

- 데이터 거버넌스 구축 및 데이터 품질관리에 관한 사항

- 공공데이터 포털 및 인프라 구축⋅운영에 관한 사항

- 빅데이터 플랫폼 구축 및 운영 관리에 관한 사항

- 빅데이터 활용 활성화에 관한 사항

- 빅데이터 인력 양성에 관한 사항

2) 빅파이추진단

빅파이추진단은 경기도 빅파이프로젝트를 추진하기 위한 실무단으로 2014년

10월 경기콘텐츠진흥원 내 설치되었으며, 2015년 3월 공식 개소하였다. 빅파이추

진단은 단장을 포함하여 빅파이정책팀, 데이터신사업팀, 혁신플랫폼팀, 빅파이일

자리팀, 데이터개방팀 등 5개 팀에 15명의 전문가로 구성되어 있다.

추진단은 성공적인 빅파이프로젝트 추진을 위해 교육 및 워크숍 실시, 빅데이

터 시범사업 발굴, 전문인력 양성사업, 도민 공감대 형성, 빅데이터 문화확산을 위

한 포럼 및 공모전 개최 등을 계획하고 있다.

<그림 2-34> 빅파이추진단의 조직 및 역할

자료 : 빅파이추진단(2015), “Big-Fi 추진단 정보”, 발표자료(2015.5.13).


2. 빅파이프로젝트 목표설정 및 과제추진 실태

빅파이프로젝트는 ‘데이터로 만드는 안전하고 따뜻한 경기도’를 비전으로 내

세우고, 데이터에 기반한 과학적 도정을 구현하여 도민들에게 편리한 생활을 제공

하고, 기업에게는 새로운 비즈니스 기회를 제공하여 민간 주도의 자율적 데이터

생태계를 조성하겠다는 3대 목표를 설정하여 관련 여러 사업들을 추진하고 있다.

비 전 데이터로 만드는 안전하고 따뜻한 경기도

목 표◈ 데이터 기반의 과학적 도정 구현

◈ 도민 맞춤형 서비스 무료 제공

◈ 민간 주도의 자율적 데이터 생태계 조성

중 점 분 야 추 진 과 제

도정 혁신 ◦Best Practice 시범사업 추진 ◦빅파이 가치 공감대 확산

투명한 도정 ◦데이터 개방 플랫폼 구축 ◦데이터 개방 사업화 지원

생태계 조성 ◦비즈니스 모델 발굴 ◦전문인력 양성 ◦데이터 생태계 조성

문화 확산◦빅데이터 활용 문화 확산 ◦개인정보 보호 방안 마련◦데이터 활용 제도 개선

자료 : 경기도 빅데이터담당관(2014), “빅파이(Big-Fi) 프로젝트 기본계획”, 경기도 행정자료.

<그림 2-35> 빅파이프로젝트의 비전 및 목표

1) 도정혁신분야

(1) 선도적 시범사업 추진

도민 수요 및 도입 효과가 높은 시범사업을 추진함으로써 빅데이터 초기 시장

을 활성화하고 특화된 빅데이터 서비스를 실시하고자 하는 목표를 가지고 있다.

빅파이프로젝트 시범사업은 범죄예방 및 도민안전을 위한 분석 모델화 사업을

비롯해서 소상공인 보증지원 분석, 성범죄 취약지역 분석, 어린이 등⋅하굣길 안전

실태 분석 등 교통⋅안전⋅경제 분야의 사회현안이 되는 분야를 중심으로 시범사

업을 추진한 후 효과를 검증하여 대표 빅데이터 모델을 구축할 예정이다.


구분 과제명 추진내용

중앙부처 협업과제

공동주택 관리비⋅계약형태 등

부조리 분석(주택정책과)

∙ 공동주택 관리비, 공사⋅용역 입찰 분석으로 부

조리 방지 방안마련

(행자부 발주, 국토부 협업, 시범지역 안양시)

실시간 분석

도로 포트홀 실시간모니터링

(건설안전과)

∙ 통신사 내비게이션에 도로 상태 체크기능을 탑

재, 도로 데이터 수집⋅분석

분석 모델화

CCTV⋅보안등 사각지대 분석

(정보통신보안담당관)

∙ 주택가, 산책로, 하천 등 CCTV 사각지대 도출

및 설치 우선순위 제시(수원시와 협업)

굿모닝버스 및 따복버스 노선운

영 분석(굿모닝버스추진단)

∙ 환승정보, 유동인구 데이터 분석을 통한 굿모닝버

스 및 따복버스 노선운영방안 마련

분석컨설팅

소상공인 보증지원 분석

(경기신용보증재단)

∙ 빅데이터 활용 상권분석을 통한 보증지원 및 분석자

료 제공으로 자영업자 창업 및 사업 성공률 제고

성범죄 취약지역 분석

(여성가족과)

∙ 성범죄 현황, 사회⋅인구학적 특성데이터 등을

활용한 성범죄 취약지역 분석으로 여성안전 지원

어린이 등⋅하굣길 안전실태 분석

(건축디자인, 교육협력과)

∙ 도민참여형 초등학교 등⋅하굣길 및 거주지 주변

위험요인 분석으로 어린이 안심환경 지원

G마크 전문판매점 입지분석

(동물방역위생과)

∙ G마크 전문판매점 신청 업체에 대한 입지 분석을

통한 우선순위 선정

도내 외국인 관광행태 분석

(관광과)

∙ 도내 외국인 관광 동선, 소비행태 분석을 통한

국가별 맞춤형 정책 수립

도내 지역축제 분석(관광과)

∙ 도내 우수 지역축제에 대한 효과성 분석 및 컨설

팅을 통한 국가 대표축제 선정 지원(안양시, 의정

부, 연천군 협업)자료 : 경기도 기획조정실(2015). 민선6기 1주년 성과(빅파이프로젝트부문) : 133-134.

<표 2-12> 추진 중인 빅파이프로젝트 시범사업

현재 추진 중인 시범과제로는 범죄예방 및 도민안전을 위한 분석 모델화 사업

으로 수원시 CCTV 사각지대 분석이 과제를 완료하였다. 과제 수행을 위해 경기도

는 수원시 및 경기지방경찰청과 ‘안전도시 구축을 위한 업무협약(MOU)’를 체결하

였다. 또한 경기도는 내비게이션 회사와 업무협약(MOU)를 체결하여 도로환경을

실시간 모니터링 하는 사업도 수행 중에 있다.

이외에도 중앙부처와 협업과제로 ‘공동주택 부조리분석’과제가 선정되어 행자

부로부터 국비 6.5억원을 지원받아 안양시를 시범사업 대상지로 추진 중이며, 실국

및 도내 산하기관과 함께 도내 외국인 관광행태 분석 및 도내 지역 축제분석 등의

분석 컨설팅 과제를 진행 중에 있다.


<그림 2-36> 추진 중인 빅파이프로젝트 시범사업

자료 : 경기도 빅데이터담당관실 내부자료(2015).

(2) 빅파이 가치 공감대 확산

데이터 개방, 빅데이터 등 빅파이프로젝트에 대한 공직자 인식 제고 및 공감대

형성을 위한 기본 소양 교육을 지난해 7월부터 실시 중이다. 또한 도의원, 전문가,

데이터 기업 등 관계자가 참여하는 빅파이 개념, 활용사례, 도정 적용 방안, 개인정

보 보호 쟁점 등 도의회와 집행부간 적극적인 소통을 위한 워크숍을 추진하고 있다.

2) 투명한 도정

(1) 데이터 개방 플랫폼 구축

공공데이터 개방사업으로 공공데이터 전용 서비스 포털 사이트가 구축되었다.

경기도 내에서도 보유하고 있는 현황에 대한 전수조사 및 개방 협의 단계를 거쳐,


개방 후보 데이터를 1,000여개 도출하였고, 올해 300여종의 데이터부터 단계별로

개방을 추진하였다. 이 공공데이터 개방 포털은 9월에 오픈하였다.

<그림 2-37> 경기도 공공데이터개방 홈페이지 “경기데이터드림”

자료 : 경기데이터드림(http://data.gg.go.kr).

(2) 데이터 개방 사업화 지원

경기도는 데이터 분석⋅활용 인프라의 지원 및 전문컨설팅을 통해 1인 창업기

업 및 벤처기업의 창업 지원을 계획하고 있다. 또한 빅데이터와 관련한 기업간담회,

설명회 등을 개최하여 도내 1인 창업기업, 벤처기업 등에서 필요로 하는 사업화

높은 공공데이터를 발굴하고자 한다. 지난 9월 2일 경기도는 행정자치부와 공동으

로 ‘정부 3.0 집중 컨설팅 및 정책고객 간담회’를 열어 그간 정부가 추진해 온 정부

3.0의 성과를 점검하고, 정부, 공공기관 및 경기도를 포함한 지자체의 우수사례를

소개하였다. 또한 기업인, 지역주민, 대학생 등이 참여하여 국민들의 시각에서 정부

3.0을 평가하는 자리를 가졌다. 이를 통해 참석자들은 빅데이터 활용을 위한 클라

우딩 기반마련, 귀농⋅귀촌 포털서비스 제공, 장학관 이용 정보공유 확대 등의 운영

을 통한 청년일자리 창출방안 등을 건의했다.


3) 생태계 조성

(1) 비즈니스 모델 발굴

공모전 등을 통해 발굴된 민간 빅데이터 비즈니스 모델 중 사업화 가능성을

평가하여 우수과제를 선정하고, 선정된 유망 비즈니스 모델을 개발한 기업의 인큐

베이팅을 통한 지원을 계획 중이다. 2016년부터 3년간 매해 10개 기업을 대상으

로 시행할 계획이며, 컨설팅을 통한 비즈니스 모델을 구체화하고 사업화에 필요한

인프라를 지원할 계획이다. 원활한 사업을 추진하기 위해 현재 준비단계에 있다.

(2) 전문인력 양성

빅데이터 전문인력 양성을 위해 빅데이터 재직자 과정(30명, 2주)과 빅데이터

분석⋅기술 전문과 과정 교육을 개설하여 분석가과정 70명, 기술과정 120명을 대

상으로 전문인력 교육과정을 진행하였고, 대학(원)생, 취⋅창업 희망자 대상으로도

10월까지 전문가 양성 과정을 진행하고 있다. 교육 이외에도 빅데이터 토크 콘서트

와 Job-페스티벌 및 성과발표회 등의 행사들을 계획하고 있다.

4) 문화 확산

(1) 빅데이터 활용 문화 확산

빅파이추진단 주관 사업으로 빅데이터 활용 아이디어 및 우수사례를 발굴·홍보

하여 빅데이터 가치를 공유하고 관련 산업의 저변을 확대하고자 한다. 그에 따라

2015년부터 매해 데이터 활용 공모전, 빅데이터 포럼 및 빅데이터 쇼를 개최할

계획이며, 9월 현재 경기문화창조허브가 경기지역 예비창업자 및 창업자를 대상으

로 아이디어 클라우드 공모전을 시행·모집하고 있다. 응모주제는 ‘사업을 준비하거

나 진행하는 분들의 고민’이며, 총 20개 팀에게 200만원 상당의 전문가 멘토링을

제공하고, 총 5개팀은 평가를 통해 시상할 계획이다.

또한 경기도 ‘빅포럼(B.I.G.Forum)’의 차질 없는 준비를 위해 2015년 9월

13명으로 구성된 빅포럼 조직위원회를 설립하였으며, 빅포럼 추진을 위한 의견과

아이디어를 공유하였다. 2015년 10월 13일~15일에 판교 경기창조경제혁신센터


에서 빅포럼을 개최하였다.

(2) 개인정보 보호 방안 마련

체계적인 개인정보 보호 활동 수행으로 데이터의 수집, 개방, 활용 등에 따른

개인정보 유출에 대한 불안감을 해소하고 신뢰성을 확보하고자 한다. 현재 빅파이

프로젝트 추진 시 적용할 개인정보 보호 내부지침 등을 마련하고 있다. 또한 2016

년까지 체계적인 개인정보 보호 활동 및 개인정보 침해 가능성을 최소화하기 위해

빅파이추진단은 ‘개인정보 보호 인증(PIPL)’의 획득을 추진 중이다. 데이터베이스

암호화 및 개인정보 필터링, 노출차단 등의 개인정보보호 솔루션을 도입하여 개인

정보 통합관리체계 구축 등도 계획하고 있다.

(3) 데이터 활용 제도 개선

경기도는 전국 최초로 ‘경기도 빅데이터 활용에 관한 조례’를 제정하여 2015

년 3월 공포하였다. 뿐만 아니라 지난 7월에는 도민의 공공데이터 이용권 보장

및 민간의 공공데이터 이용 활성화를 위해 ‘공공데이터의 제공 및 이용 활성화에

관한 조례’를 제정하여 공공데이터 제공, 품질관리, 이용 활성화 촉진, 민간⋅국제

협력 등의 사항을 규정하였다. 2015년 말까지는 공공데이터 표준화 및 품질관리

관련 규정을 정비⋅제정하여 부서별 역할 및 책임을 부여하고, 데이터베이스 구축

⋅운영관리 체계 정립, 데이터 운용 원칙, 최신성 확보 등 표준화 및 품질관리 기준

을 제시할 계획이다.


제3절 요약 및 시사점 도출

본 절에서는 빅데이터 관련 사업을 추진하고 있는 기관별로 역할을 간략하게

정리해보고, 경기도 빅파이프로젝트 추진을 위한 시사점을 도출해보고자 하였다.

정부통합전산센터는 데이터 분석 및 활용을 위한 전문기술을 지원하는 역할을 하

며, 부처 간 빅데이터 공통기반 플랫폼 및 시스템을 구축하려는 계획을 가지고 있다.

그러나 빅데이터가 다방면의 전문기술이 필요한데 반해 기술 위주의 사업추진이 될 우

려가 있다.

K-ICT 빅데이터센터는 미래부 산하 연구기관으로써 빅데이터 사업과 관련한

컨설팅과 활용모델을 개발하고 있다. 또한 크라우드 환경에서의 시스템으로 원격서

비스를 제공하고, 샘플데이터를 이용한 테스트베드를 제공하고 있다. 그러나

K-ICT 빅데이터센터 내부인력만으로는 시스템 운영 및 컨설팅, 서비스 개발 연구

가 어려울 것으로 보여진다.

한국데이터베이스진흥원은 크게 데이터를 활용한 스타트업 발굴 및 지원, 데이

터 오픈마켓 운영, 빅데이터 전문가 양성 업무를 수행하고 있다. 그러나 데이터

스토어상에서 시행중인 API를 활용하기 위해서는 개별로 API를 개발해야하는데,

민간에서는 독자적으로 개발하는데 어려움이 따른다. 현재는 한시적으로 개발을

지원해주고 있으나 지속적인 개발지원이 필요할 것으로 보인다.

강원창조혁신센터의 경우, 네이버라는 산업계 대표 포털과의 협력체계로 운영

되며 관광, 의료기기, 농업 분야의 지역 전략사업을 추진하고 있다. 또한 빅데이터

포털사이트를 준비 중에 있다. 하지만 아직 인력과 조직이 정비되어 있지 않으며,

지자체 중심의 빅데이터 서비스가 아닌 네이버의 빅데이터 서비스에 가깝게 운영될

우려가 있다.

서울특별시의 경우, 데이터를 수집⋅가공하여 보여주는 서비스를 제공하며, 정

책과 연계한 서비스 모델을 중심으로 활용 가능한 서비스를 제공하고 있다. 그러나

스타트업 지원 및 산업계가 인사이트를 찾을 수 있는 플랫폼이 아니라는 단점이

있다.

남양주시는 빅데이터 전문가를 영입하고 빅데이터팀을 설치하여 기관 내에서

각 부서별로 데이터를 총괄하고, 데이터를 기획⋅분석하고, 자체시스템을 운영하


고 있다. 현재 자체적으로 기본(인구분석), 교통, 문화⋅교육, 안전분야의 시범과제

가 진행되었다. 그러나 민간산업에 대한 지원체계는 미비한 것으로 보인다.

빅데이터산업진흥센터는 중소기업만을 대상으로 하는 특화된 서비스를 제공

하며, 미래창조과학부에서 매년 15억씩 5년간 지원을 받게 된다. 현재 서버지원

및 오프라인 형태의 서비스를 제공하고 있다. 또한 시스템 운영과 관리, 기술지원

등의 인적자원을 확보하고 있으며, 내부적 역량으로 기술지원 및 연구지원이 가능

하다. 그러나 새로운 서비스 모델 개발에 대한 연구가 부족하고, 지원사업으로 센터

주도의 기술개발 및 연구에는 한계가 따른다. 또한 교육에 대한 지원여력이 부족하

고, 실제로 데이터를 수집⋅저장하고 있지 않다는 문제점이 있다.

경기도는 빅파이프로젝트을 원활하게 추진하기 위해 핵심 컨트롤타워의 역할

은 정보화기획관 소관의 빅데이터담당관이 맡게 되었고, 실무단으로는 지난해 10

월에 도 산하의 경기콘텐츠진흥원 내 빅파이추진단을 설치하였다.

추진단은 현재 빅파이추진단장을 포함하여 1단 5팀 15명으로 구성되어 있으며,

빅파이추진단은 빅파이프로젝트 세부과제에 대한 이행계획 수립시범과제 발굴 및 추진

하고 있다. 또한 빅데이터의 전문인력을 양성하고, 빅데이터 문화를 확산시키고, 중앙부

처의 빅데이터 관련 공모사업을 유치하는 등 빅데이터 서비스모델을 발굴하고 있다.

하지만 현재 빅파이프로젝트의 추진체계인 빅파이추진단은 센터로서의 역할

을 수행하기에는 한계가 있다. 경기도 빅파이센터는 빅파이프로젝트의 실무추진

주체로 행정보다는 실제 빅파이프로젝트를 총괄해서 추진하고 운영할 수 있는 인력

과 조직이 구성되어야 하며, 분석과 정책지원, 민간산업지원을 위한 기본 인프라가

필요하다. 빅파이추진단이 센터로서의 기능을 수행하기 위해서는 내부적인 분석과

민간산업지원을 위한 컨설팅과 플랫폼을 직접 운영하고 관리할 수 있는 역량이 필

요하다. 내부적으로 현안 과제를 직접 분석할 수 있는 컨설팅 할 수 있는 기획 전문

가와 데이터 분석 전문가가 필요하고, 실질적으로 빅데이터 플랫폼 운영하고 관리

할 수 있는 내부 인력보강도 필요하다.


구 분 기능 및 역할 문제점 및 개선사항

정부통합전산센터

∙ 중앙부처의 데이터 분석과 활용을 위한

전문 기술 지원

∙ 빅데이터 공통기반 플랫폼 및 시스템 구

축 예정

∙ 빅데이터가 다방면의 전문기술이 복

합적으로 필요한데 반해 시스템 기술

위주의 사업추진이 될 우려가 있음

K-ICT

빅데이터센터

∙ 미래부 산하 연구기관 내 빅데이터 센터 운영

∙ 컨설팅, 활용 모델 개발

∙ 크라우드환경에서의 시스템으로 원격서비스

∙ 기술지원은 선도기업과 스타트업 기업 연계

∙ 공모, 지원사업 추진

∙ 샘플 데이터를 이용한 테스트베드 제공

∙ 내부인력으로 시스템운영, 컨설팅, 서

비스 개발 연구가 어려움

한국데이터베이스 진흥원

∙ 데이터 활용 스타트업 발굴 및 지원

∙ 데이터를 온라인으로 판매⋅구매하는

데이터 오픈마켓 운영

∙ 현업에 종사하는 DB전문가를 대상으로

빅데이터 기술⋅분석⋅기획 전문가 양

성

∙ 데이터스토어상에서 민간 API 개발

에 어려움이 따름

∙ 한시적으로 개발을 지원해주고 있으

나 지속적인 개발지원이 필요함

빅데이터산업진흥

센터

∙ 내부적 역량으로 기술지원과 연구지원이 가능

∙ 시스템 운영과 관리, 기술지원 등의 인적

자원 확보(39명의 교수, 연구원, 대학원생)

∙ 미래부 15억씩 5년간 지원

∙ 중소기업만을 대상으로 하는 특화된 서비스

∙ 서버지원, 오프라인 형태의 서비스

∙ 교육에 대한 지원 여력이 부족

∙ 실제 데이터를 수집⋅저장하고 있지 않음

∙ 새로운 서비스 모델 개발에 대한 연구

부족

∙ 지원사업으로 빅데이터산업진흥센터

주도의 기술개발 및 연구에는 한계

강원창조혁신센터

∙ 네이버라는 산업계 대표 포털과의 협력

체계 운영

∙ 지역의 전략사업 도출(관광, 의료기기,

농업분야)

∙ 빅데이터 포털서비스 준비중

∙ 지자체 중심의 빅데이터 서비스나 모

델이기보다는 네이버의 빅데이터 서비

스에 가깝게 운영될 우려가 있음

∙ 인력과 조직이 아직 정비되어 있지 않

음

서울특별시

∙ 빅데이터 서비스 유형 중 데이터 수집,

가공해서 보여주는 서비스

∙ 정책과 연계한 서비스 모델이 중심이 되

고 있음

∙ 활용 중심의 서비스

∙ 스타트업 지원 및 산업계가 인사이트

를 찾을 수 있는 플랫폼은 아님

남양주시∙ 빅데이터 전문가를 영입하여 자체적인

빅데이터 기획⋅분석⋅관리체계 구축

∙ 현안문제를 반영한 4개 시범과제 진행

∙ 민간산업에 대한 지원체계가 미비함

빅파이추진단

∙ 데이터기반 도정혁신 지원

∙ 빅데이터 시범사업 발굴 및 전문인력 양

성사업

∙ 공공데이터 전용 서비스 포털사이트 구축

사업 중

∙ 빅데이터 활용문화 확산을 위한 포럼,

공모전 추진

∙ 인프라가 마련되어 있지 않음

∙ 내부 전문인력 역량 강화 필요

∙ 센터로서의 기능 확대가 필요

∙ 지속적인 서비스 모델 발굴

<표 2-13> 빅데이터 관련 기관별 역할 및 개선사항

자료 : 경기연구원(2015).


중앙정부의 경우, 직접적인 데이터 분석 보다는 서비스 모델을 찾을 수 있도록

데이터 거래소, 빅데이터 거버넌스 등에서 공공의 역할을 충실히 수행해야한다.

지자체의 경우, 특화된 사업 모델을 발굴하는 것이 중요하며, 민간에서 공공에

서 제공되는 기본 인프라를 바탕으로 새로운 인사이트를 찾고, 서비스 모델 개발을

통해 자율적인 산업 생태계를 구축을 지원해야 한다. 공공센터의 역할은 민간생태

계 구축을 지원하기 위한 사업을 중심으로 추진되는 것이 바람직하며 도민 서비스

모델은 민관의 협력체계로 추진해나가는 것이 필요하다.

제 3 장경기도 빅파이센터 역할 및

운영방안

제 1 절 빅파이프로젝트 수요분석

제 2 절 빅파이센터의 추진전략

제 3 절 빅파이센터 역할 및 기능정의


제3장 경기도 빅파이센터 역할 및 운영방안 59

제3장

경기도 빅파이센터 역할 및 운영방안

제1절 빅파이프로젝트 수요분석

수요조사는 빅파이센터 구축과 거버넌스 운영에 앞서 민간기업과 공공기관에

서 현재 빅데이터를 어떻게 활용하고 있으며 애로사항은 무엇인지 알아보고, 향후

경기도 빅데이터 전담기관인 빅파이센터를 육성하고 지원하는데 기초자료로 활용

하고자 한다. 이에 따라 빅데이터 활용현황, 빅데이터 플랫폼, 정책수요에 대해 공

공과 민간부문을 나누어 설문조사 방식으로 수요조사를 실시하였다.

설문조사는 구조화된 설문지를 통한 팩스 및 이메일 링크조사 방식으로 실시하

였고, 설문대상은 경기도청, 각 시군청, 연구 및 산하기관의 공공기관(138부)과

경기도 내 제조 및 IT 서비스 업체의 민간기업체(345부)로 나누어 진행하였다.

민간기업체는 고용인원별(10인 미만, 10~50인 미만, 50인 이상), 설립연도별

(5년 미만, 5~20년 미만, 20년 이상), 업종별(IT서비스, 제조업)으로 구분하였고,

공공기관은 경기도청, 각 시군청, 연구 및 산하기관으로 구분하여 설문조사를 진행

하였다.

1. 빅데이터 활용 수요

빅데이터 활용에 앞서 빅데이터에 대해 어느 정도 알고 있는지 인지도를 알아

보았다. 공공기관은 인지도가 매우 높은(94.9%) 반면에 민간기업체에서는 절반이

하로 낮게(38.0%) 나타났다. 민간기업체 중에서도 IT서비스 업체는 인지도가 높

았지만(62.7%), 제조업체는 절반수준(33.7%)으로 낮게 나타났다.

빅데이터의 활용 필요성은 민간기업체가 22.6%가 필요하다고 응답한 반면에

공공기관은 87%가 필요하다고 대답했다. 민간기업체에서 필요하다고 답한 이유는

미래수요 예측(29.8%)이 가장 많았고, 공공기관에서는 정책수립 및 결정(56.4%)


이 가장 많았다.

빅데이터 활용 경험은 민간기업체가 약 3.8%만이 경험이 있었고, 공공기관은

약 27.5%로 더 많은 활용 경험이 있는 것으로 나타났다. 민간기업체에서는 제조업

(2.7%)보다 IT서비스(9.8%)가 비교적 활용경험이 많았으며, 공공기관에서는 연

구 및 산하기관(30.0%)의 활용경험이 가장 많은 것으로 나타났다.

빅데이터의 주된 활용목적에 대해 민간기업체는 사업 전략수립 활용(44.7%)

하는 것으로 나타났고, 공공기관은 정책 및 연구에 활용(50.0%)하는 것으로 나타

났다.

(단위 : 비율)

< 민 간 기 업 체 >

(단위 : 비율)

< 공 공 기 관 >

<그림 3-1> 설문조사 결과 – 빅데이터 활용 이유


활용의 애로사항으로는 민간기업체와 공공기관 모두 데이터취득의 어려움

(46.2%, 40.5%)이 가장 많았고, 다음으로 다양한 데이터부족(38.5%, 30.6%)이

많았다. 민간기업체에서 빅데이터를 활용하지 않는 이유로는 데이터 활용방법 모른

다(38.0%)는 답변이 가장 많았고, 다음으로 전문인력의 부재(28.0%)와 활용의

필요성을 못 느낀다(12.0%)는 답변이 많았다.

<그림 3-2> 설문조사 결과 - 활용 애로사항(단위 : 비율)



2. 빅데이터 플랫폼에 대한 수요

빅데이터를 활용해서 원하는 자료 및 결과물을 도출한 경험이 있는지 관한 물음에

민간기업체은 약 10.1%, 공공기관은 16.7%가 있다고 대답했다. 주로 이용한 서비스

분야로는 민간기업체에서 산업(51.4%)-경제(31.4%)-인구(31.4%) 순으로 나타났

고, 공공기관에서 인구(78.3%)-부동산(47.8%)-경제(39.1%) 순으로 조사되었다.

<그림 3-3> 설문조사 결과 – 이용경험 서비스 분야


민간사업체를 대상으로 빅데이터 진출계획에 대해 물어본 결과 13.9%의 기업

이 계획이 있었고, 이미 진출한 기업은 0.6%로 매우 적게 나타났다. 빅데이터 사업

진출에 애로사항으로는 전문인력의 부족(46.0%), 관리비용이 많이 요구(30.0%)

순으로 나타났다. 업종별로 살펴보면, IT서비스업체(33.3%)가 제조업(10.5%)보

다 진출계획에 관심이 높은 것으로 나타났다. 설립연도별로는 5년 미만의 신생기업

들이 25.0%로 가장 높았고, 5~20년 미만의 중년기업이 13.0%, 20년 이상 기업

이 9.8%로 가장 낮게 나타났다.

< 업 종 별 > < 설 립 연 도 별 >

<그림 3-4> 설문조사 결과 - 빅데이터 관련 사업 진출계획>



3. 정책수요

빅데이터 관련 교육경험이 있는지 물어본 결과, 민간기업체는 약 2.0%가 경험

이 있는 반면에 공공기관은 약 42.0%가 경험이 있어 차이가 많이 나타났다. 교육

참여 의향에 대한 질문에 대해 민간기업체는 44.3%가 의향이 있었고, 공공기관은

92.8%로 높은 의향이 나타났다. 교육참여 의향이 있는 사람은 민간기업체와 공공

기관 모두 기획과정(41.2%, 55.5%)을 교육받기 원한다고 대답했다.

<교육경험 유무> <교육참여 의향 유무>

<그림 3-5> 설문조사 결과 – 빅데이터 교육경험 및 교육참여 의향


<그림 3-6> 설문조사 결과 – 희망 교육과정


빅파이센터 개소 필요성에 대해 민간기업체는 약 36.5%로 1/3정도, 공공기관은

약 66.0%로 2/3정도 필요하다고 답변했다. 빅파이센터의 향후 운영 중점사항에 대

해 민간기업체는 제도정비(33.5%)가 가장 중요한 것으로 나타났고, 전문인력 양성

(23.9%)이 그 다음으로 나타났다. 공공기관은 전문인력 양성(22.9%)이 가장 중요


한 것으로 나타났으며, 다음으로 제도정비(22.5%)인 것으로 나타났다. 공공기관의

경우 데이터 생산 및 가공(9.4%), 데이터 수집 및 지원체계 마련(8.7%), 인프라 제공

(4.1%), 빅데이터 일자리 창출 및 창업지원(1.7%) 등의 기타 의견이 많이 나왔다.

<그림 3-7> 설문조사 결과 – 빅파이센터 운영 중점사항


4. 건의사항

빅파이센터 건립과 관련하여 기타 건의사항을 물어본 결과, 민간기업체에서는

교육과 홍보가 필요하다는 의견이 가장 많았다. 이 밖에 중소기업 지원체계를 강화

하고, 데이터의 개인정보 보호문제에 대한 의견 등 다양한 의견이 나왔다. 공공기관

에서는 전문인력을 양성하고 조직체계를 갖춰야 한다는 의견이 가장 많았으며, 실

무진 의견을 반영한 데이터 구축과 실무활용 가능한 교육이 필요하다는 의견이

많이 나왔다.

< 민 간 기 업 체 > < 공 공 기 관 >

<그림 3-8> 설문조사 결과 – 건의사항



제2절 빅파이센터의 추진전략

1. 빅데이터 센터설립의 필요성

정부3.0의 시행으로 공공데이터 개방이 활발하게 진행되고 있으며, 빅데이터

의 산업에 대한 관심과 요구가 커져가고 있다. 빅데이터는 이제 ‘캐즘(Chasm)7)’을

넘어 ‘Mass Market’으로 도약하는 ‘폭발적 성장’을 눈앞에 두고 있으며, 사물인터

넷(IoT) 및 클라우드와 결합하여 IT의 대세로 자리 잡아가고 있다. 휴대폰 시장이

스마트폰 등장으로 신규서비스가 폭발하듯 산업 및 패러다임이 혁신적으로 변화한

것처럼 빅데이터도 새로운 패러다임으로의 전환되기 위한 단계로 접어들 것으로

전망된다.

<그림 3-9> 빅데이터의 현주소

자료 : 유순덕(2015). “Bigdata –경기도 Big-Fi 활성화 중심-”, 자문회의 발표자료(2015.8.26).

아날로그 세상에서의 데이터는 큰 가치를 제대로 발휘하지 못했다. 디지털화되

7) 첨단기술이나 어떤 상품이 개발되면 초기시장과 주류시장으로 진입하기까지의 사이에는 일시적으로 수요가

정체되거나 후퇴하는 단절현상을 거치게 된다는 것을 뜻한다.(네이버 지식백과 시사상식사전, 박문각)


지 않은 자료는 체계적으로 관리하기도 어려웠고, 데이터를 처리하는 기술도 부족

했다. 하지만 현재는 수많은 디지털 기기들, 휴대폰에서 자동차, 스마트 TV를 비롯

해 건물의 엘리베이터에서도 디지털 데이터를 만들어내고 있다. 디지털화가 지속됨

에 따라 데이터는 계속해서 축적되고, 기술의 개발로 데이터를 처리하는 속도는

점점 빨라지고, 데이터를 활용하는 수준도 점점 높아지고 있다. 공공기관이든 민간

기업이든 이러한 변화에 맞춰가야 하고 이에 대한 새로운 가치를 찾지 않으면, 국민

또는 소비자에게 외면 받게 될 것이다.

앞으로 공공과 민간분야는 데이터 분석을 통해서 수요를 찾을 수 있을 것이다.

이러한 이유에서 빅데이터는 오늘날 세상에서 가장 강력한 무기 또는 자원으로 여

겨지고, 데이터를 보유하거나 데이터 처리능력을 가진 기업들이 부각되고 있다.

과거에는 도로를 내고 산업단지를 조성하는 것이 공공에서 해야 할 핵심임무였

다면, 새로운 디지털 시대에서 공공의 가장 중요한 역할은 제대로 된 데이터를 생산

하고 제공해주는 것이라고 할 수 있다. 빅데이터가 산업으로 활성화되기 위해서는

데이터 생태계를 구성을 위한 공공의 역할이 중요하다. 공공은 정책 및 행정에서

내부 업무의 효율을 높이고 과학적 행정을 위해 데이터를 이용하고, 더 나은 산업

생태계를 만들기 위해 데이터를 활용하고 기업이 필요로 하는 데이터를 찾아내서

개방해 주어야 한다.

빅파이프로젝트가 민간 주도의 자율적 데이터 산업 생태계 조성을 유도하고,

전문인력 양성, 민간 자발적 비즈니스 모델 개발 및 사업화 지원 체계 마련으로

데이터 기반의 기업 경쟁력 강화 및 창업 촉진할 수 있는 사업이 되기 위해서는

이를 지원하고 운영할 수 있는 센터와 같은 지원체계가 필요하다.


2. 빅파이센터의 비전과 추진전략

1) 추진전략

빅파이센터는 빅데이터, 사물인터넷(IoT), 클라우드 및 ICT 센터, 게임스타트

업의 허브인 판교 스타트업아카데미(구 산⋅학⋅연R&D센터)내에 개소할 예정이

며 창조경제 생태계 확산을 위한 허브기능을 수행하게 될 것으로 기대된다.

빅파이센터는 현재 데이터에 기반한 과학적 도정을 구현하여 도민들에게 편리

한 생활을 기업에게는 새로운 비즈니스 기회를 제공하여 민간 주도의 자율적 데이

터 생태계를 조성하겠다는 방침을 가지고 있다. 이에 따라 빅파이센터는 통합인프

라 기반마련, 거버넌스 체계 구축, 민간산업 생태계 조성을 위한 3대 목표와 추진전

략이 필요하다.

첫째로 통합 인프라는 플랫폼 구축, 데이터 공유 개방, 서비스 고도화를 추진전략

으로 인프라 중심의 통합 가치를 극대화하려는 전략이다. 둘째로 거버넌스 체계 구축

은 거버넌스체계 마련, 도정 혁신, 추진체계 정비를 통해 관리 및 추진체계를 정비하여

효율성을 강화하고자 하는 것이다. 셋째로 생태계 조성은 민간 기업지원, 전문인력

양성, 빅데이터 문화 확산을 통해 정책실효성을 향상시키고자 하는 전략이다.

<그림 3-10> 빅파이센터 3대 목표 및 추진전략

자료 : 빅파이추진단(2015). “Big-Fi 추진단 정보”, 발표자료(2015.5.13.). 재구성


<그림 3-11> 빅파이센터 추진체계도(안)

2) 추진체계

빅파이센터는 빅파이프로젝트를 추진하는 실무 주체가 되어 행정보다는 실제

빅파이프로젝트를 총괄해서 추진하고, 운영할 수 있는 인력과 조직이 되어야 한다.

또한 빅파이프로젝트를 구상하고 사업수행을 위해 필요한 전문기술과 내부 분석력

을 갖추어야 한다. 이를 위해서는 내부적으로 현안 과제를 직접 분석할 수 있는

컨설팅 할 수 있는 기획 전문가와 데이터 분석 전문가가 필요하고, 실질적으로 빅데

이터 플랫폼 운영하고 관리할 수 있는 내부 역량도 필요하다.

이와 더불어, 민간주도의 자율 생태계 조성을 위해서는 창업자나 중소기업벤처

기업들이 빅데이터와 관련하여 사업하는데 있어 어려움 점을 해결해주는 역할을

해야한다. 맞춤형 현장 자문 멘토링 서비스 제공하고, 빅데이터 유통 판매상의 문제

상담, 저작권, 데이터 품질, 개인정보 분쟁 자문을 해결 조정할 수 있는 역할도 수행

해야 한다.



3) 중점 추진과제

빅파이센터는 목표에 따른 성과를 명확히 설정하여 사업 중복을 줄이고 목표달

성이 용이하도록 설정하여야 한다. 사업관리는 “전략과제”(통합 사업군)과 “개별

과제”(생태계 조성 사업군)으로 구분하여 관리한다.

“전략과제”는 빅데이터 인프라 구축 및 통합 운영과 투명하고 안전한 거버넌스

구축 적용을 중점 추진과제로 두고 있다. 이 두가지 전략과제는 포괄적이며 통합적

인 사업으로 사업간 시너지 창출, 운영/비용 효율화 증대, 인프라 조성 및 운영의

기대효과가 있을 것으로 보인다.

“개별과제”는 민간 산업 생태계 조성, 공공 데이터 개발 및 민간 시너지 창출,

전문인력 양성을 통한 일자리 창출 기여, 포럼 행사를 통한 문화행사, 지속 가능한

서비스 및 모델링 제공을 추진 과제로 진행한다. 네가지 개별과제는 생태계 조성

중심의 사업들로 민간 및 개인의 지원을 통한 성과를 창출하고 외부 생태계 기반을

조성하는데 의의가 있으며, 더 나아가 데이터 문화확산과 기반확충의 효과가 있을

것으로 기대된다. 지속 가능한 서비스 및 모델링 제공은 인프라 기반 분석과 컨설팅

및 서비스를 고도화하여 도정혁신 및 도민 체감형 편의 서비스 제공을 목표로 해야

할 것이다.

빅파이센터는 타 사업 추진을 유기적으로 연계하는 한편, 타 사업 추진 내용 및

속도를 고려하여 시너지 효과를 극대하고 중장기 사업추진력을 확보해야 할 것이다.

<그림 3-12> 빅파이센터 사업 로드맵(안)



제3절 빅파이센터 역할 및 기능정의

1. 통합 인프라 구축

1) 융합 데이터 활용 인프라

(1) 데이터 수집 및 구조화

빅데이터의 가장 중요한 핵심요소는 데이터라 할 수 있으며, 빅데이터로 활용

할 데이터는 공공데이터만으로는 데이터 활용에 있어서의 한계가 있다. 따라서 데

이터 생태계 구축을 위해서는 공공데이터와 융합해서 활용할 수 있는 민간 및

산업 데이터 등의 외연적 연계방안을 모색해야 하며, 이들 데이터 활용에 대한 규범

을 만들어 나가는 것이 필요하다.

빅데이터 분석의 가장 큰 장점은 데이터의 규모가 방대하고, 부문마다 아주

자세하게 기록되어 있다는 것이다. 하지만 개별적 데이터들을 서로 연계 분석할

때 몇 가지 문제들이 발생한다.

첫 번째는 이종(異種)데이터간의 연계분석을 가능하게 하는 메타데이터가 없

다는 것이고, 두 번째는 소유권을 가진 지자체와 각 기관에게 개별적인 승인을 얻어

야 하기 때문에 협조공문부터 데이터를 얻기까지 보통 2~3개월의 시간이 소요된

다는 것이다.

이러한 문제들을 해결하기 위해서는 우선 공공부문이 보유한 데이터 목록을 내

용과 함께 정리하여 공개하고, 이들에 대한 메타데이터를 표준화하여 제시하는 것이

필요하다. 프로파일이 유사한 일정단위별로 데이터를 묶어둔 통계도 필요하다. 또

한, 목표로 하는 행정서비스에 필요한 인구통계적 변수(Demographic Category)

와 분석 대상 값의 범위를 사전에 면밀히 교차 설계하여 그에 따른 분석표를 생산하

는 일종의 ‘표준 융합분석 절차(Standardized Procedure for MDA)’를 도입하면

발생하는 문제를 해결하고, 빅데이터를 분석하는데 큰 도움이 될 것이다.

그 다음으로 절차와 소요기간이 긴 여러 공공정보들을 효율적으로 관리하기

위해서는 광역의 빅파이센터(경기도 빅파이센터)가 총괄적인 계획을 담당하고, 각

기관과의 주기적인 회의를 통해 표준 융합분석 절차에 따라 데이터를 수집⋅축적

⋅융합하여 공급해야 한다.


구분 빅데이터 Data

남양주시보유정보

∙ 인구, 복지수급, 장애인, 도서관, 학습등대, CCTV, 체납(상수도/지방

세), 생활체육

타기관 정보 ∙ 응급출동, 범죄발생

민간 정보 ∙ 이동통신(SKT), 여신정보(KCB)

<표 3-1> 남양주시 빅데이터 데이터 수집 사례(예)


기존의 공공기관은 자신들이 보유한 정보를 홈페이지나 공식적인 경로를 통해

공개하고 있으나, 대부분 원시데이터(Raw Data)의 획일적인 집계이거나 집계방법

이 상이한 경우가 많다. 또한 데이터 기준(일⋅월⋅분기⋅연 단위)이나 인구통계적

분류, 통계 값의 지역단위(시군구, 읍면동, 블록 등), 측정하는 값의 척도(scale) 등과

같은 요소들의 기준차이는 공공정보의 융합분석 가치를 반감시키는 요인이 된다.

따라서 궁극적으로 데이터를 생산하는 기관과의 협조단계에서 원자료를 분석

기획에 맞게 가공⋅수집해야하며, 요청하는 데이터의 가공에 대한 요건정의를 함

께 표시해야 한다. 표준 융합분석 절차를 통해 이러한 일련의 과정을 쉽고 빠르게

구성할 수 있으며, 표준 융합분석 절차가 포함해야할 최소한의 내용은 다음과 같다.

- 공공기관이 생산하여 공개하는 데이터의 목록, 데이터 소스정보(주요

Dimension /Grouping, Measure, 생성주기 등), 공통 필드(Key Value) 그

리고 KPI 등을 쉽게 계산해 낼 수 있도록 고안된 행정분야별 분석 양식 등

- 특히, 융합분석을 위한 공통 필드 중에 지리적 영역을 구획할 때 쓰이는 좌표

정보, 쉐이프(shape)정보, 측정(measure) 등은 GIS를 활용한 다차원 분석

에 매우 유용하게 쓰이는 도구들이므로 데이터 구조의 설계를 할 때 신중히

살펴봐야할 요소이다.

- 다차원분석을 위한 리포팅툴이나 OLAP툴들이 정상적으로 작동하기 위해서

는 이들 소프트웨어들이 산출해내는 최종 분석결과의 구조와 모양을 데이터

의 수집과 가공단계에 먼저 반영해야 한다.

경기도 빅파이센터가 이러한 절차들의 분석원칙을 형성하고, 분석의 통합적

시각을 확장해주는 역할 등 일정한 수준의 관리를 한다면 행정에 미치는 활용가치

의 범위와 크기가 매우 클 것으로 판단된다.


<그림 3-13> 남양주시의 표준 융합분석 절차


(2) 이종 데이터간의 연계

공공과 민간에 흩어져서 개별적으로 관리하고 있는 데이터를 지속적으로 수집

하고, 개방할 수 있는 체계를 갖추어 주고, 활용모델을 운영하고 활용할 수 있는

인프라와 제도적 기반을 마련하는 것에 집중하는 것이 중요하다.

데이터는 수집된 목적이나 방법, 시점 그리고 수집한 기관에 따라 값이 달라질

수 있으며, 이렇게 얻어진 각기 다른 값을 가진 데이터들을 이종데이터라고 한다.

이종데이터들을 연계하여 좀 더 확장된 관점을 동시에 도출해내는 방식이 ‘융합분

석’이며, 융합분석은 데이터의 목적에 따라 물리적 방식과 화학적 방식으로 나눌

수 있다. 물리적 방식은 단일차원의 집계치를 동일한 조건하에 연속해서 늘어놓은

방식이며, 화학적 방식은 사건의 인과에 따라 로그(Log)방식으로 구성하여 시간의

흐름에 따른 여러 요인들을 분석하는 방식이다.

그러나 개개인의 행동을 추적하여 기록하고, 분석하는 일은 현실적으로 매우

부정적으로 인식되고 있다. 따라서 사생활 보호와 데이터 분석 활용효과의 절충안

을 융합분석의 대안으로 삼는 것이 적절하다.

개인정보가 식별되지 않으면서 정책의 입안과 추진에 필요한 정보를 생산하는


분석대안이 강구되어 왔으며, 그 대안으로 선택된 것이 블럭 단위의 프로파일이다.

블럭 단위의 기법은 통계청 센서스의 조사구에서 유래한 개념으로 다양한 기준의

기법이 개발되고, 각각의 블럭별로 다양한 주제데이터가 리포팅툴과 연동되어 지리

정보시스템(GIS) 위에 중첩되고, 교차 분석되어 시각적으로 알기 쉽게 표현되는

방식으로 진화되어 왔다.

치수(dimention)와 측정값(measure)을 블럭과 같은 공통 필드(Join Key)의

조건에 맞춰 분석을 하게 되면, 공통 필드 단위로 여러 관점을 한꺼번에 고려하는

다차원분석이 가능해지며 시계열분석과 성과 측정 등의 타당성을 확보할 수 있을

것이다.

(3) 데이터 관리 및 개방

빅파이프로젝트의 핵심인 민간수요 중심의 데이터 산업 생태계 조성을 위해서

는 보다 활용도가 높고, 실질적인 인사이트를 줄 수 있는 데이터 발굴이 중요하다.

체계적으로 데이터로써 관리되고 있지도 않고, 그간 활용이 되진 않았지만, 다른

데이터와 융합해서 새로운 인사이트가 도출가능한 데이터는 어떤 것들이 있는지를

찾고, 필요한 데이터를 적극적으로 생산⋅개방하고 활용할 수 있는 체계를 마련해

주는 것이 중요하다.

빅데이터의 활성화는 여러 분야에서 만들어지는 다양한 데이터를 언제 어디서

든 이용가능하게 해야 한다. 따라서 모든 사회가 지식⋅정보가 공유가능 하고, 지식

⋅정보의 공유는 데이터의 유통을 원활하게 하고, 다른 분야와도 연계가능 하도록

해야 한다. 민간 수요중심의 데이터 산업 생태계 조성을 위해서는 공공데이터 뿐만

아니라 민간에서 제공⋅보유하고 있는 데이터를 수집⋅연계⋅활용 체계를 구축하

는 것이 필요하다.

공공데이터의 개방함으로써 사회⋅정치⋅경제의 변화가 있어야 하고 그로 인

해 일자리가 창출되는 것이 가장 이상적이라고 할 수 있다. 데이터 개방 플랫폼은

그저 다양한 데이터만을 한 장소에 모아둔 데이터 창고가 아니라 확고한 목표지향

적인 플랫폼이어야 한다.

그러기 위해서는 단순 공공 개방데이터가 목적이 아닌 민간이 원하는 데이터를

집중적으로 개방하는 것이 중요하다. 공급자 위주로 공공에서 개방할 수 있는 데이


1) 주요기능K-ICT 빅데이터센터 플랫폼에서 제공할 주요 기능은 RDB, NoSQL, 분석서버(하둡), 통합

분석 환경(분석 도구), 시각화 등이며, 운영방식은 Job 스케쥴링 방식(Fair Scheduler)을 적용하여 개발자 및 분석전문가들이 동시에 활용할 수 있는 분석 인프라이다.

2) 시스템 구성시스템 구성은 하드웨어는 홈페이지 서버, WAS 서버, 교육실습 서버, 하둡 클러스터 서버,

<표 3-2> K-ICT 빅데이터센터의 플랫폼

터가 무엇인지를 찾기보다는 민간에서 필요로 하는 공공데이터가 무엇인가를 고민

해야 한다.

데이터를 체계적으로 수집하고, 데이터에 대한 정보(메타데이터)를 잘 보여주

고, 원하는 데이터를 찾을 수 있는 데이터 맵을 만들어주는 것이 실제 민간에서

정말 필요로 하는 서비스가 될 수 있다. 데이터 공공성을 확보하기 위해서는 민간수

요를 고려한 정책과 데이터 개방에 따른 데이터 소유권 및 개인정보보호 문제에

대한 대안이 필요하다.

2) 빅파이 플랫폼 구축

(1) 연계활용이 가능한 플랫폼

빅파이센터의 플랫폼은 기본 인프라(플랫폼)부분은 판교테크노밸리 스타트업

아카데미에 입주 예정인 한국정보화진흥원(NIA)의 K-ICT 빅데이터센터 플랫폼

을 연계⋅활용으로 중복 투자 없이 예산을 절감할 수 있는 방향으로 추진하되, 도민

지원 시스템이나, 정책수요에 대응할 수 있는 현안 분석 시스템은 별도의 시스템으

로 연계⋅운영해야한다.

빅파이 플랫폼은 창업자⋅중소벤처의 서비스 개발, 대용량 데이터 분석 및 컨

설팅 등 사업화 지원을 위한 인프라로써 이용대상자는 일반도민, 창업자, 중소벤처,

개발자 커뮤니티, 대학/연구소 등을 대상으로 한다. 현재 한국정보화진흥원(NIA)

의 플랫폼은 개발이나 프로그래밍이 어느 정도 가능한 그룹에서 활용할 수 있는

시스템으로 오픈소스 기반의 리눅스 환경의 시스템을 그대로 사용하여 예비창업자

나 도민이 활용하기 쉽지 않다. 따라서 빅파이센터의 플랫폼은 도민이 보다 쉽고

편하게 빅데이터를 접할 수 있는 환경으로 제공되기 위해서는 도민지원시스템과

현안분석시스템은 별도 시스템으로 구성되어야 한다.


RDB 서버, NoSQL 서버, 수집 서버 등 x86급 서버로 구성되며, 소프트웨어는 데이터 수집(Crawling, API 등), 웹서버, 하둡, 하둡 에코시스템, 시각화(D3), BI, RDB, NoSQL, 가상머신 등으로 구성된다.

지속적으로 빅데이터 신기술 출연이 예상됨에 따라 기능 및 서비스 확대가 필요하며, IoT 데이터 연계 및 실시간 분석 기능 구축과 인공지능 분석기술 적용 영상/음성 분석 기능 구축 등 추진이 필요하게 될 것이다.

<분석활용 인프라 기능>

<K-ICT 빅데이터센터의 시스템 구성>



빅파이 플랫폼은 각종 공공데이터와 민간데이터를 수집⋅처리하고 정보저장

관리와 처리분석, 지능적 가시화 기능이 제공되어야한다. 또한 이를 활용하여 도정

에 반영할 수 있는 대용량의 분석 인프라, 인력양성을 위한 교육실습 인프라와 창업

지원을 위한 서비스 운영과 개발 환경을 제공할 수 있어야한다.

<그림 3-14> 빅파이 플랫폼 모델 구상(안)


빅파이 플랫폼은 필요성에 따라서 향후 점진적으로 확장 및 고도화를 실시하

고, 이를 통해서 보다 나은 도정 및 도민 서비스를 지속할 수 있어야 하며, 일자리

창출 등의 사업의 효율적 통합을 가능하게 하는 가치창출이 가능한 플랫폼이어야

한다. 빅파이 플랫폼이 가치창출이 가능한 플랫폼으로 확장되기 위해서는 데이터

공급자와 수요자의 수요에 맞는 지속적인 데이터 축적과 모니터링을 통해 실시간

데이터를 분석하고 사전예측과 대응서비스가 가능해야 할 것이다.


2. 데이터 기반의 과학적 도정혁신

1) 행정업무 개선을 위한 과제도출 및 사업기획

빅데이터를 이용한 분석의 가장 중요한 핵심가치는 ‘과학적인 방법을 통해 얻

어진 분석 결과가 행정서비스에 어떻게 적용되었고, 시민들에게 어떤 편익을 제공

하였는가’이다. 따라서 적정한 주제를 선정하고, 구체적인 실행부서와 해당업무를

직접 연결하는 것이 우선되어야할 중요한 과제이며, 지역적으로 특화된 서비스에

대한 발굴 및 집중이 중요하다.

빅데이터 분석의 주제를 선정할 때는 몇 가지 고려해야할 요인들이 있다. 첫

번째는 혜택의 대상이 분명하고, 그 규모가 일정 이상이며 일반도민을 우선으로

해야 한다는 점이다. 아직 초기단계인 빅데이터 분석의 활용 사례들을 살펴보면,

현장적용에 따른 이익이 분명히 제시되지 않고, 적용 계층의 규모가 작아서 대부분

투자수익률이 높지 않기 때문이다.

두 번째로 데이터의 수집⋅처리보다는 분석의 결과를 현장에 적용하는데 중점

을 두어 주제를 선정해야 한다. 또한 분석을 통해 얻어지는 개선효과의 규모를 추정

하여 분석주제 선정의 우선순위에 반영해야 한다. 이렇게 되면 자연적으로 추상적

이거나 협소한 과제들이 걸러지고, 보편적이고 구체적인 주제들이 남기 때문에 이

해당사자들 간에 보다 객관적인 논의가 가능해진다.

예를 들어 ‘외국인 관광행태 분석 및 상점 입지 분석’이라는 주제는 빅데이터

분석의 주제로 적합하지 않다. 왜냐하면 혜택을 받는 대상이 구체적이지 않고, 기대

효과가 명학하지 않으며 혜택을 받는 점포의 수가 제한적이기 때문이다. 실효성

있는 분석결과를 얻기 위해서는 ‘외국인의 소비행태’와 같은 구체적인 주제를 선정

하여야 하며, 소비 품목, 범주, 시기, 취급점포 등 필요한 사항이 정교하게 정의되어

야 한다. 또한 추진목표가 수치로 제시 될 수 있어야 한다.

주제가 선정되면, 그 범위와. 정책 활용방안 등을 정의하기 위한 시범분석의

도입이 필요하다. 시범분석은 실현가능성이 없는 결과물과 일방적인 프로젝트 진행

의 문제를 방지하는 가장 보편적인 방법으로, 시범분석을 통해 업무담당 부서의

저항도 줄이고 현장 적용까지의 준비기간도 단축할 수 있다. 또한 시범분석은 해당

부서의 인터뷰를 통해 핵심적인 사항에 대한 주제의 타당성을 검증하고, 데이터


확보여부를 검토할 수 있으며 분석결과에 대한 현장 적용 가능성을 가늠해 볼 수

있게 한다.

시범분석은 분석범위가 넓지 않고, 깊이도 제한적으로 구성하는 것이 일반적이

며, RFP(Request For Proposal)를 구성하거나 사업의 효과를 사전에 검증하기

위한 목적으로 실행하기 때문에 핵심적인 조건만을 확인하는 목적의 요건정의를

하게 된다. 또한 짧은 기간 안에 분석을 마치고, 업무담당 부서와 분석결과에 대해

심도 있는 협의를 나눠야만 사업의 범위와 요건을 제대로 정의할 수 있다.

광역자치단체인 경기도의 경우, 지엽적 주제나 일차원적 범위보다는 각 시군구

가 혼자서 해결할 수 없는 주제에 대해 인접한 도시들을 연계해서 보다 큰 효과와

변화를 줄 수 있는 행정서비스를 목표로 기획해야한다. 개별 지자체에게 필요한

수치는 해당 시군구에 제공하고, 각 지역을 연결해서 광범위한 정책을 기획하는데

필요한 정보는 경기도의 업무담당관에게 제시되어 서울시, 중앙부처와 구체적인

행정정책을 협의할 수 있도록 해야 한다.

지역개발이나 주민생활, 환경시설 등에 관한 정책은 단일 지자체 단위의 추진

이 용이하지 않기 때문에 예산이나 인구규모에 있어서 광역자치단체가 담당하고

추진하는 것이 합당하다. 이때 빅데이터 분석결과를 이용하여 지자체별로 명분과

자원안배의 주요 근거를 마련할 수 있다. 이렇듯 지자체별로 부담해야할 자원과

혜택 받게 될 대상을 과학적으로 제시함으로써 보다 크고 넓은 단위의 행정서비스

를 기획할 수 있게 된다.

주제 기대효과

교통체계 개선∙ 국도를 따라 시군구를 관통하는 차량흐름의 개선

∙ 대중교통 체계의 연계

의료서비스 사각지대 해소

∙ 생활지역이 유사한 인근 시군구를 하나로 연계하여 의료 사각지대에 대

한 보완체계 마련

학력격차 해소∙ 지역마다 다른 초중고 교육수요를 충족시키기 위해 인프라를 공유하고

자원의 효율성 도모

인구분석∙ 시군구간 인구의 전입, 전출에 관한 데이터(Demo, 주택가격, 가계소득/

대출, 보육수급 등)를 생활권역 단위로 분석하여 공공서비스와 편익시설

지원의 준거마련에 참고

<표 3-3> 광역적 빅데이터 분석에 알맞은 주제

자료 : 빅파이추진단 내부자료(2015)


2) 정책분석 지원

대부분의 행정정책은 사전에 고려해야할 요소들을 충분히 검토하고, 이해당사

자들과 합의를 거치면서 결정되기 때문에 촌각을 다투어 분석해야하는 경우는 극히

드물다. 또한, 분석에 엄청난 규모의 하드웨어와 초고속의 처리속도를 가진 분석용

Tool이 필수적인 것도 아니다. 따라서 데이터 분석의 기본적인 방법론만으로도

행정정보 분석의 활용 특성에 알맞게 사용한다면 분석의 효율을 높이고, 데이터

분석 시스템의 활용을 효과적으로 개선할 수 있다.

GIS와 연동해서 분석결과를 표현할 때 어떤 분석방법을 선택하는가에 따라

DB구조에 대한 고려사항이 달라지고, 그에 따라 리포팅툴과의 연동이 복잡해 질

수 있다. 가장 대표적인 경우는 분석결과를 정적(靜的)으로 표현할 것인가 아니면

동적(動的)으로 표현할 것인가를 결정하는 것이다. 즉, 주제도라 불리는 결과물을

선택할 것인가 아니면 분석에 필요한 변수들을 바꿔가며 다양한 관점을 탐색하는

결과물을 선택할 것인가의 문제이다.

리포팅툴과 GIS에 대한 문제는 대부분 사전에 업무담당 부서의 요구사항을

통해 최종목적물을 정의해 놓고 추진하는 방식을 선택함으로써 프로젝트의 효율을

높일 수 있다.

의미

지자체 최초 기획과 성과의 효율증대

∙ 행정정보간 병렬 연결

∙ 유관 부서정보 동시분석

∙ 사전에 정책효과 시뮬레이션

∙ 사후에 정책효과 측정

시스템의

주요기능

구 분 주요기능 활용

다차원분석

∙ 주제별 기초분석

∙ 주제DB의 연결 분석

∙ 시계열 분석

∙ 행정 MIS사용(Dash Board)

∙ 유관 고려요소의 동시분석

∙ 손쉽게 업무적용

GIS시스템

∙ 지역별 비교결과를 지도위

에 표출

∙ 조건에 맞는 지역 검색

∙ 다중분석

∙ 정책의 우선순위를 직관적으로

판단

∙ 지역별 차이를 시각적으로 이해

(소통)

융합DB∙ 업무별 Data 누적

∙ 연관 업무간 DATA 연결

∙ 복합분석 가능

∙ 종합 행정

<표 3-4> 남양주시 빅데이터 시스템 주요기능 사례



빅데이터 분석은 데이터와 관련된 기술과 데이터 분석이 필요한 전문영역으로

정책을 위한 분석을 업무 담당자가 직접 수행하기는 어렵다. 시범사업을 통한 단기

간의 분석이 아니라 지속적인 모니터링과 데이터 분석을 통해서 정책을 지원할 수

있어야하고, 이러한 결과가 정책에 반영되어 피드백이 되어야만 빅데이터 분석과

사업이 성과를 드러낼 수 있다.

경기도 빅파이센터는 내부적인 정책지원 뿐 아니라, 31개 시군에 대한 빅데이

터 지원 사업으로 빅데이터 분석 서비스를 일괄적으로 제공하거나 지자체 빅데이

터 분석을 위한 전문인력 양성부분을 지원하는 것도 필요하다. 또한 각 지자체에

빅데이터 전문인력이 양성되고, 이들이 전문 업무 담당 공무원으로서 분석능력을

키우고, 성공사례 전파하게 되면, 광역 빅데이터 분석을 순조롭게 추진하기에 매우

유용할 것으로 보인다. 뿐만 아니라 각 지자체는 경기도 빅파이센터의 분석 및 데이

터 처리 시스템을 사용하므로 비용을 과하게 부담하지 않으면서 검증된 전문가를

확보함에 따라 행정에 활용 효과도 높일 수 있을 것이다.


3. 민간주도의 자율적 생태계　조성

공공데이터를 활용하는 기업의 관련산업 규모는 지속적인 증가추세를 보이고

있고, 정부3.0의 추진 등으로 빅데이터의 정부와 민간의 활용이 늘어나고 있으나,

국내 시장 규모가 너무 작고, 수익모델에 대한 우려 등으로 본격적 투자가 이루어지

지 않고 있다.

수요조사 결과에서도 알 수 있듯이, 국내는 통신⋅제조업이 발달해 빅데이터

성장 잠재력이 큰 상황이지만, 인식이 부족하고 시장의 불확실성 등으로 활용은

매우 저조한 편이다. 기업들은 빅데이터 전문인력과 창업지원이 부족하고, 실제

성공사례에 대한 부족하여, 초기시장 참여에 다소 소극적인 상황으로 민간산업이

참여하지 못하고 있다.

공공에서는 민간산업생태계를 조성하고 이를 적극적으로 지원하기 위해서 빅

데이터를 위한 전문인력 양성과 창업 및 사업화 환경을 확충해주는 것이 필요하다.

공공․민간 간 역할분담 명확화 등을 통한 시너지 제고가 필요하며, 빅데이터가 사회

적으로 확산되고 도민의 호응을 얻기 위한 전략 및 산업육성 정책이 필요하다.

<그림 3-15> 중장기 단계별 로드맵 개념도

자료 : 빅파이추진단 내부자료(2015).


1) 민간기업 지원

민간의 자율적 데이터 생태계를 조성하고, 이를 통해 창업지원 모델을 발굴하기

위해서는 산⋅학⋅연 협력 네트워크 등 데이터 생태계 기반 조성 마련 후 초기창업

자와 기존 데이터 전문기업 지원을 이원화하여 지원체계를 마련하는 것이 필요하다.

빅파이센터는 빅데이터 사업을 위한 인큐베이팅 센터로 민간 비즈니스 모델을

발굴을 지원하고, 공공과 민간기업간의 동반성장을 위한 협업 모델을 발굴할 수

있도록 기반 인프라와 산⋅학⋅연 네트워크 구성하고, 빅데이터 전문인력 양성을

통해 민간산업생태계를 적극 지원해야 한다.

민간 비즈니스 모델 발굴을 통해 데이터 산업 진흥에 기여하고, 경기도 내 데이

터 산업 지원 및 기업 육성을 통해 일자리 창출을 지원해야 한다. 또한 단계별 사업

추진을 통해 데이터 산업과 융합이 촉진되는 산업과의 협업을 통한 융⋅복합 신

(新)시장 창출할 필요가 있다.

<그림 3-16> 데이터 생태계 조성 추진전략 개념도



2) 전문인력 양성

인력양성을 위한 프로그램이 단순히 몇 차례 교육과정을 실시하고 몇 명의 교

육생을 배출하는 정도의 성과가 되어서는 안 된다.

실제 빅데이터 전문가로서 “창업과 일자리로 이어지게 하기 위해서는 어떤 지

원들이 필요한가?”, “교육프로그램이 빅데이터 인력양성을 위해 실질적인 도움이

되는 과정인가?”에 대해 고민하고 커리큘럼을 재정비 하는 과정이 필요하다.

이런 측면에서 현재 경기도 빅파이프로젝트에서 추진하고 있는 빅데이터 전문

인력 양성 사업도 학계기업과 잘 연계되어 있다고 보기는 어렵다. 빅데이터 전문가

양성 교육과정은 관련 지식 및 경험이 풍부한 대학에서 개설이 되어야 현장활용도

가 높을 수 있을 것이다. 교육과정 자체도 단순 데이터 분석, 모델링 등 기술적

차원이 아니라 실무에서 활용도가 높은 기법 등을 가르쳐야 효율적인 비즈니스 모

델을 구축하고 나아가 사회 문제를 해결할 수 있는데 도움이 될 것이다.

설문조사 결과를 통해서도 전문인력양성 및 교육에 대한 민간기업 등의 수요가

높게 나타났다. 빅데이터 활용을 위한 장애부분에서도 전문인력 및 교육에 대한

요구가 많았다. 그만큼 빅데이터에 대한 수요에 비해 전문인력이 부족하고, 전문인

력 부족은 빅데이터 산업을 활성화하지 못하는 장애요인이 되고 있다.

따라서 빅데이터 산업과 빅데이터 일자리 증대를 위해서는 빅데이터 사업화에

필요한 아카데미 교육과 실무전문가 교육지원이 반드시 선행될 수 있도록 전문인력

양성 프로그램이 필요하다.

구분 빅데이터 교육 빅데이터 융합마당 비즈니스 사업화

Class A 지식 & 이론 B 생성 & 융합 & 개발 C 창업

콘셉트 School Play Business

프로그램

‧ 아카데미 교육

‧ 실무전문가 교육

‧ 빅데이터 아이디어 융합

‧ 공모, 경진대회

‧ 기술자문, 테스트베드

‧ 스타트업 엑셀러레이션

‧ 창업 멘토, 컨설팅

‧ 데모데이, 네트워킹

<표 3-5> 자율적 생태계 조성을 위한 지원 프로세스

자료 : 빅파이추진단 내부자료(2015)


3) 산학연관 협력 네트워크 구축

빅데이터 분석은 데이터관리(Data Management)와 관련된 기술은 물론, 데

이터 분석에 관련된 숙련된 기법들, 국제적으로 정립된 프로젝트관리(Project

Management) 방법론에 이르기까지 많은 훈련과 경험이 필요한 고도의 전문가

영역이다.

빅데이터 분석이 실제 행정에 반영되고 양성된 빅데이터 전문가들이 빅데이터

산업계에서 활동하기 위해서는 유기적인 협력 네트워크 구축이 필요하다. 정부 및

산하기관, 지자체, 기업체가 합하여 클러스터를 형성한다면 빅데이터의 활용이 보

다 지속가능하고 장기적으로 성장할 수 있을 것이다. 또한, 빅데이터 중심의 공공과

민간간의 협력을 통해서 혁신적인 아이디어를 도출할 수 있고, 기술 개발과 민간비

즈니스 모델로 발전시킬 수 있을 것이다.

지자체 관할 지역에 위치하는 대학이나 민간 연구소와의 협력을 통해 후진양성

의 OJT(On the Job Training)를 가능하게 하고, 행정데이터 분석 결과를 민간영

역과 교류할 수 있는 기회 발생시켜 학교는 교육훈련과 연구를, 지자체는 전문인력

과 지식의 활용을, 기업은 보유정보의 업그레이드를 시민과 의회는 감시와 소통을

얻을 수 있을 것이다.

<정부통합전산센터 빅데이터 관⋅학⋅연 MOU체결>- 충북대, 충남대, KAIST, ETRI와 빅데이터 협력체계 구축 -

□ 행정자치부 정부통합전산센터(센터장 김우한)가 빅데이터 관련 대학 및 연구소 간 업무협력을

통해 빅데이터 활성화에 앞장선다.

- 통합센터는 빅데이터 최신 기술, 트렌드 정보 공유를 위해 빅데이터 관련 대학(충북대, 충남대,

KAIST) 및 연구소(ETRI)와 관⋅학⋅연 협의체를 구성하였다.

< 빅데이터 협력분야 >

기관명 협력 분야충북대 ㆍ 빅데이터 관리체계(데이터 품질 관리 등)

충남대 ㆍ 빅데이터 기반기술(정보보호 기술, 분석기법 등)

KAIST ㆍ 빅데이터 기반기술(위치기반 데이터마이닝, 검색기법 등)

ETRI ㆍ 미래전망(사회변화 예측 시뮬레이션 등)

※ 충북대 MOU 체결(8.21(금), 14:30 충북대 대학본부)

- (통합센터) 센터장, 기획전략과장, 빅데이터분석과장 등 6명

- (충 북 대) 총장, 경영대학장, 경영정보학과 교수 등 6명

자료 : “정부통합전산센터 빅데이터 관⋅학⋅연 MOU 체결”, 행정자치부 참고자료(2015.8.21).



빅데이터의 활용과 플랫폼과 정책수요에 대한 수요조사결과 민간기업체에서

는 빅데이터에 대한 이해와 활용도가 아직 낮은 것으로 조사되었다. 기업의 규모가

작은 신생기업들의 빅데이터 관심도와 교육참여 의지가 중견기업보다는 상대적으

로 높게 나타나 기존 기업보다는 예비창업자나 스타트업 기업들이 향후 빅데이터

사업에 대한 수요가 더 큰 것을 알 수 있었다. 또한 IT서비스뿐만 아니라 제조업

분야에서도 빅데이터의 사업 진출의향이 있는 것으로 파악되기 때문에 다양한 기업

에서 빅데이터가 활용될 수 있음을 시사하고 있다.

공공기관은 빅데이터에 대한 교육과 이해는 비교적 높은 편이지만, 활용도는

낮은 것으로 조사되었다. 빅데이터가 실무부서에서 잘 활용되기 위해서는 실제로

업무에서의 빅데이터를 적용할 수 있는 프로세스와 전문인력과 조직체계 개편에

대한 필요성과 데이터 활용을 위한 제도정비 등의 수요가 도출되었다. 빅데이터

활용을 위해서는 전문인력 부족과 데이터 습득의 애로사항들이 개선되어야하고,

빅데이터 플랫폼을 통해서는 인구, 부동산, 경제 데이터 등의 기본 데이터셋이 구축

및 제공이 필요하다.

구 분 민간기업체 공공기관

빅데이터 활용현황

∙ 현재 빅데이터를 잘 인지하지 못하고 있으며, 활용도도 낮음

∙ 활용도가 낮은 이유는 활용방법을 잘 모르고, 전문인력이 부족하기 때문임

∙ 빅데이터 인지도는 높지만, 실제로 활용은 잘 못하고 있음

∙ 정책수립 및 연구활용에 필요하지만, 실제 필요한 데이터 습득하는데 애로사항이 있음

빅데이터 플랫폼

∙ 현재 빅데이터 사업에 진출한 기업은 거의 없으며, IT서비스기업과 신생기업이 빅데이터 사업에 진출계획이 있음

∙ 산업, 경제, 인구 데이터를 주로 이용하고 있음

∙ 현재 빅데이터를 통해 원하는 결과를 많이 도출하지 못하고 있음

∙ 인구, 부동산, 경제 데이터를 주로 이용하고 있음

정책수요

∙ 빅데이터 전문교육을 받은 기업체는 극히 드물지만 앞으로 교육의향이 있는 기업이 있음

∙ 빅파이센터에서 제도정비 및 전문인력 양성에 힘쓰기를 희망함

∙ 전문교육이 일부 진행되고 있으며, 앞으로도 적극적인 교육의향이 있음

∙ 빅파이센터에서 전문인력 양성과 제도정비에 힘쓰기를 희망함

기타 건의사항

∙ 빅데이터에 대한 홍보와 전문교육이 더 필요함

∙ 개인정보 보호를 강화하고 중소기업을 지원하는 제도개선이 필요함

∙ 전문인력을 양성과 조직체계 개편이 필요함

∙ 실무진 의견을 반영한 데이터 구축과 실용적인 교육과정이 필요함

<표 3-6> 빅파이프로젝트 수요분석 결과요약



빅파이센터는 빅데이터에 관한 전문교육을 실시하여 전문인력을 양성하고, 민

간산업생태계 조성을 위해 예비창업가와 스타트업 기업을 지원사업과 빅데이터 민

간산업생태계 조성을 위한 거버넌스와 데이터 활용을 위한 정보보호 및 제도정비

마련 등 수요자의 수요를 반영해야 한다. 또한, 빅파이센터는 통합 인프라와 플랫폼

구축뿐만 아니라, 서비스 분석, 창업지원, 데이터 활용, 인력양성 등의 모든 사업의

통합 가치를 극대화하는 구심점의 역할을 담당해야 한다.

통합 인프라 부분에서는 데이터의 통합체계 구축과 데이터 수요에 대한 분석

및 수집 가능한 민간정보에 대한 리스트업하여 ‘어떤 데이터를 수집, 가공할 것인

지?’, ‘기본 데이터셋 구성은 어떻게 할 것인지?’와 개인정보 및 데이터 소유권과

보안문제에 대한 기준을 정하고 관리하는 부분이 필요하다.

플랫폼에서는 민간 비즈니스 모델 및 정책지원이 가능해야하며, 활용대상의

수요분석을 통해 플랫폼의 기능을 도출해야 한다. 또한, 민간부문의 데이터를 함께

공유할 수 있는 플랫폼으로서 기능이 필요하다.

빅데이터 활용에 대한 요구는 계속해서 증가할 것이며, 이러한 수요에 대응하

기 위해서 센터에서는 커뮤니티 공간확보, 프로젝트 추진 지원 및 문제해결 등을

지원해줄 수 있어야하고, 데이터 구입에 대한 지원 방안 등도 고려해야할 것이다.

데이터의 활용이 보다 효과적이고 장기적으로 이루어질 수 있는 생태계 구축을

위해서, 산⋅학⋅연⋅관의 협력 네트워크 구축이 필요하며, 민⋅관의 융합에 의해

사회 문제가 해결되었을 때 인센티브를 지원해 주는 방안도 고려되어야 한다.

제 4장경기도 빅데이터 거버넌스와

민간산업생태계 지원방안

제 1 절 빅데이터 거버넌스

제 2 절 빅데이터 산업생태계 구축 및 지원방안


89제4장 경기도 빅데이터 거버넌스 및 민간산업생태계 지원방안

제4장

경기도 빅데이터 거버넌스와 민간산업생태계 지원방안

제1절 빅데이터 거버넌스8)

실시간으로 쏟아지는 빅데이터를 분석하여 국가나 기업의 경쟁력을 강화하는

사례가 급증하면서 빅데이터에 대한 체계적인 관리(거버넌스)가 중요한 문제로 부

각되고 있다. 빅데이터 거버넌스는 데이터의 품질보장, 프라이버시 보호, 데이터

수명관리, 데이터 전담조직을 통한 데이터 소유 및 관리권의 명확화 등 체계적인

데이터 관리를 의미한다.

빅데이터 거버넌스가 확립되지 못하면 중요한 의사결정에 품질이 낮은 데이터

를 사용함으로써 심각한 문제를 야기할 수 있으며, 폭증하는 데이터의 수명관리

소홀로 인해 IT 비용이 급증하는 등 심각한 문제를 야기할 수 있다. 이러한 기술적

인 문제가 완비되더라도 데이터 관련 문제를 전담하고 책임지는 조직과 인력이 없

다면 빅데이터 효과는 일회성에 그칠 것이다. 빅데이터 거버넌스의 확립이 전제되

어야 지속가능한 빅데이터 시대를 열어갈 수 있고, 이를 바탕으로 건강한 빅데이터

생태계가 구축될 수 있을 것이다.

1. 빅데이터 거버넌스 정의 및 필요성

빅데이터는 방대한 데이터의 의미를 넘어 다양한 유형의 데이터, 빠른 생성과

활용이 필요한 데이터를 의미한다. 또한, 빅데이터는 데이터 뿐 아니라 관련 기술과

인력까지 통칭하는 의미로 사용되고 있다.

최근 SNS, 스마트폰, 각종 의료건강 장비, 교통시설, 스마트 미터기, 전자태그

8) 조완섭⋅우준식⋅신정길⋅조재용⋅김상하(2014). 빅데이터 거버넌스 –빅데이터 활용의 전제조건, 홍릉과

학출판사. 재구성


(RFID), 디지털 사진, 유튜브 등과 같은 다양한 소스로부터 빅데이터가 생성되고

있다. 생성되는 데이터의 80%가 이미지와 비디오 및 문서와 같은 비정형 데이터이

며 정형데이터와 함께 이들 비정형 데이터까지 분석하여 가치를 창출하는 노력이

이루어지고 있다. 기업의 생산현장, 의료 및 헬스 분야, 공공분야, 교통 및 물류분야

등 모든 분야에서 빅데이터의 확산은 가속화되고 있다.

맥킨지 보고서9)는 미국 내에서 빅데이터 활용으로 연간 스페인 의료비의 2배

정도인 3,300억 달러가 절감될 것으로 예상하고 있고, 유럽의 공공분야에 적용되

면 그리스 GDP 규모인 연간 2,500억 유로의 절감효과가 있을 것으로 예측하고

있다. 빅데이터를 분석하면 과학적인 의사결정을 할 수 있고, 이를 통해 정부나

기업의 업무가 혁신되어 국가의 경쟁력 강화로 연결되기 때문에 선진국을 중심으로

빅데이터의 활용을 통한 국가 경쟁력 강화를 야심차게 추진하고 있다.

정부가 발표한 정부 3.0도 빅데이터 활용을 통해 일자리를 창출하고 국가 경쟁

력을 높이는 것이 그 목표이다. 빅데이터는 핀테크라 불리는 금융 서비스, 스마트

교통 및 물류 서비스, 개인 맞춤식 의료건강 및 복지 서비스, 전력 서비스를 최적화

하는 스마트 그리드, 실시간 스마트 재난안전 서비스 등 수많은 분야에 적용되어

각 분야를 스마트하게 혁신시키고 있다. 빅데이터를 활용하여 국가와 사회를 스마

트하게 바꾸어 나가는 경쟁이 선진국을 중심으로 시작된 것이다. 이는 지자체의

경우도 다르지 않다. 서울시와 경기도를 시작으로 전국의 지자체도 빅데이터에 관

심을 가지고 있으나 아직 초기단계로 보인다.

이와 같이 빅데이터의 활용이 확산될수록 빅데이터에 대한 체계적인 관리(빅

데이터 거버넌스: Big Data Governance)가 중요한 문제로 부각될 것이다. 데이

터 폭증 시대를 맞이하여 체계적인 빅데이터 관리체계를 갖추지 않고 활용만 강조

한다면 위험한 상황을 맞이하게 될 것이다. <그림 4-1>과 같이 방대한 데이터가

발생하는 상황에서 다양한 활용을 관리할 체계가 없다면 여러 가지 문제가 발생할

것이기 때문이다.

9) James Manyika(2011). “Big data: The next frontier for innovation, competition, and

productivity”, McKinsey Global Institute


<그림 4-1> 빅데이터 거버넌스의 중요성

자료 : 조완섭(2015). “제2차 빅데이터 심화활용교육”, 발표자료(2015.9.16).

빅데이터 거버넌스(big data governance)란 전사적(全社的)인 차원에서 보

유하고 있는 데이터에 대해 관리 정책, 지침, 표준, 전략 및 방향을 수립하고 데이터

를 관리할 수 있는 조직 및 서비스를 구축하는 데이터 관점에서의 IT 관리 체계(IT

거버넌스)를 의미한다. 빅데이터 거버넌스의 주된 목적은 고품질 데이터를 통해

의사결정자가 필요로 하는 데이터를 적시에 공급하는 체제를 확립함으로써 지속적

으로 조직의 가치를 증대시키는 것이다. 마치 인체의 혈액이 전신으로 공급되어

생명체가 건강하게 유지되듯이 빅데이터가 항상 수집, 통합되고, 분석되어 필요한

사람에게 적시에 전달되도록 하는 것이다(<그림 4-2> 참고).

<그림 4-2> 빅데이터 거버넌스의 역할



빅데이터 거버넌스에는 데이터로 인한 리스크의 감소, 데이터 관리 비용의 절

감과 데이터 활용도 증대 및 이를 통한 데이터의 가치 향상, 고품질 정보가 기업의

비즈니스 목적에 부합하고 최적의 서비스를 지속적으로 제공되도록 하는 체계 등을

포함한다.

빅데이터 거버넌스의 주요 내용은 데이터의 품질보장, 메타데이터 관리, 프라

이버시 보호, 데이터 수명관리, 데이터 소유 및 관리권의 명확화, 관련 조직과 역할

정비, 법제도 등을 확립하는 것이다. 다양한 소스로부터 다양한 종류의 데이터를

관리하는데 있어 메타데이터가 없다면 도서에 대한 인덱스 관리가 안되는 방대한

도서관에서 도서를 찾고 관리하는 형태가 될 것이다. 개인의 프라이버시를 포함한

데이터가 적절히 관리되지 못하면 개인의 모든 것을 감시할 수 있는 빅브라더10)의

우려가 현실화될 것이다. 눈덩이처럼 불어나는 여러 데이터의 수명(lifecycle)관리

가 되지 않는다면 IT 비용이 증가되고 각종 규제에도 취약하게 된다. 이러한 기술

적 문제들이 보완되더라도 빅데이터 조직 및 인력의 역할이 정립되어 있지 못하고,

이를 뒷받침하는 법과 제도가 없다면 시범사업과 같이 일회성 홍보 효과에 그칠

것이다.

정부 3.0은 정부 및 공공기관 간에 쌓였던 데이터를 개방하고, 이를 민간이

활용하여 일자리를 창출하고, 데이터 가치를 높이는데 공헌할 것이다. 이같은 움직

임은 민간기업도 마찬가지이고, 선진국 및 선진기업은 더 앞서나가고 있다. 그러나

빅데이터의 활용 효과가 일회성을 넘어 지속 가능하도록 하려면 빅데이터 거버넌스

체계를 함께 갖추어 나가는 것이 중요하다. 거버넌스 없이 빅데이터를 활용한다면

신호등이 없는 위태한 도로 위처럼 혼란스러워질 것이다.

1) 빅데이터 유형별 거버넌스

빅데이터의 유형은 크게 미디어, M2M/IoT, 빅 트랜잭션, 생체정보, 사람이

생성한 데이터로 5가지로 분류할 수 있다. 빅데이터 거버넌스를 빅데이터의 유형별

10) 사회학적 통찰과 풍자로 유명한 영국의 소설가 조지 오웰(George Orwell, 1903∼1950)의 소설 1984년에서 비롯된 용어이다. 긍정적 의미로는 선의 목적으로 사회를 돌보는 보호적 감시, 부정적 의미로는 음모론에

입각한 권력자들의 사회통제의 수단을 말한다.(네이버 두산백과 ‘빅브라더[big brother]’)


로 구분하여 살펴본다면, 조직의 각 부서에서 활용하고자 하는 빅데이터의 유형에

따라 어떠한 빅데이터 거버넌스 문제가 발생하는지 구체화하는데 도움이 될 수 있

을 것이다.

(1) 웹과 소셜미디어 데이터

우리가 흔히 사용하는 페이스북, 트위터, 블로그 등과 같은 소셜미디어와 클릭

스트림 데이터가 바로 이 데이터종류에 속한다. 조직에서는 이 데이터를 마스터

데이터 및 비즈니스 프로세스(예: 고객 충성도 프로그램)와 통합하려는 요구가 증

가하고 있다. 이에 따라 빅데이터 거버넌스 프로그램에서는 규제나 판례 등을 참고

하여 소셜미디어 데이터를 마스터 데이터나 비즈니스 프로세스에 통합하는 것에

관한 지침을 마련해야 한다. 또한, 쿠키정보(특히, 제 3의 기관의 쿠키)를 사용하여

사용자를 추적하거나 그들의 웹 상호작용 정보를 개별적으로 분석하는 것에 관해서

도 적절한 지침을 마련해야 한다. 쿠키정보는 개인의 프라이버시 문제와 관련이

있기 때문이다.

웹과 소셜미디어에 대한 메타 데이터도 매우 중요하다. 예를 들어 클릭 스트림

분석에서 두 사이트가 “순방문자(unique visitors)”라는 용어를 서로 다르게 정의

할 수 있다. 한 사이트에서는 1개월 내에서 유일함을, 두 번째 사이트에서는 1주일

내에서 유일함을 의미하는데, 이를 통합하여 분석하면 오류를 유발하게 된다.

정부나 지자체에서도 SNS 데이터나 웹로그 데이터 분석을 통하여 시민들의

감성을 분석하는 사례가 증가하고 있다. 따라서 이러한 활동에서 프라이버시 문제

가 없는지, 메타 데이터 관리의 필요성은 없는지 빅데이터 거버넌스 측면의 고려가

있어야 할 것이다.

(2) M2M/IoT 데이터

M2M(machine-to-machine)/IoT(Internet of Things) 데이터는 기계 혹

은 센서에서 발생하는 데이터를 의미한다. 이들 중 일부는 인터넷에 연결되어 더

높은 수준의 활용이 가능하게 된다. 최근들어 센서 혹은 미터기를 사용하여 속도,

온도, 압력, 플로(flow), 염분 함유량 등을 측정한 이벤트를 캡처하는 경우가 자주


발생하고 있다. 도로나 자동차에도 이러한 장치들이 부착되고 있다. 이러한 이벤트

는 유무선 네트워크를 경유하여 이벤트를 의미있는 정보로 변환하는 프로그램으로

전달된다. M2M 통신은 사물 인터넷이라는 IoT 개념으로 발전하게 된다.

빅데이터 거버넌스 프로그램에서는 M2M/IoT 데이터와 관련된 다수의 정책을

마련해야 한다. 개인의 프로파일을 생성하여 프라이버시를 침해할 가능성이 있는

위치정보와 전자태그(RFID) 데이터의 활용에 관한 규정을 마련하는 것이 그 예이

다. 또한, 거버넌스 프로그램에서는 거대한 M2M 데이터의 폐기에 관한 정책을

마련해야 보관으로 인한 IT 비용증대를 막을 수 있고, 보관으로 인한 위험성도 줄

일 수 있다. 또한, 빅데이터 거버넌스 프로그램에서는 습기가 많은 환경이거나 혹은

혼잡도가 높은 경우에 전자태그(RFID) 읽기 빈도에 관한 규정을 두어 데이터 품질

을 관리해야 한다. 마지막으로 빅데이터 거버넌스는 사이버 공격에 대한 취약성을

이기는 SCADA(Supervisory Control and Data Acquisition) 인프라도 가져야

한다.

정부나 지자체에서도 M2M/IoT 데이터의 사용이 확산되고 있다. 전기, 수도,

가스의 스마트 미터기나 교통시설에 부착된 센서나 IoT 장치의 보급이 그 예이다.

이러한 데이터에 대하여 빅데이터 거버넌스 프로그램에서는 프라이버시 보호문제,

메타 데이터 관리 문제, 데이터의 품질문제, SCADA 관련 문제 등을 심도있게 검토

하여 구체화해야 할 것이다.

(3) 빅 트랜잭션 데이터

기존의 정보시스템에서 발생하는 비즈니스 데이터가 시간이 지남에 따라, 정보

화의 진전에 따라 빅데이터로 진행되고 있다. 보험회사의 헬스케어 클레임, 통신

CDRs(Collaborative Digital Reference Service), 시설 요금 청구서, 고객 구매

데이터 등이 그 예이다. 모든 통신사의 경우 거대한 CDRs 데이터를 축적하고 있으

며, 이를 활용하면 사람들의 이동패턴을 파악할 수 있다. TESCO사는 매달 15억

건 이상의 고객관련 데이터를 수집하고 있으며, 고객들의 구매패턴을 파악할 수

있다. 최근들어 빅 트랜잭션 데이터에도 반구조화(semi-structured) 혹은 비구조

화(unstructured) 형식이 증가하고 있다. 기존의 데이터 거버넌스 이슈들인 메타

데이터, 데이터 품질, 프라이버시, 정보 수명주기 관리 등이 확장되어 이 부류의


데이터 관리에 적용되어야 한다.

정부나 지자체의 업무처리에서 수많은 문서들이 생성되고 있으며, 전자정부

시스템을 통하여 일부가 관리되고 있다. 그러나 매일같이 생성⋅ 축적되는 데이터

가 다각도 및 실시간으로 분석될 수 있도록 저장⋅관리되는지 확인할 필요가 있다.

또한 표준화된 방식으로 데이터가 생성되고 공유되도록 함으로써 통합하여 분석할

때 문제가 발생하지 않도록 하는 것이 중요하다.

(4) 생체정보

생체인식 혹은 생체정보란 개인의 해부학적 혹은 행동양식의 특징에 근거한

자동 식별정보이다. 해부학적 정보란 개인의 신체적인 특성으로부터 생성되는 데이

터로써 지문, 홍체, 망막, 얼굴, 손의 모양, 귀의 모양, 음성패턴, DNA, 특별한 경우

몸의 냄새 등이 그 예이다. 행동양식에 근거한 데이터로는 필기체, 키보드 타이핑

분석 등이 있다. 기술의 발전으로 다양한 생체정보가 개발되고 있다. 법률집행, 법

률제도, 정보국 등에서 오랫동안 이러한 정보를 사용해 왔으며, 최근에는 생체정보

가 상용 분야에서도 사용이 확대되고 있고, 소셜미디어 등 다른 유형의 정보와 통합

되고 있다.

이러한 추세는 새로운 비즈니스 기회를 주는 동시에 개인 프라이버시와 개인

데이터의 축적 및 유지라는 빅데이터 거버넌스 문제를 야기하고 있다. 특히 최근에

는 스마트폰에 금융서비스 기능을 결합하는 핀테크 분야에서 개인을 식별하는 생체

정보의 활용을 검토하는 등 다양한 분야에서 개인식별에 생체정보의 활용을 고려하

고 있어 프라이버시 보호와의 균형을 맞추는 것이 새로운 과제로 부각되고 있다.

생체정보가 해킹당하면 비밀번호와 달리 바꿀 수도 없기 때문에 더 심각한 문제이

기 때문이다.

(5) 사람이 생성한 데이터

정보화 사회에서 사람의 활동 결과로 많은 데이터가 생성되고 있다. 콜센터

데이터, 음성녹음, 이메일, 문서, 조사, 전자의료정보 등이 그 예이다. 구글 글라스

와 같은 웨어러블 디바이스의 발전으로 더 많은 정보가 사람으로부터 생성될 것이


다. 콜센터에서는 고객의 음성을 녹음하는 경우가 빈번하고, 녹음된 파일에는 개인

정보가 포함되기도 한다. 또한, 녹음된 정보를 텍스트로 변환하여 여러 가지 유용한

정보를 분석해내는 사례도 증가하고 있다. 이들 중에는 구조화된 데이터의 품질을

높이거나 MDM(Mobile Device Management)과 통합되어야 하는 데이터도 있

다. 이러한 문제 외에도 조직은 규제나 스토리지 비용을 감안하여 대규모로 축적되

는 사람이 생성한 데이터의 보유기한에 관한 정책도 가지고 있어야 한다.

정부나 지자체에서도 시민들이 생성한 다양한 유형의 데이터를 보관할 가능성

이 높다. 예를 들어 민원 콜센터 등에서 음성녹음 데이터가 상시 생성되고 있다.

이러한 데이터를 텍스트로 변환하여 분석함으로써 유용한 정보를 얻을 수 있으나

프라이버시 문제가 함께 관리되어야 한다. 또한 이러한 데이터의 수명관리를 통하

여 급증하는 IT 비용을 줄이는 노력도 함께 해 나가야 할 것이다.

2) 빅데이터 거버넌스 요소

(1) 조직과 사람

데이터 거버넌스 조직의 전체적인 프레임워크에 빅데이터 관련 조직과 인력을

추가해야 한다. 데이터 거버넌스 위원회는 데이터 과학자와 같은 빅데이터 전문가를

찾아 위원으로 임명해야 할 것이다. 또한, 소셜미디어, 전자태그(RFID) 등과 같은

빅데이터 유형별로 관리자를 임명해야 할 것이다(steward). 마지막으로 빅데이터

거버넌스 프로그램에서는 기존 관리자에게 추가적인 책임을 할당할 필요도 있다.

기존의 고객 데이터 관리자에게 마스터 데이터 리파지토리 안에서 고객의 페이스북

이나 트위트 계정에 대한 관리 책임을 새롭게 부과하는 것이 그 예이다. 무엇보다

중요한 것은 빅데이터 분석결과를 업무에 적용하여 기존 업무를 혁신하고 개선해

나가는 것이다. 빅데이터 프로젝트 결과가 실제로 현업에 지속적으로 반영되고 현업

을 개선시키는 사례가 많아질 때 빅데이터의 내재화를 통한 효과를 거둘 수 있으나

현실은 “기존 업무는 필수, 빅데이터는 옵션”이라는 한계를 벗어나지 못하고 있다.

빅데이터 결과가 조직과 구성원의 역할을 바꾸고, 업무를 바꾸는 변화가 일어나고,

변화를 관리하는 체계가 갖추어지지 못한 채 빅데이터 활성화를 추진하는 것은 예산

낭비는 물론이고 지속가능한 빅데이터 생태계 조성에도 도움이 되지 않는다.


(2) 메타데이터

빅데이터 거버넌스 프로그램에서는 빅데이터를 엔트프라이즈 메타 데이터 리

파지토리와 통합하는 것이 필요하다. 빅데이터는 다양한 유형의 방대한 데이터를

관리해야 하므로 메타데이터의 종류와 복잡도가 기존의 경우보다 훨씬 난해할 것으

로 예상된다. 기존의 메타데이터는 국제표준으로 정해져 있으나 빅데이터에 대한

메타데이터는 아직 표준화 이전의 초기 단계이다. 빅데이터의 메타데이터 관리를

위해 다음과 같은 활동이 필요하다.

<그림 4-3> 메타데이터의 개념


빅데이터 용어들은 비즈니스 사전에 등록해야한다. 예를 들어, 클릭 스트림 분

석을 지원하기 위해 “순방문자(unique visitor)”라는 항목과 그 의미를 비즈니스

사전에 추가한다. 하둡에 있는 기술적 메타 데이터를 메타 데이터 리파지토리로

가져와서 등록하고, 데이터 흐름 관리자가 하둡에서 기술적인 데이터를 메타 데이

터 리파지토리로 이전할 수 있도록 지원해야한다.

빅데이터 환경 내에서 데이터의 흐름과 영향력 분석을 관리하는 것이 중요하

며, 국제 표준화 이전에 사실상의 국가표준을 만들어 메타 데이터를 체계적으로

관리하는 것이 필요하다.

(3) 프라이버시

프라이버시는 “혼자 있을 권리”로 정의하고 있으며, 최근 규제와 법률의 제정

에서 이 프라이버시에 관한 이론을 확장하고, 정형화하고 있다. 빅데이터 거버넌스

는 민감한 데이터를 식별하고, 이를 활용하기 위한 정책을 수립해야 한다. 빅데이터


는 개인의 프라이버시 침해 가능성이 높기 때문에 특별한 주의가 필요하지만 과도

한 프라이버시 보호는 빅데이터 산업 발전을 저해하기도 한다.

프라이버시에 관한 정책은 빅데이터 타입과 산업 및 나라에 따라서 다른 규제

가 있음을 이해할 필요도 있다. 일반적으로 프라이버시 보호에 관한 규정은 미국보

다 유럽에서 훨씬 강하게 제정되어 있다. 많은 논란이 되는만큼 소셜미디어와 위치

정보의 사용에 관한 가이드라인을 빅데이터 거버넌스에서 다루어야 할 것이다. 최

근 들어 각국에서 개인 프라이버시 보호법을 강화하는 추세이므로 빅데이터 거버넌

스 프로그램에서는 빅데이터에 포함된 민감한 데이터를 구분하고, 활용시 문제가

되지 않도록 기술적, 제도적 장치를 마련해야 한다.

국내의 경우에도 개인정보보호법이 제정되어 운용되고 있지만 과도한 규제로

인하여 빅데이터 활용 산업 발전을 저해하는 것으로 보인다. 또한, 개인정보보호법

이 기존 데이터를 대상으로 제정된 것으로 아직 빅데이터에 대한 구체화가 이루어

지지 않은 상황에서 모호한 점이 많다는 것도 지적되고 있다.

<그림 4-4> 프라이버시 장치마련 필요성


(4) 데이터 품질

조직의 데이터에 관해 품질 측정, 품질 개선, 품질 인증과 무결성(integrity)

보장 등의 규정을 정하는 것이 필요하다. 빅데이터의 경우 크기와 속도 및 다양성

때문에 기존 데이터 품질과는 다른 접근이 필요하다.

예를 들어, 어떤 유형의 빅데이터는 품질보장보다는 실시간성의 보장이 중요할

수 있으며, 반정형화 혹은 비정형화된 데이터의 경우 품질보장에 한계가 있을 수도

있다. 또한, 빅데이터의 품질은 그 분석을 통해 얻어지는 비즈니스 통찰력과의 연관

성이 적을 수도 있으므로(추세를 보는 경우 원시데이터의 정확도를 어느 정도 무시할

수도 있음) 업무나 데이터 특성에 따라서 품질관리 기준을 다르게 정할 필요도 있다.


<그림 4-5> 빅데이터의 발생적 특성과 품질

자료 : 이해곤(2013). “빅데이터 품질관리 접근 전략”, 세미나 발표자료(2013.6.18).

우리나라의 경우 각 조직이 보유한 데이터에 대한 품질측정과 인증 등이 미비

한 것으로 알려져 있으며, 이 부분을 개선하는데 많은 노력과 시간이 필요한 것으로

보고되고 있다. 최근에는 조직의 데이터 품질을 측정하고, 향상을 위한 컨설팅을

제공하는 서비스가 제공되고 있으므로 지자체나 공공기관의 주요 업무의 데이터

품질관리에 이러한 컨설팅을 도입할 필요가 있을 것이다.

<그림 4-6> 빅데이터의 형태적 특징과 품질

자료 : 이해곤(2013). “빅데이터 품질관리 접근 전략”, 세미나 발표자료(2013.6.18).


(5) 비즈니스 프로세스 통합

빅데이터 거버넌스에서는 빅데이터를 필요로 하는 핵심 비즈니스 프로세스를

조직 내에서 식별하여 빅데이터를 수용하도록 하는 정책을 수립해야 한다. 예를

들어, 오일과 가스 업종은 땅을 파서 생산을 하는 작업이 핵심 프로세스이다. 빅데

이터 거버넌스 프로그램에서는 관련 시설의 온도, 흐름, 압력, 염분 함유정도 등을

감지하는 센서 데이터를 얼마 동안 보관할지를 결정해야 한다. 이러한 데이터는

보관하는데 비용이 비싸지만 오일이 새는 경우 규제기관에 장비 조작자의 행위를

정당화하는 수단이 되기 때문에 신중한 결정이 필요하다. 또 다른 예제로써 고객의

페이스북 프로파일을 접근하려는 소매업자는 고객의 서면 동의를 받아야 한다는

규정을 제정하여 시행할 수도 있다. 이 경우, 소매업자는 전체 고객충성도 프로그램

에서 특정 상품에 할인을 제공하는 방식으로 고객의 서면 동의를 받을 수 있을

것이다.

정부나 지자체의 복지 분야 관련된 데이터를 다양한 소스로부터 수집하여 분석

하면 복지예산의 배분을 더욱 빠르고 정확하게 할 수 있다. 교통이나 재난안전 분야

도 빅데이터 분석을 통하여 기존 업무를 스마트하게 바꾸는 사례가 계속 발표되고

있다. 그러나 우리나라의 경우 현업에서 빅데이터 분석결과가 지속적으로 활용되는

사례가 거의 없는 것은 아쉬운 부분이다. 빅데이터 분석결과가 일회성 분석으로

끝나지 않고, 지속적인 개선을 통해 업무를 최적화하고, 혁신시킬 수 있도록 하기

위해서는 업무분야별 거버넌스 체계가 필요하다. 즉, 빅데이터로 인한 개선모델의

도입과 정책 과정에서 생성되는 여러 변화요인(갈등과 저항)을 미리 파악하여 개선

모델이 업무에서 구현될 수 있도록 지원하는 체계적인 활동이 필요하다.

<그림 4-7> 거버넌스 체계관리 필요성



(6) 마스터데이터 통합

빅데이터 거버넌스 프로그램에서는 빅데이터를 마스터데이터 관리 환경에 통

합시키는 정책을 수립해야 한다. 앞에서 논의한 바와 같이 소매업자들은 소셜미디

어 정보를 고객 마케팅에 활용하는 문제에 관해 규정을 정해야 한다. 그 다음, 소매

업자는 적절한 데이터 관리권 정책과 도구를 사용함으로써 페이스북 상의 인물이

고객 마스터와 동일인인지를 검정해야 하고, 동일한 인물이라면 소셜 정보를 사용

하여 마스터데이터를 풍부하게 만드는 작업을 해야 할 것이다. 이 과정에서 개인의

프라이버시 문제가 발생하는지 면밀하게 검토하여 적절한 지침이나 규정을 만들어

야 할 것이다.

많은 공공기관의 정보 시스템을 보면 아직 마스터데이터에 관한 명확한 정의가

없는 상황이며, 이는 빅데이터 분석에서 걸림돌이 되고 있다. 각 기관에서 개별적으

로 구축된 정보시스템들이 동일한 정보에 대하여 서로 다른 코드값을 사용함으로써

데이터 통합시 데이터 품질에 심각한 문제로 대두되고 있다. 예를 들어 한 도시의

정류장 코드(마스터데이터)가 정보시스템마다 다르게 설정된 경우가 빈번하고, 이

러한 경우에 개별 시스템의 교통정보를 통합할 때 심각한 오류가 발생하게 된다.

빅데이터 거버넌스 프로그램에서는 정류장과 관련된 다양한 정보를 분석하여 마스

터데이터를 풍부하게 하는데 기여할 수 있을 것이다.

(7) 정보 수명주기 관리

빅데이터의 경우 데이터양이 급증하는 특징이 있으므로 조직들은 규제 혹은

비즈니스 요구사항을 분석하여 어느 데이터를 운영 시스템 혹은 분석 시스템에 유

지할 것인지를 결정하고, 나머지는 보관소(archive)에 저장하거나 폐기하도록 하

는 것이 중요하다. 정보에 대해 법적으로나 규제로써 분명한 명시가 없다면 IT부서

는 모든 정보를 가치가 높고, 보관할 의무가 있다고 가정하고 정보를 관리해야 한

다. IT비용이 지속적으로 증가하는 상황에서 불필요한 정보를 시스템에 유지관리

하는 것은 부담이 된다.

빅데이터 거버넌스 프로그램에서는 빅데이터에 관한 규제나 비즈니스 요구를

분석하여 유지 관리에 관한 정책을 수립함으로써 이러한 부담으로부터 벗어날 수


있도록 해야 한다. 빅데이터거버넌스팀에서는 기록유지나 전자증거활동(e-Discovery)

등을 대비하여 빅데이터의 저장소에 관한 위치정보를 관리해야 한다. 또한, 응용의

성능을 보장하고 저장비용을 적절한 수준으로 관리하기 위한 모범 경영(best

practice), 도구, 파일보관(archiving) 및 압축 정책 등을 찾아야 할 것이다. 마지막

으로, 조직들은 더 이상 규제 혹은 비즈니스 요구사항 측면에서 필요하지 않은 빅데

이터는 폐기하여 유지비용을 절감하고 보관으로 인한 위험성도 줄여야 할 것이다.

3) 각 산업별 빅데이터 거버넌스

지자체나 공공기관의 경우에는 크게 교통, 재난과 안전, 복지, 문화체육, 농정

해양, 환경 등 여러 분야로 나누어지고, 교통 분야에서도 세부 분야로 대중교통,

택시, 철도, 항공 등과 같이 세분화된다. 따라서 이들 각 분야별로 데이터를 구체화

하고, 이들을 각각에 대하여 빅데이터 거버넌스를 구체화해야 할 것이다.

<그림 4-8>은 교통분야를 대상으로 한 빅데이터 거버넌스 프레임워크의 예를

보여준다. 빅데이터 거버넌스 프로그램에서는 각 셀에 대하여 구체화하는 작업을

해 나가야 할 것이다. 구체화 작업은 교통 뿐 아니라 복지, 재난안전 등 전체 업무분

야로 확장해 나가는 것이 필요하다. 또한, 구체화의 순서는 빅데이터 활용업무가

진행되는 분야를 우선적으로 선정하는 것이 현실성 있는 방안을 마련하는데 도움이

된다. 이를 위해서는 현업에서 빅데이터 거버넌스의 주요 요소들에 대한 충분한

학습과 이해가 필요하다.

<그림 4-8> 교통분야 빅데이터 거버넌스 프레임워크

자료 : 조완섭(2015). “제2차 빅데이터 심화활용교육” 발표자료(2015.9.16)


2. 빅데이터 거버넌스 추진방향

빅데이터 사업의 핵심기반이라 할 수 있는 거버넌스는 표준화, 의사결정체계,

데이터 관리, 개인정보보안 등에 대한 관리체계를 안정적으로 확립하는 것이다.

빅데이터 거버넌스는 신뢰성 있는 분석 지원 및 신가치 창출 기반마련을 목표로

빅데이터의 목적과 특성을 고려한 데이터 보안 및 프라이버시, 품질관리, 기반구축

마련을 위한 전략과 접근방법이 필요하다.

목 표 신뢰성 있는 분석 지원 및 새로운 가치 창출 기반 마련

전 략

빅데이터의 목적을 고려 빅데이터의 특성을 고려 빅데이터의 개념, 목적을 고려

보안/보호되어야할 데이터와

수준에 대한 기준정의

품질관리 되어야 할

항목과 수준에 대한

품질정의

데이터 개발/연계/공유 및

법/제도 체계 구축

<보안/프라이버시> <품질 관리> <기반 구축>

주 요

활 동

- 데이터 소유, 관리에

대한 책임과 권한은

명확해야 함

- 사용부서 IT부서 간

의 역할과 협력방식에

대한 체계적인 관계

정립

- 빅데이터 수명주기

관리 원칙이 필요

- 필요한 시간에 대한

길이 정의, 활용을 고

려한 아카이빙 및 스

토리지 전략 정의

- 콘텐츠 관련 메타의

미존재에 따른 분류체

계, 시맨틱 라이브러

리 및 온톨로지를 이

용한 콘텐츠 메타 처

리 및 컨텍스트 유도

전략

- 콘텐츠와 그에 대한

이용을 정의

- 비정형 데이터를 정

형화된 표준, 구조 및

공유 형식 그리고 처

리방법에 대한 정의

필요

Stewardship Life-cycle Management Data Management Standards

<표 4-1> 빅데이터 거버넌스의 추진방향

자료 : 김재수(2015). “빅데이터 시대의 데이터 거버넌스 추진 방향”, 자문회의 발표자료(2015.8.26).

빅데이터 품질관리는 빅데이터 가진 특성 및 목적을 고려하여 기존과는 다른

품직 관리전략이 필요하다. 모든 데이터에 대한 품질 보장보다는 빅데이터 개념

및 특성(정확성→충분성 중심)측면에서 관리되어야 할 항목과 수준에 대한 품질을

정의해야한다.

기반구축은 기존 데이터의 거버넌스 방향과는 다른 구축방향이 필요하다. 기관

⋅기업의 데이터 개방, 기관⋅기업간 연계 공유와 이를 성공적으로 추진하기 위한

법⋅제도 등을 고려한 빅데이터 거버넌스를 추진해야 한다.

데이터 연계 활용 측면에서는 데이터 확보의 어려움, 민간 데이터의 경우 데이

터 보유기업이 참여하고 수익을 얻을 수 있도록 사용에 대한 가격이나 공정한 사용


조건 수립 등 기준을 만드는 것이 필요하다. 즉, 고품질 데이터를 확보하고 쉽게

활용할 수 있도록 데이터 관리 정책, 표준, 서비스 전략 수립이 필요하다.

빅데이터 특성 빅데이터 품질관리 접근방법

대량의 데이터

수작업보다는 기계, 프로그램 등에 의해 수집되는 대량의 데이터

‣∙ 혹시 발생할지 모르는 데이터 사용자의 오류는

무시∙ 데이터 수립과정의 타당성을 방해하는 예외상

황을 탐지하는 수준으로 품질 기준 정의

미세한/

정밀한 데이터

클릭 스트림, 미터 값 등 기계, 센서, 프로그램 등에서 생산되는 데이터로 기존 데이터보다 훨씬 미세한 데이터

‣∙ 개별 데이터에 대한 타당성 검증은 경우에 따라

불필요∙ 개별 레코드가 갖는 상세한 의미보다 데이터 전

체가 나타내는 의미를 중심으로 품질 기준 정의

데이터 소유자 불분명

누가 언제 어디서 데이터를 생산한 것인지에 대한 관리/감독이 불가능한 조직 외부의 데이터

‣∙ 외부 데이터의 대한 용도를 명확히 하고, 보조

적 목적으로 활용∙ 내부의 통제없이 생산된 데이터에 대한 품질기

준 정의

<표 4-2> 빅데이터 품질관리 전략

자료 : 조광원(2013). “빅데이터와 데이터 거버넌스”, 발표자료(2013.4.25).

빅데이터 보안⋅프라이버시 전략은 빅데이터가 가진 특성을 고려하여 기존과

는 별개의 추가적인 보안⋅보호 전략이 필요하다. 모든 데이터에 대한 품질 보장보

다는 빅데이터 개념의 특성 측면에서 보안⋅보호되어야 할 데이터와 수준에 대한

기준을 정의해야한다.

빅데이터 기술을 이용해 사생활에 대한 무분별한 감시와 통제를 하는 빅브라더

등장에 대한 우려가 있어 왔다. 우려를 불식시키기 위해 거버넌스 구축을 통해 의사

결정 체계를 구축하고, 보안체계 강화와 감시⋅견제를 통해 투명하게 운영되어야

한다. 다만, 지나친 개인정보보호 우려로 인해 데이터 활용의 가치를 훼손하거나

활용확산을 막는 일은 없어야 할 것이다.

빅데이터 거버넌스는 한번에 이루어지는 것이 아니라 CEO의 의지와 함께 지

속적인 노력으로 각 분야에서 하나씩 개선되어 가는 것이다. 빅데이터가 활성화될

수록 조직에서 사용하는 데이터 소스가 다양해지고, 그 형태는 비정형적이며, 데이

터의 생성과 분석 및 활용주기도 빨라지게 될 것이다.

또한, 빅데이터가 활용되는 분야도 조직의 거의 수많은 업무와 관련성이 있기

때문에 광범위할 것이다. 빅데이터 거버넌스의 요소들 하나하나도 간단한 문제가

아니다. 예를 들어 품질문제만 보아도 다양한 데이터의 품질을 어떻게 측정할지,


품질 기준을 어떻게 마련할지, 통합시 어떠한 표준을 사용할지 등등 복잡한 문제에

직면하게 된다. 데이터 품질을 높이기 위해 전문인력뿐 아니라 새로운 시스템이나

장비가 추가로 설치할 필요도 있다.

다른 빅데이터 거버넌스 요소들도 복잡한 문제를 내포하고 있으므로 한번이

아니라 지속적인 노력과 교육 및 시스템 도입을 통하여 빅데이터 거버넌스를 지속

적으로 강화해 나가는 것이 중요하다. 특히, 빅데이터 거버넌스의 상당부분을 사람

에 의존하는 것보다 시스템으로 구축하여 자동화하는 노력도 필요하다. 예를 들어,

최신의 데이터 수집시기에는 데이터 품질을 개선하는 다양한 기능과 메타 데이터를

자동으로 관리하는 기능이 포함되어 있으므로 사람의 개입을 최소화하는 방향으로

빅데이터 거버넌스를 강화해 나가야 할 것이다.

연계/융합/분석체계 추진방향 표준/개발/공유체계 추진방향

범정부적 데이터 연계/분석체계 구축 데이터 표준화/공유체계 마련

∙ 부처 및 공공기관의 정보를 지속적으로

연계/수집할 수 있는 체계 수립

∙ 예측기반의 국정 운영혁신을 위한 국가

전반의 데이터 수집/분석 체계 마련

∙ 정책 일관성 및 소통 기반 화보를 위해 빅

데이터 개념, 용어, 개념적 참조모델, 데이

터 구조 등의 표준화 추진

∙ 개인정보 등 민간한 정보가 노출되지 않기

위한 기술 기반 구축

∙ 국가적 개발창구를 통한 공공데이터 공유

/활용 기능 강화

∙ 데이터 공유/활용을 위한 민관 협력 모델

발굴

∙ 민간의 니즈를 반영한 활용 수요가 높은

데이터를 오픈API로 제공하여 민간의 새

로운 서비스 창출 유도

정부/민간 데이터 융합 추진

∙ 민간데이터와 공공데이터의 연계/활용을

위한 체계 및 기술 확립

∙ 산학연 등이 보유한 각종 정보를 범국가

적으로 연계/수집할 수 있도록 저장소 구

축/운영

∙ 빅데이터 활용 기능을 통합하여 행정/공

공기관 활용플랫폼 구축

<표 4-3> 빅데이터 기반구축 방향

자료 : 김재수(2015). “빅데이터 시대의 데이터 거버넌스 추진 방향”, 자문회의 발표자료(2015.8.26).

3. 경기도 빅데이터 활용과 거버넌스 정립

정부 및 지자체가 수행하고 있는 다양한 형태의 빅데이터 시범사업들이 빅데이

터 거버넌스에 대한 이해가 부족한 채 단기 성과위주로 시행되고 있어 안전성과

지속가능성 측면에서 우려가 된다. 빅데이터 거버넌스는 이미 IT부서의 업무영역

을 넘어 전사적으로 관심을 가져야 할 문제가 되고 있다. 선진국에서는 빅데이터


거버넌스 차원의 다양한 문제와 사례들이 수집되어 책으로 나오고 있으므로 각 조

직의 빅데이터 책임자들은 빅데이터의 활용에 앞서 빅데이터 거버넌스에 대한 이해

와 실행이 선행될 필요가 있다. 그렇지 못하면 빅데이터 관련 정부 사업들이 담당공

무원의 해당 업무를 지속적으로 혁신하지 못하게 되고, 그 결과 빅데이터 관련 사업

들이 예산만 낭비한 채 장기적으로 빅데이터에 대한 경쟁력을 약화시키는 방향으로

진행될 가능성이 높기 때문이다.

빅데이터 시대에 정부가 해야 할 시급한 일들은 너무도 많다. 과도한 개인정보

보호로 빅데이터 활성화에 걸림돌은 없는지, 또 빅데이터 활용으로 인해 프라이버

시가 침해되지는 않는지 면밀하게 검토하여 제도적인 장치를 마련해야 한다. 빅데

이터 프라이버시 규제가 명확하지 않다면 수많은 빅데이터 관련 기업들이 모호한

프라이버시 문제로 고민할 수밖에 없게 된다. 예를 들어 페이스북에 있는 정보를

기업의 고객 마스터데이터에 통합할 수 있는지에 관하여 명확한 규정이 없으면 이

일을 하고 싶어하는 기업들은 명확한 규정이 나올 때까지 관련 사업을 할 수 없는

것이다. 핀테크 관련 기술들도 영국 등 선진국에 비해 엄격한(혹은 신기술을 반영

하지 못한) 금융규제로 인해 국내에서는 정착하기가 어렵다는 보고도 빈번하게 나

오고 있다.

공개되는 수많은 공공데이터의 품질이 측정되고 관리되고 있는지도 지속적으

로 확인하고 품질개선에 노력을 해야 한다. 개별기관의 데이터가 아니라 이들을

통합할 때 문제가 많이 발생하므로 표준화가 중요한 것이다. 따라서 공개되는 공공

데이터가 민간기업이 활용하기에 최적으로 되어 있는지 확인하고 품질이나 표준화

측면에서 지속적인 개선이 필요하다. 정부나 지자체의 노력으로 공공 데이터가 공

개되고는 있어 다행이지만 내용이 부실하고, 표준화되지 않아 통합할 때 여러 가지

문제가 발생하고 있는 것이 현실이다. 이러한 데이터를 활용하는 수많은 기업들은

품질문제를 각자 고민하여 해결해야 하기때문에 발전이 느릴 수밖에 없다. 반면

선진국의 정부는 한번에 품질문제를 해결하여 공개함으로써 민간의 반복되는 수고

를 덜어주고 있다.

빅데이터에 대한 메타데이터 관리를 통하여 빅데이터의 공유가 원활하게 이루

어지도록 해야 하지만 아직 시작도 못하고 있다. 다양한 데이터가 쏟아지고 있으나

아직 무엇을 메타데이터로 추출하여 관리해야 할지도 모르고 있는 것이다. 예를


들어, 지자체마다 교통분야의 빅데이터가 쏟아지고 있으나 이에 관한 메타데이터가

표준화되어 관리⋅공개되지는 못하고 있다. 가장 중요한 정류장 코드조차 교통카

드 시스템과 버스운행정보 시스템에서 서로 다르게 사용하여 통합하는 순간 쓰레기

정보가 되어 버리는 경우도 발생하고 있는 상황이지만 빅데이터 거버넌스의 데이터

품질관리 체제는 작동하지 않고 있다.

또한 핀테크 사례와 같이 빅데이터 기술을 무력화하고 있는 구식제도가 없는

지, 빅데이터로 인해 조직의 변화관리가 잘 되고 있는지 체크하는 것도 중요한 정부

의 과제이다. 빅데이터 사업의 결과로 기존 업무의 혁신이 가능함에도 “기존 방식

의 업무는 필수, 빅데이터 활용은 선택사항”이라는 현실에서 빅데이터가 조직의

업무에 내재화되는 과정을 거치지 못하고 그 문턱에서 사라지고 있다. 서울특별시

나 경기도와 같이 빅데이터 사업이 활발한 지자체의 경우 빅데이터 사업의 결과가

공무원의 업무에 내재화되어 해당 업무를 혁신시키고 있는지 면밀하게 검토하여

성과를 평가해야 할 것이다. 그렇지 못한 빅데이터 사업은 예산낭비 뿐 아니라 빅데

이터의 건전한 생태계 조성에도 악영향을 미칠 것이다.

정부와 공공에서 해야 할 일 중에서 중요한 또 한 가지는 빅데이터 분야의 인력

양성이다. 데이터 과학자(data scientist)는 여러 데이터 소스로부터 다양한 유형

의 방대한 데이터를 실시간으로 수집, 정제, 저장관리, 분석, 가시화하여 그 의미를

직관적으로 파악할 수 있도록 처리하는 빅데이터 시대를 이끌어갈 전문가이다.

CNN은 2012년 최고 유망 신규 직종으로 데이터 과학자를 선정하였으며, 하버드

비즈니스 리뷰(Harvard Business Review)도 21세기의 ‘가장 매력적인’ 직종으

로 데이터 과학자를 선정하였다.11) 데이터 과학자가 가져야 할 역량은 크게 IT기

술, 수리통계지식, 현업지식 세가지로 구성된다. 따라서 빅데이터 전문가 양성은

다양한 학문영역을 융합하여 교육하는 것이 필수적이다. 한국무역협회 국제무역연

구원이 최근 발표한 보고서에 따르면 선진국 대학들은 빅데이터에서 파생되는 세부

전공 학문을 신속히 개설해 미국, 영국의 경우 각각 56.6%, 30.8%의 개설율을

보이고 있지만, 한국 대학은 6.6%로 매우 미미한 수준인 것으로 나타났다.

정부와 지자체에서 수행중인 빅데이터 인력양성 사업은 대부분이 대학과의 연

11) “지식 산업 / 직데이터 관련 전망과 자료”, JinChory’s Blog(http://jinchory.tistory.com/166).


계성이 없이 단기강좌 형태로 진행되고 있는 실정이다. 지자체나 정부(혹은 산하기

관이나 단체)에서 직접 학생을 모집하고, 단기간 교육을 통하여 부실한 데이터 과

학자를 양산하고 있다. 재직자 교육은 나름대로 의미가 있지만 그 사업비로 대학이

변하도록 유도하는 것이 옳은 방향이다. 정부기관 혹은 지자체가 대학이 할 일을

대신 한다면 이 또한 빅데이터 생태계를 교란시키는 일로써 국가적으로 빅데이터

발전에 걸림돌로 작용할 것이다.

빅데이터 시대에 정부나 공공기관이 해야 할 일은 불꽃놀이와 같은 화려한 시

범사업이 아니라 “지속가능한 빅데이터” 정착에 초점을 맞추어야 한다. 서울시를

비롯한 대형 지자체의 빅데이터 관련 예산의 대부분은 현업과 괴리된 시범사업,

대학이 해야 할 인력양성 사업, 임대해서 사용하거나 민간이 해야 할 일이라 보이는

빅데이터 플랫폼 구축과 운영사업 등이고, 정작 정부나 지자체가 해야 할 지속 가능

한 빅데이터 생태계 조성 사업(예: 빅데이터 거버넌스 체제 구축)에는 인색하다.

이러한 빅데이터 거버넌스 측면의 일들은 국가적으로는 시급하고 중요하지만

민간이 나서서 하기는 적합하지 않다. 수익도 나지 않을 뿐 아니라 밖으로 드러나지

도 않기 때문이다. 따라서 이것은 국가나 공공기관이 해야 할 일이며, 이를 통해서

빅데이터의 건전한 생태계 조성이 가능하고 지속가능한 빅데이터 성과를 통해 국가

나 지자체의 경쟁력이 높아질 수 있을 것이다.

전국적으로 벌어지고 있는 빅데이터 시범사업들은 이제 정부나 지자체 보다는

민간이 시장 수요에 따라 하도록 맡겨두고 국가가 해야 할 빅데이터 거버넌스 구축

과 이를 통한 건강한 생태계 조성에 힘을 쏟아야 할 것이다. 선진국 기업들과 경쟁

해야 할 수많은 빅데이터 관련 기업들이 모호한 프라이버시 문제를 각자가 걱정하

느라 걸음이 더디고, 공공 빅데이터의 품질을 수많은 기업들이 반복적으로 각자

개선해야 한다. 구식제도를 각자가 걱정해야 하는 사회에서 빅데이터 경쟁력이 생

길 수 있을까? 수많은 빅데이터 기업들이 빅데이터 기술개발과 비즈니스 활용에만

집중하여 선진국 기업들과 경쟁할 수 있도록 하는 생태계를 국가가 나서서 만들어

야 할 것이다. 경기도 빅데이터 거버넌스와 빅데이터 생태계 구축이 지속적으로

운영되기 위해서는 예산 측면과 사업의 내용적인 측면에서의 면밀한 검토가 필요하

다.


제2절 빅데이터 산업생태계 구축 및 지원방안

1. 빅데이터 비즈니스 생태계

1) 빅데이터 비즈니스 생태계의 정의12)

빅데이터 비즈니스 생태계는 무어의 비즈니스 생태계13)에서 제시한 외부환경

요소를 기반으로 개념을 정립할 수 있다. 생태계에서 발생하는 유기적 관계, 비즈니

스 생태계에서 발생하는 가치 창출, 빅데이터에서 언급하는 기반 플랫폼과 빅데이

터의 고유특성인 데이터의 의미를 포함하고 있다. 빅데이터 비즈니스 생태계는 순

수 생태계로 보는 개념과 비즈니스 생태계로 해석하는 시각, 빅데이터 생태계로

해석하는 부분 등 모든 영역에서 제시하는 의미를 포함한다고 할 수 있다.

<그림 4-9> 빅데이터 비즈니스 생태계의 관념적 의미

자료 : 신신애⋅유순덕(2013). 빅데이터 비즈니스 생태계 활성화 전략수립 연구, 한국정보화진흥원.

한국정보화진흥원은 빅데이터 생태계를 데이터 보유자, 서비스 이용자, 서비스

제공자, 인프라 제공자로 구분하고 있다. 데이터 보유자는 대규모의 데이터를 수집,

발굴 보유하고 있는 개체를 말하며, 서비스 이용자는 서비스를 통해 가치를 소비하

12) 신신애⋅유순덕(2013). 빅데이터 비즈니스 생태계 활성화 전략수립 연구, 한국정보화진흥원.

13) James F. Moore(2013). Shared Purpose: A Thousand Business Ecosystems, a Worldwide Connected Community, and the Future, CreateSpace Independent Publishing Platform.


는 개체를 의미한다. 서비스 제공자는 소프트웨어, 인력 및 데이터를 활용하여 이용

자에게 가치를 제공하는 개체를 말하며, 인프라 제공자는 하드웨어, 소프트웨어와

네트워크 인프라 등을 제공하는 개체를 의미한다.

빅데이터 비즈니스 생태계는 이러한 빅데이터 생태계를 포함하고 있는 확장

비즈니스와 기반 환경인 보안, 개인정보보호 등과 더불어 생태계를 지원하는 정부,

교육, 연구기관 등을 포함한 영역을 의미하는 것이다.

<그림 4-10> 빅데이터 비즈니스 생태계

자료 : 신신애⋅유순덕(2013). 빅데이터 비즈니스 생태계 활성화 전략수립 연구, 한국정보화진흥원.

2) 빅데이터 생태계의 조직

빅데이터 생태계는 특정 기술을 중심으로 해석하기 쉬우나 사회, 경제적인 토

양에서 탄생하고 성장하는 생태계 측면으로 보는 것이 타당할 것이다. 이러한 관점

에서 빅데이터 생태계는 미국의 사례14)를 참고하여 빅데이터 기술과 조직문화,

산업계 및 학계가 어우러진 복합체로 구성할 필요가 있다. 정부나 지자체는 이러한

빅데이터 생태계가 유기적인 관계로 시너지 효과를 내면서 성장할 수 있도록 지원

14) 김진영(2012). “미국의 데이터 사이언스 생태계”, DBGuide.net, 한국데이터베이스진흥원


하는 역할을 해야 할 것이다. 빅데이터 시범사업이나 인력양성은 민간이나 대학이

담당하여 더 잘하도록 지원하는 형태가 바람직하고, 기업과 대학이 어우러져서 산

업과 공공영역을 혁신적으로 바꿀 수 있도록 생태계를 만들어 나가야한다. 특히

공공데이터의 개방과 함께 데이터 품질과 각종 규제 및 법규 정비 등을 통하여

빅데이터 활성화를 가속화해야 할 것이다. 또한 공공부분에서는 빅데이터가 업무에

내재화되어 지속적인 개선을 통한 최적화가 이루어질 수 있도록 조직의 역할조정을

포함하는 변화관리를 수행해야 할 것이다.

<그림 4-11> 조직관점의 빅데이터 생태계

자료 : 조완섭⋅우준식⋅신정길⋅조재용⋅김상하(2014). 빅데이터 거버넌스 –빅데이터 활용의 전제조건-

, 홍릉과학출판사

<그림 4-11>의 빅데이터 생태계를 자세히 살펴보면, 온라인 빅데이터 서비스

기업은 미국의 경우 구글, 야후, 아마존, 페이스북, 트위트인 등이 있으나 아직 국내

에서는 두각을 나타내는 기업이 없는 상황이다. 미국 기업들이 현재 IT기술로는

감당이 불가능한 대용량 데이터를 처리하는 빅데이터 기술 개발을 선도하고 있다.

일부는 오픈소스로 공개하여 빅데이터 기술의 확산에 기여하고 있으며, 기술적 리

더십만큼이나 조직문화에서도 변화를 주도하고 있다. 구글이나 페이스북과 같이

수평적인 조직구조, 데이터 기반의 의사결정, 기민한 조직문화 등이 그것이다. 의사


결정자나 정책결정자가 빅데이터 결과보다 직관이나 경험에 의존하는 기존의 조직

문화에서 빅데이터가 설 자리는 없는 것이다. 빅데이터 분석 결과보다는 윗사람의

지시나 눈치 보는 것이 더 중요하고, 빅데이터는 옵션이지만 기존 업무는(안전하게

기존 방식대로) 필수적으로 해야 하는 조직문화가 정부3.0과 함께 보급되어야 빅데

이터를 통한 경쟁력 확보, 일자리 창출이 가능한 것이다. 또한 빅데이터 서비스

기업은 빅데이터 전문인력으로 구성된 팀을 보유하고 있어 빅데이터의 수집, 처리,

분석, 시각화라는 전체 과정에서 전문성을 보유하고 있으며, 기존의 특정 영역 전문

가와는 차이가 있다. 빅데이터가 정부 및 공공기관에 내재화되기 위해서는 서구의

조직문화로의 전환이 필요하지만 이는 우리의 관료사회에서 CEO의 결단이 없이는

쉽지 않은 것으로 보인다.

빅데이터 솔루션 업계는 빅데이터 관련 첨단기술의 사회(공공 혹은 민간) 확산

을 주도하고 있다. 전통적인 데이터베이스 업체(Oracle, MS 등)와 빅데이터 관련

솔루션 전문업체(클라우데라, MapR 등), 빅데이터 처리용 플랫폼을 서비스하는

업체(아마존 웹서비스 등) 등이 대표적인 사례이다. 이들은 온라인 빅데이터 서비

스 기업들이 개발한 첨단의 빅데이터 기술들을 공공과 민간으로 확산하는 역할을

담당하고 있다. 국내 데이터 솔루션 기업들의 기술력은 글로벌 기업들에 비하여

2년~4년 뒤진 것으로 추정되고 있으며, 그 결과 국내 데이터 솔루션 시장의 70%

이상을 글로벌 기업들이 점유하고 있다. 실제로 IBM, Oracle, SAS 등이 이미 국

내 제조사, 통신사, 금융사에 자사 제품을 공급하고 있어 국내 생태계의 취약성을

드러내고 있다. 특히 국내 기업들은 미국 등 선진국에 비하여 척박한 빅데이터 생태

계에서 선진국 기업들과 경쟁하고 있으나 정부나 지자체가 지금 하고 있는 수많은

빅데이터 관련 사업들이 빅데이터 생태계를 건강하게 만드는 방향으로 수행되어야

할 것이다.


2. 민간산업 생태계 지원 사업

1) 인프라시스템 지원

(1) 빅데이터 테스트베드 지원

빅데이터 테스트베드 구축 및 빅데이터를 활용한 정책 공유가 보다 활발히 이

루어질 수 있어야 하고 데이터 표준화를 통해 데이터 활용에 난항을 겪었던 문제들

을 해결해야 한다. 또한, 대부분의 민간 산업계에서 빅데이터 산업에 뛰어들기에는

현실적인 여건이 열악하고, 빅데이터를 활용하여 새로운 인사이트를 찾고자 할 경

우 경제적 부담이 크다.

예비창업가나 스타트업 기업의 경우 자체적으로 빅데이터 테스트베드를 구축

하기가 현실적으로 어렵기 때문에 대용량 데이터 분석 및 기술정책 개발에 이용할

수 있는 테스트베드를 공공부문에서 지원해 줄 필요가 있다. 민간산업 생태계 조성

을 위해서는 빅데이터 테스트베드 구축을 위한 예비창업자 지원뿐만 아니라, 기업

과의 협력체계를 마련하는 것이 필요하다.

미국의 경우, 빅데이터 이니셔티브(Big Data R&D Initiative) 후속 프로젝트

에 유명 하이테크제약연구 업체 등 90여 개 이상의 기관이 참여하고 있다. 일례로

아마존과 미항공우주국(NASA)이 빅데이터 기반 지구 과학 연구 촉진을 목적으로

NEX(NASA Earth eXchage)를 공동 진행하고 있음을 들 수 있다. 그 외에도 미

국 국립보건원은 보건 및 의학 관련 분야에서 생성되는 방대한 데이터를 활용하기

위해 빅데이터 플랫폼 BD2K(Big Data to Knowlege)구축 프로젝트를 추진할

계획인데, 여기에 총 만 달러를 지원하여 IBM리서치, 가이징거 의료시스템, 셔터

헬스 등 빅데이터 전문 기업 및 의료 사업자들을 대거 참여시키는데 성공한 사례도

있다.

<그림 4-12> 인프라빅데이터 테스트베드 지원 예시(K-ICT 빅데이터센터)

자료 : K-ICT 빅데이터센터 홈페이지(https://kbig.kr)


(2) 사물인터넷(IoT) 기반의 데이터 생산 및 제공

빅파이프로젝트에서 민간산업 생태계를 조성하고 지원하려면, 공공기관간의

협력이나 기업과의 협력체계를 통해서 민간산업이 활성화 될 수 있는 기반 환경을

마련해주는 것이 중요하다. 공공에서 직접 단기 프로젝트로 서비스 모델을 찾고,

분석해서 서비스하기보다는 민간에서 비즈니스 모델을 찾을 수 있도록 데이터를

비롯한 기본 인프라를 제공하는 것이 더 중요하다.

빅데이터로써 활용가치를 높일 수 있는 공공 데이터 생산이 필요하다. 공공에

서 생산하고 제공할 수 있는 사물인터넷(IoT) 기반의 센서 자료구축 및 활용체계가

마련되어야 한다.

모든 사물이 연결되는 ‘사물인터넷(IoT)’ 시대가 현실이 되고 있고, 스마트폰

을 들고 음식점이나 옷 가게 근처를 지나면 할인쿠폰을 자동으로 보내는 일이 가능

한 것이 바로 비콘15)이라는 기술 때문에 가능하게 되었다. 차세대 근거리 통신

기술인 비콘이 우리 생활을 편리하게 해주고, 사용자 기기에 필요한 정보를 자동으

로 전송하고, 양방향으로 소통하게 해주는 서비스로 비콘을 활용한 다양한 공공서

비스가 이미 제공되고 있다. 미아 방지, 공공서비스, 재난 시 탈출경로를 안내하는

실내 측위 서비스 등 그 응용 분야가 무한대라 할 수 있다.

빅데이터로 활용가치를 높일 수 있는 공공데이터 생산에 대한 기본 인프라 투

자가 필요하다. 사물인터넷(IoT)기반의 센서 자료를 생산할 수 있는 기반 인프라는

공공에서 생산하고 제공할 수 있지만 초기 비용 측면에서는 다소 부담이 된다. 하지

만, 민간에서 필요로 하고 공공에서 지속적인 데이터를 생산⋅제공할 수 있다는

측면에서 투자가 필요한 부분이다.

15) 비콘(Beacon)이란?

저전력 블루투스(BLE, Bluetooth Low

Energy)를 이용해 사람이나 사물의 위치를 파

악하는 근거리 무선 통신 기술. 한 손에 들어

오는 크기의 소형 비콘 단말기와 사용자의 휴

대폰 등 모바일 기기와 연동되는 방식이다. 비

콘이 반경 50∼70m 범위 안에 있는 사용자의

위치를 찾아 스마트폰을 통해 음성ㆍ영상 등의

맞춤형 정보를 제공한다. (비콘 개념도, 출처=퀸텟시스템즈)


<그림 4-13> 비콘을 활용한 공공서비스 사례(서울시 실내지도서비스)

출처 : 서울 실내지도서비스 홈페이지(http://indoormap.seoul.go.kr)

센서기반의 정확한 원시데이터가 지속적으로 제공되면, 활용할 수 있는 분야는

무궁무진할 것이다. 같은 데이터를 보더라도 인사이트를 찾는 포인트는 제각각이다.

데이터 제공만으로도 다양한 비즈니스 모델과 일자리를 창출 할 수 있을 것이다.

2) 동반성장 지원체계 마련

(1) 도내 민간 비즈니스 모델 발굴 지원

공공데이터의 이용확대, 관련 산업의 성장 추세에 따라 공공데이터 초기시장

창출 및 빅데이터 산업 육성을 위해 “공공+민간 비즈니스 모델” 발굴 지원이 필요

하다. 민간 빅데이터 비즈니스 모델 중 사업화 가능성을 평가하여 우수과제로 선정,

스타트업 지원사업 전개하고, 중소⋅벤처 기업 등이 대용량 데이터 분석 및 기술개

발에 이용할 수 있는 테스트베드를 제공하고, 빅파이 교육 수료생을 활용한 분석전

문가 지원과 공공 데이터셋 제공 및 확대를 지원해야 한다.

민간 비즈니스 모델 발굴지원 사업은 데이터 적용이 유망 산업분야에 대해서

집중적으로 스타트업을 지원하여 관련 산업을 활성화하고, 창업 및 데이터 산업

활성화를 통해 일자리 창출에 기여할 수 있을 것이다.


시행시기 - 2016년∼2018년

대 상 - 예비창업자, 스타트업 중소기업

운영계획 - 매년 공모전을 통해 발굴된 모델 중 전문가 평가 선정

주요내용

- 빅데이터 적용 유망 산업분야 공모 선정을 통한 모델 발굴 * 예) ‘빅파이&인더스트리 스타트업 프로그램’(가칭) 공모->사업화 가능성 등 우수과제

선정(전문가 자문 또는 빅데이터 전략센터 기술자문서비스(한국정보화진흥원) 활용)

- 컨설팅으로 비즈니스 모델 사업화, 창업에 필요한 인프라 지원 * 예) “빅파이센터” 개소

비즈니스 모델을 사업화 가능토록 공간, 자금, 컨설팅 지원

- 빅파이 교육 수료생을 활용한 분석전문가 지원으로 사업 모델 구체화

- 테스트 베드 지원 * 예) 한국정보화진흥원 미래전략센터 업무협약을 통한 지원 (도내 중소․벤처 기업) 빅파

이센터 내 별도 테스트베드 지원 (예비 창업자 지원)

- 데이터 개방팀을 통한 공공 주요 데이터셋 제공 및 확대 지원

<표 4-4> 민간 비즈니스 모델 발굴⋅지원(안)


(2) 산학연 네트워크 구축

창업과 사업화에 필요한 사업모델, 노하우 공유하는 산⋅학⋅연의 데이터 전

문가 네트워크 구축 및 전문가 중심의 자생적 커뮤니티 지원이 필요하다.

도내 데이터 기업 및 산⋅학⋅연 데이터 전문가 네트워크를 구축하고, 도내

민간 전문가 중심의 커뮤니티 지원이 필요하다. 또한, 산⋅학⋅연 네트워크 형성

및 소통을 통한 상호교류의 장을 위해 정기적으로 간담회를 개최하여 협력 네트워

크를 강화해야 한다.

시행시기 - 2016년∼2018년

대 상 - 산⋅학⋅연 데이터 전문가 및 도내 데이터 기업

운영계획 - 산⋅학⋅연 간담회(2회/년) 및 커뮤니티 지원(3회/년)

주요내용

- 산⋅학⋅연 간담회 도내 데이터 산업 이슈, 데이터 산업 발전방향 토론 * 예) 빅데이터 관련 전문가Pool[행정자치부], 빅데이터 유관기관, 단체 등

- 커뮤니티 지원 도내 행사 후원, 커뮤니티 행사 및 협업 지원 등 * 예) Bicdata.com, IT개발자 커뮤니티(KLDP, Devpia, OKJSP) 등

- 주요 산업별 산학연 간담회

* 예) 정보통신, 금융⋅보험, 교육, 서비스 사업 등 빅데이터 기술 수요가 큰 산업군 선정

(미래창조과학부)

<표 4-5> 산⋅학⋅연 네트워크 지원 사업(안)



(3) 데이터 유통 및 활용지원

데이터의 생성과 유통 및 소비 관점에서의 빅데이터 생태계는 <그림 4-14>와

같다(미국사례). 개인이 만들어내는 방대한 양의 데이터를 인터넷과 미디어, 금융,

유통, 정부, 의료산업 등에서 받아 새로운 전략의 수립과 상품 개발에 활용하고,

개발된 상품은 다시 개인에 의해 소비된다. 그림에서 특이한 점은 데이터 브로커이

다. 데이터 브로커는 고객의 오프라인, 온라인, 모바일 이용 정보를 수집, 분석하여

판매하는 사람이나 기업, 마케팅 및 기타 목적을 위하여 이름, 주소, 전자우편 주소,

특성, 환경, 생활 행태 등 개인 관련 사항을 판매하는 ‘마케팅 정보 브로커’를 의미

한다. 미국사회에서는 데이터 브로커를 통하여 개인이나 기업이 필요로 하는 양질

의 데이터를 손쉽게 구하여 활용하는 체계가 구축되어 있다.

미국에만 약 600~700개에 달하는 데이터 브로커가 활동하고 있으며, 액시엄

과 같은 기업이 대표적인 데이터 브로커이다. 액시엄은 미국인 3억명을 포함한 전

세계 약 7억명 이상의 소비자 정보를 갖고 있으며, 개인 한 명에 대한 정보가 약

1,500여종에 이른다. 미국 연방 정부 뿐 만 아니라 포춘 100대 기업이 이 회사에서

데이터를 구매해 비즈니스에 활용하고 있다. 우리나라에서도 빅데이터 활성화를

위해 데이터 브로커나 데이터거래소 등의 활성화가 필요할 것이다.

<그림 4-14> 개인이 생성한 데이터의 유통 생태계

자료 : 조완섭⋅우준식⋅신정길⋅조재용⋅김상하(2014). 빅데이터 거버넌스 –빅데이터 활용의 전제조건, 홍릉과학출판사.


3) 전문인력양성 및 빅데이터 교육사업 지원

전문인력은 빅데이터를 분석하는 데이터 분석가의 역할 이외에 분석된 결과를

토대로 지방자치단체와 중앙정부에서 필요한 정책을 연계하여 해석할 수 있는 능력

이 필요하다. 이를 위해서는 지방자치단체 내부 역량 강화를 위한 전문인력 양성

교육 프로그램이 체계적으로 마련되어야 한다. 경기도 빅파이센터에서는 빅데이터

전문가를 양성하고 전문가 인력 풀을 구축⋅관리하여 기초자치단체와 스타트업 기

업들이 이들을 필요로 할 때 지원할 수 있는 체계가 마련되어 있어야 한다. 또한

전문가들의 매칭해 줄 수 있는 중간지원 조직이 필요하다.

(1) 스타트업 기업 및 커뮤니티 지원

스타트업과 오픈소스 커뮤니티는 기업과 개인이 개발한 수많은 빅데이터 기술

들의 공유창구 역할을 하고, 이를 바탕으로 스타트업 기업이 성장하고 전체 생태계

를 풍성하게 한다. 우리나라의 경우 선진국에 비해 특허와 같은 지식자원에 관한

가치가 턱없이 낮고, 몇몇 IT 대기업이 독식해버리는 문화가 자리잡고 있어 창의적

인 아이디어로 시작하는 스타트업의 성장 여건이 좋지 못한 것이 현실이다.

따라서 빅데이터 아이디어를 융합⋅발전시키고 구체화할 수 있도록 지원해야

한다. 국내⋅외 빅데이터 엑셀러레이터와의 연계를 통해 아이디어를 구체화하고,

각종 공모전, 경진대회 등을 통한 아이디어 발굴을 지원하여, 스타트업 기업의 성장

을 지원하는 사업을 추진해야 한다.

<그림 4-15> 빅데이터 창업 공모전

자료 : 한국정보화진흥원 (http://www.nia.or.kr/).


빅데이터 비즈니스 사업화 측면에서는 빅데이터 아이디어가 비즈니스 사업으

로 연계될 수 있도록 컨설팅 지원이 필요하다. 스타트업 엑셀러레이션 지원을 통한

사업을 구체화하고, 특히, 이러한 지원이 데모데이(demoday)16) 및 네트워크를

통한 마케팅 지원 및 투자 연계가 될 수 있는 지원체계가 마련되어야한다.

<그림 4-16> K-ICT 본투글로벌센터의 컨설팅 프로그램

자료 : K-ICT 본투글로벌센터 홈페이지(https://www.born2global.com).

(2) 대학지원 사업 마련

빅데이터 관련 시장의 지속적 성장과 더불어 대규모 데이터 속에서 새로운 가

치를 창출하기 위한 빅데이터 전문인력 양성이 중요한 국가 경쟁력 중 하나로 부각

되고 있다. 미국이나 영국과 같이 대학이나 기업과 연계하여 데이터를 분석하고,

관리하는 기법을 교육, 훈련시키는 방안이 필요하다. 빅데이터 선도국인 미국은

대학원을 중심으로 ‘Business Analytics’17)과정을 통해 빅데이터 기술과정과 비

즈니스 분석까지 연계한 커리큘럼을 기반으로 연간 2,800명 이상의 데이터 과학자

를 양성하고 있다.

반면, 우리나라는 빅데이터를 통한 새로운 가치 창출에 대한 기대감이 높은데

비해, 실제 빅데이터를 제대로 이해하고, 직접 분석할 수 있는 빅데이터 전문인력은

부족하다. 현재 국내 6개 대학원에서 배출되는 인력은 170명 정도이며, 교육과정

16) 본래 실리콘밸리에서 스타트업(혁신적인 아이디어를 가지고 있는 설립된 지 얼마 안 된 신생 벤처기업)을

육성하는 프로그램 이름으로 사용되다 스타트업이 개발한 데모 제품, 사업 모델 등을 투자자에게 공개하는

행사를 진행하는 말로 쓰이고 있다.(시사상식사전, 박문각)

17) ‘Business Analytics’ 과정에는 기술(분석기술 포함) 뿐만 아니라 특정 업종 혹은 업무(예; Finance,

Healthcare, Marketing 등)분야에 특화된 사업 분석 집중화 과정이 개설되어 있으며 조사된 미국 대학원

당 평균 47.5명 양성(47.5명X59개 대학원=2,800명)


이 빅데이터 플랫폼과 분석 기술 습득에 집중되어 있어, 데이터 과학자 양성을 위한

전문적인 교육과정이 필요하다.

대학은 빅데이터 기술개발과 인력양성의 창구가 되어야 한다. 건강하고 풍부한

학문적 토양이 없이는 빅데이터 전문가 양성과 빅데이터 문화의 융성이 불가능한

것이다. 수많은 젊은이들이 공부하고 자리잡기를 원하는 곳이 되어야 빅데이터 산

업의 발전도 가능할 것이다. 그러나 정부나 지자체의 빅데이터 인력양성 사업들은

대학을 새롭게 변화시키는 데까지 이르지 못하고 단기적인 성과주의로 흐르고 있

다. 정부나 지자체가 주도하는 단기교육으로는 깊고 창의성 넘치는 빅데이터 전문

가(데이터 과학자)의 양성이 어려울 뿐 아니라 대학을 새로운 시대에 걸맞은 인재

양성기관으로 변화하지 못한다는 점에서 한계를 지니고 있다.

경기도 빅파이프로젝트에서도 전문인력 양성을 위한 프로그램을 실시하고 있

으나 이들이 실제 빅데이터 전문가로서 창업과 일자리로 이어지게 하기 위해서는

보다 체계적인 커리큘럼과 지원체계가 필요하다.

이를 위해 경기도 빅파이프로젝트에서 추진하고 있는 빅데이터 전문인력 양성

사업도 학계와의 연계방안을 검토해야 한다. 경기도내 대학(원)과 연계 및 지원

프로그램을 마련하여 빅데이터 전문학과 개설, 빅데이터 신규 교과목 개설, 빅데이

터 전문가 양성을 위한 교육 과정을 지원할 수 있는 체계를 마련하여, 빅데이터

전문인력을 양성해야한다.

교육 과정은 단순히 데이터 분석 및 모델링 등 기술적인 차원에서 그치는 것이

아니라 실제 기업공공부문 등에서 널리 활용될 수 있는 다양한 기법 등을 포함시켜

기업의 비즈니스 모델을 구축하고 지역이나 국가의 사회 문제 해결에 기여할 수

있어야 한다. 4개 역량 영역과 기존 빅데이터 교육 커리큘럼을 결합하여 빅데이터

과학자 양성에 필요한 커리큘럼 분석 결과, 빅데이터 과학자가 갖추어야 될 역량은

기반역량, 기술역량, 분석역량, 사업역량 등 총 4가지 역량으로 분류할 수 있다.

핵심역량의 단계는 초급은 학부1~2학년 수준으로, 기본적인 빅데이터에 대한 기

본소양과 지식습득 수준이고, 중급은 학부3~4학년은 전문적인 지식과 역량 배양

을 위한 커리큘럼이 필요하다. 그리고 고급 및 전문가과정에서는 대학원 석사이상

으로 전문인력으로 전공에 대한 심도깊은 역량을 갖출 수 있는 과정이 필요하다.


<그림 4-17> 빅데이터 역량 모델(BCM: Bigdata Competency Model)

자료 : K-ICT 빅데이터센터 홈페이지(https://kbig.kr).

<그림 4-18> K-ICT 빅데이터센터 교육실습 데이터셋

자료 : 한국정보화진흥원 내부자료(2014).



빅데이터의 활용도가 높아질수록 빅데이터에 대한 체계적인 관리(빅데이터 거

버넌스)가 중요한 문제로 부각될 것이다. 실시간으로 쏟아지는 빅데이터의 분석

결과로부터 미래에 관한 통찰력을 얻고, 중요한 의사결정에 활용하기 위해서는 데

이터의 품질보장, 프라이버시 보호, 데이터 수명관리, 데이터 소유 및 관리권의 명

확화 등이 함께 이루어져야 하기 때문이다. 빅데이터를 정해진 시간 안에 통합,

정제, 분석하여 활용하려면 적절한 관리체계(데이터 거버넌스)없이는 불가능할 것

이다. 빅데이터가 중요한 의사결정에 사용될수록 더 큰 리스크를 가질 수밖에 없으

며, 이러한 리스크는 적절한 데이터 거버넌스를 통해서 관리될 수 있을 것이다.

빅데이터를 활용하여 조직의 업무를 혁신적으로 개선하고 미래에 관한 통찰력

을 얻고자 하는 곳에서는 빅데이터 거버넌스 프로그램을 함께 수립함으로써 성공적

이고도 지속 가능한 빅데이터 활용이 정착되도록 해야 한다. 빅데이터 거버넌스는

빅데이터의 활용으로 인해 발생하는 여러 가지 문제를 해결하는 사람, 조직, 기술의

집합체로써 지속가능한 빅데이터 생태계를 만들어가는 든든한 버팀목인 것이다.

정부와 지자체는 빅데이터 생태계가 건강하게 자랄 수 있는 인프라를 제공해야

한다. 정부3.0과 공공데이터 개방정책에 힘입어 우리 사회에 빅데이터가 단기간에

확산되고 있는 것은 고무적인 일이다. 그러나 지난 몇 년간 빅데이터 활용 측면을

강조하는 분위기에서 건강한 생태계 조성을 위한 정부나 지자체의 노력은 미흡한

것으로 보인다. 경기도에서 빅데이터 거버넌스와 건강한 생태계 조성을 강조하고

있지만 시급히 공직사회 전반으로 구체화되어 시행되기 위하여 몇 가지 고려할 사

항은 다음과 같다.

첫째, 정부와 지자체의 공공분야 빅데이터 사업들은 현업에 내재화되어 현업을

업그레이드하고, 담당 공무원의 일하는 방식을 바꾸는데까지 나아가 지속가능한

빅데이터가 되도록 해야 한다. 수많은 공공 빅데이터 (시범)사업들이 “현업의 책상

까지 가지도 못한 채” 현업의 무관심과 제도적 미비함으로 잊혀져가고 있다.

둘째, 재직자 교육을 통하여 조직의 분석역량을 강화함으로써 “외주업체가 중

심이 되는 빅데이터 사업을 현업이 중심”이 되도록 바꾸어야 한다. 특히, CEO(부

서장)의 의식이 바뀌지 않는 한 빅데이터를 통한 조직의 혁신은 불가능한 것임을


감안할 때 재직자 교육은 빅데이터 정착과 생태계 조성에서 가장 중요한 요소이다.

셋째, 빅데이터 인력양성 사업은 정부나 지자체 보다는 대학에게 맡기고, 대학

이 새로운 시대에 걸맞게 바뀌도록 유도함으로써 “지속적이고도 창의적인 데이터

과학자 양성체계”를 만들어 나가야 할 것이다. 언제까지 정부나 지자체 혹은 협회

가 직접 학생을 뽑아 단기간 연수로 부실한 데이터 과학자를 양산할 것인가 ? 대학

이 바뀌도록 유도한다면 데이터 과학자 양성과 대학의 변화를 한꺼번에 이룰 수

있을 것이다.

넷째, 정부나 지자체의 빅데이터 관련 부서에서는 새로운 사업을 기획하여 하

향식(top-down)으로 시행하는 것보다 빅데이터 생태계를 구성하는 각 요소들이

공통적으로 겪는 문제들을 지속적으로 발굴하고 인프라를 개선해 나가는 상향식

(bottom-up) 마인드로 전환하는 것이 바람직하다. 민간이 자율적으로 경쟁을 통

해 성장하도록 그 인프라를 제공하는 것이 공공의 역할이다.

민간산업 생태계 속에서 빅데이터의 향후 방향은 휴대폰시장에서 스마트폰이

등장하면서 신규서비스가 폭발한 것처럼 빅데이터 시장에서도 관계형 데이터인

LOD(Linked Open Data)가 등장하면서 새로운 패러다임이 기대된다. 민간사업에

서 빅데이터가 앞으로 발전하려면 수요자를 찾아 빅데이터 보유자와 매칭시켜주고,

인프라를 제공하는 방안이 필요하고 이를 위해서는 데이터 전문가 뿐만 아니라 현업

에 있는 산업 전문가를 참여시켜야 한다(데이터 생산자와 소비자의 연결이 중요).

데이터 거버넌스는 우선적으로 데이터 표준관리, 구조관리, 품질관리, 보안관

리와 표준정리 등 데이터 기본원칙을 정립해야하며, 관리자의 원칙, 조직, 절차 등

을 정의해야 한다. 수많은 데이터가 생성되고 있지만 현재 이를 컨트롤할 빅데이터

전문인력이 부족하여 관리 및 분석 인력충원이 필요하다. 또한 산재된 데이터를

통합관리를 위해 품질관리를 어떻게 할 것이며, 데이터 공유에 대해서도 어떻게

운영할지 방안을 마련해야 한다.

데이터 신뢰성 문제 해결방안으로 수많은 데이터의 표준 정의가 필요하고, 모

든 데이터의 기준이 될 수 있는 마스터 데이터 개발을 통해 데이터 합리화 해나가는

과정이 필요하다. 빅데이터 품질관리는 많은 데이터가 단기간에 생성되기 때문에

정확성보다는 충분성 중심으로 관리가 되어야할 것이다. 데이터 소유와 보안사항에

대해서도 법적 제도(조례 등)마련이 필요하다.

제5장 결론 및 제언 125

제 5 장 결론 및 제언

제 1 절 요약 및 결론

제 2 절 정책제언


제5장

결론 및 제언

제1절 요약 및 결론

경기도의 빅파이프로젝트는 빅데이터의 활용을 핵심공약으로 내세운 프로젝

트로 빅데이터(Big data)와 프리 인포메이션(Free Information)의 합성어로 흩어

져 있는 정보를 수집하여 도민이 쉽게 검색⋅활용할 수 있는 맞춤형 정보를 무료로

제공할 수 있는 장을 마련하는 것이다.

빅파이프로젝트가 도민에게 생활 속의 편리함을 제공할 수 있는 서비스 모델을

찾고, 데이터 공유와 활용을 전담하고, 빅데이터를 구축하고 활용할 수 있는 역할을

수행하기 위해서는 이를 지원하고 운영할 수 있는 센터와 같은 지원체계가 필요하

다. 센터를 방문하는 모든 사람에게 데이터를 무료로 공유하고, 새로운 사업 모델을

만들 수 있도록 지원하고, 이를 통해 수많은 사업기회와 새로운 일자리를 제공할

수 있어야 한다.

빅파이센터는 빅데이터, 사물인터넷(IoT), 클라우드 및 ICT 센터, 게임스타트

업의 허브가 될 판교 ‘창조경제밸리’의 거점 공간이 될 판교테크노밸리 스타트업아

카데미(구 산․학․연R&D센터)내에 개소하여 창조경제 생태계 확산을 위한 허브기능

을 수행해야한다. 빅파이프로젝트를 추진하는 실무 주체가 되어, 행정보다는 실제

빅파이프로젝트를 총괄해서 추진하고 운영할 수 있는 인력과 조직이 되어야 한다.

빅파이센터는 통합 인프라와 플랫폼 구축뿐만 아니라, 서비스 분석, 창업지원,

데이터 활용, 인력양성 등의 모든 사업의 통합 가치를 극대화하는 구심점의 역할을

담당해야한다.

통합 인프라 부분에서는 데이터의 통합체계 구축과 데이터 수요에 대한 분석

및 수집 가능한 민간정보에 대한 리스트업하여 “어떤 데이터를 수집, 가공할 것인

지?”, “기본 데이터셋 구성은 어떻게 할 것인지?” 개인정보 및 데이터 소유권과


보안문제에 대한 기준을 정하고 관리하는 부분이 필요하다.

플랫폼에서는 민간 비즈니스 모델 및 정책지원이 가능해야하며, 활용대상의

수요분석을 통해 플랫폼의 기능을 도출해야 한다. 또한, 민간의 데이터를 함께 공유

할 수 있는 플랫폼 기능이 필요하다.

빅데이터 활용에 대한 요구는 계속해서 증가할 것이며, 이러한 수요에 대응하

기 위해서 센터에서는 커뮤니티 공간확보, 프로젝트 추진 지원 및 문제해결 등을

지원해줄 수 있어야 하고, 데이터 구입에 대한 지원 방안 등도 고려해야 할 것이다.

데이터의 활용이 더 효과적이고 장기적인 생태계 구축을 위해서, 산⋅학⋅연⋅관

의 협력 네트워크 구축이 필요하며, 민⋅관의 융합에 의해 사회 문제가 해결되었을

때 인센티브를 지원해 주는 방안도 고려되어야 한다.

빅데이터의 활용도가 높아질수록 빅데이터에 대한 체계적인 관리(빅데이터 거

버넌스)가 중요한 문제로 부각될 것이다. 시간으로 쏟아지는 빅데이터의 분석 결과

로부터 미래에 관한 통찰력을 얻고, 중요한 의사결정에 활용하기 위해서는 데이터

의 품질보장, 프라이버시 보호, 데이터 수명관리, 데이터 소유 및 관리권의 명확화

등이 함께 이루어져야 하기 때문이다. 빅데이터를 정해진 시간 안에 통합, 정제,

분석하여 활용하려면 적절한 관리체계(데이터 거버넌스) 없이는 불가능할 것이다.

빅데이터가 중요한 의사결정에 사용될수록 더 큰 리스크를 가질 수밖에 없으며,

이러한 리스크는 적절한 데이터 거버넌스를 통해서 관리될 수 있을 것이다.

빅데이터를 활용하여 조직의 업무를 혁신적으로 개선하고 미래에 관한 통찰력

을 얻고자 하는 곳에서는 빅데이터 거버넌스 프로그램을 함께 수립함으로써 성공적

이고도 지속 가능한 빅데이터 활용이 정착되도록 해야 한다.

빅데이터 거버넌스는 빅데이터의 활용으로 인해 발생하는 여러 가지 문제를

해결하는 사람, 조직, 기술의 집합체로써 지속 가능한 빅데이터 생태계를 만들어가

는 든든한 버팀목인 것이다. 민간산업 생태계 속에서 빅데이터는 휴대폰시장에서

스마트폰이 등장하면서 신규서비스가 폭발한 것처럼 빅데이터 시장에서도 관계형

데이터인 LOD(Linked Open Data)가 등장하면서 새로운 패러다임이 기대된다.

민간사업에서 빅데이터가 앞으로 발전하려면 수요자를 찾아 빅데이터 보유자와 매

칭시켜주고, 인프라를 제공하는 방안이 필요하고 이를 위해서는 데이터전문가 뿐만

아니라 현업에 있는 산업전문가를 참여시켜야 한다.


경기도 빅데이터 거버넌스가 나아가야할 방향은 단기간의 성과를 위해서라면

활용관점(서비스관점)에서 데이터를 접근해야하고, 장기간 플랜을 위해서라면 관

리관점에서 데이터 내재화에 초점을 맞춰야 할 것이다.

경기도 빅파이프로젝트는 현재 경제활성화 및 일자리 창출이 궁극적 목표로

지속적이고 장기적으로 데이터를 관리⋅운영하는 노력이 필요하다. 프리인포메이

션을 제공하겠다는 관점은 위험성이 있고 이를 운영하려면 감시와 견제가 필요하

며, 데이터는 현재 가지고 있는 데이터를 커버리지를 생성해서 각 분야별로 카테고

리를 나누는 데이터 구조화 작업이 필요하다. 데이터 표준은 비정형 데이터를 틀에

가두는 역할을 할 수 있고 하나의 기관에서 모든 데이터를 강제하기가 어렵기 때문

에 좀 더 많은 고민이 필요하다.

빅파이프로젝트에서 성과를 도출하기까지는 상당한 시간이 필요하다. 단기간

의 성과를 홍보하고, 행사성으로 보여주는 것보다는 내실을 다지는 시간이 필요하

다. 단기 과제로 수행한 다소 완성도가 낮은 결과물을 계속 홍보하기보다는 더 고도

화된 분석, 더 많은 데이터를 융합해서 어떤 의미를 찾을 수 있을지 고민하고, 지속

적인 모델을 보완해 나가는 것이 더 중요하다. 지속적인 시범서비스는 민원통계

및 소셜분석을 통한 도민의 편리성을 증대와 사업비용을 효율적으로 배분할 수 있

는 사업으로 구상되어야한다. 조직측면에서는 자문단 역할도 중요하며, 각 산업별

로 감시조직과 기술위원회 구성을 위한 전문가가 필요하다.

제2절 정책제언

1. 빅데이터 활용을 위한 업무프로세스 및 유기적인 협력 체계 확립

빅데이터를 활용함에 있어 명확하고 구체적인 목표를 설정함과 동시에 이를

뒷받침할 수 있는 조직 문화와 업무 프로세스가 확립되어야 한다. 공공부문은 아직

도 빅데이터를 활용함에 있어 명확하고 구체적인 목표를 설정하고 있지 않으며,

조직 문화와 업무 프로세스도 이를 적극적으로 추진할 수 있는 방향으로 확립되어

있지 않은 실정이다.


이는 데이터 중심시스템 중심의 접근 방식이 가져다 준 폐해라 할 수 있다.

사회 문제 해결이라는 명확한 목표를 가지고 각 부처 및 지방자치단체의 정책 영역

과 빅데이터를 연결시키는 노력이 선행되어야 하는데 현재의 상황은 단지 빅데이터

의 가치가 전 세계적으로 강조되고 있기 때문에 이를 활용하는 것처럼 보인다.

그러다보니 빅데이터의 잠재적 가치를 높일 수 있는 방향으로 조직 구조나 문

화, 업무 프로세스가 확립되지 못하고 있다

빅데이터의 필요성에 대해서는 공감하면서도 빅데이터로 어떤 사업을 진행해

야 하는지 어떠한 데이터들이 필요한지에 대한 인식이 부족하다. 현업 부서를 중심

으로 빅데이터 활용을 통한 정책 개발이 이루어져야 정책의 실효성이 극대화될 수

있는데 현실에서는 빅데이터라는 이유로 정보화 부서의 업무로 여겨지는 경우가

많다. 정보화 부서는 빅데이터를 비롯한 정보화 사업에 대한 전문성은 갖추고 있지

만 민의를 제대로 파악하기 어렵기 때문에 정보화 부서의 빅데이터 활용만으로는

효과적인 정책 구현에 한계가 있다.

빅데이터 사업은 사업의 성격상, 전문가현업 부서 및 정보화 부서가 함께 투입

되어 고민해 나갈 때 사회 문제 해결과 직결되는 참신하고 독창적인 아이디어를

구상할 수 있다. 데이터 분석과 정책 발굴이 별개로 이루어지거나 현업 부서와의

교류 없이 정보화 부서 단독으로 빅데이터를 활용하다 보면 정책 수요를 제대로

파악할 수 없어 빅데이터 활용이 사회 문제 해결로까지 이어질 수 없게 된다.

실제적인 빅데이터 사업 수행은 빅데이터 전문가들과 현업 부서 및 정보화 부

서 공무원들과의 교류와 유기적인 협력을 통해 이루어져야 한다. 사업 추진을 위한

적절한 팀이 구성되어야 하고, 시범 사업을 추진하는 실무 부서에는 담당자를 지정

하고, 사업에 적극 참여할 수 있는 프로세스가 필요하다. 소통과 커뮤니케이션이

원활히 이루어져야하고, 프로젝트 담당자에게는 인센티브를 적용해서, 빅파이프로

젝트가 현업부서의 업무로 활용될 수 있는 체계가 필요하다. 빅데이터담당관실에서

는 직접 사업을 발굴하고 서비스를 개발하기보다는 빅데이터가 실무부서에서 활용

될 수 있는 기반을 마련해주고, 실무부서에서 사업을 추진할 수 있는 지원체계를

마련해 주여야 한다. 즉, 공공과 민간에 흩어져서 개별적으로 관리하고 있는 데이터

를 체계적으로 수집하고, 개방할 수 있는 체계를 갖추어 주고, 활용모델을 운영하고

활용할 수 있는 인프라와 제도적 기반을 마련하는 것에 집중하는 것이 중요하다.


2. 산학연 협력체계와 자문기구 운영

미국은 국가경쟁력을 높이기 위해 빅데이터와 국가의 정책적 목표를 연계시

키는데 주력하고 있다. 2012년부터 대통령 직속기구인 과학기술정책실(Office of

Science and Technology Policy, OSTP)을 통해 2억 달러를 들여 ‘빅데이터

R&D 이니셔티브’를 추진하였고, 2014년 현재 그 후속조치로 의학연구, 지리분석,

언어학 등 분야의 30여개 프로젝트를 90여개 이상의 기관이 참여 진행 중에 있다.

또한, 미국의 빅데이터와 관련된 기술은 빅데이터 고위운영그룹(Big Data

SSG18))을 중심으로 개발, 연구되고 있고, 주로 국립과학재단(NSF), 국립보건원

(NIH), 국방부(DoD)등 여러 정부 부처, 대학, 민간과의 협업을 통해 추진되고 있

다.

영국을 비롯한 유럽 여러 국가들은 공공데이터의 개방과 공유를 통해 민간의

가치를 창출하는데 초점을 두고 있다. 영국은 빅데이터 전략 추진이 미국과 달리,

내각 부처 및 부처 산하의 전담조직에 의해 주도되고 있다. 내각사무처(Cabinet

Office)는 공개데이터연구소(Open Data Institute), 공공데이터 활용을 통한 비즈

니스모델 개발 및 데이터생태계 구축 추진하고, 기업혁신기술부(BIS)는 데이터전

략위원회(Data Strategic Board), 공공데이터 개방을 통한 높은 수준의 부가가치

창출을 주도하며, 데이터 접근성 강화를 위해 데이터 공유플랫폼(Data.gov.uk)을

정비하였다.

선진사례에서는 정부주도형의 빅데이터 협력체계의 형태이지만, 각국의 장점

을 살려 경기도에서는 국내여건과 경기도 실정에 맞는 경기도형 협력체계를 구성

해, 경기도 상황에 맞는 거버넌스 구축과 발전을 위한 노력할 필요가 있다.

빅파이프로젝트의 전체적인 총괄 실행은 빅데이터담당관실과 빅파이센터에서

그 역할을 수행하되, 빅데이터 전략추진과 기술 전반의 빅파이프로젝트는 각 분야

별 실무협의회를 비롯하여, 산학연의 전문가와 민간과의 협업을 통해 사업을 추진

될 수 있는 협력체계와 자문기구가 필요하다.

지속적인 빅파이프로젝트 추진을 위해서는 도민의 편리성을 증대와 사업비용

18) Senior Steering Group


을 효율적으로 배분할 수 있는 사업으로 구상되어야한다. 이를 위해서는 자문단

역할이 중요하며, 자문단은 각 실무 분야별 전문가로 구성된 감시조직과 기술위원

회의 구성과 프로젝트 전반을 자문하고 검토할 수 있는 민⋅관⋅학의 협의체가

구성되어야 한다. 협의체와 자문단의 구축과 운영은 투명하게 진행되어야하며, 의

회 및 전문가, 시민단체가 참여하는 참여형 의사결정 구조를 만들고, 이를 통해

운영에 대한 감시와 견제를 받고 투명성을 확보해 나아가야할 것이다.

총괄·자문

빅데이터위원회

(위원장 : 도지사)

민간 자문회의 정보화기획관 민․관․학 협의체

프로젝트 자문 빅파이프로젝트 총괄 빅파이 거버넌스

실행

빅데이터담당관(道 주무부서)

빅파이센터(현 빅파이추진단)

실무협의회

안전⋅행정 건설⋅교통 도시⋅환경 경제⋅통상

문화⋅관광 보건⋅복지 여성⋅교육 농정⋅해양

산하

공공기관 31개 시⋅군

<표 5-1> 빅파이 협력체계 구성(안)



3. 협업모델 지원

경기도는 빅데이터 활성화를 위해 한국정보화진흥원(NIA, National

Information Society Agency)과 빅데이터 인력양성과 창업지원, 분석컨설팅 등

의 공동 추진을 위한 “빅데이터 활성화를 위한 업무협약(2015.09.16)”을 체결했

다. 이번 협약을 통해 경기도는 한국정보화진흥원이 보유한 데이터 분석 서버와

소프트웨어, 오픈랩(개방실험실 프로젝트) 등 빅데이터 센터 인프라를 공유할 수

있게 된다. 또한, 경기도가 빅파이센터를 통해 본격적인 분석컨설팅과 함께 그 동안

추진해 온 빅데이터 기반의 창업 및 인력양성 사업에서도 한국정보화진흥원의 창업

지원 프로그램 및 교육 콘텐츠에 활용이 가능하게 된다.

유사 협력기관(IoT센터, 클라우드 센터, 창업멘토링 센터 등)과의 협력 체계를

통해서 시너지 효과를 창출 할 수 있는 협업모델에 마련하는 것은 인프라 측면에서

뿐만 아니라, 사업 추진에 대한 예산 절감 및 효과부분에서도 상호 시너지를 낼

수 있을 것으로 기대되는 사업이므로 협업모델에 대한 서로간의 충분한 협의가 필

요하다.

즉, 오픈랩 운영과 창업지원, 교육 운영 등에 있어서 기관간의 역할의 중복없이

효과적인 협업 모델을 마련하는 것이 필요하다. 예를 들어, 창업 지원의 경우, 인프

라(하드웨어, 소프트웨어)부분과 기술개발 지원은 한국정보화진흥원에서 지원하

고, 창업지원 사업 발굴, 평가, 운영지원 부분은 빅파이센터의 역할로 구분하여 추

진되어야 할 것이다. 오픈랩 운영에 있어서도 기본 인프라(플랫폼)에 대한 연계⋅활용은 중복투자없이 예산을 절감할 수 있는 방향으로 추진하되, 도민 및 창업지원

을 위한 도민지원 시스템 부분은 개발은 필요하며, 정책수요에 대응할 수 있는 현안

분석 시스템은 별도로 운영할 필요가 있다. 현재 한국정보화진흥원(K-ICT 빅데이

터센터)의 플랫폼은 개발이나 프로그래밍이 어느 정도 가능한 그룹에서 활용할 수

있는 시스템으로 예비창업자나 도민이 활용하기에는 진입장벽이 있는 시스템으로,

오픈소스 기반의 리눅스 환경의 시스템을 그대로 접근하기는 쉽지 않다.

빅파이센터의 오픈랩은 빅데이터를 접하는 도민이 보다 쉽고 편하게 이용할

수 있는 환경으로 제공되어야 한다. 센터를 방문하는 모든 도민에게 데이터를 무료

로 공유하고, 사업 모델을 만들 수 있도록 지원하여, 수많은 사업적 기회와 새로운


일자리를 제공할 수 있는 장으로써 운영되어야 한다.

4. 표준조례 및 규칙 지원

행정정보를 수집하고 공공기관과 민간기관의 정보를 융합하여 분석하는 일련

의 빅데이터 분석행위는 그에 대한 법적 절차와 근거가 필요하다.

현재 개인정보보호법을 비롯한 몇 가지 관련법이 개인정보가 동의 없이 사용되

는 것을 금하고 있으며, 정책의 수립 및 성과평가에 활용하기 위해 행정기관이 다양

한 개인정보 수집을 하는 것에 대해 현실적으로 법적 근거가 없는 실정이다. 또한

유관기관이나 민간기관으로부터 공공목적의 집계데이터를 협조 받을 때조차 협조

요청의 근거를 제시하기 어려운 실정이다.

따라서 자치단체 단위의 조례와 광역자치단체 차원의 법적 근거를 갖춰 예산

확보 및 전문가 집단의 적극적인 협력을 확보해야한다. 지자체의 경우, 각 지자체마

다 처한 환경이 다르고 필요한 분석영역이 다르기 때문에 지자체의 요건에 맞는

정의와 목적, 권한과 책임에 대한 명시가 필요하다.

또한, 빅데이터 분석 전담조직 설치, 전문가 배치, 데이터 수집과 시스템 운용,

빅데이터 분석 위원회 등을 조례항목에 포함시켜 법적 근거를 확보해야 외부기관

및 의회와의 원활한 협력관계를 펼칠 수 있을 것이다. 특히, 빅데이터 분석과 관련

한 규칙을 제정하여 분석업무의 표준화와 산출물의 품질이 일정한 수준을 유지하도

록 해야 하며, 이를 통해 지자체의 빅데이터 분석과 활용에 관한 업무를 표준화하고

담당 공무원의 책임과 권한에 관한 통제와 관리를 명확히 할 수 있다.

빅데이터 분석과 관련한 규칙에 포함되어야 내용으로는 데이터처리 표준절차,

개인정보의 처리 방법 및 활용 동의 절차⋅양식, 빅데이터 분석결과의 공개절차,

이종데이터의 융합⋅집적⋅검증⋅다차원분석 절차, 분석결과 생산 규칙, 데이터

목록의 현행화⋅공유⋅보고 등의 주기⋅절차⋅내용 정의, 프로젝트(외주사업) 관

리 및 표준절차 등이 있다.

5. 빅데이터 거버넌스 체계(감시와 견제) 마련

빅데이터 거버넌스는 빅데이터 독점에 따른 위험을 줄이기 위해 다양한 사회


구성원이 참가하는 거버넌스를 말한다.

구글은 구글 이용자에 의해 수집된 정보를 통한 맞춤형 서비스를 제공하지만,

구글이 수집하고 활용되고 있는 수많은 데이터에 대한 정보는 개방하지 않는다.

구글이 두려운 것은 구글이 그 많은 데이터로 무엇을 어떻게 하는지 아무도 알

수 없기 때문이다. 이것이 데이터 독점에 따른 권력인 것이다.

그러나 경기도 빅파이센터에서는 구글과는 다른 시스템으로 운영해야할 것이

다. 행정을 위해, 혹은 도민의 생활패턴을 통해 수집된 정보는 공유되어야 하며,

가급적 많은 데이터를 수집⋅제공⋅공유체계를 만들어 나아가는 것이 필요하다.

이때 발생할 수 있는 이슈 즉, 데이터 독점에 따른 감시와 견제, 데이터 품질에

대한 부분, 개인정보보호와 관련된 이슈 등은 거버넌스 체계 마련을 통해서 해결해

나아갈 수 있을 것이다.

즉, 빅데이터 사업의 핵심기반이라 할 수 있는 거버넌스를 통해서 데이터 표준

화, 의사결정체계, 데이터 관리, 개인정보보안, 감시와 견제 등에 대한 관리체계를

안정적으로 확립해야한다. 데이터의 보관과 유통, 처리의 알고리즘에 대한 부분을

오픈하여, 도민이 자기 정보에 대한 자기정보결정권을 요구하고, 도민 스스로가

모니터링 할 수 있는 빅데이터 커먼즈(공유) 시스템의 도입도 검토해 볼 필요가

있다. 또한 빅데이터 분석을 위한 설계와 계획단계부터 도민이 참여해서 관련법

제도 개혁이나 정책 입안에 대한 문제제기와 빅데이터 수집의 근거 제시와 분석

알고리즘에 대한 참여와 관심을 유도하고 활성화 할 수 있는 거버넌스 기반을 마련

하는 것이 중요하다.

6. 예산 및 전문인력 지원 방안 마련

빅데이터 도입과 실행이 어려운 근본적인 요인은 지방자치단체의 예산 및 관련

전문인력의 부족이라 할 수 있다. 빅데이터 활용을 강화하도록 강조하는 것에 비해

지방자치단체가 이를 원활히 활용하는데 필요한 인프라 및 기반에 대한 지원은 부

족한 것이 사실이다. 특히, 빅데이터를 체계적으로 활용하기 위한 솔루션 및 인프라

를 도입하는데 기초자치단체들이 부담하기에는 초기 비용이 너무 크기 때문에 장기

적인 비전과 계획을 가진 정책들을 체계적으로 추진하기 어려워진다.


이에 빅데이터 활용에 의한 정책들이 발굴되기는 하지만 일시적인 차원에서

그치는 경우가 많아 지역사회가 안고 있는 문제들을 근본적으로 해결하기 어려우

며, 이는 빅데이터 활용을 통한 사업 예산을 확보하는데 있어서 장애 요인이 되기도

한다.

빅데이터 활용을 통해 수요 맞춤형 정책들을 개발하고는 있지만 이에 대한 도

민들의 편의나 만족도가 실제로 높아지는지를 파악하는 것이 쉽지 않기 때문에 차

년도 예산편성에서 우선순위가 밀려나는 경우가 많다. 즉, 빅데이터 활용에 많은

예산이 투입되는 것에 비해 가시적이고 정량적인 성과가 도출되지 않고 있다. 또한

빅데이터 전문인력이 매우 부족하다 보니 관련 정책을 개발하는 데에도 한계가 있

게 된다.

광역차원에서 경기도 빅파이프로젝트는 지엽적 주제나 일차원적 범위보다는

각 시⋅군⋅구가 혼자서 해결할 수 없는 주제에 대해 인접한 도시들을 연계해서

보다 큰 효과와 변화를 줄 수 있는 행정서비스를 목표로 기획해야한다. 개별 지자체

에게 필요한 수치는 해당 시⋅군⋅구에 제공하고, 각 지역을 연결해서 광범위한

정책을 기획하는데 필요한 정보는 경기도의 업무담당관에게 제시되어 서울시, 중앙

부처와 구체적인 행정정책을 협의할 수 있는 체계를 마련해야 한다.

지역개발이나 주민생활, 환경시설 등에 관한 정책은 단일 지자체 단위의 추진

이 용이하지 않기 때문에 예산이나 인구규모에 있어서 광역자치단체가 담당하고

추진하는 것이 필요하다. 일관성 있고 지속적인 빅데이터 사업 모델을 운영하기

위해서는 경기도 빅파이센터가 31개 시⋅군⋅구에 빅데이터 분석시스템을 일괄적

으로 공급하고, 데이터 구축 부분은 기초지자체의 예산을 통해서 매칭 방식으로

사업을 추진하는 방안도 검토해 볼 필요가 있다. 지자체별로 부담해야할 자원과

혜택 받게 될 대상을 과학적으로 제시함으로써 보다 크고 넓은 단위의 행정서비스

를 기획할 수 있을 것이다.

분석을 위한 전문인력 확보 부분에서도 빅파이센터에서는 기초자치단체의 빅

데이터 분석을 전담할 수 있는 빅데이터 분석 전문관을 지원하는 방안을 검토해

볼 필요가 있다.

빅데이터 분석은 데이터 관리(Data Management)와 관련된 기술은 물론,

데이터 분석에 관련된 숙련된 기법들, 국제적으로 정립된 프로젝트 관리(Project


Management) 방법론에 이르기까지 많은 훈련과 경험이 필요한 고도의 전문가

영역이다. 그러나 현재 대부분의 전문가들은 민간에서 훈련⋅육성되고 있어 행정

기관의 빅데이터를 분석하고, 정책에 반영하기 위한 전문 공무원은 매우 드문 현실

이다. 일부 지방자치단체(경기도 남양주시)에서는 빅데이터 분석 전문관을 임기제

공무원으로 채용하여 빅데이터 분석 업무를 관리하고 있다. 이는 행정정보에 대한

접속 및 직접 분석이 가능하고, 업무분석 과정에 있어 민간신분의 전문가에 비해

기존 공무원들의 저항이 덜하다는 장점이 있다.

빅파이센터에서는 빅데이터 분석 전문관을 양성하고, 양성된 전문관을 각 지방

자치단체로 파견을 지원하게 되면 업무 담당 공무원의 분석능력을 키우고, 성공사

례 전파 및 광역 빅데이터 분석을 순조롭게 추진하기에 매우 유용하게 될 것이다.

뿐만 아니라 각 지자체는 경기도 빅파이센터의 분석 및 데이터 처리 시스템을 사용

하므로 비용을 과하게 부담하지 않으면서 검증된 전문가를 확보함에 따라 행정에

활용 효과가 높을 것이다.

참고문헌 139

참고문헌

경기도 기획조정실(2015). 민선6기 1주년 성과(빅파이프로젝트부문) : 133-134.

경기도 빅데이터담당관(2014). “빅파이(Big-Fi) 프로젝트 기본계획”, 경기도 행정자료.

김사혁(2013). “빅데이터 산업 생태계 분석동향”, 방송통신정책, 25(13) : 77-87.

김성현(2015). 빅데이터 기획보고서 제3호 – 빅데이터 사업으로 본 빅데이터 발전 방향, 한국정보화진흥원 미래전략센터.

김진영(2012). “빅데이터 시대, 미국의 데이터 사이언스 생태계”, DBGuide.net.

신신애⋅유순덕(2013). 빅데이터 비즈니스 생태계 활성화 전략수립 연구, 한국정보화

진흥원.

유순덕⋅최광돈⋅신선영(2014). “빅데이터 산업 활성화 전략 연구”, Journal of

Convergence, 12(4) : 1-15.

전승수(2012). 초연결사회의 빅데이터 생태계 분석과 시사점, 한국과학기술기획평가

원.

조완섭(2013). “빅데이터 거버넌스 - 지속가능한 빅데이터 활용의 전제요건”, 주간기술

동향 : 1-15.

조완섭⋅우준식⋅신정길⋅조재용⋅김상하(2014). 빅데이터 거버넌스 –빅데이터 활용

의 전제조건, 홍릉과학출판사.

채승병, 안신형(2012). “빅데이터: 산업 지각변동의 진원”, CEO Information 삼성경

제연구소, 제851호 : 1-22.

최창우⋅윤종인⋅오병철(2014). 빅데이터 활용 사례 분석을 통한 민⋅관 융합 빅데이터 활

용 전략 연구, 한국지역정보개발원.

황순귀⋅유제성⋅최천일⋅전용준(2015). 빅데이터 (그림으로 2시간이면 이해하는, CEO를 위

한), 아이티엠지.


Matt Turck & Shivon Zilis(2012). A Chart of the Big Data Ecosystems.

(http://mattturck.com/2012/10/15/a-chart-of-the-big-data-ecosystem

-take-2/)

James F. Moore(2013). Shared Purpose: A Thousand Business Ecosystems, a

Worldwide Connected Community, and the Future, CreateSpace

Independent Publishing Platform.

James Manyika(2011). “Big data: The next frontier for innovation, competition,

and productivity”, McKinsey Global Institute.

김배현(2015). “빅데이터 정책 및 K-ICT 빅데이터센터 제공 서비스”, 자문회의 발표자료

(2015.7.8).

김재수(2015). “빅데이터 시대의 데이터 거버넌스 추진 방향”, 자문회의 발표자료

(2015.8.26).

빅파이추진단(2015). “Big-Fi 추진단 정보”, 발표자료(2015.5.13).

유순덕(2015). “Bigdata –경기도 Big-Fi 활성화 중심-”, 자문회의 발표자료(2015.8.26).

이해곤(2013). “빅데이터 품질관리 접근 전략”, 세미나 발표자료(2013.6.18).

조광원(2013). “빅데이터와 데이터 거버넌스”, 발표자료(2013.4.25).

조기행(2015). “남양주 빅데이터(DASAN) 간담회”, 발표자료(2015.6.29).

조완섭(2015). “제2차 빅데이터 심화활용교육”, 발표자료(2015.9.16).

“따뜻한 빅파이(Big-Fi)로 도민의 행복을”, 경기도이야기(2014.7.11).

“빅데이터 수집⋅분석 플랫폼 ‘강원창조경제혁신센터’”, 문화체육관광부 공감정책특집

(2015.5.18).

“빅데이터 활용과 거버넌스”, 광고정보센터 BRAND REFORT(2014.6.20).

“정부통합전산센터 빅데이터 관⋅학⋅연 MOU 체결”, 행정자치부 참고자료(2015.8.21).

“정부통합전산센터, 빅데이터 분석시스템 본격 구축”, 행정자치부 참고자료(2015.6.29).

“정부 최초, 빅데이터 전문 조직 신설”, 행정자치부 보도자료(2015.5.26).

참고문헌 141

강원창조경제혁신센터(https://ccei.creativekorea.or.kr/gangwon).

강원창조경제혁신센터 빅데이터포털사이트(https://ccei.creativekorea.or.kr/gangwon/dbp.do#).

강원창조경제혁신센터 크라우드 소싱 플랫폼 ‘K-CROWD’ (http://kcrowd.kr).

경기데이터드림(http://data.gg.go.kr).

데이터전문가 지식포털(http://www.dbguide.net).

서울 실내지도서비스(http://indoormap.seoul.go.kr).

서울특별시청(http://www.seoul.go.kr).

정부통합전산센터(http://www.ncia.go.kr).

퀸텟시스템즈(http://www.quintet.co.kr/).

한국정보화진흥원(http://www.nia.or.kr/).

K-Global DB-stars(http://www.dbstars.or.kr).

K-ICT 빅데이터센터(https://kbig.kr/).

K-ICT 본투글로벌센터 홈페이지(https://www.born2global.com).

Abstract 143

Abstract

A study on the Role & Governance of Gyeonggi-do

Bigdata Center

Gyeonggi Province is promoting the project as a Big-Fi(Bigdata Free

Information) Project core business for the IT administration.

Big-Fi project will induce the composition of the ecosystem private

voluntary industry-led data. It should provide specialized training,

development and commercialization of private voluntary business model

support system.

This support is needed to support systems such as the Bigdata

Center in order to operate.

Bigdata Center must provide an environment that is available to

residents to take advantage of big data more easily and conveniently.

In addition, public services, as well as through the business model should

provide business opportunities and new jobs.

First, the role of Bigdata Center specialized training on Big Data, and

should cultivate professional personnel.

Second, support business start-ups should provide a big data

governance and data protection for private industry ecosystem

composition.


Key Word big data, big data center, governance, platform

Third, the bigdata center must build platform. It should also perform

the roles of service analysis, start-up assistance, professional training

and openlab operation.

Fourth, Bigdata Center must be able to give support to the bigdata

community, promoting the bigdata project.

The more utilization big data to increase the systematic management

of big data, that will be an important governance issues.

Gyeonggi-governance should be to establish a stable management

system related to data standardization, decision systems, data quality

and privacy security.

Check and supervision for data sharing is important. so, big data

center is necessary to establish the governance of issues related to

privacy protection, Proprietary data, data quality.

부록 145

부록

공공기관 수요조사 설문지

민간기업체 수요조사 설문지

부록 147

부록

공공기관 수요조사 설문지

빅파이센터 구축 및 거버넌스 운영방안을 위한 수요조사

안녕하십니까?

경기연구원은 경기도와 각 시․군에서 출연하여 설립한 정책연구기관으로서 경기

도의 지역현안에 관한 조사 분석과 정책 대안의 개발을 통하여 지역의 경쟁력 강화

및 도민의 삶의 질 향상에 기여 하고 있습니다.

이번에 본 연구원에서는「 빅파이센터 구축 및 거버넌스 운영방안 」에 관한 정책

연구를 수행하고 있습니다.

본 조사는 그 일환으로 실시하고 있으며, 향후 빅데이터 공유와 활용을 전담하는

빅파이센터를 구축 하여 관련 산업을 육성하고 지원하는데 중요한 정책연구 자료

로 활용될 예정입니다.

응답해주신 내용이 소중한 정책 자료로 반영될 수 있도록 바쁘시더라도 잠시만

시간을 내서 조사에 협조해 주실 것을 부탁드립니다.

감사합니다.

■ 조사기간 : 2015년 8월 중

■ 조사대상 : 도내 공공기관 데이터 관련 담당자

■ 연구주관 : 경기연구원 옥진아 연구위원

■ 조사주관 : 경기리서치연구소 김유나 연구원

□ 본 조사의 내용은 통계법 제33조, 34조에 의거하여 비밀이 철저히 보장되며,

설문에 대한 모든 내용은 통계분석과 연구 목적 이외에는 절대 사용되지 않습니다.

응답자 확인용

기관명 전화번호성명 직위기관주소 경기도 ( )시․군


※ 다음은 빅데이터 활용현황에 관한 질문입니다.

빅데이터

(Big-Data)

기존의 데이터 수집, 관리 그리고 분석 역량을 넘어서는 대량의 데이

터 세트를 의미하며, 기업적 측면에서는 기업의 효과적인 마케팅 및 전

략도출에 필요한 상세하고 높은 빈도로 생성되는 다양한 종류의 데이터.

활용 예) 아마존의 도서추천 시스템, 유튜브의 개인맞춤형 서비스, 구글

의 고객취향에 맞는 광고노출 시스템 , FBI의 DNA 범인검거 시스템,

서울시의 통화로그 분석을 통한 심야버스 운행시스템 등

문1) 귀하는 본 조사 이전에 위에서 설명 드린 빅데이터(Big-Data)에 대해 알고 계셨

습니까?

① 예

② 아니오

문2) 공공과 민간에서 수집된 빅데이터(Big-Data)에 대한 활용이 향후 공공(정부, 지

자체, 공공기관 등)에서 얼마나 필요하다고 생각하십니까?

① 전혀 불필요 ☞문 3번으로

② 불필요 ☞문 3번으로

③ 보통 ☞문 2-1번으로

④ 필요 ☞문 2-1번으로

⑤ 매우 필요 ☞문 2-1번으로

문2-1) 필요하다면, 주로 어떤 분야에서 필요할 것으로 생각됩니까? 순위별로 2가지

만 말씀해주십시오. 1순위( ) 2순위( )

① 정책 수립 및 결정 ② 사업예산 절감

③ 민원서비스 만족도 제고 ④ 위기대응 능력 향상

⑤ 기타

부록 149

문3) 귀하는 최근 3년 내 빅데이터(Big-Data)를 활용해본 경험이 있습니까?

① 있음 ☞3-1번으로

② 없음 ☞문 3-6번으로

문3-1) 있다면, 어디서 제공한 데이터를 활용한 경험이 있는지 모두 말씀해주십시오.

① 공공데이터

② 민간데이터

③ 기관내부 데이터

문3-2) 다음 중 어떤 방식을 통해서 빅데이터를 활용해본 경험이 있는지 모두 말씀해

주십시오.

① 빅데이터 전문 업체에 의뢰 ② Raw Data를 받아서 직접분석

③ 플랫폼(통계, 지도서비스 등) 서비스를 통해 ④ 기타

문3-3) 귀하가 빅데이터(Big-Data)를 활용한 가장 큰 목적은 다음 중 무엇입니까?

순위별로 2가지만 말씀해 주십시오. 1순위( ) 2순위( )

① 정책 및 연구에 활용 ② 내부고객(로그자료) 분석(민원인 등)

③ 공공 및 민간에서 의뢰를 받아서 ④ 개인적 역량 강화

⑤ 기타

문3-4) 귀하가 빅데이터(Big-Data) 활용 시, 애로사항은 다음 중 무엇입니까?


① 데이터 취득의 어려움(정보보호법 등) ② 빅데이터 전문 인력의 부족

③ 다양한 데이터 부족 ④ 인프라(하드웨어, 소프트웨어) 부족

⑤ 기타

문3-5) 귀하가 활용한 빅데이터 자료의 신뢰도는 어느 정도라고 생각하십니까?

① 매우 낮음 ② 낮음 ③ 보통 ④ 높음 ⑤ 매우 높음


※ 다음은 빅데이터 플랫폼에 관한 질문입니다.

문3-6) 귀하가 빅데이터(Big-Data) 활용 경험이 없다면, 그 가장 큰 이유는 다음 중

무엇입니까?

① 빅데이터에 대한 활용방법 모름 ② 빅데이터 전문 인력 부재

③ 필요성을 못 느낌 ④ 비용에 대한 부담

⑤ 기타

문4) 귀하는 공공(정부, 통계청, 지자체, 국공립 기관 등)에서 제공하는 빅데이터를 사

용하여 원하는 자료나 결과를 도출한 경험이 있습니까?

☞ 귀하가 소속된 기관의 데이터 포함

① 있음 ☞문 4-1번으로

② 없음 ☞문 5번으로

문4-1) 귀하가 공공에서 이용한 경험이 있는 빅데이터 서비스 분야를 모두 말씀해

주십시오.

① 인구(인구수, 세대수, 인구밀도 등)

② 사회(병원, 경찰서 등 시설분포, 범죄, 화재분포 등)

③ 환경(기후, 산림도, 해안선 등)

④ 경제(신용카드 매출현황, 소득분위, 국민소득 등)

⑤ 안전(산사태, 침수 분포, 폭우지역 등)

⑥ 산업(사업체수, 종사자수, 업종, 공장 분포 등)

⑦ 부동산(전월세, 공시지가, 실거래가, 거래량 등)

⑧ 교통(버스, 지하철 노선, 유동인구 등)

⑨ 건설(도시계획, 용도지역, 건축물 등)

⑩ 기타

문4-2) 공공에서 제공한 빅데이터 자료의 수준은 어느 정도라고 생각하십니까?


부록 151

※ 다음은 빅데이터 정책수요에 관한 질문입니다.

문5) 귀하는 공공이나 민간에서 실시하는 빅데이터와 관련된 교육을 받아본 경험이

있습니까? ( )



문5-1) 빅데이터 교육과 관련하여 불만족스러운 점이 있다면 무엇이든 말씀해 주십시

오.

문6) 귀하는 빅데이터와 관련된 교육을 공공에서 실시한다면 참여하실 의향이 있습니

까?



문6-1) 참여한다면, 다음 중 어떤 교육이 가장 필요하다고 생각하십니까?

① 기술과정(자료구축, 수집, 처리) ② 분석과정(통계, 응용분석)

③ 기획과정(기획, 활용) ④ 기타

빅파이프로젝트

(Big-FI)

빅데이터(Big-Data)와 Free-Information의 줄임말로 어느 누

구나 유용한 빅데이터 및 공공데이터를 활용할 수 있도록 무료로

제공하는 사업을 말함.

문7) 귀하는 위에서 설명 드린 빅파이프로젝트를 전담할 빅파이센터를 경기도에서 개

소하여 운영하는 것에 대해 어떻게 생각하십니까?

① 전혀 불필요 ② 불필요 ③ 보통 ④ 필요 ⑤ 매우 필요


중앙정부 지방정부(지자체) 민간 기업 합

( )％ ( )％ ( )％ 100％


문8) 중앙 및 지방정부와 민간 기업이 공동으로 빅파이 센터를 건립하여 함께 거버넌스

를 운영한다면, 비용부담 비율은 어떻게 하는 것이 바람직하다고 생각하십니까?

(각각의 합이 100％가 되게 기입)

문9) 빅파이 센터 설립 시, 관리상 가장 어려운 점은 무엇이라고 생각하십니까?

① 관리비용이 많이 요구 ② 전문 인력의 부족

③ 개인정보 및 보안문제 ④ 충분한 하드웨어 및 시설 부족

⑤ 기타

문10) 공공에서 빅데이터를 효율적으로 운영하기 위해서 앞으로 중점을 두어야 할 것

은 무엇이라고 생각하십니까? 순위별로 2가지만 말씀해 주십시오.

1순위( ) 2순위( )

① 제도정비(데이터 관련 법적제도 마련, 표준기준 마련, 개인정보보호 등)

② 전문 인력양성(빅데이터 분석 및 기술 교육과정, 교육기관 연계 등)

③ 데이터 개방 플랫폼 구축(공공데이터 개방 시스템 구축, 도민 의견 수렴 및 반영 등)

④ 다차원 분석 플랫폼 구축(데이터 수집분석을 통한 시범사업 발굴, 플랫폼 구축 및 운영 등)

⑤ 거버넌스 및 협의체 구성(데이터에 대한 감시 및 대응, 각종 정책 및 기준 마련 등)

⑥ 전문가 네트워크 활성화(Start-up기업 지원, 빅데이터 문화 확산을 위한 기획 등)

⑦ 기본 인프라 제공(하드웨어, 소프트웨어 등)

⑧ 데이터 수집(공공, 민간) 및 지원체계 마련

⑨ 공공데이터 생산 및 가공(수요자 맞춤형 데이터 구축 등)

⑩ 빅데이터 일자리 창출 및 창업지원

⑪ 기타

문11) 빅파이 센터 및 건버넌스 운영을 위해 앞으로 필요한 서비스나 건의사항이 있으

면 무엇이든 말씀해주십시오.

부록 153

부록

민간기업체 수요조사 설문지

빅파이센터 구축 및 거버넌스 운영방안을 위한 수요조사

안녕하십니까?

경기연구원은 경기도와 각 시․군에서 출연하여 설립한 정책연구기관으로서 경기

도의 지역현안에 관한 조사 분석과 정책 대안의 개발을 통하여 지역의 경쟁력 강화

및 도민의 삶의 질 향상에 기여 하고 있습니다.

이번에 본 연구원에서는「 빅파이센터 구축 및 거버넌스 운영방안 」에 관한 정

책연구를 수행하고 있습니다.

본 조사는 그 일환으로 실시하고 있으며, 향후 빅데이터 공유와 활용을 전담하는

빅파이센터를 구축 하여 관련 기업을 육성하고 지원하는데 중요한 정책연구 자료

로 활용될 예정입니다.

응답해주신 내용이 소중한 정책 자료로 반영될 수 있도록 바쁘시더라도 잠시만

시간을 내서 조사에 협조해 주실 것을 부탁드립니다.

감사합니다.

■ 조사기간 : 2015년 7~8월 중

■ 조사대상 : 경기도내 제조 및 IT 서비스업체

■ 연구주관 : 경기연구원 옥진아 연구위원

■ 조사주관 : 경기리서치연구소 김유나 연구원

□ 본 조사의 내용은 통계법 제33조, 34조에 의거하여 비밀이 철저히 보장되며,

설문에 대한 모든 내용은 통계분석과 연구 목적 이외에는 절대 사용되지 않습니다.

응답자 확인용

기관명 회사 전화번호성명 직위회사주소 경기도 ( )시․군


※ 다음은 빅데이터 활용현황에 관한 질문입니다.

빅데이터

(Big-Data)

기존의 데이터 수집, 관리 그리고 분석 역량을 넘어서는 대량의 데이

터 세트를 의미하며, 기업적 측면에서는 기업의 효과적인 마케팅 및 전

략도출에 필요한 상세하고 높은 빈도로 생성되는 다양한 종류의 데이터.

활용 예) 아마존의 도서추천 시스템, 유튜브의 개인맞춤형 서비스, 구글

의 고객취향에 맞는 광고노출 시스템 , FBI의 DNA 범인검거 시스템,

서울시의 통화로그 분석을 통한 심야버스 운행시스템 등

문1) 귀하는 본 조사 이전에 위에서 설명 드린 빅데이터(Big-Data)에 대해 알고 계셨

습니까?

① 예

② 아니오

문2) 공공과 민간에서 수집된 빅데이터(Big-Data)에 대한 활용이 향후 공공(정부, 지

자체, 공공기관 등)에서 얼마나 필요하다고 생각하십니까?

① 전혀 불필요 ☞문 3번으로

② 불필요 ☞문 3번으로

③ 보통 ☞문 2-1번으로

④ 필요 ☞문 2-1번으로

⑤ 매우 필요 ☞문 2-1번으로

문2-1) 필요하다면, 주로 어떤 분야에서 필요할 것으로 생각됩니까? 순위별로 2가지

만 말씀해주십시오. 1순위( ) 2순위( )

① 소비자의 니즈 발견(소비자의 일상생활 데이터로부터 새로운 패턴을 발견해 숨은 니즈를 발견)

② 맞춤형 서비스 제공(고객 개인별로 차별화해 스팸이 아닌 유용한 정보 및 광고를 제공)

③ 즉각적인 대응(시장상황 및 경쟁동향을 실시간 파악하여 환경변화에 신속하고 자동적으로 대응)

④ 미래 수요예측(장기간 축적된 데이터로부터 규칙성과 상관관계를 밝히고, 수요․판매량을 예측)

⑤ 경영리스크 감소(정성적인 정보를 기존 데이터와 함께 분석하면서 리스크관리의 폭과 깊이 확대)

⑤ 기타

부록 155

문3) 귀사는 최근 3년 내 빅데이터(Big-Data)를 활용해본 경험이 있습니까?

① 있음 ☞3-1번으로

② 없음 ☞문 3-6번으로

문3-1) 있다면, 어디서 제공한 데이터를 활용한 경험이 있는지 모두 말씀해주십시오.

① 공공데이터

② 민간데이터

③ 회사내부 데이터

문3-2) 다음 중 어떤 방식을 통해서 빅데이터를 활용해본 경험이 있는지 모두 말씀해

주십시오.

① 빅데이터 전문 업체에 의뢰 ② Raw Data를 받아서 직접분석

③ 플랫폼(통계, 지도서비스 등) 서비스를 통해 ④ 기타

문3-3) 귀사가 빅데이터(Big-Data)를 활용한 가장 큰 목적은 다음 중 무엇입니까?


① 마케팅 분야에 활용 ② 내부고객(로그자료) 분석

③ 업체(고객)에서 의뢰를 받아서 ④ 전략수립에 활용

⑤ 기타

문3-4) 귀사가 빅데이터(Big-Data) 활용 시, 애로사항은 다음 중 무엇입니까?


① 데이터 취득의 어려움(정보보호법 등) ② 빅데이터 전문 인력의 부족

③ 다양한 데이터 부족 ④ 인프라(하드웨어, 소프트웨어) 부족

⑤ 기타

문3-5) 귀사가 활용한 빅데이터 자료의 신뢰도는 어느 정도라고 생각하십니까?



※ 다음은 빅데이터 플랫폼에 관한 질문입니다.

문3-6) 귀사가 빅데이터(Big-Data) 활용 경험이 없다면, 그 가장 큰 이유는 다음 중

무엇입니까?

① 빅데이터에 대한 활용방법 모름 ② 빅데이터 전문 인력 부재

③ 필요성을 못 느낌 ④ 비용에 대한 부담

⑤ 기타

문4) 귀하는 공공(정부, 통계청, 지자체, 국공립 기관 등)에서 제공하는 빅데이터를 사

용하여 원하는 자료나 결과를 도출한 경험이 있습니까?

☞ 귀하가 소속된 기관의 데이터 포함



문4-1) 귀하가 공공에서 이용한 경험이 있는 빅데이터 서비스 분야를 모두 말씀해

주십시오.

① 인구(인구수, 세대수, 인구밀도 등)

② 사회(병원, 경찰서 등 시설분포, 범죄, 화재분포 등)

③ 환경(기후, 산림도, 해안선 등)

④ 경제(신용카드 매출현황, 소득분위, 국민소득 등)

⑤ 안전(산사태, 침수 분포, 폭우지역 등)

⑥ 산업(사업체수, 종사자수, 업종, 공장 분포 등)

⑦ 부동산(전월세, 공시지가, 실거래가, 거래량 등)

⑧ 교통(버스, 지하철 노선, 유동인구 등)

⑨ 건설(도시계획, 용도지역, 건축물 등)

⑩ 기타

문4-2) 공공에서 제공한 빅데이터 자료의 수준은 어느 정도라고 생각하십니까?


부록 157

문5) 귀사는 수익 창출을 목적으로 빅데이터 활용 및 서비스 등 빅데이터 관련 사업에

진출할 계획이 있습니까?

① 이미 진출했음 ☞문 5-1번으로

② 진출계획 있음 ☞문 5-1번으로

③ 진출계획 없음 ☞문 6번으로

문5-1) 향후 귀사가 제공하고 싶은 빅데이터 관련 서비스 아이템이 무엇인지 간략히

말씀해주십시오.

빅데이터 관련서비스 아이템

문5-2) 빅데이터 산업에 진출 시 관리상 가장 어려운 점은 무엇이라고 생각하십니까?



⑤ 기타

문5-3) 귀사가 빅데이터와 관련된 사업수행 시, 가장 예산이 많이 소요되는 항목은

다음 중 무엇이라고 생각하십니까?

① 하드웨어 구매 ② 소프트웨어 구매

③ 프로그램 개발비 ④ 인건비

⑤ 유지관리비 ⑥ 기타


문6) 귀사는 공공이나 민간에서 실시하는 빅데이터와 관련된 교육을 받아본 경험이

있습니까?




중앙정부 지방정부(지자체) 민간 기업 합

( )％ ( )％ ( )％ 100％

문6-1) 빅데이터 교육과 관련하여 불만족스러운 점이 있다면 무엇이든 말씀해 주십시

오.

문7) 귀사는 빅데이터와 관련된 교육을 공공에서 실시한다면 참여하실 의향이 있습니

까?



문7-1) 참여한다면, 다음 중 어떤 교육이 가장 필요하다고 생각하십니까?

① 기술과정(자료구축, 수집, 처리) ② 분석과정(통계, 응용분석)

③ 기획과정(기획, 활용) ④ 기타

빅파이프로젝트

(Big-FI)

빅데이터(Big-Data)와 Free-Information의 줄임말로 어느 누

구나 유용한 빅데이터 및 공공데이터를 활용할 수 있도록 무료로

제공하는 사업을 말함.

문8) 귀사는 위에서 설명 드린 빅파이프로젝트를 전담할 빅파이센터를 경기도에서 개소

하여 운영하는 것에 대해 어떻게 생각하십니까?

① 전혀 불필요 ② 불필요 ③ 보통 ④ 필요 ⑤ 매우 필요

문9) 중앙 및 지방정부와 민간 기업이 공동으로 빅파이 센터를 건립하여 함께 거버넌스

를 운영한다면, 비용부담 비율은 어떻게 하는 것이 바람직하다고 생각하십니까?

(각각의 합이 100％가 되게 기입)

문10) 빅파이 센터 설립 시, 관리상 가장 어려운 점은 무엇이라고 생각하십니까?



⑤ 기타

부록 159

문10) 공공에서 빅데이터를 효율적으로 운영하기 위해서 앞으로 중점을 두어야 할 것

은 무엇이라고 생각하십니까? 순위별로 2가지만 말씀해 주십시오.

1순위( ) 2순위( )

① 제도정비(데이터 관련 법적제도 마련, 표준기준 마련, 개인정보보호 등)

② 전문 인력양성(빅데이터 분석 및 기술 교육과정, 교육기관 연계 등)

③ 데이터 개방 플랫폼 구축(공공데이터 개방 시스템 구축, 도민 의견 수렴 및 반영 등)

④ 다차원 분석 플랫폼 구축(데이터 수집분석을 통한 시범사업 발굴, 플랫폼 구축 및 운영 등)

⑤ 거버넌스 및 협의체 구성(데이터에 대한 감시 및 대응, 각종 정책 및 기준 마련 등)

⑥ 전문가 네트워크 활성화(Start-up기업 지원, 빅데이터 문화 확산을 위한 기획 등)

⑦ 기타

문11) 빅파이 센터 및 건버넌스 운영을 위해 앞으로 필요한 서비스나 건의사항이 있으

면 무엇이든 말씀해주십시오.

※ 다음은 통계분류를 위한 기업 일반현황에 관한 질문입니다.

ID) 다음 빈칸을 기입해 주시고 해당되는 번호에는 ○표 또는 √표 해주십시오.

설립연도(법인) ( )년 ( )월 종업원 수 ( )명

매출액(2014년)

① 10억 미만( )

③ 50~100억 미만( )

⑤ 300~1000억 미만( )

② 10~50억 미만( )

④ 100~300억 미만( )

⑥ 1000억 이상( )

인증 여부(중복) ① 벤처기업( ) ② 이노비즈 기업( ) ③ 해당 없음( )

제조

① 식음료③ 목재/종이/가구⑤ 고무/플라스틱⑦ 전기/전자⑨ 자동차/운송장비

② 섬유/의류/피혁/신발④ 화학⑥ 금속⑧ 정밀/기계⑩ 기타제품

서비스 ⑪ IT

빅파이센터 역할 및 거버넌스 운영방안 - GRI 전자도서관

Documents

Transcript of 빅파이센터 역할 및 거버넌스 운영방안 - GRI 전자도서관