한국행정연구원

국문초록

1. 연구의 필요성 및 목적
□연구 필요성
○데이터기반행정의 등장과 확산
-최근 세계 각국은 데이터, 정보, 지식과 같은 근거를 기반으로 하는 공공정책 수립 및 공공서비스 제공을 통해 내부적으로는 일하는 방식을 효율화하고 외부적으로는 대국민 정책･서비스의 품질 및 전달체계를 개선하기 위해 노력 중
∙미국: ｢증거기반 정책수립 기본법｣과 ｢증거기반 정책수립 위원회｣를 바탕으로 신규 데이터 수집을 통한 정책 결정 노력을 강화하는 방안과 기존 데이터를 더욱 효과적으로 활용할 수 있는 방안 모색
∙영국: ｢더 나은 통계와 의사결정: 영국 통계를 위한 전략｣, ｢영국 통계기관 사업계획서｣와 같은 연구보고서를 통해 데이터, 정보, 지식을 바탕으로 한 행정 또는 정책의 개요 및 추진방식 제시
○데이터기반행정의 주요 과제
-데이터 통합관리: 공공부문이 보유하고 있는 데이터를 범정부 차원에서 공동으로 활용하기 위한 관리체계(예: 데이터 통합관리 플랫폼 구축) 마련
-데이터 분석･활용: 국민체감과제, 범정부 정책과제 등에 필요한 데이터 분석, 정책과정(수립, 집행, 평가 등) 전반에 걸쳐 데이터 활용 촉진
○클라우드 컴퓨팅 계획의 주요 과제
-공공부문 기관의 모든 정보시스템(전체 83%)을 클라우드로 전환･통합하여 데이터 활용성･보안성을 강화하기 위하여 추진(공공부문 기관 클라우드센터 전환율 목표를 2021년 20%, 2022년 50%, 2025년 100%로 설정)
○클라우드전환에 따른 데이터기반행정 활성화 관련 기대 효과
-(데이터 통합관리 측면) 각급 국가기관의 전산실 폐지 및 클라우드센터로의 이동･통합으로 인해 데이터 통합관리(예: 보유 데이터의 신속한 공유)가 용이해질 것으로 예상
-(데이터 분석･활용 측면) 정보시스템의 클라우드 전면 전환에 따라 데이터 분석･활용 활성화를 위한 기반 구축 및 개인･조직･기관 차원의 노력이 활성화될 것으로 기대
○클라우드-협업-데이터기반행정 관계에 대한 상반된 시각
-기술 중심적 시각: 클라우드전면 전환은 데이터 관리를 효율화하여 협업을 증진하고, 이는 정책 수립 및 의사결정을 위한 데이터 분석･활용의 대상과 범위를 확장시켜 데이터 분석･활용을 활성화시킬 것으로 기대(클라우드↑ → 데이터 통합관리↑ → 협업↑ → 데이터 분석･활용↑)
-사회 중심적 시각: 먼저 개인･조직 차원에서 데이터 분석･활용이 활성화되어야 개인･조직･기관 간 협업이 활성화되고, 이는 클라우드전면 전환을 촉진함으로써 데이터 관리의 효율화에 기여할 수 있을 것으로 기대(데이터 분석･활용↑ → 협업↑ → 클라우드↑ → 데이터 통합관리↑)
○연구 필요성
-데이터 분석･활용은 양 시각에서 모두 중요한 대상(기술 중심적 시각에서 데이터 분석･활용은 클라우드전환의 목적, 사회 중심적 시각에서 데이터 분석･활용은 클라우드전환의 원동력)
-클라우드 전환 시대 데이터기반행정에서의 데이터 분석･활용의 중요성 시사 → 데이터기반행정에서의 데이터 분석･활용에 초점을 맞추는 연구 필요
 
□연구 목적
○데이터 분석･활용 강화 방안을 중심으로 클라우드 전환 시대 데이터기반행정 추진 전략 제시
-세부과제 1: 데이터기반행정과 데이터기반행정에서의 데이터 분석･활용에 대한 학술적 논의 검토 및 현황 파악
-세부과제 2: 연구진이 이론적 고찰을 통해 마련한 데이터 분석･활용 유형화 기준에 따라 각 유형별 사례들을 심층적으로 분석하여 시사점 도출
-세부과제 3: 데이터 분석･활용 업무를 담당하고 있는 중앙 및 지방 공무원과 그렇지 않은 공무원의 데이터 분석･활용에 관한 인식과 실태 분석
-세부과제 4: 데이터기반행정에서의 데이터 분석･활용의 제약 완화 및 활성화를 위한 구체적인 정책적･제도적 대안 제시
 
2. 데이터기반행정의 이론과 실제: 데이터 분석･활용을 중심으로
□데이터 분석･활용의 제약 및 활성화 요인
○[기술적 요인] 데이터･기술의 이용가능성･품질 및 활용의 확장성에 관한 요인
-사례: 데이터 이용가능성, 데이터 품질, 데이터 활용의 확장성, 시스템 이용가능성, 시스템 품질, 시스템 활용의 확장성
○[관리적 요인] 조직의 행태･구조･문화와 조직 자원의 운영과 관리에 관한 요인
-사례: 리더십, 조직행태, 조직구조, 조직문화, 자원관리, 조직 내 관계, 조직 간 관계, 성과관리
○[제도적 요인] 법과 제도 그리고 거버넌스에 관한 요인
-사례: 권한-책임 관계, 학습 기제의 제도화, 제약으로서의 규제, 정책/지침/표준, 거버넌스 기구 간 관계, 외부행위자의 관여
 
□데이터 분석･활용의 준비도
○[인식] 데이터기반행정 현황 및 필요성에 대한 인식
-선행연구: 개인이 인공지능 기술에 대해 인지하는 정도↑ → 인공지능 기술을 업무 수행과정에서 활용할 가능성↑
-적용: 데이터기반행정 활성화를 위한 다양한 인프라가 구비되고 이에 대한 긍정적인 인식이 수반되는 경우 데이터기반행정에 관한 준비도 충족
○[태도] 데이터기반행정과 기존 업무방식의 차별성에 대한 태도
-선행연구: 관료제적 요인에 의해 신기술을 활용한 업무 혁신에 대한 인지적 저항 등 조직 관성이 존재할 때 신기술에 대한 수용성 저하
-적용: 데이터 기반 사고 방식 함양((데이터가 창출하는 새로운 형태의 가치에 대한 신뢰를 바탕으로 의사결정 과정에서 필요한 데이터에 대한 지식을 갖고 있으며, 데이터 분석 결과로부터 통찰력을 얻을 수 있는 역량)) 필요
○[채택] 데이터기반행정을 위한 분석･활용 활동의 채택
-선행연구: 보안성, 과업기술 적합성, 데이터 의사결정 문화↑ → 데이터의 활용성↑ → 데이터 활용에 대한 기대 및 활용 의도↑
-적용: 데이터기반행정이 업무성과를 창출하는데 유용하고 사용하는 것이 용이하다는 인식↑ → 데이터를 분석하고 활용하는 활동을 채택할 가능성↑
 
□데이터 분석･활용의 유형
○[업무 개선] 기존 내부업무 처리 방식의 효율화 및 당면 내부업무 현안 대응
-사례: 탈세 행위 적발, 주식 부당거래 행위 포착, 부당 청구 행위 적발
○[업무 수요 발굴] 새로운 내부업무 처리방식 창안 및 미래 내부업무 수요 예측 및 발굴
-사례: 공정성 제고를 위한 알고리즘 기반 채용, 직무 데이터 기반 인력 운영
○[서비스 수요 대응] 기존 대국민 서비스 품질･전달체계 개선 및 대국민 서비스 현안 대응
-사례: 교통 데이터 기반 교통 인프라 최적화, 위기 아동 예측 시스템 제공
○[서비스 수요 발굴] 새로운 대국민 서비스 내용･전달체계 창안 및 미래 수요 예측･발굴
-사례: 재생 에너지 자원 평가를 위한 자가학습모델 기반 재생에너지 관리
 
□데이터 분석･활용의 성과
○업무방식 변화에 따른 효율성･신속성･정확성 제고
-데이터 분석･활용은 공무원의 업무방식의 변화를 가져올 것으로 기대(예: 내부업무 효율성 제고, 시민의 수요 맞춤형 정책 및 서비스 제공)
○공공가치의 제고
-데이터 분석･활용은 공공가치(예: 정당성, 투명성, 책임성)를 제고할 것으로 기대(예: 정책과정에서 폭넓은 시민의 의견을 반영하여 정책의 정당성 제고)
○데이터기반행정 활성화를 위한 인적･물적 기반 강화
-데이터 분석･활용은 데이터기반행정을 위한 여건을 마련하는 인적･물적 기반을 강화할 것으로 기대(예: 데이터 처리･분석 기술, 데이터 전문 인력 강화)
 
3. 국내외 데이터 분석･활용 사례 분석
□데이터 분석･활용 유형별 현황 분석
○데이터 분석･활용 사례 유형화 분석틀
-데이터 분석･활용을 초점(당면 업무･서비스 대응, 미래 업무･서비스 발굴)과 적용지점(내부, 외부)에 따라 업무 개선, 업무수요 발굴, 서비스 수요 대응, 서비스 수요 발굴로 유형화
 
○데이터 분석･활용 유형별 우수 사례
-데이터 분석･활용 유형(업무 개선, 업무수요 발굴, 서비스 수요 대응, 서비스 수요 발굴)에 따른 우수 사례(예: 바우처･지역사랑상품권 등 부정수급 단속 사례, 지능형 인재추천 서비스 고도화, 긴급출동 우선신호시스템 입지 선정 분석, 공동주택 돌봄 수요 미리 예측)의 배경/문제점, 내용, 성과, 추진상황 제시
 
□데이터 분석･활용 해외･민간부문 사례 분석
○데이터 분석･활용 사례 유형화 분석틀
-데이터 분석･활용을 초점과 적용지점에 따라 업무 개선, 업무수요 발굴, 서비스 수요 대응, 서비스 수요 발굴로 유형화
○데이터 분석･활용 유형별 우수 사례
-데이터 분석･활용 유형에 따른 우수 사례(예: Boeing의 항공기 수요 예측, Amazon의 로그･행태 데이터 기반 마케팅 전략, Google의 사용자 검색 패턴 분석, Uber의 최적 드라이버 매칭 서비스) 제시
 
4. 공공부문 데이터 분석･활용 관련 인식 및 실태 분석
□현황 관련 인식조사
○(개요) 공무원들의 데이터 분석･활용 관련 현황, 이슈, 제약 및 활성화 요인 등에 관한 인식을 파악하기 위해 데이터기반행정책임관을 포함하여 중앙행정기관 및 지방자치단체 공무원을 대상으로 데이터 분석･활용 관련 설문조사 실시
○(주요 조사 항목) 데이터기반행정의 준비도(인식, 태도, 채택), 데이터기반행정의 효과(긍정적 효과, 부정적 효과), 데이터 분석･활용 제약 및 활성화 요인(기술적･관리적･제도적 요인), 데이터기반행정책임관의 직무별 중요도 및 성취도
○주요 결과
-준비도
∙데이터기반행정에 대한 인지･필요성, 기존 업무방식과의 차별성, 업무 수행의 변화 및 긍정적･부정적 예상효과에 대한 인식은 비교적 높은 수준
∙데이터 분석･활용의 효과에 대한 기대 수준과 분석･활용 의향에 비해 스스로 분석할 수 있는 역량 및 활용 수준에 대해 낮게 인식
-기술적 차원
∙데이터의 양적 충분성과 다양성, 필요한 데이터의 적시 제공, 메타데이터 충분성, 이종 데이터 공유 및 결합에 대해서는 보통 이하의 수준으로 인식
∙정확한 데이터, 안전한 제공, 표준화, 데이터 처리 시스템 안전성에 대해서는 보통을 약간 상회하는 수준으로 인식
∙활용과 보호 중 보호를 중시하는 기존 정책의 기조, 부처 간 데이터 사일로에 의한 데이터 공동 활용의 애로에서 기인 → 부처 간 칸막이 해소, 다양한 정형･비정형 데이터의 자유로운 공유와 결합 노력 필요
-관리적 차원
∙리더십, 조직행동, 조직문화, 자원관리 차원 보통 이상의 인식 수준 → 데이터기반행정 활성화를 위한 개별 부처 차원에서의 인식 제고 노력 및 인프라 확충(직무규정, 시스템 예산 배정)이 이루어지고 있는 것으로 추정
∙교육훈련, 신규 인력 채용, 성과관리체계, 외부자원 활용의 경우 보통 이하의 인식 수준 → 통상의 교육훈련 프로그램과 가이드라인으로는 데이터 사고방식과 마인드를 함양하기에는 부족한 상황으로 해석
∙조직 내외 데이터 협업에 대해서는 보통의 인식 수준 → 데이터 협업을 활성화하기 위한 관리 차원에서의 노력 필요
-제도적 차원
∙데이터 소유･관리･활용 및 공유 활성화를 위한 제도･절차･거버넌스 차원의 노력 수준이 보통을 약간 상회 또는 하회하는 수준 → 법제도적･거버넌스적 차원에서의 인프라 확대 및 지원 노력 필요
-데이터 담당 공무원과 일반 공무원 간 인식 차이
∙데이터를 직접 분석･활용 경험을 가진 공무원은 데이터기반행정 전반 및 조직 차원의 노력에 대해서 대체로 더욱 긍정적으로 인식
∙데이터를 분석･활용을 통한 데이터 사고 함양 시사 → 조직 차원에서의 체계적이고 가시적인 동기 부여를 통해 데이터 분석･활용 독려 필요
-데이터기반행정책임관의 직무
∙중앙행정기관과 지방자치단체 모두 데이터기반행정 거버넌스 정립, 데이터 활용 역량 강화 및 데이터기반 행정문화 조성이 데이터 분석･활용 지원이나 데이터 현황 관리 및 공동 활용 직무에 비해 중요하다고 인식
∙데이터 현황 관리 및 공동활용 지원, 데이터 분석 및 활용지원 업무가 성취도에 비해 중요도를 낮게 인식하고 타 직무에 비해서도 상대적으로 덜 중요하다고 인식
∙데이터의 분석과 활용을 통한 최적의 의사결정 지원을 위해서는 다양한 전문 역량의 결집 필요 → 조직 내 자원을 적재적소에 데이터 전략에 맞게 배치할 수 있는 데이터기반행정책임관의 역할 수행 방안 마련 필요
 
□현황 관련 실태조사
○(개요) 데이터 분석･활용의 현황, 이슈, 쟁점, 애로사항, 제약 및 활성화 요인 등에 대한 현장 맥락성을 이해하고 이를 정책제언에 반영하기 위해 데이터 분석･활용 관련 공무원 및 전문가를 대상으로 심층인터뷰 실시
○(주요 조사 항목) 데이터기반행정의 이해를 위한 접근 방법, 데이터기반행정에서의 데이터 분석･활용의 우수 사례, 데이터 분석･활용의 제약 및 활성화 요인(기술적･관리적･제도적 요인)
○주요 결과
-기술적 차원
∙제약 요인: 현재의 기획 내용 및 방식에 따라 활용 가능한 수준 높은 기술들이 빠르게 발전하고 있기 때문에, 기술적 차원의 제약 요인을 찾기는 어렵다는 점에서 제약요인보다 활성화 요인 중심의 의견 제시
∙활성화 요인: ① 데이터 품질 관리 및 분석 자동화 도구 제공을 통한 데이터 분석 진입장벽 완화 및 활용도 제고, ② 데이터 플랫폼 구축을 통한 보다 쉬운 데이터 공유와 결합, ③ 앞으로 활용도가 높아질 비정형 데이터의 생산･관리 표준화 및 가이드라인 제공
-관리적 차원
∙제약 요인: ① 민간 시장과 큰 차이를 보이는 처우 등 데이터 전문가의 유입을 막는 인사제도의 경직성, ② 담당 공무원들의 공공데이터에 대한 오너십 등 관습적 인식
∙활성화 요인: ① 데이터기반행정책임관의 본연의 역할(데이터 공유 관련 기획･조정 등 데이터 분석･활용 지원) 수행, ② 공무원의 데이터 역량 강화를 위한 교육･훈련, ③ 데이터 리터러시를 갖춘 인재의 채용･승진 우대
-제도적 차원
∙제약 요인: ① 데이터 공유를 거부하거나 제한적 공유의 이유가 되는 ｢개인정보보호법｣이나 ｢국세기본법｣ 등 데이터 활용 범위를 한정하는 특정 법률, ② 개인정보･민감정보 보안성 문제
∙활성화 요인: ① ｢데이터기반행정 활성화에 관한 법률｣에서 명시하고 있는 데이터통합분석센터 본연의 역할과 기능, ② 데이터기반행정 활성화 실행을 위한 거버넌스 체계의 작동
 
□이슈 및 시사점
○선행연구에서 도출된 데이터 분석･활용 제약 및 활성화 요인들 중에서 본 연구의 사례 및 현황 실태분석에서 중요한 것으로 확인된 요인들을 식별
○식별된 요인들 중에서 연구진이 두 개 이상의 분석 결과에서 중요한 것으로 판단한 요인들을 이슈 및 시사점 검토의 대상으로 선정
○선정된 요인별로 주요 이슈 및 시사점을 검토･정리 후 각 이슈･시사점 해결 및 개선을 위한 정책제언 도출과 연결
 
5. 정책대안
□정책대안 분류
○‘클라우드 전환 시대 데이터기반행정 활성화를 위한 데이터 분석･활용 강화’를 위해 각 차원에서 추진되어야 하는 대안들은 다음과 같은 네 가지 차원의 분류체계로 분류됨
-① 행위자 유인체계 강화 방안, ② 업무영역별 특성화 방안, ③ 데이터기반행정 추진기반 강화 방안, ④ 규제 완화 방안
□세부 정책대안 요약 및 시기별 로드맵
○개선 가능 시기를 고려하여 데이터 분석･활용 중심의 데이터기반행정 활성화 로드맵을 제안