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1 KIPA 연구보고서 정부업무평가에서 빅데이터 활용방안 연구 강정석

2 참여연구진 연구책임자 강정석 선임연구위원 연구참여자 이은종 연구원 연구운영실무협의회 위원(가나다순) 김기환 교수(서울과학기술대학교) 윤경준 교수(한성대학교) 출처를 밝히지 않고 이 보고서를 무단전제 또는 복제하는 것을 금합니다. 본 보고서의 내용은 연구책임자의 개인적 의견이며, 연구원의 공식적인 의견은 아님을 밝힙니다. 본 보고서를 [저작권법] 제24조3(공공저작물의 자유이용) 에 따라 사용하실 경우 한국행정연구원의 동의를 반드시 받아 사용하여 주시기 바랍니다.

3 발간사 IT 분야에서 최근의 발전은 사물인터넷, 클라우드 등 몇 가지를 중심으로 이루 어지고 있는데, 그 가운데 가장 뜨거운 관심을 받고 있는 것은 빅데이터라고 할 수 있을 것입니다. 비단 우리나라만이 아닌 미국이나 영국, 일본 등 대부분의 선 진국들이 빅데이터를 중요한 국가발전 전략의 하나로 채택하고 있는 점은 대단 히 시사적입니다. 빅데이터는 민간 기업들에 있어서는 생산성과 기술경쟁력을 제고하며, 고객반 응을 실시간으로 경영에 반영할 수 있도록 하는 등의 효과를 보이고 있습니다. 이러한 측면이 정부3.0에서 강조하는 맞춤형 서비스 강화 등에 빅데이터가 기여 할 수 있는 부분으로 이해되기도 합니다. 그러나 아직까지 공공부문의 빅데이터 활용은 시작하는 단계라고 보아야 할 것입니다. 이 연구는 각 부처가 수행하는 다양한 정책활동을 평가하는 정부업무평가, 특 히 특정평가에서 빅데이터를 활용하는 방안에 관하여 연구하였습니다. 개방된 다 양한 데이터를 대상으로 하는 빅데이터 분석을 본격적으로 적용하기 위하여 평가 데이터셋을 사전에 지정하여 활용하고, 우선적으로 메타분석의 형태로 활용하는 방안 등을 제시하고 있습니다. 본 연구를 수행한 강정석 박사의 노고를 치하합니 다. 그리고 자문에 참여하신 연구운영실무협의회 위원과 외부 자문위원, 귀한 시 간을 내어 인터뷰와 설문조사에 응해 주신 모든 분께 진심으로 감사 드립니다. 2015년 12월 한국행정연구원 원장 정 윤 수

4 The Korea Institute of Public Administration 한국행정연구원 KIPA 연구보고서 제1장 서 론 [강정석] 제1절 연구의 배경 및 필요성 2 제2절 연구목적 및 내용, 범위, 연구방법 5 제2장 빅데이터 시대의 도래와 공공행정환경의 변화 [강정석] 제1절 빅데이터 시대의 도래: 왜 빅데이터인가 9 제2절 빅데이터의 특징과 개념, 한계 빅데이터의 개념과 특징 빅데이터의 한계와 도전 29 제3절 공공행정의 새로운 기회로서의 빅데이터 39 제4절 공공행정의 빅데이터 적용의 한계 51 제3장 빅데이터를 활용한 공공행정의 사례분석 [강정석] 제1절 미국 70 제2절 영국 95 제3절 일본 113 제4절 한국 우리나라 빅데이터 정책의 전략 중앙 및 지방정부에서의 빅데이터 정책 활용 사례 중앙정부 부처들의 빅데이터 정책 기조 분석 133 제5절 종합적 분석 155 iv

5 CONTENTS 정부업무평가에서 빅데이터 활용방안 연구 제4장 정책과정과 빅데이터 : 정책평가를 중심으로 [강정석] 제1절 정책과정과 빅데이터의 연계성 163 제2절 정책평가에서의 빅데이터 활용 168 제3절 정부업무평가(특정평가)에서의 빅데이터 활용 현황 및 적용가능성 분석 국정과제 평가 규제개혁 평가 정상화과제 평가 정책홍보 평가 기관공통사항 평가 (정부3.0 평가) 186 제5장 정부업무평가에서의 장기적 빅데이터 활용전략 및 인프라 구축전략 [강정석] 제1절 특정평가에서의 빅데이터 활용 방향 빅데이터를 활용한 메타평가의 가능성 빅데이터 활용을 위한 평가지표 및 데이터셋 개선 205 제2절 특정평가에서의 빅데이터 활용을 위한 인프라 구축 데이터 개방 및 공개전략의 고도화 개인정보보호 등 프라이버시 정책 빅데이터 분석을 위한 인프라 220 제6장 결론 및 정책제언 [강정석] 225 참고문헌 _ 231 v

6 The Korea Institute of Public Administration 한국행정연구원 KIPA 연구보고서 표목차 <표 2-1> 빅데이터 적용을 통한 산업별 생산성 향상 효과 20 <표 2-2> 정책 측면에서 빅데이터 주요 이슈의 중요성 및 시급성 54 <표 2-3> 사회현안 측면 빅데이터 주요 이슈의 중요성 및 시급성 56 <표 3-1> OECD의 빅데이터 논의 현황 67 <표 3-2> 미국 빅데이터 이니셔티브의 프로젝트 개요 및 특성 73 <표 3-3> 미국 연방 및 지방정부의 빅데이터 사례 88 <표 3-4> 미국 농업부의 성과목표 91 <표 3-5> 영국 정부의 성과평가 제도 변호의 개관 (2010년 이전) 99 <표 3-6> 영국 사업혁신기술부의 활동별 영향지표 (일부) 105 <표 3-7> Active JapanICT 전략의 핵심영역 및 추진방향 113 <표 3-8> 일본 빅데이터 전략의 주요 내용 114 <표 3-9> 우리나라 16개 빅데이터 대상과제 목록 119 <표 3-10> 4개 국의 빅데이터 추진체계 비교 121 <표 3-11> 문제해결에 대한 빅데이터 적용 방법 128 <표 3-12> 우리나라 정부부처의 빅데이터 정책 현황 일람 134 <표 3-13> 정부부처별 빅데이터 정책 현황 149 <표 3-14> 빅데이터 활용 목적별 분류 150 <표 3-15> 정책과정별 빅데이터 정책의 분류 151 <표 4-1> 국정과제평가의 평가항목 173 <표 4-2> 핵심개혁과제 24개 목록 177 <표 4-3> 규제개혁 평가 대상기관 178 <표 4-4> 규제개혁 평가항목 179 <표 4-5> 정상화 과제 평가항목 182 <표 4-6> 정상화 참여 및 실천의 세부 평가항목 183 <표 4-7> 정책홍보평가 평가항목 184 <표 4-8> 정부3.0 평가항목 188 <표 4-9> 맞춤형 국민참여 활성화에 대한 세부 평가지표 189 <표 4-10> 정부3.0에서의 참여유형 (예시) 189 vi

7 그림목차 <그림 2-1> 구글의 독감추세 예측과 실제 독감 환자의 병원 방문 비율 34 <그림 3-1> 미국 빅데이터 R&D 이니셔티브 참여기관 71 <그림 3-2> 미국 성과목표 체계 개관 90 <그림 3-3> 미국 교통부의 성과목표 측정을 위한 데이터셋 94 <그림 3-4> Cross-government performance initiatives since <그림 3-5> 영국 정부부처의 영향력 지표에 대한 활용가능성 평가 102 <그림 3-6> Business Plan action과 영향력지표간의 관계성 103 <그림 3-7> 데드라인을 지키지 못한 프로젝트의 수 (영국) 107 <그림 3-8> 각 부서별 영향력 지표의 수 (영국) 107 <그림 3-9> 2010년 이후 각 부처 공무원 수의 변화 (영국) 108 <그림 3-10> 각 부처별 주요 프로젝트 진행 결과 (영국) 108 <그림 3-11> 각 부처의 자원관리 모형의 차이 (영국) 109 <그림 3-12> 각 부처 정책들이 지역별로 미치는 영향의 정도 (영국) 110 <그림 3-13> 빅데이터 스마트 국가 비전과 목표 118 <그림 3-14> 국민권익위원회 민원정보분석시스템 124 <그림 3-15> 복지서비스 공적자료 연계 확대 125 <그림 3-16> 서울시 심야버스 심층 분석도 130 <그림 3-17> 해운대구 빅데이터 분석의 사례 132 <그림 4-1> 정부3.0 비전과 목표 187 vii

8 국문요약 1. 연구배경 및 필요성 전세계적인 빅데이터 환경의 변화 IT 선진국으로서 우리나라는 정부 부문에서도 많은 발전을 이루고 있음. 특히 이 분야에서 최근의 발전은 사물인터넷, 클라우드 등 몇 가지를 중심으로 이루어지고 있는데, 그 가운데 가장 뜨거운 관심을 받고 있는 것은 빅데이터 - 빅데이터는 민간 기업들에 있어서는 생산성을 향상시키고 기술 경쟁력을 제고하며, 고객반응을 실시간으로 경영에 반영할 수 있도록 하는 등의 효과를 보이고 있으며, 공공부문에서도 동일 한 효과를 기대 년경 전 세계의 디지털 데이터는 현재의 약 20배에 이를 것으로 전망되고 있으며, 동시에 대다수의 미래전망 기관들의 예측은 빅데이터의 활용이 국가경쟁력을 좌우하는 핵심 원천이 될 것으로 보고 있고, 이러한 예상은 공공부문이라고 해서 다르 지 않음. 그러나 공공부문의 고유한 속성으로 말미암은 장애요 인도 존재하며, 빅데이터를 활용하기 위한 인적 물적 인프라 수 viii

9 국문요약 준이나 인식 수준에도 차이가 있어 공공부문에서의 효과에 대해 조심스러운 의견도 존재 우리나라에서도 2012년 11월에 스마트국가 구현을 위한 빅데이터 마스터플랜을 마련하였으며, 미국이나 다른 나라들에서도 2012년을 기점으로 빅데이터 기반의 국가발전 전략을 마련한 경우가 대부분 그러나 빅데이터는 전세계적인 관심에도 불구하고 아직까지 명확하 게 공유되는 개념이 불분명하고 개인정보의 보호 등 많은 부작용과 한계도 동시에 나타나기도 함. 3V(Volume, Velocity, Variety)라는 기본적 특징은 공공분야에서도 동일하게 찾을 수 있으나, 민간기업 과 가장 크게 구분되는 공공분야의 특징, 즉 비경쟁성과 고객식별의 어려움 등은 빅데이터의 활용을 쉽지 않은 것으로 만드는 경향 공공부문 특히 정부업무평가에서의 빅데이터 활용 빅데이터의 특성상 활용 효과는 대부분 예측 에 주어지게 되는데, 정확한 예측을 위한 빅데이터 활용이 정부의 업무 수행에 직접적인 도움을 주고, 국민들에게는 맞춤형 서비스를 가능하게 하거나 재난 등을 예방할 수 있음. 그렇다면 정책과정의 마지막 단계로서 정책평 가, 구체적으로 우리나라에서 시행하는 정부업무평가에서 빅데이터 를 활용할 수 있는 방안을 모색하는 것도 시도해 볼 가치가 있음 정책과정, 즉, 정책형성과 의제설정, 정책집행, 정책모니터링과 평 가 등의 절차에 따라 빅데이터의 특성과 연관시킨 분석은 찾기 힘든 편이며, 이 연구는 이러한 관점에서 차별화. 따라서 이 연구는 정책 과정 특히 정책평가와 빅데이터를 연계시켜보고자 하는 탐색적 연 ix

10 정부업무평가에서 빅데이터 활용방안 연구 구의 성격을 지님 - 이 연구에서 대상으로 하는 것은 총리실에서 주관하는 특정평가 에 한정 2. 이론적 배경 빅데이터의 개념과 한계 빅데이터의 시대는 여러 가지 가능성과 한계를 동시에 제시. 빅데이 터가 가져올 수 있는 긍정적인 미래에 대해서는 많은 논의가 있고, 부정적인 측면에 대해서도 역시 적지 않은 논의들이 있지만, 빅데이 터 시대의 정부와 정치의 본질에 관한 논의도 큰 의미를 지님 공통적으로 인정하는 빅데이터의 3V는 규모, 속도, 다양성 (Volume, Velocity, Variety)임. 즉, 빅데이터는 그 이전에 볼 수 없었던 큰 규모의 데이터를 말하는 것이며, 동시에 그런 데이터가 엄청난 속도 로 생성되며, 동시에 수집되는 데이터들이 (문자나 숫자처럼) 일정 하게 정형화되지 않은 것들이라는 뜻 빅데이터의 개념에 관해서 가장 중요한 것은 빅데이터가 예전에는 없던 것이 새로 생겨난 것이 아니라, 예전에는 다룰 수 없어서 가 치가 없었던 데이터들이 기술 발전 등으로 인해 이제 다룰 수 있게 되어 새로운 가치를 지니게 되었다는 것이 중요함. 바로 이런 점에 서 많은 학자들이 빅데이터의 특성 가운데 가치(Value)를 제시하는 이유 x

11 국문요약 빅데이터가 3V를 중심으로 대체로 합의된 개념으로 귀결되고는 있지 만, 여기에 내재되는 여러 한계와 도전에 대해서도 많은 논의가 존재 - 빅데이터의 통계적 정확성 문제 - 빅데이터에 대한 사회적 인식의 오류에 관한 문제 - 빅데이터가 지니는 맥락과 차별에 관한 문제 - 빅데이터의 수집과 활용에서 나타나는 윤리적 측면의 문제 공공부문에서의 빅데이터 활용의 기회와 분야 빅데이터가 어떠한 방식으로 만들어지는가에 관계없이 공공부문에 서 빅데이터가 지니는 기회는 공유, 학습, 맞춤화, 해결, 성장을 위 한 혁신 등으로 알려짐. 이 가운데서 정부업무평가라는 이 연구의 관심에 비추어 중요하다고 볼 수 있는 것은 공유, 해결, 맞춤화 공공부문에서 빅데이터 분석을 하게 되는 가장 중요한 이유는 공공 부문이 가진 거대 규모의 (Big) 데이터들을 정확하게 분석해야 할 필요성에 기인함. 대표적으로 들 수 있는 것은 인구조사분석이며, 이 외에 효율성 측면의 비용절감, 부정 및 오류의 감소, 조세제도의 개선 등에 활용될 수 있음 이를 속성적 관점에서 살펴보자면 빅데이터는 첫째, 대규모의 신속 한 결정(rapid, high-volume, informed decision)이 필요한 분야, 둘째, 폭넓고 다양한 데이터 소스가 업무상의 문제에 대하여 더 나 은 통찰력을 제공할 수 있는 분야여야 하며, 업무상의 문제들이 데 이터가 현재 제한적이거나 구할 수 없어서, 혹은 사건의 예측가능성 이 낮아서 혹은 인과관계나 상관관계가 잘 알려지지 않아서 발생하 xi

12 정부업무평가에서 빅데이터 활용방안 연구 는 경우, 셋째, 비구조화된 데이터가 업무상 문제의 한 특징인 경우 등에 활용될 수 있음 3. 정책 및 사례분석 빅데이터에 대한 세계적인 관심에도 불구하고 공공부문에서의 빅데 이터 활용은 아직 본격화되지는 않고 있음. 현재의 추세는 지방자치 단체를 중심으로 도로, 환경, 범죄 등의 분야에서 주로 활용되며, 중앙정부 관점에서는 빅데이터 산업진흥을 위한 인프라 구축과 기 술개발 등에 중점이 주어지고 있음. 또한 영국을 비롯한 여러 선진국 들은 빅데이터 환경의 구축과 관련하여 정부의 모든 데이터를 개방하 는 오픈데이터 정책을 중요한 빅데이터 정책으로 제시하고 있음 미국 미국 정부는 빅데이터를 활용한 생산성 향상 및 혁신 창출 가능성이 확인되면서 빅데이터 R&D 이니셔티브(Big Data Research and Development Initiative) 를 발표한 바 있고( ), 이것이 미 국 정부 차원의 빅데이터 접근의 골자를 구성 - 현재 6개 연방 부처 및 기관이 빅데이터 R&D 이니셔티브 에 참 여하고 있음 ( 국립과학재단, 국립보건원, 국방부, 국방부 산하 방위고등연구계획국, 에너지부, 미국지질조사원 등) 빅데이터 이니셔티브 홈페이지에 나타난 프로젝트들은 주관부 xii

13 국문요약 처에 따라 보건/환경/우주/안보/과학기술 등 다양하고 전문성 수준이 매우 높음. 그러나 이들 프로젝트들이 어떠한 것에 초점 을 두고 있는지를 살펴본 결과, 대부분의 프로젝트들은 크게 프 로그램개발이나 R&D 및 인력양성을 포함하는 기술개발, 데이 터의 생성/발굴/연계/전환, 플랫폼 등의 시스템 및 제도 구축 등으로 나누어 볼 수 있음 기술개발 관련 프로젝트가 32개, 데 이터 관련 프로젝트가 33개, 그리고 시스템 및 제도 관련 프로 젝트가 20개로 나타나 비교적 균형적인 모습 미국의 빅데이터 이니셔티브는 연방정부가 주도하는 빅데이터 추진 전략을 활용하고 있으며, 미국이 당면한 과제의 해결방안을 모색하 는 방안으로서 빅데이터의 가능성을 파악하고 있다고 보임. 이를 위 한 구체적인 전략으로서는 기술, 활용, 인력 3가지에 집중 - 기술: 데이터수집, 저장, 분석, 공유를 위한 핵심기술최첨단화 - 활용: 과학기술발전, 안보 강화, 교육의 변화를 위한 기술로 활용 - 인력: 빅데이터 기술의 개발과 활용에 필요한 전문 인력 양성 교통부, 농업부 등 여러 부처의 성과지표를 살펴본 결과, 미국 정부 가 성과평가를 위하여 빅데이터를 직접적으로 활용하는 경우는 찾 아보기 어려움. 다만 성과지표 데이터가 정부가 보유한 다양한 데이 터베이스에서 도출하도록 하고 있는 부분은 빅데이터 환경을 가능 케 하고 동시에 사후적인 빅데이터 분석이 가능하다는 점에서 의의 를 지님 xiii

14 정부업무평가에서 빅데이터 활용방안 연구 영국 영국의 빅데이터 전략은 다른 어떤 것들보다도 데이터의 개방을 핵 심으로 하고 있으며, 2012년에 발표한 'Open Data Strategy'가 핵 심전략임. 이 전략의 특징은 정보공유, 활용을 위한 데이터 개방 중심의 정책 이라는 것이며, 빅데이터 활용의 기반이 되는 공공 부 문의 정보공유 및 활용에 따른 가치창출을 목표로 데이터 공개 공유 중심의 정책을 추진하고자 하는 것 - 일반적으로 영국에서 말하는 오픈데이터는 다음의 세 가지 기준 을 충족해야 함. 인터넷을 통한 접근, 디지털 기계 판독 형식, 사용 또는 재배포 제한 없음 등 2010년 이후 영국정부의 성과평가 제도가 더 이상 데이터에 기반한 타겟형의 성과관리를 주장하지 않음에도 불구하고 이 제도는 빅데 이터와 일정한 관련성을 지님. 즉, 정부가 가진 모든 데이터를 대중 에게 공개하는 오픈데이터가 평가의 근원이며, 여기에 담겨있는 (빅 데이터를 포함한) 많은 데이터들을 근거로 시민들이 직접 평가할 수 있는 근거를 제공한다는 것. 또 다른 부분은 평가의 결과를 다양한 데이터를 활용하여 시각적으로 알기 쉽게 제시할 수 있다는 것이며, 이는 빅데이터가 가장 중요시하는 시각적 패턴화에 기반한 통찰력 을 제공하는 형태로 나타날 수 있다는 점을 들 수 있음 - 영국의 비영리기관인 Institute for Government는 이와 같은 형태의 작업을 수행하고 그 결과를 Whitehall Monitor 라는 두 권의 보고서로 출간한 바 있음. 여기에 제시되는 수많은 평가결 과는 대부분 한 장의 그림으로 압축되어 있으며 이 그림들은 하 xiv

15 국문요약 나의 질문에 대하여 모든 부처의 현황을 단번에 알 수 있도록 하는 것을 목표로 함 결국 영국정부는 오픈데이터라는 정책기조를 최대한 활용하여 국민 들로 하여금 영국 정부와 부처의 성과를 이해할 수 있도록 하는 민 주적 책임성을 강조하였으며, 구체적인 정책효과에 대한 입증을 더 이상 정부가 스스로 혹은 자의적으로 하지 않고 있다는 것임. 반면, 이러한 평가가 각 부처가 정책을 통하여 거두는 실질적인 효과를 측 정하고 있는가라는 질문에 대해서는 아직 불명확함 한국 우리나라의 경우에는 2012년에 정부 주도의 빅데이터 마스터플랜이 만들어졌음. 6개 분야 16개 과제(기반조성 과제 12개 별도)로 구성 된 이 계획은 최종적인 비전을 데이터의 창조적 활용을 통한 스마 트 강국 실현 이라는 것으로 설정하고, 이 비전에 도달하기 위한 목 표로서 선제적 사회현안 해결, 맞춤형 대국민서비스, 데이터기 반 정책수립 지원, 빅데이터 기반 신성장동력 창출 등 네 가지로 제시 우리나라의 빅데이터 플랜은 목표와 추진전략이 매우 포괄적이고 민간과 공공의 강한 협력을 전제로 하고 있다는 점이 두드러짐. 반 면 목표체계의 전략적 배치라든가 추진체계의 효과성 등에 대해서 는 다소 아쉬운 부분이 있으며, 이러한 포괄성이 계획 전체의 초점 을 불분명하게 만드는 부분도 있음 우리나라 역시 정책평가 또는 정부업무평가에서 빅데이터를 활용하 xv

16 정부업무평가에서 빅데이터 활용방안 연구 는 경우는 찾기 어려움. 특히 이 연구의 주요 관심대상인 특정평가 의 경우 전 정부부처를 대상으로 정부3.0에 대한 평가를 진행하는 데, 정부3.0 계획 자체가 오픈데이터와 빅데이터를 주요한 내용으로 하고 있으나, 실제 평가는 다른 과제와 동일한 유형과 절차에 의하 고 있음 우리나라 중앙부처 전체를 대상으로 빅데이터 관련정책을 수행하는 현황도 따로 조사하였으며 그 결과 18개의 부처에서 약 70개 정도 의 빅데이터 정책이 추진되고 있음. 이들 정책들을 빅데이터 활용목 적별로 분류해보면 50%는 서비스 및 정책을 개선하고자 하는 것이 며, 17%정도는 시장과 산업을 활성화시키는 목적이 있고, 나머지 33%는 빅데이터 인프라를 구축하고자 하는 부분임 - 그러나 이 정책들을 정책과정의 관점에서 살펴보면 정책형성에 활용하기 위한 것이 90%에 달하고 약 10%만이 집행단계의 개 선목적을 지니며, 평가적인 목적으로 활용되는 경우는 없음 4. 결론 및 정책대안 빅데이터를 활용한 메타평가 정부업무평가 특히 특정평가를 대상으로 볼 때, 성과평가 지표 등에 빅데이터를 직접 활용할 여지는 매우 적은 것으로 보임. 우리만이 아닌 다른 선진국들의 경우에도 그러한 사례를 찾기는 어려움. 따라 서 이 과제에서는 개별 부처들을 대상으로 이루어진 평가 전체에 대 xvi

17 국문요약 한 메타평가를 수행하고 이 과정에서 여러 부처의 데이터를 연계하 고 이를 공공분야 전체에 대한 빅데이터로 활용하는 것을 제안 - 단순히 제시된 평가결과나 평가시스템을 재평가한다는 개념이 아니라, 정부가 수행하는 다양한 정책 프로그램의 효과성 정보 를 토대로 정부 전체의 책무성에 대한 단순하고 강력한 시각적 정보를 전달하고자 하는 목적으로 제안하는 것 특히 특정평가 가운데 국정과제 140개를 이러한 방식으로 재평가 하면서 국민들에게 정부의 업무수행과 국정과제 수행상황을 쉽고 직관적이고 시각적인 형태로 제안할 수 있도록 하자는 것임 예산절감, 법률개선실적, 수익창출, 고용창출, 지역별균형발전 등 중요하면서도 대국민책임성에 부합할 수 있는 지표를 대상으로 메타평가를 수행 빅데이터 활용을 위한 평가지표 및 데이터셋 개선 성과지표는 사전에 설정된 계획적 성격을 지녀야 하므로 기존에 알 지 못했던 패턴의 발견을 토대로 통찰력을 얻고자 하는 빅데이터의 기본취지와는 잘 부합하지 않음. 그러나 소셜 미디어 등의 빅데이터 는 정책에 대한 국민반응 또는 효과성을 추정할 때 활용가능하며, (영국과 미국처럼) 정부가 보유한 데이터셋을 활용하도록 하는 방안 을 강구할 필요가 있음. 구체적인 제안은 다음의 네 가지임 - 첫째, 소셜 미디어의 사용은 만족도 및 정책효과에 대한 보완적 측정지표로서 활용 - 둘째, 모든 지표를 산출지표로 하는 것을 원칙으로 하고, 산출 xvii

18 정부업무평가에서 빅데이터 활용방안 연구 물에 대한 정교한 정의를 요구하는 과정에서 (공공 부문 전체를 대상으로) 활용 가능한 빅데이터의 존재를 의무적으로 살펴보도 록 함 - 셋째, 산출지표를 위한 데이터의 출처는 의무적으로 자기 기관 을 비롯한 공공부문이 보유하고 있는 데이터셋을 활용하는 것을 원칙으로 하고 이를 명시함. 이 데이터셋은 정부3.0에 의하여 공개하는 데이터베이스 공개목록에 반드시 포함되도록 함 - 넷째, 현재의 데이터 개방 공유의 수준을 더 높이고, 타 부처 자 료에 대한 공유 활용실적을 중요한 평가결과로서 활용함 5. 기대효과 빅데이터 환경에 대한 공공부문의 진입 촉진 빅데이터 추진계획이 시작된 이후에도 공공부문 내부의 의사결정역 량 제고 또는 증거기반의 정책결정 등을 위하여 빅데이터 분석이 활 용되는 경우는 매우 제한적임. 특히 중앙정부의 경우 몇몇 분야를 제외하고는 이런 추세가 일반화되지 않고 있음 정책평가에 있어서도 빅데이터의 활용가능성은 제한적이기는 하지 만, 공공부문의 데이터셋에 대한 인식과 활용을 제고함으로써 공공 부문이 오픈데이터를 통한 빅데이터 환경의 활성화를 추진하기 용 이하게 될 것으로 기대할 수 있음 xviii

19 국문요약 정부업무평가에 대한 공공의 관심을 유발하고, 통찰력 있는 평가결 과 정보의 제공 현재의 정부업무평가, 특히 특정평가는 정해진 틀 내에서 제한된 정 보만을 생산해냄으로써 일반 국민들로부터 상당히 유리되어 있다고 볼 수 있음. 생산되는 평가결과의 인지도 자체가 낮고, 제공되는 정 보의 내용이 일반국민의 관심범위와 멀 뿐만 아니라 내용을 보더라 도 쉽게 이해하기 어려운 경향이 있음 빅데이터 분석의 전 단계로서 정부 공공데이터의 활용을 의무화하 고 이를 토대로 대국민 책임성을 제고할 수 있는 내용을 담는 메타 평가 등이 이루어진다면, 정부업무평가의 가치가 한층 제고될 수 있 을 것으로 기대 xix

20 영문요약 Use of Big Data in Government Performance Evaluation Kang, Jeong Seok Korea has developed in public sector. In particular, the development of IT has been realized as cloud services, the Internet of Things (IoT) and so on. Recently, the use of big data issue in government affairs. Its use can boost productivity, consumer satisfaction by improving, and technology competitiveness in private. Many scholars and experts expect that the use of big data similar effects public sector. In 2012, South Korea made master plan for big data strategy and other developed countries including the United States established diverse national development strategies based on big data. The use of big data has some side effects and limitations such as personal information protection and unclear and vague conception even xx

21 영문요약 though receives worldwide attention. In particular, use of big data is difficult in policy evaluation because its benefits are mainly concentrate on predicti or forecast. This tendency was confirmed by cases the United States and the United Kingdom. Both countries use big data directly in the process of government performance evaluation. Important policy implication of two cases sharing and openness of public data as the infrastructure of performance evaluation. In the United Kingdom, citizens see and use a variety of government data strong open data policy. Private research institutes and nonprofit organizations provide the public with government performance appraisal visual and compressed forms using those data. In the United States, big data is not directly used in government performance indicators. However, all performance indicators of federal government agencies have to use federal government dataset. In the process of government performance evaluation, the use of federal government dataset can help to facilitate big data analysis by general citizens. In Korea, the use of designated dataset is very hard because Korea does not have protocols or rules to manage the use of dataset in government performance indicators. This study presents three policy implications for enhancing the use of big data in government performance evaluation. First, we need to conduct metaanalyses various government big data. Second, government agencies should use government dataset when they xxi

22 정부업무평가에서 빅데이터 활용방안 연구 carry out government performance evaluation in order to conduct metaanalyses. Third, government can consider the establishment of a big data team for metaanalyses and this team should be composed of Office of Government Policy Coordination, research institutes, and civilian experts. xxii

23 제1장 서 론 제1절 연구의 배경 및 필요성 제2절 연구목적 및 내용, 범위, 연구방법

24 정부업무평가에서 빅데이터 활용방안 연구 제1장 서 론 제1절 연구의 배경 및 필요성 IT 선진국으로서 우리나라는 정부 부문에서도 많은 발전을 이루고 있다. 특히 이 분야에서 최근의 발전은 사물인터넷, 클라우드 등 몇 가지를 중심 으로 이루어지고 있는데, 그 가운데 가장 뜨거운 관심을 받고 있는 것은 빅데이터라고 할 수 있다. 빅데이터는 민간 기업들에 있어서는 생산성을 향상시키고 기술경쟁력을 제고하며, 고객반응을 실시간으로 경영에 반영할 수 있도록 하는 등의 효 과를 보이고 있으며, 공공부문에서도 동일한 효과를 기대하는 목소리가 높 다. 2020년경 전 세계의 디지털 데이터는 현재의 약 20배에 이를 것으로 전망되고 있으며, 동시에 대다수의 미래전망 기관들의 예측은 빅데이터의 활용이 국가경쟁력을 좌우하는 핵심 원천이 될 것으로 보고 있고, 이러한 예상은 공공부문이라고 해서 다르지 않은 것이다. 그러나 공공부문의 고유 한 속성으로 말미암은 장애요인도 존재하며, 빅데이터를 활용하기 위한 인 적 물적 인프라 수준이나 인식 수준에도 차이가 있어 공공부문에서의 효 과에 대해 조심스러운 의견도 존재한다. 우리나라에서도 2012년 11월에 스마트국가 구현을 위한 빅데이터 마스 2

25 서 론 제1장 터플랜을 마련하였으며, 미국이나 다른 나라들에서도 2012년을 기점으로 빅데이터 기반의 국가발전 전략을 마련한 경우가 대부분일 정도로 빅데이 터에 대한 국가적 관심의 수준은 동시적이다. 미국의 경우에는 대통령실 내 과학기술정책실이 주관하여 빅데이터 기술 개발에 2억달러 이상을 소요하는 빅데이터 연구개발 주도권 을 발표(2012 년 3월)하였으며, 이 외에도 국세청 등에서 탈세방지를 위한 빅데이터 프로 그램을 운영하거나, 경찰 치안활동계획 수립에 활용하는 등 연방정부와 지 방정부 모두에서 빅데이터를 정책에 활용하려는 노력을 쉽게 찾을 수 있다. 싱가폴은 총리실 국가안보조정국에서 빅데이터를 활용한 RAHS(Risk Assessment and Horizon Scaning) 프로그램을 운영하며, 현재 사회문제 해결과 재난 등에 대비하는 미래전략 수립에 활용하고 있으며, 일본이나 영국 등도 빅데이터를 국가적으로 활용하기 위한 작업을 진행하고 있다. 우리 정부의 경우에는 정부3.0 계획에서 빅데이터를 활용한 과학적 행정을 강조한 이래 중앙정부와 지방정부 및 공공기관 등에서 많은 관심을 받고 있는데, 국민권익위원회의 온라인민원 빅데이터 분석이나 서울시 심야버스 노선 결정에서 활용된 빅데이터 사례 등이 잘 알려져 있다. 그러나 빅데이터는 전세계적인 관심에도 불구하고 아직까지 명확하게 공유되는 개념이 불분명하고 개인정보의 보호 등 많은 부작용과 한계도 동시에 나타나고 있는 것도 사실이다. 3V(Volume, Velocity, Variety)라 는 기본적 특징은 공공분야의 빅데이터에서도 동일하게 찾을 수 있으나, 민간기업과 가장 크게 구분되는 공공분야의 특징, 즉 비경쟁성과 고객식별 의 어려움 등은 빅데이터의 활용을 쉽지 않은 것으로 만드는 경향이 있는 3

26 정부업무평가에서 빅데이터 활용방안 연구 것이다. 또한 개인정보의 노출 등에 대하여 공공기관들은 보다 엄격한 제 약을 받고 있어, 빅데이터의 수집 및 분석과정에서도 정교한 인프라의 구 축이 필요할 수 있다. 공공부문에서의 빅데이터 활용은 정책을 수립하고 집행하는 데 있어서 증거기반의 추진을 가능하게 한다는 것이 가장 큰 미덕이다. 빅데이터의 특성상 활용 효과는 대부분 예측 에 주어지게 되는데, 정확한 예측을 위 한 빅데이터 활용이 정부의 업무 수행에 직접적인 도움을 주고, 국민들에 게는 맞춤형 서비스를 가능하게 하거나 재난 등을 예방할 수 있는 것이다. 그렇다면 정책과정의 마지막 단계로서 정책평가, 구체적으로 우리나라에 서 시행하는 정부업무평가에서 빅데이터를 활용할 수 있는 방안을 모색하 는 것도 시도해 볼 가치가 있을 것이다. 그러나 동시에 빅데이터가 지니는 예측지향성, 그리고 빅데이터 자체의 후행성을 감안한다면 평가 라는 분야에서의 빅데이터 활용은 일정한 한계 를 지닐 수 있는 것도 충분히 짐작할 수 있다. 특히, 평가를 위한 전제조 건으로서 데이터의 객관성과 신뢰성이라는 차원에서 기존의 빅데이터들이 적합한 것인지에 대해서 심도 있는 연구가 필요할 것이며, SNS 등에서 도 출되는 데이터들의 신뢰성과 객관성을 담보하는 방안에 대한 논의도 필요 할 것이다. 따라서 이 연구는 정부업무평가에서 빅데이터를 활용할 수 있 는 분야와 방법을 찾고 이를 위해 필요한 인프라가 무엇이어야 할 지 등을 확인하고자 하는 것이 주요 목적이 된다. 빅데이터의 시대가 공공행정에 미치는 영향에 대한 포괄적인 분석을 시도하고 이를 토대로 정부업무평가 에서 구체적으로 빅데이터를 어떻게 활용할 것인지에 대한 방안을 도출해 야 하는 것이다. 4

27 서 론 제1장 제2절 연구목적 및 내용, 범위, 연구방법 빅데이터에 대해서는 현재 많은 연구가 진행되었으나, 거의 대부분은 민간 부문에서의 활용에 초점을 맞추고 있으며, 특히 학술적이고 이론적인 연구들보다는 실제 활용사례의 분석 등이 대부분인 것으로 보인다. 공공부 문의 경우에는 정책의사결정 지원을 위한 예측기능의 강화에 해당하는 사 례가 많으며, SNS를 활용하는 재난대응의 효율화 등 행정영역별 분석에 주된 관심이 있는 것으로 파악되기도 한다. 따라서 정책과정, 즉, 정책형 성과 의제설정, 정책집행, 정책모니터링과 평가 등의 절차에 따라 빅데이 터의 특성과 연관시킨 분석은 찾기 힘든 편이며, 이 연구는 이러한 관점에 서 차별화를 시도하고자 한다. 따라서 이 연구는 정책과정 특히 정책평가 와 빅데이터를 연계시켜보고자 하는 탐색적 연구의 성격을 강하게 지닌다. 다만, 정부업무평가의 여러 영역 가운데 이 연구에서 대상으로 하는 것은 총리실에서 주관하는 특정평가에 한정한다. 자체평가에서의 빅데이터 활 용에 대한 연구는 차년도의 연구에 예정되어 있으므로, 여기서는 특정평가 와의 관계에서 연구를 진행한다. 특히 해외 정부들의 빅데이터를 활용한 사례 등을 검토하며 이를 위해 미국, 영국, 일본, 싱가폴 등을 대상으로 한다. 이들 국가들은 국가 차원 에서 빅데이터 발전 전략을 수립하고 있으며, 정부정책의 구체적인 영역에 서 빅데이터 활용의 성과를 보여주고 있는 국가들로 판단되기 때문이다. 또한 현행 정부업무평가의 절차와 영역을 분석하되, 빅데이터의 적용 가능 성에 초점을 두는 것이므로 주로 평가방법 및 지표 활용 가능성 등에 중심 5

28 정부업무평가에서 빅데이터 활용방안 연구 을 둘 것이다. 동시에 정부업무평가에서의 빅데이터 적용 시에 나타날 수 있는 한계와 문제점을 검토하며, 여기에는 자료의 신뢰성(데이터 왜곡), 저작권, 개인정보보호 등이 포함된다. 연구방법과 관련해서는 아래의 연구방법들을 활용한다. 우선 문헌 분석을 통하여 빅데이터 관련 연구결과와 자료들을 분석하며, 이에는 홈페이지 등 디지털 자료를 포함한다. 타 국가의 사례를 검토하고 비교분석하기 위하여 벤치마킹을 추진하며, 국가가 주도하는 빅데이터 계획의 분석을 주된 내용으로 한다. 6

29 제2장 빅데이터 시대의 도래와 공공행정환경의 변화 제1절 빅데이터 시대의 도래: 왜 빅데이터인가 제2절 빅데이터의 특징과 개념, 한계 제3절 공공행정의 새로운 기회로서의 빅데이터 제4절 공공행정의 빅데이터 적용의 한계

30 정부업무평가에서 빅데이터 활용방안 연구 제2장 빅데이터 시대의 도래와 공공행정환경의 변화 빅데이터 시대에 대한 관심이 뜨겁다. 민간기업들만이 아니라 각국의 정부들이 앞다투어 빅데이터에 대한 주도권을 어떻게 가져갈 수 있을 것 인지를 고민하고 있고, 그 내용을 구체적인 계획의 형태로 연이어 발표하 고 있다. 빅데이터가 무엇인지, 어떤 효과를 기대할 수 있고, 어떤 문제가 있을 수 있는지에 관하여 사회적으로 폭넓은 공감대가 아직 형성되지 않 고 있음에도 불구하고 각국 정부들이 이와 같은 행보를 보이는 것은, 그만 큼 빅데이터의 파급력을 크게 보고 있다는 것이면서 동시에 뒤쳐져서는 안되겠다는 위기의식의 발로라고 보아도 무방할 것이다. 이 과제는 우리나라 중앙정부가 시행하고 있는 정부업무평가의 과정에 서 과연 빅데이터를 활용할 수 있는 부분이 있는지, 무엇을 준비해야 할 것인지를 밝히고자 하는 것이다. 이를 위해 우선 필요한 것은 빅데이터의 시대가 왜 중요한 것이 되었으며, 어떤 것이 가능하고 어떤 것이 문제가 될 수 있는지를 분명하게 파악하는 일일 것이다. 더불어 빅데이터가 무엇 을 말하는 것이며, 공공부문의 일과는 어떻게 연관될 수 있는지를 알 필요 가 있기도 하다. 따라서 이 장에서는 빅데이터의 출현배경과 개념 및 한계 등을 알아보고, 이어서 공공부문에서의 빅데이터가 어떤 방식으로 유용하 고 또 어떤 준비를 해야하는지 등을 살펴보고자 한다. 8

31 빅데이터 시대의 도래와 공공행정환경의 변화 제2장 제1절 빅데이터 시대의 도래: 왜 빅데이터인가 빅데이터에 대한 최근의 관심은 정말이지 뜨겁다고밖에는 할 수 없을 것으로 보인다. 미래의 먹거리라는 표현이나 미래의 원유라는 표현이 종종 나올만큼 빅데이터에 대한 사회적, 경제적 기대수준은 높아지고 있기도 하 다. 수십년전 개인용 컴퓨터 시대가 열렸던 것이나, 인터넷이 활성화되어 IT가 주요전략산업이 되었던 시대와 비슷할 정도록 현재의 빅데이터는 앞 으로의 미래 사회를 바꿔놓을 수 있는 새로운 기술동향으로 취급받고 있 는 것이다. 맥킨지 글로벌에 의하면 150만명의 훈련받은 빅데이터 관리자 가 필요할 것이라고 하기도 하고, 21세기의 가장 핫한 직업이라고 표현하 기도 한다(Desouza, 2014: 10). 그러나 동시에 빅데이터는 개인의 미시적 정보와 생활양식까지 모두 수 집되는 또다른 빅브라더로서의 데이터 만능의 시대를 가져올 것이라거나, 실제로 기대되는 효과를 달성하기에는 현실적인 장애물이 적지않다는 주 의의 목소리도 나오는 것이 현실이다. 특히 빅데이터의 미래를 밝게 보는 학자들이나 전문가들도 빅데이터가 포함하는 부정적인 측면들(예컨대 프 라이버시라든가 통계정보로서의 정확성 등)은 부인하지 않고 있는 것도 사 실이다. 따라서 빅데이터는 막연한 기대의 대상도 아니어야 하며, 동시에 무조건적인 배척의 대상이어서도 안될 것이다. 왜 빅데이터가 관심을 받고 어떤 편익을 제공할 수 있는지, 그러기 위해서는 어떠한 준비를 해야 하는 지를 면밀히 살펴보아야만 하는 것이다. 현재와 같은 빅데이터의 시대로 오기까지 IT 산업은 많은 변화를 겪어 9

32 정부업무평가에서 빅데이터 활용방안 연구 왔는데, 이에 대한 간단한 기술적 설명은 아래와 같다. 1) 1990년대의 개인 용 PC 시대와 함께 오라클 등의 다운사이징 서버가 활성화된 것이 변화의 시초였다고 볼 수 있다. 개인들이 컴퓨터를 통한 인터넷 접속이 원활해진 것과 함께, 대규모의 데이터베이스들을 편하게 다룰 수 있는 관계형 데이 터베이스관리시스템(RDBMS)이 가능해졌던 것이 현재와 같은 빅데이터 시대를 여는 단초가 되었던 셈이다. 그 이후의 발전가운데 중요한 것은 대략 세 가지 정도인데, 스마트폰으 로 대변되는 모바일 환경의 대두, 이에 기반한 소셜네트워크 서비스의 활 성화, 그리고 대용량 단순데이터를 많은 컴퓨터로 동시에 작업할 수 있도 록 만든 하둡 기술의 발전 등이 그것이다. 인터넷 세상이 모바일 폰으로 인하여 손안의 세상으로 변모되었고, 이것은 다시 수많은 개인들이 무한정 한 네트워크로 연결되는 SNS의 시대를 열게 되었던 것이다. 그리고 다시 그러한 네트워크에서 발생하는 엄청난 규모의 데이터들을 과거의 관계형 DB 기술보다 효율적으로 처리할 수 있게 해주는 기술의 발달이 함께 이루 어짐으로써 명실상부한 빅데이터 시대의 출현이 가능했던 것이다. 수년전부터 일어나고 있는 또다른 추세는 다양한 센서를 기반으로 하는 사물인터넷(Internet of Things)이라고 할 수 있는데, 일상생활 어디에서 나 내재된 수많은 센싱장치가 보내는 모든 신호가 데이터가 되고 이들이 모여졌을 때 이전에 보기 힘들었던 규모의 빅데이터가 만들어지게 되는 것이다. 과연 세상에는 얼마나 많은 신호가 만들어지고 기록되어 빅데이터의 원 1) 이하의 내용은 장동인(2014: 34-37)에서 발췌하여 요약한 내용이다. 10

33 빅데이터 시대의 도래와 공공행정환경의 변화 제2장 천이 될 수 있는 것일까? 아래의 내용들을 읽어보면 현재 우리들이 일상생 활을 통하여 얼마나 많은 신호와 데이터를 만들어내고 있는지, 그리고 나 아가 미래에는 얼마나 더 많은 데이터를 만들어내게 될 것이지를 추측해 볼 수 있다(장동인, 2014: 59). 1 현재 전 세계 인구는 70억 명인데, 60억 명이 휴대 전화를 가지고 있다. 2 미국에 있는 대부분의 기업이 100TB(Terabyte, 테라바이트) 이상의 데이터를 가지고 있다. 우리나라에 있는 대부분의 은행이 가지고 있 는 데이터는 100TB 정도다. 3 뉴욕 주식 거래 시장에서는 매일 1TB의 데이터가 생산된다. 4 최근 자동차에는 100개 이상의 센서가 있다. 이 센서들은 자동차의 연료, 타이어 압력 등을 모니터링 한다. 5 현재 페이스북에서는 매달 300억 건의 기록이 공유된다. 6 기업 대표의 1/3은 의사 결정을 할 때 데이터를 믿지 않는다. 7 통계 조사에서 27%는 자신들의 데이터가 정확하지 않다고 생각한다. 8 미국 경제에는 데이터의 부실한 질로 인해 매년 3.1조 달러 정도의 비용이 발생한다. 따라서 빅데이터 시대의 도래를 설명하는 중요한 원천 가운데 하나는 현재의 시대에 와서 빅데이터 자체가 많아졌다는 것이라는 설명은 뻔한 말이면서도 지극히 타당한 언급이 된다. Milakovich(2012)는 의사결정에 유용한 모든 데이터의 90%는 지난 이년 여 동안에 만들어진 것이라고 할 수 있으며, 새로운 데이터의 원천은 어디에나 있는 디지털 센서들로부터 나타난다는 것을 지적한다. 2) 구체적으로는 바이오메트릭스, 블로그 포스 11

34 정부업무평가에서 빅데이터 활용방안 연구 팅, 전자 세무기록, 기후센서, 비디오 이미지, 소셜미디어에 나오는 좋아 요, 디지털 사진, 온라인거래기록, 휴대전화와 GPS 신호 등이 모두가 빅 데이터의 원천이며 이러한 데이터는 최근에 와서 급증하였다는 것이다. 이와 관련하여, 김현성(2012)은 IDC(2011)와 채승병(2011) 등의 연구결 과를 인용하면서 빅데이터의 발생요인을 크게 세 가지로 압축하여 제시하 고 있다. 빅데이터가 발생하게 되는 첫 번째 요인으로는 우선 스마트폰을 비롯한 모바일기기의 보급 확대를 들 수 있다. 모바일기기에 탑재된 센서, 원격감지기술, 소프트웨어 로그, 카메라, 마이크, RFID 리더 등을 통해 비정형 데이터를 수집할 수 있게 된 것이 데이터를 증가시키는 중요한 요 인이 되었다. 둘째 요인은 클라우드 서비스이다. 클라우드 서비스를 통해 개인과 조직의 데이터가 한 곳에 축적될 수 있었고, 따라서 데이터 분석과 활용에 대한 요구가 증가하게 된 것이다. 셋째는 소셜 미디어의 활용의 일 상화이다. 소셜 미디어를 통해 커뮤니케이션과 정보의 유통구조가 새롭게 재편되고 이들을 통해 상호작용되는 데이터들이 증가하면서 이 데이터들 을 비즈니스 측면에서 활용하려는 관심 또한 증대한 것이다(김현성, 2012: ). 이는 김기환(2013: 2)도 동일하게 지적하는 부분인데, 민간부문 데이터 의 큰 폭의 증가는 상당 부분 스마트 모바일기기의 진화 및 폭발적인 보 급, 트위터나 페이스북 등과 같은 소셜 네트워크 서비스의 출현에 의해 가 능해졌다는 것이다. 즉, 일상생활에서 IT기기의 활용으로 인해 양산된 각 종 텍스트, 문서, 통화기록, 전자상거래 기록 등이 기업 고객정보 수집 활 2) 그는 디지털 센서를 매우 넓은 뜻으로 활용하고 있다. 12

35 빅데이터 시대의 도래와 공공행정환경의 변화 제2장 동에 활용되는 경우 대규모 데이터가 집적된다. 여기에 덧붙여 그는 공공 부문에서도 데이터의 폭증현상이 일어나는 이유를 설명하는데, 기업과 개 인의 활동으로 생성되고 유통되는 데이터 뿐 아니라 공공분야에서도 대규 모 정보들이 생성 분석되는데, 특히 공공부문에서의 방대한 데이터는 환 경, 의료, 에너지, 복지, 국방, 기상 등 중요한 공공부문에서 다양한 정책 요구를 확인하고, 실현하며, 효과적이고 효율적인 행정을 구현할 수 있으 며, 사회적 파급력이 큰 공적 문제의 해결에 공헌할 수 있다는 것이다. 그 리고 공공부문의 경우에는 서비스의 증대와 개인별 맞춤화에 대한 요구, 민간기업의 정보요구 등이 합쳐서 데이터의 증대현상을 보이고 있다는 설 명이라 할 것이다. 결국 빅데이터 시대의 도래는 어떤 원인 하나에만 의존한다기보다는 이 모든 요인들이 한 시기에 겹쳐서 발생하면서 사람과 사물들로부터 발생하 는 데이터가 급증하였다는 것을 의미하며, 이러한 경향은 사물인터넷이 발 전하면서 지속적으로 커져가는 현상이라고 보아야 할 것이다. 현재는 스마 트폰과 자동차 등 일부에서만 활성화된 사물인터넷이 가정의 가전제품 등 에서 본격적으로 활용되기 시작하면, 발생하는 데이터의 양은 다시 기하급 수적으로 늘어날 가능성이 있고, 적어도 민간기업에서는 빅데이터가 고객 관리 등에서 중요하게 작용할 것은 분명해 보인다. 그러나 단순히 빅데이터의 양이 많아졌다는 이유만으로 빅데이터의 시대 가 도래했다고 설명하기는 어렵다. 빅데이터를 활용함으로써 얻을 수 있는 기대편익이 발생하지 않는다면 아무리 많은 데이터가 있다 하더라도 추세를 형성할 수는 없을 것이기 때문이다. 김기환(2013: 6-8)은 이와 관련하여 빅 13

36 정부업무평가에서 빅데이터 활용방안 연구 데이터 활용을 통해 가치가 창출되는 요소는 첫째, 투명성(transparency), 둘째, 혁신성(innovation), 셋째, 맞춤성(customization), 넷째, 의사결정의 시의적절성(better and timelier decision) 등으로 정리할 수 있다(Trends E-Magazine, 2011: 6-7, Yiu, 2012: 13-16; 김기환, 2013: 6-8 재인용)고 한다. 투명성은 의사결정과정이나 데이터에 대한 접근성이 더 향상되는 것을 말하는데 빅데이터를 활용하게 됨으로써 이러한 측면이 향상된다는 것을 말한다. 혁신성은 과거와는 차별화되는 서비스 등이 가능한 것을 말한다. 빅데이터의 효용성과 관련하여 NASCIO(2012)는 빅데이터의 가치는 조직 을 관리하고, 작동을 개선하며, 조직간의 가치사슬을 지지하는 역할을 하 는데 있다고 주장한다. 즉, 데이터는 그 자체로서는 쓸모가 없으며, 정보 로 전환되어야 하고, 지식을 만들어내어 의사결정을 도울 때 의미가 있는 것이다. 2012년 현재, MIT에서 조사한 바에 따르면, 179개 대기업들을 조 사하였는데 데이터 위주의 의사결정을 하는 기업들은 그렇지 않은 기업에 비하여 약 5% 정도 더 생산적이었다고 한다. 3) 이러한 측면이 빅데이터로 인한 혁신성을 보여주는 하나의 사례가 된다. 그리고 맞춤형은 말 그대로 고객의 세분화된 수요에 대응할 수 있는 역 량과 여건을 빅데이터가 제공해줄 수 있다는 의미이다. 마지막으로 빅데이 터 분석이 의사결정의 시의적절성을 제고한다는 것은, 빅데이터 분석은 거 의 실시간으로 어떤 현상이나 데이터간의 숨겨진 패턴을 밝혀줄 수 있고 이를 통해 의사결정에 도움을 줄 수 있다는 의미이다. 3) BigData_August2012.pdf 14

37 빅데이터 시대의 도래와 공공행정환경의 변화 제2장 빅데이터의 활용을 통하여 실질적으로 얼마나 많은 효과가 발생하는가 라는 부분은 민간의 경우 비교적 용이하게 밝혀지는데 반하여 공공부문에 서의 입증은 어려운 편이다. 그러나 중요한 것은 빅데이터의 활용을 통하 여 공공과 민간이 일정한 효과를 기대할 수 있다는 것이며, 기술의 발전으 로 인해 빅데이터 분석의 비용은 줄어들 수 있을 것이므로 향후에도 지속 적으로 빅데이터 분석의 가치는 기대할 수 있을 것이라는 점이다. 이 연구의 중요관심은 민간부문보다는 공공부문의 활용에 있으므로 이 하에서는 공공부문에서의 빅데이터 활용가치에 대하여 추가적으로 살펴보 고자 한다. Milakovich(2012)는 빅데이터가 공공부문에서 왜 새로운 기회 를 제공하고 있는가를 설명하는 과정에서, 빅데이터가 데이터 마이닝과 같 은 속성을 지니고 있음에 착안하여 설명하기도 한다. 즉, 정부는 데이터 마이닝 기술을 활용하여 교육으로부터, 징세 등 다양하게 쓰게 되며, 이는 결국 특정한 인구집단(particular subsets of the population)의 수요를 충족시키기 위한 정책을 계획하고 집행하고 평가하는 것이라고 할 수 있 다는 것이다. 4) 그의 이러한 언급은 정책근거로서의 빅데이터 활용에 초점 을 맞추게 되는 것이며, 정부3.0에서 말하는 맞춤형 정책을 위해서는 정책 의 형성으로부터 평가에 이르기까지 전 과정에서 빅데이터가 적절하게 사 용되어야 함을 의미하는 것이라고 해석할 수도 있다. 그렇다면 빅데이터는 구체적으로 무엇을 말하는가? 단순히 큰 규모의 데이터만을 의미하는 것인가라는 질문이 가능한데, 이에 대한 전문가들의 4) 그는 이러한 사례로서 호주의 Centrelink를 비롯하여 덴마크, 프랑스, 남아프리카 등 다양한 나라에서 데이터 마이닝을 정책적으로 활용하는 사례들을 제시하고 있다. 15

38 정부업무평가에서 빅데이터 활용방안 연구 대답은 대부분 그렇지 않다는 것이다. 빅데이터는 새롭게 형성되는 개념이 며, 데이터의 성장과 (그로 말미암은) 비즈니스절차의 재구성, 고객가치의 창출, 위험감소 등을 모두 의미하기도 한다는 견해도 있고, 빅데이터는 기 술과 철학, 인력과 구조, 인프라 등을 모두 포함하는 종합적인 용어라는 견해도 존재한다. 구체적인 개념에 대해서는 다음 절에서 논의하겠지만, 여기서 말해두고 자 하는 것은 빅데이터란 단순히 큰 규모의 데이터만을 말하는 것은 아니 며, (크다는 데서 도출되는) 다른 현상과 속성을 모두 포괄하는 개념이라 는 것이다. 데이터가 양적으로도 크지만, 빅데이터라는 것은 관계형 데이 터베이스로 다루기 어려운 비구조화되고 비정형화된 데이터라는 의미도 담고 있고, 데이터가 매우 빠르게 형성된다는 뜻도 담겨 있으며, 동시에 데이터가 문자와 숫자가 아닌 다양한 형태로 존재한다는 의미도 담겨있기 도 하다. 어떻든 여기서는 빅데이터의 시대가 어떻게 해서 오게 되었는지 를 간결하게 이해하는 것으로 충분하며, 이하에서는 그렇다면 공공기관들 에서는 빅데이터가 왜 그리 큰 관심의 대상이 되는지를 살펴보고자 한다. 제3절에서 구체적인 내용을 다룰 것이지만, 간단히 살펴보자면 아래와 같 다. 빅데이터 분석이 정부와 공공부문에서 강한 관심의 대상이 된 것은 우 선적으로는 민간기업의 유행과 선도적 경험을 존중하고 동경하며 도입하 고자 하는 공공부문 특유의 태도일 수 있다. 신자유주의적 경향 이래로 공 공기관들은 민간의 새로운 기법과 도구에 강한 관심을 보여왔으며, 공공부 문에 내재한 고유한 문제들을 해소할 수 있는 새로운 도구로서의 가능성 을 찾고자 하는 것이다. 16

39 빅데이터 시대의 도래와 공공행정환경의 변화 제2장 그러나 실제로 빅데이터 분석은 우리 공공기관들이 업무절차를 재편성 하고 시민참여를 증진시키며, 무엇보다 증거기반의 의사결정을 하도록 하 는 좋은 기회로 작용할 것이라는 학술적 주장이 적지 않게 나오고 있는데 (Desouza, 2014: 10), 여기서 가장 중요한 핵심은 증거기반의 의사결정이 되어야 할 것이다. 사실 증거기반의 의사결정이 공공부문에서만 부족한 것 은 아니며, 민간기업에서도 상당수의 의사결정자들은 증거와 데이터에 기 반하지 않은, 즉 경험과 감에 의존하는 결정을 한다는 것이 지속적으로 지 적되어 왔다. 그러나 공공부문의 경우에는 이것이 더욱 중요한 문제인데, 그 이유는 공공부문이 (민간기업에서의) 이윤과 같은 강력한 개념과 데이터를 갖기 어렵고, 동시에 국민 전체에 대한 책임과 봉사를 요구받는 공공의 직무에 서 국민 전체에 대한 정확한 모습을 보여주는 데이터를 찾기도 어렵기 때 문이다. 또한 어떤 경우에는 선거를 통한 정치적 권력의 획득 과정에서 특 정한 강령과 이념을 제시하였을 경우 이것을 통계적으로 뒷받침하지 못하 더라도 이를 존중하고 추구해야만 하는 것도 중요한 이유가 될 수 있을 것 이다. 5) 호주정부는 빅데이터 전략보고서에서 빅데이터를 사용하면 서비스 타겟 팅이 가능해지고 동시에 생산성 향상이나 효과성 증대 등을 기대할 수 있 다는 것을 주장하고 있다. 이로 인해 과잉서비스도 막을 수 있게 되고 동시 에 어떠한 서비스를 놓치게 될 가능성도 막을 수 있는 것이다. 동시에 증거 기반 정책결정의 성공은 증거의 질에 달려있다. 정부기관들로 하여금 다양 5) 이에 관해서는 3장에서 설명하는 영국의 사례가 중요한 시사점을 제공한다. 17

40 정부업무평가에서 빅데이터 활용방안 연구 한 소스에서 나오는 다양한 층위의 정보들을 분석할 수 있도록 함으로써 더 나은 정부정책과 더 나은 정책산출이 가능해 질 수 있다고 주장하고 있 기도 하다(Department of Finance and Deregulation, 2013: 14-16). 즉 빅데이터를 더 잘 분석할 수 있게 되면 의사결정가들은 다른 정책 옵 션을 모델링해볼 수 있고 정책을 시행하기 전에 정책의 산출물을 더 정확 하게 예측할 수 있다. 정책과정을 개선할 수도 있으며, 이는 공공서비스의 최적화 도구로서의 빅데이터를 의미하게 된다. 정책결정 또는 의사결정에 있어서 빅데이터 분석이 가지는 힘은 실시간에 가까운 통찰력을 제공할 수 있다는 것이다. 이를 nowcasting 이라고 한다. 6) 범죄나 테러 예방 등에 있어서 이러한 실시간에 가까운 통찰(비정상적 현상의 발견)은 핵심적인 요인이다. 맞춤형 서비스에 있어서도 그러한 서 비스를 필요로 하는 그 순간에 적절한 서비스가 전달될 수 있도록 하는 것 이 핵심이다. 따라서 정부서비스에 있어서도 즉각적인 반응이 요구되는 분 야에서 특히 빅데이터의 실시간 분석이 중요하다. 그러나 빅데이터가 예측에 뛰어난 효과를 지닌다고 해도 실제적인 활용 에 있어서 중요한 것은 아무 데이터나 뒤지는 것이 아니라, 의미가 있을 수 있는 데이터를 탐색하는 것이다. 이는 데이터 전문가가 중요한 만큼이 나, 그 데이터가 활용되는 실제 영역의 전문가가 중요한 역할을 해야 함을 의미하는 것이기도 하다. Yasseri(2013)는 상업영화의 금전적 성공을 예 측하는 데 있어서 위키피디아 데이터를 활용하는 모델을 개발하였고, 이 6) 이는 now와 forecasting의 합성어로서 기상예보시 아주 짧은 시간 범위의 지역적 예보를 수행하는 현 재예보라고 이해되기도 하고, 경제학 등 다른 학문에서는 다양한 지표와 경향을 활용하는 즉각적인 현 재예측이라는 의미로도 사용된다. 18

41 빅데이터 시대의 도래와 공공행정환경의 변화 제2장 모델이 실제로 미래를 예측하는 데 대단히 유용하고 강력한 설명력을 지 니고 있다고 주장한 바 있다. 그에 따르면 위키피디아에 에디터와 유저들이 남기는 흔적을 따라가면 서 접속 및 수정 데이터를 활용하면, 페이스북이나 트위터 등의 데이터를 활용하는 것보다 상업영화의 성공 가능성에 대한 더 정확한 모델링이 가 능하다는 것이다. 그러나 이 사례에서 중요한 시사점은 특정한 현상이나 미래를 예측함에 있어서 가장 정확한 데이터가 어디에 있는가를 찾아야 한다는 것을 보여주는 것이기도 하다. 7) 또 한 가지 생각할 점은 이러한 모델링이 전통적인 사회과학 모델과 다 른가라는 부분이다. 빅데이터의 개념 가운데 중요한 부분은 대용량의 다양 한 데이터라는 것도 있지만, 기존 기술로 분석하기 어렵거나 찾을 수 없었 던 패턴 등을 찾아낸다는 것도 중요한 부분이며, 그런 면에서 본다면 위의 사례는 위키피디아라는 특정한 사이버 공간에 있는 관련 자료(데이터)라는 점을 제외하면 전통적인 사회과학 방법론과 거의 다를 것이 없다는 주장 도 가능하기 때문이다. 공공부문의 어떤 영역에서 빅데이터가 활용가능성이 높은가를 적절하게 밝힌 연구는 많지 않은데, 다만 대부분의 민간영역에서와 마찬가지로 공공 부문도 빅데이터 활용가능성이 높은 편이라는 것은 컨설팅 업체 맥킨지 7) 트위터나 페이스북은 실제로 영화를 볼 의사를 대변하기도 하지만, 단순한 리트윗이나 좋아요를 위한 친교적 기능이 영화라는 대상에 투영되어 나타난 것일 가능성도 있기 때문이다. 반면 위키피디어는 그 러한 친교적 목적이 거의 없고 실제로 영화에 대한 호기심과 관심을 직접적으로 가진 사람들이 검색 과 지식전달을 목적으로 글을 남기거나 수정하고, 확인하는 곳이기 때문에 실제로 영화를 보고자 하는 개인의 의사가 직접적으로 반영되는 데이터일 가능성이 높기 때문일 수 있다. 19

42 정부업무평가에서 빅데이터 활용방안 연구 (McKinsey)의 주장이 거의 첫 번째 예인 것으로 보인다. 한국인터넷진흥 원(2012: 9)에 따르면 맥킨지는 빅데이터를 활용할 경우 대부분의 산업에 서 생산성 향상 효과가 나타날 것으로 기대하면서 이 가운데 공공부문에 서는 금융, 보험과 함께 정부분야를 들고 있다. 표 2-1 빅데이터 적용을 통한 산업별 생산성 향상 효과 분류 대표산업 빅데이터 활용 가능성 Cluster A 컴퓨터, 전자제품, 정보통신 이미 강력한 생산성 향상 효과를 얻고 있음 Cluster B 금융, 보험, 정부분야 등 빅데이터 활용 가능성이 가장 높음 Cluster C 건설, 교육, 엔터테인먼트 등 일부 생산성 증대 효과 기대 가능 Cluster D 제조, 운수, 물류 등 생산성 증대를 막는 구조적 요인이 존재 Cluster E 소매, 전력 등 데이터 활용 및 접근이 제한적 출처: McKinsey, 2011; 한국인터넷진흥원, 2012: 9 재인용 결국 맥킨지도 공공부문의 빅데이터 활용가능성이 매우 높으리라고 예 측하면서도 금융과 보험 등 공적 서비스에 속하는 부분을 제외하면 정부 의 영역 내에서 구체적인 예시는 들지 않고 있다. 국가 단위로 구체적인 정부영역의 빅데이터 활용 가능성을 추계한 것은 Yiu(2012)인데, 그는 영 국 정부가 빅데이터를 적절히 분석 활용할 경우 한 해에만 최소 160억 파 운드에서 최대 330억 파운드의 예산 절감이 가능할 것으로 예상하면서, 정부 조직 운영 최적화를 통해 최대 220억 파운드의 예산을 절약할 수 있 고, 세금 오납 및 조세 포탈 감소와 세원 확대를 통해 약 110억 파운드의 추가 세수를 확보할 수 있다고 진단한 바 있다. 그러나 그의 분석에서도 구체적인 근거를 찾기는 어렵고 대체적인 추계라고밖에 볼 수 없으며, 수 치 내에서 얼마나 많은 중복이나 오류가 있을지를 알기는 사실상 어렵다. 20

43 빅데이터 시대의 도래와 공공행정환경의 변화 제2장 그러나 빅데이터가 미래의 발전을 담보할 중요한 가치기술이라는 인식 외에 사실상 유행적인 측면이 강하거나 아직까지 미래가치를 충분히 담보 할만한 기술적 발전이 아니라는 지적도 존재한다. 김병철(2014: 88-89)은 2014년 가트너의 융합기술에 대한 Hype Cycle을 토대로, 빅데이터 기술 은 2012년에 발생기(Technology Trigger)를 지나 버블기(Peak of Inflated Expectations)에 접어들었고, 2013년에 버블기의 정점에 있었으 며, 2014년에 각성기(Trough of Disillusionment - 관심 감소, 상품화에 대한 실패 단계로써, 지속적인 투자가 가능하려면 얼리어답터(early adopter)를 만족시킬 수 있는 상품으로 발전을 시켜야 하는 영역으로 보 고 있다. 급격한 하강 곡선을 그리는 현실적인 재조정기)로 접어든 양상을 보이고 있다고 설명하기도 한다. 즉, 아직까지 빅데이터가 완숙한 단계가 아닌 것은 물론이며, 시장의 기대에 미치지 못하고 투자감소를 겪는 등의 문제를 겪고 있다는 것이다. 이러한 의견의 진위여부를 판단하기는 이를 수 있으나, 현재까지 나타 나는 모습으로 본다면 빅데이터는 미래의 발전동력으로서 충분한 관심이 유지되고 있으며, 이는 공사의 영역 모두에서 그러하다고 본다. 다만, 공 공부문의 경우에는, 후에 다시 살펴보겠지만, 미국이나 여러 나라에서 필 요하거나 기대되는 만큼의 발전이나 지원이 이루어지지 못하는 경향이 있 고, 이는 대부분 공공부문의 고유한 속성에 기인한 것으로 보인다. 즉, 이 윤이라는 강력한 동기와 비교가치를 갖지 못한 공공부문의 속성상 빅데이 터에 대한 추진동기나 전략적 관리가 쉽지 않은 점이 있다는 것이다. 중요 한 것은 빅데이터가 지니는 한계와 장애를 정확히 인식하는 것이다. 21

44 정부업무평가에서 빅데이터 활용방안 연구 빅데이터의 시대는 여러 가지 가능성과 한계를 동시에 제시한다. 빅데 이터가 가져올 수 있는 긍정적인 미래에 대해서는 많은 논의가 있고, 부정 적인 측면에 대해서도 역시 적지 않은 논의들이 있지만, 빅데이터 시대의 정부와 정치의 본질에 관한 논의도 큰 의미를 지닌다. 특히 이 문제는 데 이터 자체가 지니는 권력과 힘에 대한 논의이기도 하다. 특히 빅데이터는 정부영역에서의 활용 가능성에 못지않게 사회과학의 영역에서도 몇 가지 문제를 제기하는 경향이 있다. 전통적인 과학적 질문 들은 가설로 시작해서 데이터 수집을 통하여 검증하고 결론에 이르는 것 이 보통이다. 그러나 빅데이터 분석은 그 반대도 가능하다. 즉, 대량의 데 이터에서 시작하여 분석을 통해 통찰이 이끌어 내어지는 과정을 밟을 수 도 있다는 것이다. 기대하지 않았던 상관관계와 발견들이 (그렇지 않으면 알지 못했을) 혁신적 해결로 이끌어가는 통찰력을 가능케 할 수도 있다는 것이다(Department of Finance and Deregulation, 2013: 13). Milakovich(2012: 9)는 데이터는 그 자체로 중립적인 것으로 받아들여 지기 쉽지만, 어떤 정보가 수집되고 해석되며 배포되는지에 따라 의사결정 이 달라질 수 있게 되며 이는 의사결정 자체의 중립성을 해칠 수도 있다는 것에 주목한다. 즉, 정치적 영역에서 데이터 소유권은 권력(힘)의 원천이 라는 것이며, 원천 데이터(raw data)의 통제를 둘러싼 투쟁, 즉 언제 어떻 게 정보를 배포하는가라는 것이 지속적인 정치적 논쟁거리가 될 수 있다 는 것이다. 이데올로기적인 편향이 객관적인 사실의 발견을 저해하거나 의 사결정을 어렵게 할 수 있다는 것은 언제나 정치적인 현실이라는 것이기 도 하다. 22

45 빅데이터 시대의 도래와 공공행정환경의 변화 제2장 이러한 논의가 중요한 이유는 현재의 우리에게서도 동일한 모습을 발견 할 수 있기 때문이기도 하다. 최근의 메르스 사태 하의 정보통제에 관한 격렬한 논의도 이러한 문제로 직결되는데, 이는 다른 시각에서 보자면 정 부가 가진 데이터를 언제 어떻게 얼마나 개방하여야 하는가라는 논의에 다름 아니다. 영국정부가 최근 오픈데이타 정책을 가장 중요한 공공개혁 논의의 출발점으로 삼고 있는 이유이기도 하다. 23

46 정부업무평가에서 빅데이터 활용방안 연구 제2절 빅데이터의 특징과 개념, 한계 1. 빅데이터의 개념과 특징 빅데이터가 무엇을 의미하는지에 대해서는 수많은 논의들이 있지만, 대 체적으로는 어느 정도의 합의가 이루어져 있다고 볼 수 있다. 빅데이터의 개념에 관한 논의에서 가장 빈번하게 언급되는 것은 3V, 또는 4V라는 것 이다. V는 빅데이터가 지니는 여러 속성들의 영어단어의 첫 글자가 모두 V로 표현될 수 있다는 데 착안하여 붙여진 것인데, 대부분의 문헌들에서 3V에 대한 것은 사실상 일치하지만, 그 이후의 네 번째 V에 대해서는 일 치하지 않고 있고 다른 V들에 대해서는 비교적 다양하다고 말할 수 있다. 모든 사람들이 공통적으로 인정하는 빅데이터의 3V는 규모, 속도, 다양 성(Volume, Velocity, Variety)인 것으로 보인다. 즉, 빅데이터는 그 이전 에 볼 수 없었던 큰 규모의 데이터를 말하는 것이며, 동시에 그런 데이터 가 엄청난 속도로 생성되며, 동시에 수집되는 데이터들이 (문자나 숫자처 럼) 일정하게 정형화되지 않은 것들이라는 뜻이다(김현성, 2012; 김기환, 2013; 김규남, 2014; 송영조, 2013; 한국인터넷진흥원, 2012; 장동인, 2014; 정보통신산업진흥원, 2013a; 조영임, 2013; 한국정보화진흥원, 2012c; Desouza, 2014; Schintler, 2014; Stough, 2014; White, 2014). 그러나 이러한 것들 이외에 다른 속성들을 제시하는 경우도 있는데, Desouza(2014: 11)같은 경우에는 3V 이외에 다양한 V들이 빅데이터의 특 24

47 빅데이터 시대의 도래와 공공행정환경의 변화 제2장 징을 구성한다고 주장하기도 하며, 그 내용은 아래와 같다. - Volume (생성되고 수집되는 데이터의 양) - Velocity (데이터가 생성되고 분석되는 속도) - Variety (수집되는 데이터의 다양성) - Viscosity (데이터의 흐름에 대한 저항) - Variability (정보흐름의 변화율) - Veracity (정보의 편향성, 소음, 비정상성 등) - Volatility (데이터의 지속성) 이 가운데서 그는 Variety와 Veracity를 가장 중요한 도전으로서 제시 하는데, 사실상 빅데이터는 이 모든 속성을 다 지니고 있고 어느 하나에 집중하기 어렵기 때문에 중요하고 복잡한 개념이라고 볼 수도 있다. McNeely(2014: )는 빅데이터의 생성, 수집, 조작, 분석 그리고 활용은 복잡한 문제이며 많은 도전적 요소를 포함하고 있다고 하면서 아 래의 내용들을 중요한 도전으로서 제시하고 있다. - 데이터 소스의 다양성 - 데이터의 추적과 확인 (tracking and validating) - 데이터의 편견과 이질성 - 포맷과 구조의 다양성 - 데이터의 통합성과 안정성 - 데이터 발견과 통합의 가능성 - 데이터 공유의 가능성 25

48 정부업무평가에서 빅데이터 활용방안 연구 - 특화된 분석도구의 발전 - scalable and incremental 알고리즘의 발전 빅데이터 전략을 추구하는 여러 정부의 문서들 가운데 빅데이터의 개념 에 관하여 내리는 정의들은 대부분 대동소이하다. 호주 정부를 비롯하여 상당수의 정부들은 빅데이터에 관한 가트너 그룹의 정의를 차용하는 경향 이 있다. 가트너 그룹의 빅데이터 정의는 대용량의, 빠르게 생성되고, 다 양한 정보자산으로서, 효과적이고 혁신적인 정보처리를 요구하며, 통찰력, 의사결정, 비즈니스 과정 최적화 등에 도움을 줄 수 있는 데이터 (...high-volume, high-velocity and/or high-variety information assets that demand cost-effective, innovative forms of information processing for enhanced insight, decision making, and process optimiozation.) 를 의미한다. 8) 결국 빅데이터의 개념에 관해서 가장 중요한 것은 빅데이터가 예전에는 없던 것이 새로 생겨난 것이 아니라, 예전에는 다룰 수 없어서 가치가 없 었던 데이터들이 기술 발전 등으로 인해 이제 다룰 수 있게 되어 새로운 가치를 지니게 되었다는 것이 중요한 측면이 된다. 바로 이런 점에서 많은 학자들이 빅데이터의 특성 가운데 가치(Value)를 제시하는 이유인 것이다. 이러한 주장은 Yiu(2012)에서도 찾아볼 수 있다. 그는 빅데이터에 관한 문헌에서는 그 정의가 비교적 탄력적이다. 그리 놀라운 일은 아닌 것이, 8) 26

49 빅데이터 시대의 도래와 공공행정환경의 변화 제2장 데이터 저장 및 처리역량의 급속한 발전 속도로 인해 바이트 또는 대역폭 을 기준으로 한 빅데이터의 절대적 정의가 무색해지기 때문이다. 보다 실 용적인 정의이자 이 보고서에서 우리가 사용할 정의는 빅데이터가 기존의 수기로 하던 데이터베이스 관리 도구를 가지고 다루기에는 너무나 불편한 데이터세트를 의미한다는 것이다. 그 이유는, 기존 방식으로는 그 정도의 데이터를 수집, 저장, 관리 또는 분석할 수 있는 능력에 한계가 있다는 점 등 여러 가지를 들 수 있다 고 언급하고 있는 것이다(Yiu, 2012; 한국정보 화진흥원, 2012a 재인용). 즉 예전에 갖고 있던 기술로는 다룰 수 없었으 나 이제 와서 다룰 수 있게 되었다는 것이 중요한 의미이고, 이런 측면에 서 보면 빅데이터는 단순한 사이즈의 문제가 아닌 기술, 인프라, 역량 등 이 종합적으로 담겨있는 개념이기도 한 것이다. 미국의 버클리 대학에서는 2015년에 민간, 관, 학계 등 다양한 분야의 40 명의 전문가를 대상으로 빅데이터를 문장으로 정의하도록 부탁한 적이 있다. 이 가운데 미국 정부의 Data.gov에서 수석 기획가(Chief Architect)로 근무 하는 Philip Ashlock의 정의가 우리에게 상당한 시사점을 던져준다. 빅데이터라는 단어의 사용은 대단히 모호한 측면이 있으며, 종종 서로 다른 목적으로 활용되는 듯하다. 나는 빅데이터라는 것을 진정으로 혼란스 러운 데이터로부터 어떤 분석을 하는 것을 말하거나 또는 어떤 질문이 적 절한 것인지를 알지 못하는 데이터로부터 분석하는 것이라고 생각한다. 이 러한 분석은 당신으로 하여금 어떠한 패턴을 발견하거나 비정상적인 부분 을 찾아내거나 혹은 새로운 구조를 찾게끔 도와줄 것이며, 그러지 못한다 면 그저 혼란스럽거나 복잡한 데이터에 불과한 그런 것들로 남게 될 것이 다.... 빅데이터 개념의 가장 중요한 부분은 데이터가 (단순히) 크다는 27

50 정부업무평가에서 빅데이터 활용방안 연구 것과는 별 상관이 없다. 오히려 작은 데이터셋에서도 이러한 특성들은 충 분히 구현될 수 있는 것이다. 9) 이외의 다른 사람들의 정의에서도 이와 같은 관점은 어렵지 않게 찾아 볼 수 있다. 즉, 규모를 비롯한 3Vs라는 빅데이터의 개념에 한정될 것이 아니라, 데이터셋으로부터 이끌어낼 수 있는 통찰력 혹은 그러한 통찰력을 이끌어 낼 수 있는 수단과 도구라는 관점에서 더 문제가 된다는 의견을 지 니고 있다는 것이다. 그렇다면 구체적으로 빅데이터의 여러 V 들 가운데 가장 중요하고 핵 심적인 개념인 규모(Volume)는 어느 정도를 말하는 것일까? 여러 전문가 들의 문헌에서 구체적인 수치를 기준으로 한 사례를 찾기는 의외로 어렵 다. 대부분의 문헌들이 그 이전에 볼 수 없었던 큰 규모의 데이터라고만 할 뿐 얼마만큼의 크기를 빅데이터라고 할 수 있는지를 단정적으로 말하 지는 않는 것이다. 장동인(2014)같은 경우에는 기존 IT 기술로 처리하기 어려운 양이므로 최소 50테라바이트는 되어야 하지 않을까라는 의견을 주 지만, 10) 그러면서도 동시에 빅데이터는 규모보다는 가치에 더 중점을 두 9) 출처 : https://datascience.berkely.edu/what-is-big-data/ 10) 우리가 하드디스크의 용량 등에 주로 쓰는 기가바이트라는 단위는 10의 9승 즉 10억을 의미하며, 테 라바이트는 다시 이것의 천배, 즉 10의 12승에 해당하는 1조를 의미하는 것이다. 함유근 채승병(2014) 은 이를 알기 쉽게 다음과 같이 표현한다. 1메가바이트를 한스푼의 모래라고 한다면, 1기가바이트는 생수통 절반의 모래, 1테라바이트는 국민주택아파트(86제곱미터) 전체에 10센티미터 두께로 쌓인 모 래, 그리고 1페타바이트는 해운대 백사장의 모래 정도 를 의미한다는 것이다. 이를 넘어서는 단위접두 사로 쓰이는 것은 엑사, 제타, 요타 등으로 이어지는데, 1요타바이트는 미국 전체를 90미터 깊이로 묻 을 수 있는 모래의 양에 해당한다. 28

51 빅데이터 시대의 도래와 공공행정환경의 변화 제2장 어야 한다는 의견을 덧붙이고 있다. 이에 대해서는 Yiu(2012)를 비롯한 다 른 학자들도 동의하는 부분인데 이에 관해서는 다시 후술하기로 한다. 여러 문헌들을 종합할 때, 빅데이터의 규모에 관해서 내릴 수 있는 거의 유일한 결론은 절대적인 양적 기준이 아닌 그 이전의 기술로서는 분석할 수 없었던 규모의 데이터라는 상대적 양적 기준을 활용하는 것이라고 보 인다. 즉, 빅데이터라고 하는 것은 비교적 소규모의 데이터라고 하더라도 비디오, 사진, 태그, 등과 같이 기존에는 분석하기 어려웠던 데이터들도 포함할 수 있는 것이며, 단순히 양적(numeric) 데이터라 하더라도 그 이 전에 분석하기 어려웠던 것이면 빅데이터로 볼 수 있다는 것이다. 11) 2. 빅데이터의 한계와 도전 빅데이터가 3V를 중심으로 대체로 합의된 개념으로 귀결되고는 있지만, 여기에 내재되는 여러 한계와 도전에 대해서도 많은 논의가 존재한다. 이 는 주로 빅데이터의 속성과도 연결되는 문제이기도 한데, 크게 나누어 보 자면 빅데이터의 통계적 정확성 문제, 빅데이터에 대한 사회적 인식의 오 류에 관한 문제, 빅데이터가 지니는 맥락과 철학에 관한 문제, 그리고 빅 데이터의 수집과 활용에서 나타나는 윤리적 측면의 문제 등을 지적할 수 있다. 11) 예컨대 페이스북에서 일 년 동안 생산되는 데이터의 양은 수백페타바이트로 알려지고 있다. 29

52 정부업무평가에서 빅데이터 활용방안 연구 1) 빅데이터의 통계적 정확성 또는 유용성의 문제 White(2014: 335)는 비과학자들에 의하여 수집되는 사회적이고 행태적 인 빅데이터의 양이 늘어남에 따라, 데이터의 신뢰성과 타당성, 그리고 데 이터의 힘 사이에는 trade-off가 발생하게 된다고 주장한다. 그는 동시에 과학지향적이지 않은 지점들에서 수집되는 데이터의 양은 날로 늘어가는 데, 온라인쇼핑, 웹서핑, 친구들 또는 전문가들 사이의 네트워크, 교육훈 련의 경험, 보건관련 활동 등을 주된 예로 들고 있다. 이러한 과정을 통하 여 수집되는 정보의 양은 어마어마하고 대단히 흥미 있는 것들이 많으나 여기에는 몇 가지 문제도 존재한다. 즉, 이렇게 수집되는 데이터의 범위가 사회과학이 다루어야 하는 주제들만큼 다양하기가 어려우며, 또한 이렇게 수집되는 데이터가 정교한 측정을 요구받는 사회과학 데이터로서 적절하 고 답을 줄 수 있을 것인지는 불분명하다는 것이다. 그의 이러한 언급은 여러 형태의 빅데이터들 가운데서도 비구조화 데이터, 특히 소셜 빅데이터 에 관한 위험성의 한 예시로 이해할 수 있다. Milakovich(2012: 3)는 빅데이터의 특성을 제시하는 과정에서 비구조화 된 (데이터) 소스들을 처리하는 것의 적시성 또한 중요한 요소임을 지적하 고 있기도 하다. 즉. 빅데이터에 대한 기존의 3V만이 아닌 적시성이라는 요소가 빅데이터의 중요한 의미라고 하는 것인데, 이는 실시간 데이터 마 이닝이 필요하다는 것으로도 이해할 수 있다. 그리고 여기서 또 한 가지 중요한 것은 수집되는 데이터의 질, 방법론적인 통합성과 투명성이라고 할 수 있다. McNeely(2014: 305)는 연구를 통한 통찰력은 스몰데이터라고 해서 반 30

53 빅데이터 시대의 도래와 공공행정환경의 변화 제2장 드시 불가능한 것도 아니며, 때로 빅데이터는 단순히 더 큰 버전(규모)의 답만을 주는 것일 수도 있다는 지적을 하고 있다. 즉 빅데이터라고 해서 반드시 더 큰 통찰을 주는 것이 아닐 수 있다는 것이다. 빅데이터 분석에 열광하는 이유가 보다 크고 넓은 통찰력을 줄 것이라는 기대에 있다고 한 다면, 이러한 지적은 의미심장한 것이기도 하다. 이러한 현상이 나타나는 이유 가운데 중요한 것은, 빅데이터 분석들이 많은 경우 인과관계 (causation)에 관심을 갖기 보다는 단순히 상관관계(correlation)에만 초 점을 두는 경우도 많다는 것이다(McNeely, 2014: 307). 이러한 현상은 소 셜 빅데이터에 집중할 때 더욱 분명하게 드러나는 문제이기도 하다. 전통적인 사회과학자들의 견해가 대체로 빅데이터가 지니는 정확성과 객관성의 문제에 주의해야 한다는 기조이다. 이에 반하여, 빅데이터 과학 자들이 전문가들의 견해는 정확성과 객관성에 대한 집착이 빅데이터 시 대의 조류에 맞지 않다고 하는 것인데, 이러한 논쟁은 당분간 이어질 수 있다. Boyd & Crawford(2012: )는 빅데이터 시대를 맞이하여 다양 한 분야의 학자들이 논의해야 할 여섯 개의 화두를 제시한 바 있다. 첫 번 째는 빅데이터는 지식의 정의를 변화시킨다는 것이다. 빅데이터는 지식이 어떻게 구성되어야 하는지, 연구의 과정은 어떠해야 하는지, 우리가 정보 를 어떻게 다루어야 하는지 등등의 차원에서 기존의 데이터 과학과는 다 른 영향을 가져오게 된다(비구조화된 데이터를 포함한다는 점에서도 그러 하고 데이터의 원천이 소셜 미디어 등이며, 모집단과 샘플링이라는 차원에 서도 전통적인 사고와는 구분된다). 둘째, 객관성과 정확성에 대한 집착은 잘못된 길로 들어설 수 있다는 것 31

54 정부업무평가에서 빅데이터 활용방안 연구 이다. 빅데이터는 구조화된 전통적인 데이터들과 달라 사회적 공간들이 그 자체로 양적 자료로 변환될 수 있고, 이 때 나타나는 데이터들은 매우 주 관적인 것들이어서 객관적인 진실에 근접한다고 보기는 어려울 수 있다. 계량적 연구자들은 사실을 다루고 질적 연구자들은 이야기의 해석을 한다 고 보는 시각이 있는데, 이는 잘못된 것이다. 또한 소셜데이터를 활용하는 경우 데이터 클리닝을 반드시 거치게 되는데 이는 수집된 데이터 가운데 어떤 속성과 변수를 포함시킬지 뺄지를 결정하는 과정이다. 이러한 과정 자체도 매우 주관적일 수밖에 없다. 그러니 빅데이터도 객관성과 정확성을 하드데이터처럼 고수해야 한다고 주장하면 제대로 빅데이터를 쓰기는 어 렵다는 의미가 될 것이다. 셋째, 더 큰 데이터라고 해서 더 좋은 데이터인 것은 아니다. 넷째, 맥 락을 제거하면 빅데이터는 의미를 잃어버린다. 빅데이터는 (특히 소셜 미 디어 데이터는) 전체 데이터들이 놓인 맥락이 대단히 중요하다. 다섯째, 접근할 수 있었다고 해서 윤리적인 면책이 되지는 않는다. 데이터에 대한 접근이 가능했다고 해서 이를 그대로 활용하고 프라이버시 등에 대한 고 려가 이루어지지 않는다면 이 또한 문제가 되는 것이다. 빅데이터 시대의 과제 가운데 가장 중요하게 다루어지는 것은 프라이버시에 관한 것이며, 호주 정부 등에서 보는 바와 같이 privacy by design 이 대단히 중요하 다. 여섯째, 빅데이터에 대한 접근이 제한되면 새로운 디지털 격차(digital divide)를 유발시킨다. 32

55 빅데이터 시대의 도래와 공공행정환경의 변화 제2장 2) 빅데이터에 대한 사회적 기대와 인식의 오류에 관한 문제 빅데이터가 우리가 직면한 모든 문제에 해답을 줄 수 있는 것도 아니며, 만능의 도구는 더더욱 아니다. 그럼에도 불구하고 빅데이터에 대한 막연한 기대수준은 공사를 막론하고 볼 수 있는 현상이다. Yiu(2012)는 빅데이터 는 정부가 직면하는 모든 경제적, 통계적, 분석적 난제에 대한 특효약이 아니라는 점을 인식하는 것이 중요하다. 빅데이터(또는 빅데이터 분석 결 과)를 다루는 지도자 및 분석가들은 정책 제안이 견고하고 증거에 제대로 기반을 두도록 하는 데에 지속적으로 주의를 기울여야 한다. 특히 공공정 책 분야의 경우 우리는 대표성 있는 데이터세트를 다루고 데이터 선정에 치우침이 없는지 주의 깊게 살펴보며 데이터 추론 결과에 대한 신뢰 및 정 량적 분석의 한계에 대해 균형 잡힌 관점을 유지해야 한다. 캠벨의 법칙 (Campbell's law) 12), 굿하트의 법칙(Goodhart's law) 13), 그리고 정책 방 향에 대한 루카스 비판(Lucas critique) 14) 모두 빅데이터를 실제로 다루 는 것과 관련이 있다. (한국정보화진흥원, 2012a: 33에서 재인용)고 함으 로써, 빅데이터를 둘러싼 사회적 기대와 인식이 정확하게 이루어질 것을 권고하기도 한다. 빅데이터는 이해관계자의 참여를 강화시키고 투명성과 책임성을 제고할 수 있다. 그러나 동시에 빅데이터는 형평성의 문제를 야기하기도 한다. 관 12) 사회적 의사결정시 정량적 사회지표를 많이 사용할수록 부패 압력에 굴복할 가능성이 높고 감시해야 할 사회적 프로세스를 왜곡 및 부패시키는 경향이 높다. 13) 어떤 사회정책이나 경제정책 또는 기타 제도를 시행하는 대상이 되는 지표는 일단 시행이 이루어지면 애초에 그 근거가 되었던 특성들이 변화할 수 있다. 14) 전적으로 과거의 데이터 (특히 고도로 집합된 과거 데이터)에서 나타나는 관계를 토대로 경제정책에 변화를 주어 그 효과를 섣불리 예측하는 것은 무지한 일일 수 있다. 33

56 정부업무평가에서 빅데이터 활용방안 연구 심 있는 사람이 블로깅을 하고 인터넷에 정보를 남길 것이며, 빅데이터 분 석이 이들 데이터에 의존할 경우 더욱 그러하다. 따라서 빅데이터 분석이 모든 것을 광범위하게 밝혀 주리라는 일각의 기대는 어쩌면 충족하기 어 려운 가정일지도 모른다. 빅데이터에 대한 사회적 인식의 오류는 약간 다른 형태로도 나타난다. 사실 빅데이터 분석은, 정확하게 이루어진다는 전제하에서는, 상당한 정확 성을 보여줄 수 있다. 실제로 빅데이터 분석이 매우 높은 수준의 정확성을 보여주었던 사례가운데 하나는 구글의 독감예측에 관한 것이다. 15) 그림 2-1 구글의 독감추세 예측과 실제 독감 환자의 병원 방문 비율 출처: 15) 구글은 자사의 인터넷 검색엔진을 활용하여 다양한 소셜미디어에 나타나는 독감 관련 키워드를 분석 하였는데 그 결과는 질병관리센터(CDC)의 결과와 매번 정확하게 나타났다. 그리고 이 사례는 전 세계 적으로 빅데이터 분석을 유명하게 만든 사례의 하나이기도 하다. 34

57 빅데이터 시대의 도래와 공공행정환경의 변화 제2장 그러나 몇 년간 정확성을 유지해오던 예측결과는 2013년도에 이르러 오 류가 나타나게 되었는데 (1번 선의 예측치에서 보듯이 정확히는 과대예측 을 한 것이다), 이는 이미 유명해진 구글의 예측에 대한 사람들의 과도한 호기심이 반영된 결과라는 것이 통상적인 설명이다. 즉, 예측을 위한 빅데 이터 분석에서 이 분석에 대한 개인의 호기심이 과도하게 작동하면서 분 석결과의 정확성을 손상시킨 것이다. 사회적 인식과 기대에서 오는 호기심 이 데이터의 순수성을 훼손하고 예측오류를 불러온 사례인 것인데, 이처럼 빅데이터, 특히 소셜 미디어를 활용하는 빅데이터 분석은 예상치 못한 곳 에서 예상치 못한 문제에 봉착할 가능성이 높다. 그러나 동시에 빅데이터를 둘러싼 사회적 인식의 또 다른 측면은 (다른 통계적 기법이나 마찬가지로) 빅데이터의 결과를 의사결정의 기반으로 삼 기보다는 참고하고자 하는 경향이기도 하다. 빅데이터의 목적은 데이터 에 의한 과학적인 의사결정 이다. 그런데 의사 결정에 참고만 하려는 빅데 이터를 왜 만들었을까? 근본적으로 출발이 잘못되었다. 결국 우리나라 기 업의 의사 결정 문화가 바뀌어야 한다 (장동인, 2014: 8-9)라는 지적은 시 사하는 바가 크다. 빅데이터가 모든 것을 해결하리라는 인식오류도 문제이 지만, 빅데이터라고 해봐야 경험과 감에 미치지 못한다는 식의 태도도 빅 데이터를 값어치 없게 만드는 문제점이라고 할 수 있다. 3) 빅데이터가 지니는 맥락 그리고 새로운 차별의 가능성 빅데이터의 사회적, 기술적 한계는 맥락과 의미라는 것에서도 찾을 수 35

58 정부업무평가에서 빅데이터 활용방안 연구 있다. McNeely(2014: 305)는 많은 경우 빅데이터는 맥락이 부족하거나 사전에 결정된(predetermined) 초점에만 매몰되는 경향도 강하다고 주장 하는데, 이러한 문제는 결국 데이터가 지식으로 제대로 전환될 수 있느냐 의 문제로 이어지기 때문에 더욱 중요한 문제일 수 있다. 이와 같은 빅데이터의 맥락 문제는 특히 소셜 데이터의 경우에 적합한 지적일 수 있다. 특히 블로그, 페이스북을 비롯한 인터넷 소스의 데이터들 은 감정(sentiment)적 요소들을 많이 가지며, 이 역시 맥락의 문제를 제기 하게 되기 때문이다. 소셜 미디어를 활용한 빅데이터 분석의 경우 가장 중 요한 단계의 하나가 검색을 위한 키워드를 사전에 결정하는 것인데, 이 과 정 자체가 사전적으로 결정을 제약하는 것일 수 있다는 점도 역시 맥락을 해칠 수 있는 가능성을 지닌다. 그러나 소셜 데이터가 아니라 하더라도 빅데이터에서 맥락의 문제는 중 요한 부분이다. 즉, 정보공급체인을 흐르는 과정에서 데이터의 재생산, 재 처리, 재해석 등이 발생하게 되며, 이 과정에서 (원래의 데이터가 지닌) 맥 락은 뒤섞여버리게 되는 가능성이 높다는 것이다. 공간적, 시간적, 사회적 맥락과 별개로 숫자나 단어로만 다루어진 빅데이터는 결국 해석과 결론에 서 잘못될 수밖에 없다는 것이다(Schintler & Kulkarni, 2014: 344). 16) 이러한 문제들은 선한 의도에 기반한 분석이라 하더라도 빅데이터가 지 닌 정확한 맥락들을 놓침으로써 발생하는 문제인데, 이를 다른 측면에서 비추어본다면 데이터 불평등이라는 논의와 연결지어질 수도 있다. 특히 소 셜 데이터의 경우 블로그나 페이스북 등을 통하여 의견을 내는 개인과 그 16) 이들은 구글의 독감예측이 결국 과대예측이라는 결과에 이르게 된 것도 이러한 배경에서 이해할 수 있다고 주장한다. 36

59 빅데이터 시대의 도래와 공공행정환경의 변화 제2장 렇지 않은 개인 간의 차별화가 발생할 수밖에 없으며, 어떤 경우에는 인터 넷에 대한 접근이 가능한 개인이나 집단과 그렇지 못한 사람들 사이에서 의 차별화 문제가 될 수도 있다. IT 시대에 중요한 장애요인 중 하나였던 데이터 불평등은 빅데이터의 시대에도 그대로 재현될 수 있는 잠재적 위 험요소를 가지고 있는 것이다. 4) 빅데이터의 수집과 활용에서 나타나는 윤리적 측면의 문제 빅데이터가 지니는 여러 문제와 한계들 가운데 가장 큰 관심을 받고 있 는 것은 윤리적 측면의 문제들이다. 이는 특히 데이터 수집과 활용 과정에 서 개인의 정보를 어떻게 다룰 것인가라는 프라이버시의 문제와 직결된다. 김기환(2013: 15)은 Anderson과 Rainie(2012)의 연구를 인용하며, 인간 또는 기계가 2020년까지 생성할 엄청난 규모의 데이터는 생산성을 증대시 키고 조직의 투명성을 향상시킬 뿐 아니라 미래를 예측하는 시각을 제공 하는 등 다양한 순기능을 가져다 줄 것이지만, 반면에 인간의 삶의 흔적이 정부나 대기업의 수중에 들어갈 수 있는 위험성이 잠재해 있으므로 항상 지혜롭게 사용하는 능력이 전제되어야 할 것 이라고 주장하기도 하였다. 이외에 빅데이터가 지니는 감시적 속성(surveillance character of big data)이 여러 집단들 간에 권력불균형을 가져올 가능성도 있으며 (McNeely, 2014: 308), 이는 미래 빅데이터 시대의 정부의 역할과 기능에 관한 보다 철학적인 논의로 귀결될 가능성이 있다. 빅데이터에서 프라이버시가 중요한 또 다른 이유는 프라이버시의 침해 를 계량화하여 알기 어렵다는 것에 기인하기도 한다. Schintler & 37

60 정부업무평가에서 빅데이터 활용방안 연구 Kulkarni(2014: 346)는 프라이버시 문제에 내재된 비용과 편익을 정확히 계량하기 어려움을 지적하면서, 지금과 같은 정보화의 세계에서 모든 개인 들은 정보의 생산자이자 소비자라는 복합적인 위상을 갖는다는 점도 염두 에 두어야 한다고 한다. 즉 생산자와 소비자가 쉽게 구분되지 않는 것은 특정한 문제나 사안의 효과와 비용을 알고자 하는 데 있어서 더 큰 장애물 일 수밖에 없고, 우리는 빅데이터 분석에 내재된 프라이버시 문제가 지닌 비용과 편익을 구분하기 어렵다는 논의이다. 17) 이러한 한계점들은 실제적인 공공정책의 영역에서도 나타나는 것이지 만, 동시에 학문으로서의 사회과학 영역에서 나타나는 문제이기도 하다. 대규모의 데이터가 보다 나은 도구와 서비스를 가능케 하고, 공공의 선 을 달성시킬 것인지, 프라이버시나 마케팅에 미치는 영향은 어떠할지, 온 라인 커뮤니티나 정치적 운동에 관해 더 나은 이해를 제공하게 될지, 대규 모의 데이터들로 인해 인간의 의사소통과 문화 등에 대한 우리의 연구를 변화시키게 될 것인지 등에 대한 질문을 던지게 된다는 것이다. 이하에서 는 위와 같은 개념과 한계를 지닌 빅데이터가 구체적으로 공공행정의 영 역에서는 어떠한 기회를 제공하고 또 어떠한 문제를 만들어 낼 수 있을 것 인지를 살펴보고자 한다. 17) 그들은 이 문제를 다룸에 있어서 기대지불비용(WTP)의 문제도 상황을 어렵게 만드는데 일조한다고 주장한다. willingness-to-pay는 사회경제적 여건에 따라 다 다를 것이며, 소비자와 생산자의 그것도 다르기 때문이라는 것이다. 38

61 빅데이터 시대의 도래와 공공행정환경의 변화 제2장 제3절 공공행정의 새로운 기회로서의 빅데이터 사실 공공행정에서 빅데이터를 활용하는 것은 상당히 오랜 기원을 가지 고 있다고도 말할 수 있다. Milakovich(2012: 7-8)에 따르면, 70년대의 서독에서 테러리스트의 동향을 파악하기 위하여 여행회사, 연금회사 등 사 분야의 데이터베이스를 활용하기도 했는데 이는 아주 오래된 데이터 마이 닝의 활용사례이며 이는 공공부문에서 빅데이터를 활용한 사례로 볼 수 있다. 그는 동시에 이 과정에서 가장 중요한 것은 다양한 데이터들이 정책 영역의 복잡한 문제들을 해결하기 위하여 필요하다는 것임을 지적하기도 하면서, 단일한 소스에서 나오는 데이터로는 불충분하고 데이터를 가진 기 관들 간의 협력과 공유가 중요하다는 것을 주장하기도 한다. 이에 대한 좋 은 사례는 미국의 국토안전부가 안전성의 확보라는 목적을 달성하기 위하 여 병원, 은행 등 IT 기술을 활용할 수 있는 모든 영역의 데이터를 활용하 는 것을 들 수 있다. 911 이후 미국 EPA의 대테러리즘 기술 데이터베이스 가 여러 부서에서 동시에 활용되는 사례라든가, 관세청이나 교통부가 항공 승객정보, 주소지, 핸드폰정보, 범죄기록, 사회보장이나 자동차등록 등 다 양한 데이터들을 활용하는 것, 그리고 이러한 정보들이 주정부의 경찰에서 적절히 필터링되어 활용되는 것 등이 모두 그러한 사례라는 것이다. 결국 그의 주장에 의하면 공공분야에서 빅데이터가 실질적으로 활용된 첫 사례이든 최근의 적극적인 활용사례이든 매우 실질적인 필요, 예컨대 테러와 안보 같은 실제적 수요에 기인한 것이라고 보는 것이다. 우리나라 에서나 외국에서나 빅데이터를 활용한 가장 잘 알려진 사례들이 대부분 39

62 정부업무평가에서 빅데이터 활용방안 연구 일상적인 시민생활과 밀접한 관련을 지는 지방자치단체의 사례들이라는 것도 주목할 만하다. 미국에서도 뉴욕시의 CompStat이나 CitiStat같은 시 스템들이 주민의 수요를 공무원들이 실시간으로 발견하고 알 수 있도록 하기도 하는데, 이러한 시스템들은 거주자들의 불만과 신고가 기존의 전화 이외에 사진이나 비디오를 스마트폰을 통해 전송하는 것으로 충분하기도 하다. 이와 비슷한 시스템은 마이애미의 데이드 카운티, 볼티모어, 멤피스 등 미국 각지에서 발견할 수 있는데, 버지니아주나 몇몇 지역에서는 고속 도로의 비상상황을 다루는데 있어서 자동차에 내장된 안내시스템과 GPS 시스템을 자동으로 연계하여 활용하기도 한다. 즉 자동차의 운행시스템 정 보를 직접적으로 공공시스템이 입력받아 활용할 수 있도록 하는 것인데, 이는 대물인터넷의 발전을 공공부문에서 활용하는 사례로도 이해할 수 있 고 앞으로도 지속적으로 커져가는 추세에 해당할 것이다. INFOCUS(2012)라는 회사는 빅데이터 스토리맵을 제시하면서 빅데이터 비즈니스로의 전환을 위한 다섯 가지 요소를 아래와 같이 제시하고 있 다. 18) - 비즈니스 모니터링 Business Monitoring : 현재 진행중인 비즈니스 성과를 모니터하기 위하여 정보(기술)를 활용 - 비즈니스 통찰력 Business Insights : 예측분석을 활용하여 활용가능 한 통찰력을 확보하고 현존하는 보고서나 통제장치에 통합 - 비즈니스 최적화 Business Optimization : 예측분석을 기존의 비즈 니스 과정에 접목시켜 특정한 비즈니스 작동을 최적화 18) 40

63 빅데이터 시대의 도래와 공공행정환경의 변화 제2장 - 데이터 금전화 Data Monetization : 데이터와 분석을 되팔거나 하는 등을 통하여 새로운 수입의 기회를 창출 - 비즈니스 변형 Business Metamorphosis : 고객의 사용패턴이나 제 품성능 마켓 트렌드 등을 활용하여 새로운 비즈니스 모델을 창출 이와 같은 요소들은 사기업에서 빅데이터를 활용하여 비즈니스 과정을 변화시키고 새로운 기회를 창출하는 과정을 표현하는 것이므로 공공부문 의 경우에 정확하게 들어맞는 부분은 아닐 수 있다. 다만, 공공부문의 경 우에도 앞의 세부분, 즉 서비스 전달 등 공공서비스에 대한 모니터링을 수 행하고 이를 통하여 국민들의 수요(변화) 등에 대한 통찰력을 얻고, 공공 서비스에 대한 최적화를 기대할 수 있다는 점에서는 근본적인 유사점이 있다고 볼 수 있을 것이다. 즉, 빅데이터는 궁극적으로 미래의 변화를 미리 파악하고 대비할 수 있 는 능력을 갖추는 것에 핵심이 있다. 기저에 흐르는 (눈에 잘 보이지 않는) 패턴과 트렌드를 알아내거나 각 개인에게 접합하게 재단된, 즉 맞춤화된 수요를 파악하는 등 거시적이고 미시적인 차원 모두에서의 서비스 수요에 정확하게 대응할 수 있도록 하는 것이 중요한 것이며, 이는 공공분야에서 도 동일하다고 볼 수 있는 것이다. 이와 같은 빅데이터의 활용이 반드시 정보기술이 발전한 선진국만의 현 상이 아니라는 점도 유의할 필요가 있다. 개도국 등에서도 빅데이터의 활 용을 둘러싼 많은 사례들이 존재하는데, 예컨대 나이로비(Nairobi) 프로젝 트는 휴대전화와 모바일 장치로부터 가난한 사람들의 수요를 찾아내고 이 41

64 정부업무평가에서 빅데이터 활용방안 연구 러한 수요에 대응하는 프로그램과 정책들을 발전시키거나 모니터링하는데 도움을 받기 위한 빅데이터 프로그램의 일종이다(Schintler & Kulkarni, 2014: 344). 결국 공공부문에서 빅데이터 분석을 하게 되는 가장 중요한 이유는 공 공부문이 가진 거대 규모의 (빅)데이터들을 정확하게 분석해야 할 필요성 에 기인한다. 대표적으로 들 수 있는 것은 인구조사분석일 것이다. 1880년 대만 해도 미국의 인구조사는 약 오천만 명을 대상으로 수기를 통한 데이 터 수집과정이었으며 제대로 센서스로서의 역할을 하는데 약 7-8년이 소 요되었다고 한다. 그러나 1890년대에 이르러 펀치카드를 활용한 방식이 도입되어 그 처리과정은 1년으로 줄어들었고, 2010년에는 이러한 과정은 GIS 등을 활용한 완전히 새로운 과정으로 변모하였을 뿐만 아니라, 소셜 미디어, 비디오, 지능형 인식시스템 등 정교화된 데이터처리 소프트웨어를 활용하기에 이르렀다(Desouza, 2014: 11). 인구조사라는 거대한 데이터를 처리하는 과정에서 기술과 분석역량의 발전이 반드시 필요하였다는 것이 며, 공공부문이 지닌 수많은 데이터, 그것도 국민 전체를 대상으로 하는 데이터의 규모를 생각해본다면 빅데이터가 공공분야에서 관심을 끄는 것 은 너무나도 당연한 것이다. 그러나 공공분야에서 빅데이터 분석에 대한 관심이 커지는 것은 단순히 데이터의 규모에서만 비롯되는 것은 아니다. 더 중요한 것은 단일의 거대 데이터가 아니라 공공부문 전체에 여기저기 산재한 데이터들이 (특정한 목 적에 봉사하기 위하여) 하나로 다루어질 수 있어야 할 필요성이 그것이다. 42

65 빅데이터 시대의 도래와 공공행정환경의 변화 제2장 이러한 의미에서 볼 때 미국에서 본격적으로 빅데이터에 대한 관심이 촉 발한 것은 2001년도의 911 이후였으며, 국가안보를 위하여 테러리스트의 공격과 연관될 수 있는 다양한 데이터 조각들을 점을 이어가듯(connect the dots) 처리할 수 있어야 한다는 지적에 기인하여 빅데이터가 중요한 분석의 대상으로 자리하게 된 것이다(Desouza, 2014: 11). 공공부문에서의 거대 규모 데이터의 분석은 거대 규모의 데이터가 존재 함을 전제로 하는 것인데, 위에서 본 바와 같이 거대한 빅데이터는 단일한 형태로 존재하는 경우보다는 다양한 부처의 이질적인 데이터들이 하나로 합쳐짐으로써 가능한 경우가 더 많다고 보아야 한다. 이것이 의미하는 바 는, 공공부문의 다양한 데이터들이 상호 개방과 공유의 대상이 되어야 한 다는 것을 의미한다. 현재 대부분의 국가들에서 데이터의 개방에 관해 취 하고 있는 입장에는 약간씩의 차이가 있으나, 데이터의 개방 자체가 필요 하고 하나의 추세라는 점에는 차이가 없다. 따라서 장기적으로 데이터의 개방 추세가 공공부문의 학습과 혁신전략에 새로운 모멘텀을 제공하리라 는 것도 분명한 사실이다. Yiu(2012)는 빅데이터가 어떠한 방식으로 만들어지는가에 관계없이 공 공부문에서 빅데이터가 지니는 기회는 다섯 가지로 제시될 수 있다고 한 다(한국정보화진흥원, 2012a: 12 재인용). 공유, 학습, 맞춤화, 해결, 성장 을 위한 혁신이 그것인데, 이 가운데서 정부업무평가라는 이 연구의 관심 에 비추어 중요하다고 볼 수 있는 것은 공유, 해결, 맞춤화라고 할 수 있 다. 공유의 경우에는 과연 이것이 빅데이터로 인한 기회라고 할지, 아니면 43

66 정부업무평가에서 빅데이터 활용방안 연구 빅데이터를 가능하게 하는 전제라고 해야 할지 불분명한 부분이 있다. 그 러나 다양한 정부기관들이 자신들이 가진 정보만이 아닌 타 기관의 정보 를 활용할 수 있게 됨으로써 업무처리를 위한 새로운 기회를 얻을 수 있다 는 점은 분명하다. Yiu(2012)가 이에 대한 하나의 예시로서 들고 있는 것 은 영국의 운전면허 취득에 관한 것이다. 영국에서 온라인으로 운전면허 신청을 할 때 운전자 차량면허청(Driver and Vehicle Licensing Agency, DVLA)이 요구하는 사진과 서명을 신원및여권국(Identity and Passport Service, IPS)이 이미 보유하고 있는 정보를 수집하고 활용할 수 있도록 한다는 것이다. 19) 우리의 경우에도 이와 비슷한 사례는 발견되는데, 운전면허 갱신과정에 서 신체검사 정보를 따로 요구하지 않고 다른 정부기관의 데이터에서 획 득할 수 있도록 한 것이 그러하다. 그러므로 공유는 정부업무평가에서 평 가를 위한 자료로서 직접 활용되는 것만이 아니라, 타 기관의 정보를 활용 할 수 있도록 함으로써 정책과정의 효율화가 얼마나 달성되었는가를 볼 수 있는 하나의 사례가 된다. 해결의 경우에 그가 제시하는 것은 아래의 두 가지와 같다(한국정보화진 흥원, 2012a: 22). 첫째, 규모가 매우 크거나 입체적인 데이터세트의 경 우 이미 숨겨져 있는 패턴 및 상관관계를 찾기 위해 살펴볼 수 있다. 이는 기존의 상식, 실제 경험 또는 일반적 통념을 근거로 한 내용이 사실인지 확인하는 경우에 해당할 수 있다. 둘째, 빅데이터는 신뢰할 수 있고 예측 19) 영국에서는 2006년의 신분증법(Identity Cards Act)이 2011년 연립정부에 의해 폐지됨에 따라 통합된 단일 신원정보 데이터베이스가 없으며 따라서 특정 기관으로부터 국민 개인에 관련된 정보를 조회할 수 없다. 44

67 빅데이터 시대의 도래와 공공행정환경의 변화 제2장 가능한 분석의 영역을 확대한다. 대규모 데이터세트에 숨겨져 있는 관계들 을 관찰함으로써 미래의 발전방향을 제시하는 차세대 모형을 구출할 수 있다는 것 등이다. 따라서 그가 제시하는 것은 증거기반 정책수립 에 대한 강조라고 볼 수 있는데, 우리나라의 경우에 이와 같은 사례로 제시할 수 있는 것은 흔하지 는 않은 것으로 보인다. 가장 잘 알려진 예로서는 서울시의 심야버스노선 결정에서 휴대전화 데이터를 활용한 예인데, 이 외에는 정책결정을 위한 증거를 수집하기 위하여 빅데이터를 활용한 예는 찾기 어렵다. 국민권익위 원회에서 민원데이터를 기반으로 하는 빅데이터 분석을 시작한 바 있으나, 구체적인 정책문제에 초점을 맞추는 것이 아니기도 하고 아직까지 뚜렷한 성과를 보이고 있지는 못한 것으로 보인다. 그럼에도 불구하고 증거를 기반으로 하여 정책문제에 대한 해결을 제시 하는 것은 정부업무평가 또는 정책과정에서의 빅데이터 활용이라는 측면 에서 대단히 중요한 부분이다. 정책의 근거로서 사실과 데이터를 활용하고 특히 이전에 접하지 못하였거나 다루지 못했던 빅데이터를 토대로 할 수 있도록 하는 것은 정책의 합리성을 제고하고 수요에 정확하게 대응하는 해결방안을 모색할 수 있도록 한다는 점에서 매우 중요하다. 맞춤화의 경우에는 우리나라에서 정부3.0에서 중요한 관점으로 다루어 지기 시작했다는 점에서 의미가 있다. 영국을 비롯한 해외에서 주로 언급 되는 맞춤화의 사례는 보건의료 등의 영역에서 환자들에 대한 데이터 분 석을 통하여 위험요소를 찾아내고 이를 토대로 수술 후 재입원을 피하도 록 한다는 등의 내용이 대부분이다. 우리나라의 사례들에서는 맞춤화의 증 거가 조금 더 많은 편인데, 의료영역보다는 노인, 아동, 여성 등을 대상으 45

68 정부업무평가에서 빅데이터 활용방안 연구 로 한 복지정책의 분야에서 더 쉽게 발견할 수 있다. 어떻든 빅데이터가 숨겨진 수요를 정확하게 알려주는 것 이외에도 개인에게 적합한 수요의 패키지를 설정할 수 있도록 한다는 관점은 상당한 의미가 있다. 이러한 예시가 가치적인 혹은 철학적인 관점에서 빅데이터가 공공부문 에 미치는 긍정적인 영향을 예시하는 것인 반면, 좀 더 기능적인 관점에서 빅데이터가 공공부문에 미치는 영향을 살펴볼 수도 있다(Department of Finance and Deregulation, 2013: 19-20). 우선적으로 들 수 있는 것은 빅데이터가 그 자체로서 정부기관의 서비스를 증진시키는 역할을 한다는 것이다. 서비스 전달 산출물에 관한 더 나은 정보를 제공하고 이러한 서비 스의 공급에 관한 미래의 모델을 알려주며, 현재의 서비스전달 체계 어디 에서 차이가 발생하는지를 알려줄 수 있다. 동시에 정부기관으로 하여금 서비스를 필요로 하는 대상에게 초점을 맞출 수 있도록 하며(타겟팅), 이 로 인해 보다 효율적이고 효과적인 서비스 전달이 가능하다. 또한 개인과 지역사회의 수요에 근거하여 서비스 전달을 맞춤화할 수 있도록 함으로써 서비스 수준을 높일 수 있다. 다음으로는 새로운 서비스와 비즈니스 파트 너십의 기회(New Services and Business Partnership Opportunities)를 제공할 수 있다는 것이다. 빅데이터 분석을 활성화하기 위하여 필요한 도 구와 서비스들이 산업적으로 발전할 수 있으며, 정부데이타의 공개로 인한 민관파트너십의 형성을 기대할 수 있다. 그리고 마지막으로는 정책발전 (Improved Policy Development)의 도구가 된다는 것이다. 즉 증거기반의 의사결정을 강화함으로써 정책발전을 가능하게 하고, 정책환경과 영향에 관한 즉각적인 정보를 제공할 수 있다. 이처럼 실제적 영역에서의 빅데이터가 기여하는 바를 논의하는 것은 구 46

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