디지털 경제와 4차 산업혁명 시대를 맞아 에스에이피(SAP)는 정부 공공부문의 혁신을 위한 주요 이니셔티브를 정의하고 글로벌 공공부문 트렌드를 선도하는 노력을 하고 있습니다. 그 중에, 대표적인 주제로 ‘데이터 주도 정부’에 대한 내용을 소개 드리고자 합니다. SAP 글로벌 공공산업그룹에서 공개한 백서를 근거로 재정리한 내용을 공유 드립니다.
데이터 주도 정부 (Data Driven Government) 정의: 정부 및 공공기관들은 기존의 사고방식, 경험과 기대치에 근거하지 않는, 하나 혹은 다수의 소스에서 나오는 검증 가능한 객관적 데이터를 기반으로 의사결정 처리와 새로운 업무들을 수행하는 정부 및 공공기관을 데이터 주도 정부라고 통칭합니다. (Source: Public Sector SAP Global IBU)
시장의 복잡도 증가에 따라 글로벌 시장의 정부와 공공서비스 기관들은 도전과 기회를 동시에 직면하고 있습니다.
- 도전 과제 : 시민들의 다양한 니즈를 모두 만족시킬 수 있는 하나의 프리스타일(One-size-fits-all) 공공서비스 및 프로그램을 만드는 것은 어려운 일입니다.
- 비즈니스 기회 : 실시간 통찰력과 분석을 가능하게 하는 데이터 주도 전략(Data-Driven Strategy)을 도입으로 새롭고, 더 좋고, 효과적인 서비스 제공이 가능합니다.
1. 데이터 주도 정부로 공공 혁신을 가속화 해야
공공부문 고객들은 데이터 주도 전략을 채택함으로써, 디지털 혁신의 혜택을 배가시키고, 다양한 채널에 걸친 신규 비즈니스 모델의 설계, 비즈니스 프로세스의 최적화, 시민/파트너들과의 효과적 관계 형성과 성공적인 변화 관리를 가능하게 만들 수 있습니다. 고객의 360도 통찰력, 실시간 분석 역량, 더 나은 민첩성을 갖춤으로써, 시민들에게 직면한 많은 문제들에 대한 근본원인을 찾고, 가능한 솔루션과 해법을 발견하며, 빠르게 조치 할 수 있도록 지원이 가능합니다.
내, 외부에 중요한 성과를 효과적으로 보고할 수 있고, 오용되는 비용을 절감하며, 더 의미 있고 영향력이 큰 공공정책을 개발할 수도 있습니다. 공공서비스의 신뢰 향상과 지원을 강화하면서 보다 효율적으로 운영할 수 있게 됩니다. 그렇다면 고객들의 디지털 혁신에 대한 여정을 어디서 시작해야하고, 어떻게 진화, 발전해야 할 지에 대한 고민이 있을 수 있습니다.
SAP는 데이터 주도 정부의 로드맵을 통해, 실시간 데이터 플랫폼을 갖추면서, ‘유일하고 정확한 데이터’라는 의미인 단일 정보 소스와 공공의 3가지 전략적 기능인 ‘시민과 직접 대면하는 대민 운영 업무, 내부 업무 처리의 운영, 변화관리’를 통해 지속적 혁신을 지원합니다. 이를 통해, 정부 및 공공 리더들은 더 이상 단순한 데이터 집계를 통해 과거의 문제를 관리하는 것이 아닌, 현재와 미래의 문제 해결에 필요한 데이터를 준비하고, 공공 서비스를 앞서서 대비할 수 있습니다.
2. 복잡해지고 폭증하는 빅데이터 안에서 통찰력은 어디에?
시장과 사회의 복잡도 증가에 따라 개인들이 직면하는 선택의 경우의 수는 과거에 상상할 수 없을 정도로 많아지고 있습니다. 예를 들어, 과거에는 한 상점에서 상품을 선택하는 수준에 불과했다면, 이제는 전 세계시장의 상품들을 모바일과 온라인 포털 등 다양한 채널을 통해 선택할 수 있을 만큼 기하급수적으로 선택의 폭이 증가한 것을 알 수 있습니다. 민간 시장에서 성공하는 기업들은 이러한 트렌드를 반영한 다양한 상품 서비스를 제공하기 위해 데이터 주도의 전략을 사용하고 있습니다.
공공서비스 영역에서도 유사한 사례와 도전은 존재하며, 더욱 복잡하고 특수한 공공 특성을 고려한다면 공공 및 시민 서비스 영역은 더욱 민감하다고 할 수 있습니다. 예를 들자면, 보편적 정책 수립에 어려움을 겪고 있는 분야로서 신기술 트렌드를 반영한 공공서비스 모델의 개선, 마약 중독과 같은 부정적 피해의 해소, 만성 질병 등에 노출된 시민들의 삶의 질 향상과 같은 복합적 문제 해결을 해나가야 하는 어려움에 처해 있습니다.
또한, 도시의 어느 지역에 대규모 교통시설을 투자해야 할지, 전자상거래의 다양한 상품 모델로 인한 복잡도 증가에 따라 정부의 세금 체계를 어떻게 수립해야 할지, 디지털서비스에 대한 요구가 큰 밀레니엄 세대의 디지털 유목민과 신기술 환경에 취약한 노인 등의 소외 계층을 어떤 방식으로 동시에 만족시키는 공공서비스를 만들 수 있을 지 등에 대한 정책 수립이 더욱 어려워 지고 있습니다.
시장 환경이 다양한 영역과 기술이 융합되는 현상으로 복잡하게 진화함으로써, 발생되는 문제들도 한가지 원인이 아닌, 여러 원인이 복합적으로 연관되는 추세를 가지며, 이에 따라 다각도, 다양한 관점에서 이러한 근본원인들에 접근해 나가야 하며, 이를 해결하기 위한 정부의 역할과 능력도 점차 제한적이거나 한계에 봉착하게 되는 트렌드가 발생하고 있습니다.
경제협력개발기구(OECD)의 사무총장 비서실장인 가브리엘라 라모스(Gabriela Ramos)는 “기술 및 예측 역량의 혁신을 통해, 물리 과학, 생명 과학 그리고 사회 과학 분야에 있어 새로운 진화가 이루어 지고 있으며, 이를 통해 전통적 규제의 장벽을 허물고, 새롭고 통합된 접근 방식을 통해 복잡한 도전 과제들을 해결하는 방향으로 발전되고 있다” 라고 언급한 바 있습니다.
최근 컴퓨팅 파워의 급격한 향상은 통합시스템 모델과 에이전트 모델링 그리고 네트워크 분석의 새로운 전기를 열고 있으며, 이를 통해 사회 경제학적 모델들을 만들어 좀 더 정확한 세계의 정보를 제고하고 표현하는 것이 가능해 지고 있습니다. (예: 소득 대비 부의 불균형 현상 등)
이상의 예시에서 보는 것처럼, 다수의 정부 공공 정책 입안자들은 복잡한 서비스와 관련된 문제들과 가용한 해법을 위해 데이터를 관리하고, 결합하고 분석하여 정책, 전략 및 실행계획 수립에 골머리를 앓고 있습니다. 그러나 모든 정부들이 데이터 자체를 시민들의 문제 해결과 니즈 충족, 잠재적 신규 정책의 효과를 이해하기 위한 전략적 자산으로 관리하지 못하고 있습니다.
여전히 정부 기관들은 모든 목적과 이해에 있어서 ‘돈, 사람, 설비와 시스템’을 주요한 자산으로 고려하고 있습니다. 그러나 이제는 데이터를 전략적인 자산 이상의 가능성과 가치로 주목해야 할 것입니다.
데이터의 전략적 가치를 이용해야 한다
어느정도 수준까지는 정부나 공공기관에서 데이터를 자산으로 관리하기도 하지만, 대부분 데이터는 생성, 보관 및 특정업무 지원 활용의 가치로 제한하고 있습니다. 이러한 시스템 레코드는 과거의 데이터 기반의 후행지표 보고를 위한 용도로 사용되어 왔으며, 이제는 증거 기반의 의사결정을 위해 정부 관계자들은 선행지표로써의 활용이 필요합니다.
예를 들어, 미래의 직무 훈련 프로그램을 위한 예산의 의사 결정을 단순히 전년도의 참석자 통계 수치나 기록에 근거해서 산정할 수는 없습니다. 시장 변화에 있어 인구 통계적 변화, 민간 시장의 미래 스킬에 대한 수요, 교육 기관의 신규 과정 및 직업 훈련 프로그램 등 다양한 외부 소스 및 변수들로부터 통찰력을 얻어야 합니다.
이러한 데이터의 전략적인 가치를 이용하지 않고서는 정부의 정책결정자들은 현재와 미래의 문제를 효과적으로 관리할 수 없는 것이 누구나 알고 있는 현실입니다. 이제 과거의 문제에 얽매이기 보다는 데이터를 전략적으로 활용해야 하는 것입니다.
기존데이터의 활용 – 디지털 혁신을 추진하기 위해 정부가 필요한 데이터는 대개의 경우 레거시 시스템에 존재하여 있습니다. 문제는 이러한 레거시 시스템이 데이터의 가치를 활용하기에 적합한 구조로 갖춰져 있지 못하기 때문이고, 오늘날 다수의 선진 모델을 구비한 정부 조직들은 분산된 데이터를 통합, 활용, 적재적소에 전달하기 위해 플랫폼을 새롭게 구축/운영하기 시작했습니다.
데이터 공유 네트워크의 생성 – 시민들에게 신규 비즈니스 모델과 서비스를 제공할 수 있도록 민간 영역의 파트너들과 함께 데이터를 안전한 방식으로 공유하고, 외부 데이터를 통합해 중요한 업무 프로세스를 지원함으로써 데이터 활용의 효과를 극대화 합니다.
3. 데이터 주도 정부를 찾아오는 비즈니스 기회
정부의 디지털 혁신은 신기술들의 조합을 통해 시민들에게 신규 공공서비스를 제공하고, 기존 서비스를 개선하며, 신규 서비스 모델을 개발할 수 있습니다. 쉬운 예가 ‘우버(Uber)’의 비즈니스를 통해 이해할 수 있으며, 스마트폰, 데이터, 애널리틱스(분석)를 통해 택시 사업모델의 변화와 시민들에게 새롭고, 빠른 택시 옵션을 제공하게 된 것입니다. 공공 서비스에서도 이러한 변화와 혁신을 이끌 수 있는 것입니다.
아직은 이러한 변화와 혁신이 두드러지지는 않지만, 정부 정책 수립 및 관계자 입장에서는 다음의 역량 들을 고려해야 합니다.
- 다양한 시민 관여 채널을 통한 효과적 비즈니스 모델 설계
- 비즈니스 프로세스의 효과 및 효율성 향상
- 공공-민간 기관간의 효과적인 서비스 제공 파트너십 확대
- 변화 관리의 효과적 대응을 통한 위험 제고, 전략적 목표 달성 및 혁신 추진
- 문제의 원인과 해결안 식별을 통한 공공서비스 신뢰의 강화
공공영역에서 데이터를 자산으로 활용하지 못하게 되는 원인은 주로 시민의 참여와 신뢰의 부족에 기인하며, 시민들은 더욱 더 디지털을 통해 정부에 관여하고자 하는 경향이 증가하고 있으며, 민간 시장의 소비자 경험과 같은 일관된 공공 서비스를 받지 못하는 경우, 대다수 서비스 만족도가 떨어지는 추세입니다.
또한, 데이터 기반의 통찰력의 부족은 정부가 투명하지 못하다는 인상을 주게 되며, 결국 신뢰의 감소를 초래하게 됩니다. 이러한 관점에서 공공서비스 영역에서는 데이터 기반의 마인드와 진정한 데이터 주도 정부로의 변화를 모색해야 합니다.
4. 데이터 주도 정부를 위한 로드맵
공공기관 서비스는 현행 존재하는 개별로 분리 관리되는 데이터(데이터 사일로)를 해체하여 단일 버전의 유일하고 정확한 데이터인 단일 정보 소스를 만들어, 데이터가 주도하는 서비스로 변화할 수 있습니다. 이를 통해 조직과 운영의 복잡성을 줄여 대민 서비스를 제공할 수 있습니다.
데이터 주도 기반을 지원하는 코어 플랫폼 – 데이터 주도 정부의 로드맵은 코어 플랫폼이 지원하는 다음에 설명되는 세 가지 주요 전략적 기능을 지원함으로써, 진정한 데이터 주도 환경을 만들고, 정확한 통찰력에 기반한 의사결정을 지원하게 됩니다.
코어 플랫폼은 모든 데이터 주도 정부의 서비스 운영을 지원하며, 이는 모든 주요 기능들과 연결 및 통합되어야 합니다. (예: 대민 업무, 내부 업무, 변화관리 업무) 이를 통해, 실시간의 새로운 비즈니스 모델을 만들고, 시민 기대에 맞는 서비스를 제공할 수 있습니다.
트랜잭션과 분석을 동시에 수행 – 바이모달(Bimodal) 시스템의 개념으로 동일 데이터베이스에서 단위 트랜잭션 운영과 분석 업무가 동시에 이루어지게 함으로써, 데이터를 이관할 필요없이 실시간의 통찰력과 정보를 처리할 수 있고, 새로운 비즈니스 모델들을 수행 가능하게 할 수 있습니다.
안전하고 효율적인 비용 효과적인 데이터 저장 – 오래된 트랜잭션 데이터의 폐기 등 부가적인 업무 없이 미래의 사용 목적과 분석 업무를 위해 안전하고 효율적이며, 비용 효과적인 데이터의 저장 관리가 충분히 가능해 지고 있습니다.
품질 검증된 데이터 – 다양한 여러 소스의 데이터세트를 합치고, 품질 확보가 가능한 데이터의 정비 및 정제 기능은 코어 플랫폼의 품질을 좌우하는 필수 요소로, 이를 기반으로 시민과 소통 시, 정확한 메시지와 분석 결과를 확보할 수 있습니다.
전략적 기능 #1. 대민 업무
정부는 수많은 중요 서비스를 시민에게 제공하고, 공공 기관들은 예산, 인력, 시스템과 같은 업무 프로세스와 자산을 이러한 기간업무에 적용합니다. 공공영역에서 데이터 주도 역량을 보유하기 위해서는, 민간 시장에서 데이터를 고객 대면 업무 프로세스에 최적화하여 사용하는 것처럼, 데이터를 시민을 대면하는 공공 업무의 자산으로서 사용해야 합니다.
분석과 통찰력의 결과는 전략 팀 혹은, 혁신 추진팀 만을 위한 것이 아니며, 시민의 공공서비스 기대를 충족시키고, 서비스를 제공하며, 신규 투자나 업무 최적화를 지원하는 중요 업무에 사용해야 합니다.
실시간 탐지를 통한 오용 지급 감소 – 일반적으로 다수의 정부나 공공서비스 영역에서는 우선 비용을 지출하고 차후 낭비, 부정, 남용을 검증하는 “선지급 후검증(Pay and Chase)” 형식의 바람직하지 않은 현상이 관행적으로 이루어 지고 있습니다. 그러나 타 기관의 프로세스를 함께 연계하고, 사회복지 기관들과 세무 당국으로부터 상호간 정확한 데이터를 실시간으로 공유하게 되면 불필요한 비용 지출 및 오용을 막을 수 있습니다.
국내에도 복지 측면의 지출에 있어서 재산, 세금, 자격 등을 통합적으로 검증하여, 지급 오용과 남용을 막기 위한 노력을 하고 있으나 실시간 형태의 공유나 분석 작업에 애로 사항을 겪고 있습니다. 이러한 문제점들은 데이터의 실시간 분석 및 탐지 등의 데이터 주도적 역량 확보를 통해 해결될 수 있습니다.
실시간 통찰력 확보를 통한 프로세스와 성과 최적화 – 대민 서비스 기관들은 고유의 혁신 문화를 형성하여 지속적으로 업무 프로세스를 검토하고 성과를 분석하며 운영 업무의 향상과 최적화 아이디어를 만들어 나가야 합니다. 이를 위해 성과를 측정 보고하기 위한 핵심성과지표(KPI)를 외부 관계자들과 함께 공유할 수 있어야 합니다. 이러한 최적화 작업을 위해서는 단일 버전의 유일하고 정확한 데이터(단일 정보 소스)에 대한 실시간 접근이 기본 전제가 되어야 합니다.
데이터의 힘과 가치로 시민에게 접근 – 시민들의 기대는 항상 변화하고 있습니다. 가장 기본은 한 곳에서 손쉽게 원하는 정보를 얻고자 하는 것이며, 데이터 주도 역량을 갖춘 대표적 기관들은 한 번의 등록 과정을 통해 모든 중요 서비스에 접근이 가능해야 하고, 일관된 데이터 유지를 통해 여러 공공서비스와 함께 공유되고, 동일한 정보와 서비스를 제공해야 할 것입니다.
전략적 기능 #2. 내부 업무
정부는 효과적인 서비스 운영을 위해서 재무, 인사, 구매 등의 업무가 잘 설계, 구축된 비즈니스 프로세스를 필요로 하며, 이러한 비즈니스 업무에 대한 품질 수준은 동일 공공 영역의 타 업무 프로세스 등에서 발생하는 여러 데이터들에 의존할 수 있습니다. 그러므로 중요 업무에서 특히, 데이터를 자산으로 활용하는 노력이 더욱 필요하게 됩니다.
실시간 데이터 접근을 통한 합리적 업무 운영 – 중요한 정부 지원 업무들은 대다수가 각각의 업무영역을 위해 데이터와 분석에 있어 개별로 데이터를 만들어 운영하고 있습니다. 결국은 이러한 개별로 존재하는 데이터는 하나의 유일하고 일관된 데이터로 유지되고 실시간으로 접근해야만 비로소 효과를 향상 시킬 수 있습니다.
전략적 기능 #3. 변화관리 업무
정부의 변화관리 업무 수행과 신규 서비스의 개발 및 올바른 우선순위에 입각한 투자와 정책 수립을 어떻게 하고 있는지 질문해 봅니다. 사실, 시민이 원하는 수준의 혁신을 추진할 수 있는 데이터의 힘과 가치, 공공 생태계 내의 파트너십을 활용해야 효과적일 것이라고 말할 수 있습니다. 이에 대한 근거와 의사결정에서도 데이터를 자산으로 보고, 활용하는 변화 관리의 접근이 필요한 시기입니다.
전략적 업무 전반에 대한 변화 관리 – 수익과 지출 증가 및 예상, 예산의 예측과 현금 잔고 과잉 및 부족, 부정 지표 수치에 대한 근본원인 분석, 이해를 통해 재무 상황을 개선해야 하고, 직원, 인력, 역량, 퇴직 등의 인사 영역에서도 최적화 노력이 이루어져야 하며, 실시간 모니터링을 통해 공공의 안전과 비상사태에 대처해야 합니다.
더욱 효과적인 공공 정책 수립 – 정책 분석은 적시의 통찰력 확보가 중요합니다. 여러 기관에 산재한 과거의 축적된 운영 데이터를 접근하는 차원을 넘어, 어떤 요인이 공공서비스에 문제를 발생시켰는지, 문제 해결을 위해 어떠한 프로그램에 투자를 해야 할지, 집행할 정책이 의도한 결과를 만들 수 있을 지에 대해 데이터에 대한 충분한 이해를 필요로 합니다.
검증 가능한 사실과 품질이 확보된 데이터를 활용하는 증거기반 정책으로의 변화가 필요한 시기 입니다. 또한, 정책 설계에는 반드시 시민 중심의 프로그램을 통해 효과성을 확보해야 하기 때문에 디자인사고(Design Thinking)와 같은 방법론을 통해 제대로 정책이 활용되는 지에 대한 검토가 필요합니다.
마지막으로 시민들이 바라보는 정부의 투명성을 향상 시키는 차원에서 실질적으로 도움이 되는 데이터와 주요 지표를 공유하고 활용할 수 있어야 하며, 더 많은 협력적 파트너십과 혁신적 공공 서비스 개발에 데이터를 활용해 나가야 할 것입니다.
5. 결언
어떤 기술을 도입할 것인지에 관계 없이 데이터 주도 정부와 공공서비스 실현을 위해 다음의 방향을 추천 드립니다.
모든 중요한 정부 업무 프로세스를 통합하는 코어 시스템의 구축 – 이를 통해, 데이터의 품질과 일관성을 유지할 수 있게 되어, 데이터 인텔리전스와 통찰력을 보유할 수 있도록 하는 전략적 역량을 확보하게 됩니다.
기존 코어 프로세스 요소와 신규 클라우드 역량을 보유한 최고의 아키텍처 – 이 경우, 데이터의 품질 확보와 데이터 공유 체계가 첫 번째 단계의 업무가 될 수 있습니다.
모든 중요 공공 프로세스를 통합하는 코어 시스템의 구축 – 이를 통해, 정책 설계 역량에 있어서 업무 확장 및 다양한 호환이 가능해 집니다. 예를 들어, 최근의 사물인터넷과 같은 연결된 디바이스와 설비, 장비에서 발생하는 데이터 등에서 획득할 수 있는 통찰력까지도 활용 가능해 집니다.
