2020년 6월에는 데이터를 기반으로 한 행정의 활성화에 필요한 사항을 정한 『데이터기반행정 활성화에 관한 법률』(이하 데이터기반행정법)이 제정됐다. 객관적이고 과학적인 행정을 통해 공공기관의 책임성, 대응성 및 신뢰성을 높이고 국민의 삶의 질을 향상시킨다는 취지다.

한편, 행정안전부는 공공데이터법과 데이터기반행정법을 기반으로 디지털플랫폼정부 실현을 위해 2018년부터 주요 공공기관을 대상으로 공공데이터 제공 운영 실태 평가를 실시하고 있으며, 2021년부터는 데이터기반행정 부분까지 확대하여 평가를 시행하고 있다. 본 고에서는 공공데이터 제공 및 데이터기반행정 평가 대응 방안에 대해 자세하게 다루고자 한다.
 

DX본부 AI/빅데이터센터 손권상 센터장

행정안전부의 공공데이터 제공 및 데이터기반행정 평가 목적은 행정기관과 공공기관의 공공데이터 제공 및 데이터기반행정 정책 이행상황에 대한 평가와 환류 체계를 통해 관련정책을 개선하고 이행력을 제고하는 데 있다. 2024년 평가 대상기관은 중앙정부 46개, 광역자치단체 17개, 기초자치단체 226개 등 총 679개 기관이다.

평가항목은 3개 분야, 5개 영역, 20개 평가지표로 구분된다. 공공데이터 개방 분야에서는 개방 활용 영역을 평가하고, 데이터기반 행정 분야에서는 분석 및 활용, 공유 영역을 인프라 분야에서는 품질 영역과 관리체계 영역을 평가한다.
 

 

행정안전부는 지난 3월 “2024년 공공데이터 제공 및 데이터기반행정 평가 추진계획”을 통해 2024년 평가 개편 방향을 발표했다. 개편 내용은 크게 4가지이다.

(1) 평가의 통합

2023년까지 별도로 추진되었던 ‘공공데이터 제공 평가’와 ‘데이터기반행정 평가’를 통합하여 하나의 체계로 평가한다. 다만, 평가의 통합으로 혼란을 방지하기 위해 영역 및 평가지표의 ‘공공데이터 제공’과 ‘데이터기반행정’ 간 구분은 명확히 했다.

(2) 일부 지표 배점 조정

작년 평가결과에 따라 수준 개선이 필요한 ‘품질’ 영역과 정책적 기조에 따라 강화가 필요한 ‘공유’ 영역의 배점을 상향했다.

(3) 맞춤형 평가모델 도입

기관유형별 여건 및 정책 수준에 맞게 지표별 배점과 평가기준을 차등 적용하는 맞춤형 평가모델을 도입했다. 2023년 평가점수가 60점 미만인 기관유형에 대해 여건상 동등한 추진이 어려운 지표의 배점은 하향하고, 기반 조성에 관한 지표는 상향했다.

(4) 지표의 통∙폐합

평가의 실효성이 낮은 지표와 유사∙중복 지표는 폐지하거나 통합했다. 예를 들어, ‘개방데이터 오픈 포맷 비중’은 이미 98% 이상으로 충분한 수준에 도달했다고 판단하여 폐지했고, ‘데이터 활용역량 강화 개선계획 수립여부’와 ‘개선계획의 충실성 및 실행가능성’ 지표는 통합했다.
 

2024년 평가 체계 변경으로 인해 데이터기반행정 평가 대상기관이 2023년 464개에서 올해 679개 기관으로 46% 이상 대폭 확대됨에 따라 올해 평가 대상 기관으로 신규 지정된 기관의 담당자는 준비에 어려움을 겪을 것으로 예상된다.

2024년 데이터기반행정 평가 시 주요 변경사항으로는 분석∙활용 및 공유 영역에서 일부 지표가 폐지되거나 통합됐고, 기관에서 보유하는 데이터의 기관 간 공유, 연계, 활용 촉진을 위해 중장기(‘24~’26)공유데이터 구축∙관리 로드맵 수립정도에 대한 평가를 새롭게 실시한다.

각 기관은 궁극적 목표인 데이터기반행정의 성공적 실현을 위해 단순히 실태 점검 대응이라는 미시적인 목표보다는 기관 전체의 데이터 기반 경영혁신이라는 거시적인 목표 설정을 통해 기관의 체질 개선과 평가 대응이라는 두 마리 토끼를 모두 잡아야 한다.
 

데이터기반 경영혁신은 데이터 생애 전 주기에 걸친 ‘수집∙생산 → 가공∙처리 → 분석∙활용 → 개방∙연계’ 활동을 통해 데이터 가치를 창출하는 일련의 경영혁신 활동을 의미하며, 이를 성공적으로 실행하기 위해서는 중장기 관점의 단계적 지원을 통해 변화관리 방안을 마련해야 한다.

기관은 일부 프로세스에 데이터 활용을 접목하여 그 효과를 체험하는 디지털화(Digitization) 단계를 거쳐, 데이터 전략 방향성을 정의하고 실행 과제별 구도 설계를 통한 혁신을 준비하는 디지털 미래 전량 방향(Digital Master Plan) 단계와, 비즈니스 전반의 디지털 경험을 기반으로 새로운 방식의 사업 수행과 사회적 가치를 창출하는 디지털 전환(Digital Transformation) 단계를 통해 데이터기반 경영혁신에 도달할 수 있다.

데이터기반 경영혁신을 달성한 기관은 업무 효율성 제고, 데이터에 기반한 사업성과 창출, 데이터 활용성 극대화라는 효과를 기대할 수 있다.
 

공공데이터 제공 평가 중 올해 주요 변경사항으로는 ‘인프라’ 분야에서 ‘품질’ 영역의 평가대상 DB를 보유 DB의 55%로 기존 40%에서 확대했으며, 기존 11개 지표에서 8개 지표로 간소화했다. 또한, 앞서 언급한 바와 같이 평가 배점을 기존 35점에서 45점으로 상승시킴으로써 평가의 비중을 높게 두고 있다.

평가에 적절하게 대응함과 동시에 공공데이터의 품질을 지속적으로 관리하기 위해서는 ‘표준화’ 프로세스를 구축해야 한다. 데이터의 최신성, 정확성, 상호 운영성이 확보되도록 관리가 가능하며 중장기적으로는 품질관리 대응력이 강화되기 때문이다.

표준화 프로세스를 수립하기 위해 먼저 데이터 현황 조사를 실시하고, 표준사전 생성을 통해 데이터를 표준화하며, 표준 관리 체계를 수립하여 운영한다. 표준화 프로세스 구축으로 기관은 데이터 일관성 확보를 통한 신뢰도 상승, 시스템 간 연계 기반 강화, 부서의 생산성 및 운영 효울화를 통한 비용 절감의 효과를 기대할 수 있다.
 

지금까지 2024년 공공데이터 및 데이터기반행정 평가 체계 변화에 대한 핵심 내용과 평가 대상 기관들이 이러한 변화에 효과적으로 대응하기 위한 방법에 대해 설명했다. 만약 공공데이터 제공 및 데이터기반행정 실태 평가 일원화로 인해 통합평가에 대해 어려움을 느끼는 기관이라면, KMAC AI/빅데이터 센터가 구축한 공공데이터 연중 관리 프로그램을 활용하기를 제안한다. KMAC의 다년간 노하우를 바탕으로 단순 평가 대응이 아닌 체계 개선 측면에서 공공데이터 관리 및 평가를 성공적으로 준비·대응할 수 있을 것이다.


[붙임] 2024년 평가지표 배점표(안)

컨설턴트

손권상AI/빅데이터센터 센터장

• 해당분야 경력 : 6년
• DX본부 AI/빅데이터센터

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