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데이터기반행정 정착을 위한 지방자치단체 관리체계 정립방안 연구

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영문제목 Local Government Policy Strategies for Data-driven Public Administration
연구자 이재용,고경훈,김정숙
발간연도 2021
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본 연구의 목적은 지방자치단체의 데이터 및 데이터 정책 추진과 관련된 현황과 실태를 조사하여 이를 바탕으로 데이터기반행정의 정착방안을 제시하는 것이다. 그동안 실질적으로 데이터를 생성, 수집, 관리하는 핵심 주체인 지방자치단체에 대한 분석이 부족하였으며, 이로 인해 중앙부처 차원의 데이터기반행정 추진 노력과 의지는 실제 행정현장에 반영되지 못하였다. 이와 같은 문제의식을 바탕으로 본 연구는 지방자치단체의 데이터기반행정 관련 환경 및 현황을 파악하고 정책의 방향을 설정하기 위한 초석으로서의 성격을 가진다.
   데이터기반행정은 지방자치단체 차원의 데이터의 표준화 및 품질관리, 공유 및 개방, 프로세스 개선 등의 논의에 더하여 데이터를 활용한 의사결정까지 아우르는 포괄적인 개념이다. 기존의 공공데이터법이 공유와 개방 등의 데이터 관리를 담고 있음에도 불구하고, 데이터기반행정법이 제정된 취지가 여기에 있다. 또한 데이터기반행정은 데이터의 수집, 저장, 가공, 분석, 표현, 활용 등의 데이터와 관련한 전반적인 과정을 포함한다. 사례 및 기존 문헌들의 검토를 통해, 데이터기반행정이 데이터 공유 및 개방의 개념이 함께 논의되었고, 공공데이터와 빅데이터 역시 데이터기반행정을 위한 핵심 개념으로 논의가 되었음을 확인하였다. 데이터기반행정은 빅데이터와 공공데이터의 실무적 차원의 활용을 강조하는 점에서 기존의 데이터 관련 정책과 구별된다.
   본 연구가 이론적 논의, 문헌 및 사례 검토를 통해 도출한 지방자치단체 차원의 데이터기반행정 관련 필수요인은 제도적 기반 확보, 데이터 관련 프로세스 구축 및 활용방안 마련, 협력체계 구축, 정책추진을 위한 준비 등이다. 전술한 요인들은 본 연구의 현황 및 사례 분석 시, 각 분석틀을 구성하는 세부적인 분석기준을 도출하는데 활용되었다. 제도적 기반은 시스템, 조직 및 인력, 법적 근거 등을 포함하며, 프로세스는 데이터의 수집 및 생산, 공유 및 제공, 활용 및 분석, 평가 및 환류의 단계별 관리방안을 의미한다. 데이터의 활용은 공공데이터의 활용 정도와 그 수준의 제고, 협력체계는 중앙부처, 지방자치단체, 공공기관, 민간 등의 다양한 주체와의 거버넌스, 그리고 각 기관 내 부서 간 협력체계 등을 각각 의미한다. 데이터기반행정 준비 정도는 해당 정책의 이해도, 정책추진을 위한 구성원의 인식수준 등을 포함한다.
   각각의 기준별 분석 결과는 다음과 같다. 제도적 기반 분석 시, 조직의 경우 다수의 자치단체에서는 기존의 데이터 관련 부서가 데이터기반행정 업무를 수행 중이다. 기초자치단체의 규모에 따라 과 또는 팀 단위 조직에서 해당 업무를 담당하고 있다. 또한 다수의 자치단체는 기존의 데이터 관련 업무추진을 위한 담당관 및 정책관 체제로 조직을 운영하고 있으나 해당 부서 간 구분기준은 모호한 편이다. 인력의 경우 기존의 데이터 관련 업무 수행 인력이 데이터기반행정 업무를 추가로 수행하는 겸직의 형태가 많았다. 예산의 경우 자치단체 간 차이가 존재하였으며, 일부 기초자치단체에는 데이터기반행정과 관련한 자체예산이 없는 경우도 확인되었다. 데이터 관련 시스템 측면에서는 데이터 수집 및 관리에 집중된 시스템 운영이 많은 반면, 분석・활용 등의 응용 및 심화단계와 관련된 시스템은 부족한 것이 확인되었다. 제도 측면에서는 빅데이터 및 공공데이터 관련 조례 대비 데이터기반행정 관련 조례의 확보 빈도가 상대적으로 낮은 것으로 나타났다. 협업의 경우 다양한 공공 및 민간 분야 주체들과의 데이터 관련 교류가 확인되었으며, 특히 공공분야 주체들 간의 교류가 상대적으로 많았다. 민간과의 교류는 민간이 보유한 빅데이터를 구매하는 것이 대부분이어서, 공공분야 주체 간 협업과는 내용 측면에서 차이를 보였다. 또한 대부분의 데이터 활용은 정책참고, 현황 및 문제파악 등의 의사 또는 정책결정 이전의 기초 단계에서 이루어진 것이 확인되었다. 자치단체들은 문서, 이미지, 영상, 음성, 공간정보 등 다양한 형태의 비정형 데이터를 보유하고 있으며, 기초자치단체에서의 비정형 데이터의 유형이 광역에 비해 다양하고 그 빈도도 높게 측정되었다. 데이터기반행정에 대한 구성원의 이해도와 인식 수준은 높지 않았으며, 공공데이터 및 빅데이터 관련 교육 프로그램의 제공 빈도와 데이터기반행정 문화확산을 위한 공모전 중심의 사업 추진이 많았다.
   이에 더하여 사례분석을 위해 진행한 심층면담을 통해 특정 이슈를 도출하였다. 여기에는 데이터 품질관리와 관련한 인식, 데이터기반행정과 관련한 자치단체별 조례 제정, 협업체계 중 민간데이터의 구매, 데이터 관련 시스템의 개선, 비정형 데이터와 관련한 데이터 포맷 및 가이드라인 구축, 데이터기반행정의 추진과 정착을 위한 자치단체 내 유기적 지원 체계 및 인력 확보, 그리고 데이터를 활용한 재원 확보와 관련한 인식 등의 내용이 포함되었다.
   본 연구는 전술한 분석결과 및 심층면담을 통해 분석기준의 내용을 종합적으로 고려한 정책방안을 제시하였다. 먼저 제도적 측면에서는 정책추진의 효과성 제고를 위한 표준 조례안의 개발 및 적용, 데이터기반행정 담당 조직 체계의 구축 및 위상 강화, 데이터 활용과 공유에 필요한 지침 정비 등을 제시하였다. 운용적 측면에서는 기관 내・외부 차원의 원활한 협력을 위한 공식적인 형태의 협업체계 구축, 효율적 데이터 관리 및 공유를 위한 데이터 공동활용 플랫폼의 활성화, 데이터기반행정 추진을 위한 지속적인 인력 양성 및 적정 인력의 배치, 정책추진을 위한 예산 확보 등을 제언하였다. 평가 및 사후관리적 측면에서는 데이터기반행정 추진 및 인식 제고에 필요한 관련 교육의 강화, 데이터기반행정의 활성화를 위한 평가지표의 개발 및 적용 등을 고려하였다. 마지막으로 본 연구는 데이터기반행정 추진의 주체를 중앙부처와 자치단체로 구분하고, 주체별 역할을 제시하였다.
This study aims to present strategies to establish a data-driven public administration based on results of analyzing the current status and actual conditions related to the implementation of data policies of local governments. Until now, there has been a lack of research on local governments, which are actually key stakeholders that generate, collect, and manage data. Due to the implementation of policies that failed to consider local governments in South Korea, the capabilities of local governments are actually falling short of the efforts and willingness to promote data-driven public administration at the central government level.
   Data-driven public administration is a comprehensive concept that encompasses data standardization and quality control, sharing and opening, and process improvement at the local government level, as well as decision-making using data. In addition, data-driven public administration includes the overall process related to data such as data collection, storage, processing, analysis, expression, and utilization. Through the review of cases and previous literature, we confirmed that data-driven public administration was discussed together with the concept of data sharing and opening, and public data and big data were also discussed as core concepts for data-driven public administration. Data-driven public administration is distinct from existing data-related policies in that it emphasizes the practical use of big data and public data.
   Through theoretical discussions, literature and case reviews, this study derived essential factors related to data-driven public administration at the local government level, such as securing institutional foundations, establishing and utilizing data-related processes, establishing cooperative systems, and preparing policies. The above-described factors were used to derive detailed analysis criteria constituting each analysis frame when analyzing the current status and case of this study. The institutional basis includes systems, organizations and human resources, and legal basis, and the process refers to management plans for data collection and production, sharing and provision, utilization and analysis, evaluation, and feedback. The use of data refers to the degree of use of public data and its level of improvement, the cooperation system refers to governance with various stakeholders such as central government ministries, local governments, public institutions, and entities in the private sector, and cooperation systems between departments within each local government. The degree of preparation for data-driven public administration includes the understanding of the policy and the level of awareness of employees for policy promotion.
   The analysis results for each criterion are as follows. Considering institutional basis, in terms of organizations, most local governments, existing data-related departments perform tasks for data-driven public administration. Depending on the size of the lower-level local governments, the department or team-level organization is in charge of the task. In addition, while many local governments operate several types of departments related to previous data policies, the criteria for classification between the relevant departments are ambiguous. In terms of human resources, most of the members who perform existing data-related tasks perform additional data-based administrative tasks. In terms of the budget, there was a difference in budget size between local governments, and it was confirmed that some local governments does not have their own budgets related to data-driven public administration. In terms of data-related systems, there are many system operations focused on data collection and management, while systems related to applications and in-depth stages such as analysis and utilization are insufficient. In terms of the legal basis, the frequency of securing data-driven public administration-related ordinances was relatively low compared to big data and public data-related ordinances. In terms of collaboration, local governments have data-related exchanges with various public and private sector stakeholders, and the former case is relatively more. In addition, we confirm that most of the data was used at the basic stage before policy making, such as policy reference and problem identification. Local governments have various types of unstructured data such as documents, images, videos, audio, and spatial information. The types of unstructured data in lower-level local governments are more diverse, and their frequency is measured higher than in upper-level local governments. The level of employees’ understanding and awareness of data-driven public administration was not high, and many competition-oriented projects are exist to spread public data and big data-related education programs and data-driven public administrative culture.
   In addition, this study found specific issues through in-depth interviews conducted for case analysis. These include contents such as awareness of data quality management, enactment of ordinances by local governments related to data-driven public administration, purchase of private data among collaborators, improvement of data-related systems, treatment of unstructured data.
   This study presented policy strategies that comprehensively considered the contents of the analysis criteria through the above-described analysis results and in-depth interviews. From an institutional perspective, the development and application of standard ordinances to enhance the effectiveness of policy promotion, the establishment and status of a data-driven public administrative organizational system, and the improvement of guidelines necessary for data utilization and sharing were presented. In terms of operation, we suggested to establish an official form of collaboration system for cooperation, revitalize a platform for efficient data management and sharing, continuously cultivate and deploy appropriate human resources, and secure budgets for policy promotion. In terms of evaluation and post management, the development and application of evaluation indicators to strengthen related education necessary for promoting and raising awareness of data-driven public administration were considered. Finally, this study classified the main entities of data-driven public administration into central government ministries and local governments, and presented the roles of each entities.

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