편리한 활용과 융·복합 촉진을 위한

공공데이터 품질관리 중장기계획

2019. 12. 24.

행정안전부

	요 약
1. 추진방향 ○ 품질관리 및 데이터 융복합의 기초가 되는 ‘표준’ 구축 강화 ○ 공공데이터 품질개선을 위한 사전적․예방적 품질관리 강화 ○ AI․빅데이터 시대를 선도할 비정형데이터 품질관리 기반 마련 2. 주요 추진과제 □ 데이터 융․복합 촉진을 위한 범정부·분야별 표준 발굴 확산 ○ 범정부 공통표준 및 분야별 표준을 확대하고, 개별기관의 표준수립․이행활동을 강화 (표준화지원사업 추진, 표준관리시스템 운영) ○ 표준화 촉진을 위한 거버넌스 정비 (표준화협의체 구성․운영) □ 사전적․예방적 품질관리 강화 ○ 정보시스템 구축 前 품질관리 사전점검을 강화하고, 주요 개방DB 대상 품질개선 지원사업 실시 ○ 개방데이터의 개방 前 품질점검 강화 및 공공데이터포털 중심 통합제공 기반 강화 (개별기관 데이터포털과의 연계․동기화 강화) □ 산업적 활용가치가 높은 비정형데이터 품질관리 기반 마련 ○ 전 공공기관 대상 비정형데이터 보유․관리실태 조사 실시 ○ 비정형데이터 유형별 관리모델 및 품질관리방법론 개발․보급 □ 기관의 선순환적 품질관리 추진기반 조성 ○ 정보시스템 구축 관련 규정에 품질 준수요건을 강화하고 품질관리 수준평가 모델을 고도화(유형별 평가체제 마련 등) ○ 품질관리 전문인력 역량 강화 및 상시 기술지원 체계 구축

목   차

Ⅰ. 추진배경	3

Ⅱ. 그 간의 품질관리 활동 및 성과	4

Ⅲ. 정책 진단 및 향후 추진방향	5

Ⅳ. 추진목표 및 전략	6

Ⅴ. 주요 추진과제	7

1. 융·복합 촉진을 위한 범정부 표준 발굴·확산

2. 민간 활용성 제고를 위한 공공데이터 품질관리 강화

3. 산업적 활용가치가 높은 비정형데이터 품질관리 확대

4. 선순환적 품질관리 추진기반 조성

Ⅵ. 추진일정	17

I		추진배경

□ 선진 각국은 고품질 데이터 확보에 경쟁적 매진

○ 공공데이터의 양적 확대와 함께 국민·기업이 추가 가공노력 없이 편리하게 활용할 수 있는 질적 개선에 대한 요구가 지속

	〈 주요 각국의 4차 산업 데이터 확보 전략 〉
‣ (해외) 선진 각국은 데이터를 AI 등 혁신기술에 활용, 신산업 개척에 매진 ※ (美) OPEN Government Data법 제정(‘19.1), (日) 관민 공공데이터 활용 新 전략(‘18.6), (佛) 오픈데이터 AI 활성화 전략(‘18.3), (韓) 데이터·AI 경제 활성화 계획(‘19.1) ‣ (기업) 미·중 Global 혁신기업들은 방대한 데이터를 수집·축적하며 시장 혁신 주도 ※ (IBM) 3억명 환자데이터 보유, (알리페이) 5억명 결제정보를 초단위로 2천건씩 축적 ‣ (국내) 세계 최고 수준의 지능형 초연결망(5G)을 구축, 데이터 기반사회 건설에 매진

□ 지속적인 노력에도 불구, 데이터 품질·표준화 미흡 반복 지적

○ 양적 개방 확대와 함께 품질개선을 추진해 왔으나, 민간의 활용도 제고를 위한 공공데이터 품질개선 요구는 지속

* 공공데이터 활용 주요 장애요인(2018 민간기업 활용도조사) : 기관 간 데이터 표준(구조) 불일치, 개방데이터 현행화 미흡, 원천 데이터값 오류 등

○ 각 기관의 인식 및 전반적인 품질관리 수준은 여전히 미흡한 수준

* 2019년 평가결과 기관들의 품질관리체계는 대체로 초기 도입단계로 조사

□ 자유로운 데이터 융합과 신산업 촉진을 지원할 품질 고도화 필요

○ 4차 산업에 필수적인 데이터의 융·복합, 민관 간 데이터의 자유로운 유통, 빅데이터 활용 활성화 등을 뒷받침할 수 있도록 공공데이터 표준화 및 품질 고도화를 속도감 있게 추진할 필요

고품질의 공공데이터 개방 및 활용, 데이터 간 융·복합이 원활히 이행되도록 범국가 차원의 품질관리·표준화 로드맵 수립·시행

Ⅱ		그간의 품질관리활동 및 성과

□ 공공기관의 품질관리 업무수행을 위한 제도적 틀 마련

○ 기관 내 표준화 및 품질관리체계 마련과 각 기관 데이터베이스의 표준화 및 관리절차 등을 정립하기 위한 법․제도 마련

* 공공데이터 관리지침, 데이터베이스 표준화 지침, 품질관리 매뉴얼 등

○ 품질관리 수준평가*를 도입, 기관의 품질관리수준 진단․환류체계 마련

* ‘18년 중앙 → ‘19년 지자체, 기관의 품질관리 全 주기(계획-구축-운영-활용) 평가

○ 민간 활용도 높은 데이터는 全 기관이 동일 기준으로 개방토록 개방표준 120종(주차장정보, 건축인허가정보 등)을 제정하고 지속적으로 개선

* 주소·위경도 일제정비(‘19년), 기본정보·세부항목(갱신주기 등) 점검(상시)

□ 개방 중인 공공데이터의 품질개선활동 전개

○ 공공데이터포털(data.go.kr)을 통해 개방되는 데이터의 품질제고 추진

* 기계 판독 가능한 오픈포맷(3단계 이상) 비중 확대 (’16년 69.4% → ’19년 87%)

* 등록 데이터 3만 6천개 대상 날짜·숫자 등 4개 항목 표준화 일괄정비(‘19년)

* 갱신주기, 링크오류, 오픈 API 응답속도 점검 등 정확성․현행화 노력(상시)

○ 각 기관이 구축한 개별 데이터포털 중 특화성․효율성 낮은 포털을 정비(‘18년～, 51개 개별포털 통폐합)하고, 신규구축 시 사전협의 의무화

□ 공공기관의 품질관리 역량 강화 추진

○ 중앙부처 공공데이터 개방․품질 전담인력 충원 (‘19년, 37개 부처 60명)

○ 기관담당자 품질역량 향상을 위한 커리큘럼 개발 및 교육 실시

* 초․중․고급 단계별 교육커리큘럼 개발, 656개 기관 2,967명 교육(‘18년～)

○ 전문기술 컨설팅을 통한 기관 품질관리체계 구축 및 표준화 지원

* 150개 기관 대상 품질관리 컨설팅 시행(‘16년～)

Ⅲ		정책 진단 및 향후 추진방향

품질개선 필요성에도 불구하고 지난 50년 이상 쌓아온 방대한 공공데이터의 품질개선은 많은 시간과 비용이 소요되는 작업 → 일상적 품질개선은   지속적으로 전개하되, △이제부터 구축되는 데이터는 제대로 구축되도록, △민간에는 제대로 된 데이터가 개방되도록 정책역량 집중

□ 품질관리 및 데이터 융복합의 기초가 되는‘표준’구축 강화

○ 그간 ‘기관’ 중심으로 표준화가 추진되어 기관 간 연계는 물론 향후 융·복합 대응에도 어려움이 있으며, 기관별 표준화마저도 미흡

□ 융·복합 지원 및 데이터 활용 촉진을 위해 범정부 ‘표준’ 구축을 추진하고, 기관들의 역량제고와 표준화 및 이행활동도 강화

□ 품질개선을 위한‘사전적·예방적’품질관리체제로의 전환

○ 품질관리 고려없이 구축된 방대한 데이터에 대한 사후적·단편적 품질개선(예 : 先 개방 後 품질개선)으로 품질보장에 한계

□ 구축단계 품질계획을 통해 제대로 된 데이터가 구축*되도록 하고, 민간에 개방되는 데이터는 사전점검 후 개방

* 주민등록 등 2000년 초반 구축된 다수 주요 정부시스템의 재구축 시기 도래

□ AI·빅데이터 시대를 선도할‘비정형데이터’품질 확보 추진

○ 그간 품질관리는 정형데이터 중심이었으나, AI·빅데이터 시대 활용가치가 높은 비정형데이터 확보 및 관리 필요

※ 전 세계 데이터의 90%는 지난 2년간 생성, 그 중 80%는 비정형 데이터이며 정형데이터의 2배 속도로 증가(IBM 연구소)

□ 공공부문 비정형 데이터 관리 및 품질관리기반 마련

Ⅳ		추진목표 및 전략

비전		국민이 신뢰하는 공공데이터 확보를 위한 “범국가적 품질관리 체계” 구현
추진목표		( 데이터경제를 위한 ) 新 산업분야 중심 범정부 표준 확립
		( 데이터 전면 개방에 ) 개방 즉시 활용할 수 있는 고품질데이터 확보
추진전략
【 핵심과제 】
융‧복합 범정부 표준 대폭 확산				데이터 융·복합을 위한 범정부 공통표준 개발·보급 데이터 표준화 촉진을 위한 거버넌스 정비
ㅎㄷ
공공데이터 품질관리 활동 강화				원천데이터 예방적 품질관리 강화 즉시 활용 가능토록 개방데이터 사전품질관리 강화 민관 협력 기반 공공데이터 품질관리 활동 강화
비정형데이터 품질관리 기반 조성				비정형데이터 품질관리모델 개발·보급 비정형데이터 품질관리체계 확립 및 고도화
선순환 품질관리 추진기반 조성				품질관리 체계화·제도화를 위한 법제도 개선 공공데이터 품질관리 역량 강화 및 기술지원

Ⅴ		주요 추진과제

과제1		융·복합 촉진을 위한 범정부 표준 발굴․확산

데이터 융․복합 촉진과 데이터 활용도 제고를 위한 ‘범정부’ 및 ‘분야별’ 표준을 발굴·확산하고, 이를 위한 거버넌스를 정립

1		데이터 융·복합을 위한 범정부 공통표준 개발·보급

□ 융․복합 촉진을 위한‘범정부’및‘분야별’표준 구축 강화

○ 개별기관 중심 데이터 관리체제를 넘어 데이터 간 융·복합 및 활용 촉진의 기초가 되는 범정부 및 분야별 공통표준 구축 본격 추진

○ (표준용어 구축) 旣 구축․운영 중인 기관별 용어 중 全 기관 공동 활용성이 높은 후보를 선정한 후, 기관 의견수렴을 거쳐 범정부 표준으로 신속히 확정(～‘21년, 공통용어 1천건)

- 분야별 표준에 반영하고, 기관들의 차세대시스템 구축 및 시스템 고도화 시 적용토록 제공 (‘20년～)

【 공통표준용어 (예시) 】

【 분야별 표준용어 (예시) 】

○ (분야별 표준 마련 지원) 환경․교통․보건 등 분야별로 공통 적용할 ‘분야별 표준’(용어, 메타데이터, 연계표준 등) 수립 지원(‘20～)

- 분야별 정부부처가 참여하는 ‘유관기관 협의체’를 구성·운영하고, 정부차원의 표준화 지원사업도 추진 (분야별 매년 1개 주제영역 이상)

【 분야별 메타데이터 표준 (예시) 】	【 분야별 연계표준 (예시) 】
* 진료정보 교류를 위한 영상정보 메타표준 개발 (표준항목, 설명, 필수여부, 데이터형식 등)	* 각 분야 데이터 융·복합을 위한 수집·정제·가공 등에 필요한 연계표준 개발(인프라, 응용기술, 디바이스 등)

□ 개별 공공기관의 기관별 표준수립 및 이행활동 지속 강화

○ 표준 수립·적용의 최일선 기관인 개별 기관의 표준수립 및 이행을 강화하는 방향으로 관련 제도를 정비하고 지원 및 점검을 강화

- 기관표준화 매뉴얼 제공 및 기관별 ‘표준화 변환 로드맵’ 수립·적용(‘20년～), 품질관리 수준평가에 표준 관련 평가 강화(‘20년～)

* ‘19년 조사결과 중앙은 표준정의(86.6%)·이행(76.7%)은 대체로 양호하나 전사차원 우수기관은 6～7개 불과, 지자체(광역)는 표준정의(35.5%)·이행(29.4%) 모두 미흡

□ 공공데이터 표준화 촉진을 위한 지원 강화

○ (표준화사업) 범정부 표준용어 마련 및 분야별 표준제정 지원을 위한 공공데이터 표준화 지원사업 추진(‘20년～)

- 新산업 분야 등 중요도․파급력 큰 주제영역을 발굴, 분야별 표준화협의체 중심으로 표준개발 지원

○ (표준화관리) 데이터 표준현황을 종합적으로 등록관리(생성·변경)할 수 있는 데이터 표준화 관리시스템 마련(‘22년)

【 공공데이터 표준화 적용 및 지원절차 】

활동 (Action)
지원 (Support)

2		데이터 표준화 촉진을 위한 거버넌스 정비

□ 범정부 및 분야별 표준수립을 지원할‘표준화 협의체’구성․운영

○ 데이터 융·복합 및 공동 활용에 필요한 범정부 표준의 발굴․개발․적용 등 표준화 全 주기를 지원하기 위해「표준화협의체」구성․운영

- 정부업무분류(BRM) 및 공공데이터분류체계를 고려해 16대 분야별* 「표준화협의체」를 구성, 과제 발굴 및 표준마련 수행

* 교육, 국토관리, 재정금융, 산업고용, 사회복지, 식품건강, 문화관광, 보건의료, 재난안전, 교통물류, 환경기상, 과학기술, 농축수산, 통일외교안보, 법률, 공공행정

- 분야별협의체 간 조정, 범정부·분야별 표준 승인을 담당할「범정부 표준화협의체」와 실무조직으로「표준화운영위원회」운영

※ 현재 운영 중인 공공데이터전략실무위원회 및 전문위원회 활용․운영

	< 공공데이터 표준화 거버넌스 구성․운영(안) >
※16대분야는 범정부BRM 및 공공데이터포털 데이터분류체계 참조		【 운영 절차 】

□ 거버넌스의 원활한 운영을 위한 법·제도 정비

○ 분야별 협의체 운영 및 표준의 개발․보급을 촉진하기 위해 ‘분야별 표준 수립·운영계획(매년)’을 작성․시행

- 개별기관의 기여도를 평가 및 보상과 연계하여 참여를 촉진

과제2		민간 활용성 제고를 위한 공공데이터 품질관리 강화

정보시스템 구축 前부터, 공공데이터의 개방 前부터 사전적·예방적 품질관리활동을 강화하고, 민관이 함께하는 품질개선 체계를 마련

1		원천데이터의 예방적 품질관리 강화

□ 정보시스템 구축 前 품질관리 사전검토 강화

※ 정보화시스템 구축이 완료되고 운영에 들어간 후에는 데이터 품질개선에 高비용이 발생함에 따라 구축 前 단계(기획․발주단계) 품질점검 강화 추진

○ (계획) 주요 정보화사업계획* 수립 시 데이터 개방․품질관리에 관한 상세계획을 포함토록 제도를 개선(‘20년)

- 정보화사업 사전협의(전자정부법 제67조) 시 제안요청서 상 데이터 개방 및 표준화․품질 관련사항 상세 명시

* 공공기관의 차세대 정보시스템에 우선 적용 (주민등록시스템, 지방재정정보시스템(e-호조) 등 2000년 초반 구축된 주요 정보시스템의 재구축 시기 도래)

○ (구축) 시스템 구축완료 前 데이터 설계․구축․이행에 대한 개방․품질․표준화 사전점검(감리제도 활용)을 강화

* 표준준수여부, 데이터구조, 오류 점검 체크리스트 마련 및 DB감리 강화

□ 민간 활용성 높은 공공DB 대상 품질개선사업 실시

○ 공공데이터 중장기 개방계획(‘19～‘21년)에 따른 개방대상 DB 중 민간 활용성 높은 주요DB를 대상으로 품질개선 지원사업 실시(’20년～)

- 全공공기관 대상 공모방식으로 후보대상을 모집, 선정기준에 따라 사업심의회를 통해 연도별 지원 대상 확정

※ 선정기준 : 개방기여도, 데이터 활용성, 사업지원 효과, 사업추진 여건, 시급성 등

- DB품질 심화진단, 업무규칙(BR) 도출, 데이터 정제, 기관 차원의 데이터 표준화, DB구조 응용프로그램 개선(안) 제시 등

2		즉시 활용 가능토록 개방데이터 사전품질관리 강화

□ 개방데이터의 개방 前 품질점검 강화

○ 공공데이터 개방 창구인 데이터포털(data.go.kr) 등록 시부터 오류데이터 유입을 원천 차단토록 개방 前 품질점검 대폭 확대․강화

※ 데이터포털 개방데이터(2019.11월) : ①파일데이터(2만9천), ②오픈API(3천2백), ③표준데이터(120종, 주차장․도시공원 등 전국적 동일기준으로 관리하는 데이터)

○ 개방 주요데이터(표준데이터)에 대해서만 진행하던 사전 품질점검을 신규로 등록되는 모든 데이터로 확대하고, 데이터 값 오류식별 등을 위한 자동점검체계 도입(‘21년～)

[ 개방데이터 품질 점검방식 개선 ]

구분	현행(AS-IS)		향후(TO-BE)
대상	· 일부 (표준데이터 120종)	⇨	· 신규 등록 데이터 전체
점검방법	· 데이터 개방기준(고시)에 따라 각 기관이 우선등록 후 사후 일괄점검(연2회)		· 파일(CSV 등) 등록 시점부터 메타데이터, 오류 값 등 사전 점검

□ 개방 중인 공공데이터 대상 상시적 품질점검 내실화

○ 민간에서 편리하게 활용할 수 있도록 공공데이터포털(data.go.kr)을 통해 개방 중인 데이터의 상시적 품질 및 표준화 점검 수행

- (정확성․현행화) 포털 등록데이터 대상 주기적 품질점검 강화

* 파일데이터(갱신주기), 오픈API(서비스 응답속도), 링크데이터(링크오류여부 점검)

- (표준관리) 용어·형식 등 주기적 일제점검 실시(연2회), 용어·형식 표준 미준수 파일 자동추출 후 표준점검·변환 자동화 추진

- (데이터형식) 기계 판독이 가능한 오픈포맷 비중(2019년 87%)을 지속 유지하고, 비표준 포맷 유입 차단을 위한 등록 전 사전심의 강화

- (환류) 민간 활용기업 등의 품질·표준화 애로사항 및 의견을 수렴하고, 결과를 품질·표준화 정책에 반영

□ 공공데이터포털(data.go.kr) 중심 개방데이터 통합제공 기반 강화

○ (동기화) 별도 운영 필요성이 인정되어 공공데이터포털과 별개로 운영 중인 개별 포털*과의 데이터 연계 및 동기화 강화

- 데이터 전송방식을 오픈 API 형태로 구축하여 동시성을 확보

* 별도의 법적근거, 제공방식․형태의 특화성, 보안특수성 등 이유로 62개 개별 데이터포털 운영 중 (중앙행정기관 57개, 지자체 5개, 2019.11월 기준)

○ (통합․정비) 신규 개별포털 구축은 최대한 억제하고, 기존 포털은 개별 구축의 적정성 및 운영 효율성을 검토하여 지속 정비

3		민관협력 기반 공공데이터 품질관리 활동 강화

□ 민간-공공의 데이터 품질관리 협력 네트워크 구축

○ 품질관리 정책단계별(정책-품질진단-품질개선) 민관협력의 품질관리 추진

- 전문가포럼(민간요구 정책제안), 모니터링단(사용자 참여기반 오류 발굴), 개발자 커뮤니티(개발자가 개발한 품질개선프로그램의 공유환경 조성) 등

	[공공데이터 품질관리 민관협력 모델]

□ 민관 데이터 품질관리 협력과제 수행

○ (시민참여 품질개선) 모니터링단, 시민, 전문가 등이 개방데이터의 정확성을 점검하고 오류를 직접 개선하여 기관 및 포털에 등록

※ 예) 주차장 운영시간 변경 시, 해당시설 이용 시민이 직접 변경을 요청하고 반영

○ (기관 담당자) 품질이슈 및 우수사례 등을 공유하는 소통 채널 운영

과제 3		산업적 활용가치가 높은 비정형데이터 품질관리 확대

AI․빅데이터 시대에 활용가치가 높은 비정형데이터에 대한 공공부문 관리체계를 구축하고 품질관리 기반을 마련

1		비정형데이터 품질관리모델 개발·보급

□ 공공부문 비정형데이터 보유․관리실태 조사

○ 全 공공기관 대상 비정형데이터 보유현황 및 활용·관리실태에 대한 조사(‘20년)를 통해 비정형데이터 품질관리의 기초자료 확보

※ 조사내용 : 비정형데이터 유형 및 규모, 품질관리 방법, 활용 분야 등

□ 비정형데이터 유형별 관리모델 개발·보급

○ 실태조사 결과를 바탕으로 각급 기관이 보유한 비정형데이터의 유형별로 대표성 있는 관리모델 개발·보급(‘21년)

※ 현재 기관 자체적으로 비정형데이터 품질·표준화 관리모델을 개발하고 있으나, 향후 관련 기관과 협업을 통해 표준모델로 발전

[ 주요 기관 비정형데이터 표준 및 품질관리 추진방향 ]

데이터유형	기관	품질관리 진행현황	적용 분야(예시)
▫ 이미지, 3D 데이터	문체부	▫문화 분야 빅데이터 플랫폼 구축사업을 통한 품질․표준화 모델 개발	▫VR(가상현실)/AR (증강현실) 등
▫ 공간정보(GIS) 데이터	국토부	▫ISO 19157 기반 공간정보 품질표준 해설서 발간, 공간정보 품질진단 확대 실시	▫스마트시티 등
▫ 센서 데이터	산업부	▫ IoT데이터 품질관리 및 모니터링 시스템 연구 개발 중	▫스마트헬스/홈 등
▫ 영상(CCTV 등) 데이터	공공 기관	▫인도 보행, 사람 동작, 이상행동 등 CCTV 영상 데이터가 개방 및 활용 중이며 데이터 품질관리를 위한 기술 연구가 진행 중	▫자율주행, 스마트팩토리 등

2		비정형데이터 품질관리체계 확립 및 고도화

□ 유형별 품질관리 방법론 개발·보급

○ 기관에서 비정형데이터 특성을 반영한 품질관리를 수행할 수 있도록 데이터 유형별 품질 및 표준화 관리방법론 개발·보급(‘22년)

※ 비정형데이터 품질관리 방법론을 ‘공공데이터 품질관리 매뉴얼’에 수정․반영

[ 정형데이터 및 비정형데이터 품질관리 비교 ]

구분

정형데이터(RDB)

비정형데이터 (예:공간정보(GIS))

데이터 표현

▫사전에 정의된 데이터 모델 저장

Colum 1	Colum 2	Colum 3
data	data	data
data	data	data

▫규격화된 데이터 모델이 없음

데이터 수집

▫정보시스템을 통해 데이터 수집

▫실제 공간상에 존재하는 위치를 측정한 결과를 데이터로 수집

품질요구

사항

▫입력 시 발생한 오류데이터 최소화

▫데이터 특성을 반영한 신뢰구간 내 측정 데이터 관리 (90%, 95%, 99%)

품질진단

▫전체 데이터 대상으로 일관성, 정확성, 유효성 등 진단

▫지형지물의 특성을 반영한 표본추출 후 완전성, 일관성, 정확성 등 진단

○ 기관보유 비정형데이터의 원천 DB에 대한 오류 진단, 표준준수 여부 점검, 오류 자동정비 등을 위한 도구 개발·보급(‘22년)

➀ 공간 데이터	➁ IoT 센서 데이터
▫공간정보 국제표준(ISO-19157) 기준 품질평가모델 마련, 국토부와 협업하여 진단 도구 개발·보급	▫기상, 수력발전소 등에서 추출한 IoT 센서 데이터 대상, 산업부와 협업하여 공동 활용 진단 도구 개발·보급
➂ 이미지, 3D 데이터	➃ CCTV 영상데이터
▫문화 및 헬스케어 빅데이터 플랫폼 등에서 활용중인 이미지 데이터의 품질관리 방안 참조하여 진단 도구 개발·보급	▫CCTV, 인도 보행 영상 등에서 수집되는 영상 데이터의 음성, 영상, 텍스트 정보 등에 대한 메타항목 표준·품질 관리 도구 개발

□ 비정형데이터 품질관리 수준평가 반영

○ 품질진단이 가능한 비정형데이터를 대상으로 품질관리 수준평가에 점진적으로 반영 추진 (‘21년～)

※  (’21년)공간데이터 → (’22년)IoT 센서데이터 → (’23년~)그 외 비정형 데이터로 평가대상 확대

과제 4		선순환적 품질관리 추진기반 조성

개별 기관 스스로의 체계적 품질관리체제가 내재화되고 기관의 품질관리 역량이 향상될 수 있도록 법·제도 정비 및 관련 지원을 강화

1		품질관리 체계화·제도화를 위한 법제도 개선

□ 정보시스템 구축 관련 규정에 데이터품질 준수요건 강화

○ 정보화계획 수립 및 정보시스템 발주 관련 지침·가이드 전반에 품질관리 준수요건(표준화, 오류개선 등)을 반영하고 준수실태 지속 점검(‘20)

※ (적용 예) 공공정보화 사업유형별 RFP작성가이드(조달청), 정보화전략계획(ISP) 수립 공통가이드(기재부), 정보화 예산편성지침(기재부), 공공기관의 데이터베이스 표준화지침(행정안전부), 정보시스템 구축・운영지침(행정안전부)

○ 비정형데이터 품질관리를 위한 세부사항을 ‘공공데이터 관리지침(행안부 고시)’에 반영하여 제도적 근거・규정 강화(‘21년)

□ 품질관리 수준평가 모델 고도화

○ 기관 특성과 DB 유형을 고려한 유형별 맞춤식 평가체계 마련(‘22년)

- 단일 평가지표를 모든 기관 및 모든 DB에 공통 적용 → DB특성*에 맞는 맞춤식 평가체계로 개편

* 예) 수집생성형(원천DB), 집계형(DW, 분석가공DB), 개방형(개방DB), 복합형(표준시스템, 빅데이터 플랫폼 등), 정형/비정형(공간정보, 센서데이터 등)

○ 범정부 메타시스템과 품질관리평가시스템 간의 연계체계를 마련, 증빙자료 확인 및 평가대응을 위한 기관 업무부담 해소(‘21년)

* 예) DB별 공통표준용어 준수율 자동계산, DB 테이블/컬럼정보 현행화율 자동계산, 진단대상 테이블 자동식별, 테이블 필수값 자동식별 등

○ 정형·비정형데이터의 특성을 반영한 평가체계 마련·시행(‘22년)

- 공간정보, IoT센서 데이터 등 비정형데이터 유형별 품질관리 방법론을 기반으로 평가모델을 개발하고, 시범적용 후 전 기관 확산

□ 데이터 품질관리사업 적정대가 기준 마련

○ 품질관리사업 추진 시 적정대가 기준이 없어 사업 발주가 저조한 문제를 해결하고, 향후 기관별 사업의 원활한 추진을 지원할 수 있도록 품질관리사업 적정대가 기준을 마련(‘22년～, 기재부 협의)

※ 2019년 21개 기관 22개 품질관리사업(예산 73.4억) 수행 (조달청 공고 기준)

2		공공데이터 품질관리 역량 강화 및 기술지원

□ 품질관리 전문인력 역량 강화 및 인력 보강

○ 공공데이터 업무담당자의 품질관리 역량 강화 및 직무 지식 습득을 위한 담당별ㆍ직무단계별 전문교육 강화

- 데이터 실무담당자(책임관, 총괄담당자, DB담당자)별 필요 직무역량을 습득할 수 있도록 단계별(기본→실무→전문) 교육 강화

- 일반 공무원 교육과정에 품질교과를 포함, 품질관리 인식 제고

※ 중앙 및 지자체 인재개발원과 협의, 품질·표준화교과(약 2시간) 교육 실시

○ 지자체․공공기관 품질관리 전담인력 충원

- 공공데이터 개방 및 품질업무의 다수를 차지하는 지자체․공공기관의 인력충원 추진(‘20년)   ※ 중앙행정기관은 ‘19년 37개 부처 60명 충원

□ 공공기관 품질관리 상시 기술지원 체계 구축

○ 품질관리 수준평가 기간(7～12월)에만 지원하던 개별기관 지원 및 교육․컨설팅을 연중 상시 지원체제로 전환

※ 데이터365콜센터, 방문컨설팅 등의 형태로 공공기관 수요에 상시대응

○ 기관별 조직․업무환경을 고려해 맞춤형으로 지원하고, 정보시스템 구축단계의 품질관리 사전점검도 지원

Ⅵ		추진 일정

주요 추진과제	‘20				‘21		‘22				기관명
	상		하		상	하	상		하
1. 융·복합 촉진을 위한 범정부 표준 발굴․확산
1.1 데이터 융·복합을 위한 범정부 공통표준 개발·보급
1-1-1 융·복합 촉진을 위한 범정부·분야별 표준 구축 강화											행안부
1-1-2 공공 기관별 표준수립 및 이행활동 지속 강화											행안부, 관계부처
1-1-3 공공데이터 표준화 촉진을 위한 지원 강화											전 부처
1.2 데이터 표준화 촉진을 위한 거버넌스 정비
1-2-1 범정부·분야별 표준수립을 위한 협의체 구성·운영											행안부, 관계부처
1-2-2 거버넌스의 원활한 운영을 위한 법제도 정비
2. 민간 활용성 제고를 위한 공공데이터 품질관리 강화
2.1 원천데이터의 예방적 품질관리 강화
2-1-1 정보시스템 구축 前 품질관리 사전검토 강화											전 부처
2-1-2 민간 활용성 높은 공공DB 품질개선사업 실시
2.2 즉시 활용 가능토록 개방데이터 사전품질관리 강화
2-2-1 개방데이터의 개방 前 품질점검 강화											행안부, 관계부처
2-2-2 개방중인 공공데이터의 상시적 품질점검 내실화
2-2-3 포털 중심 개방데이터 통합제공 기반 강화
2.3 민관 협력기반 공공데이터 품질관리 활동 강화
2-3-1 민간–공공의 데이터 품질관리 협력 네트워크 구축											행안부, 민간 등
2-3-2 민관 데이터 품질관리 협력과제 수행

주요 추진과제	‘20		‘21		‘22		기관명
	상	하	상	하	상	하
3. 산업적 활용가치가 높은 비정형데이터 품질관리 확대
3.1 비정형데이터 품질관리 모델 개발·보급
3-1-1 공공부문 비정형데이터 관리실태 조사							행안부
3-1-2 비정형데이터 유형별 관리모델 개발 보급
3.2 비정형데이터 품질관리체계 확립 및 고도화
3-2-1 유형별 품질관리 방법론 개발 보급							행안부, 관계부처
3-2-2 비정형데이터 품질관리 수준평가 반영
4. 선순환적 품질관리 추진기반 조성
4.1 품질관리 체계화·제도화를 위한 법제도 개선
4-1-1 정보시스템 구축 관련 규정 품질 준수요건 강화							행안부, 전 부처
4-1-2 품질관리 수준평가 모델 고도화
4-1-3 데이터 품질관리사업 적정대가 기준 마련
4.2 공공데이터 품질관리 역량 강화 및 기술지원
4-2-1 데이터 전문인력 역량강화 및 인력보강							행안부, 전 부처
4-2-2 공공기관 품질관리 상시 기술지원 체계 구축