김훈 박사, 데이터거래사 교육서 공공데이터 품질 관리체계 심층 분석… “체계적 관리가 곧 국가 경쟁력”

[한국유통신문= 김도형 기자]

"데이터 품질 관리는 더 이상 선택이 아닌 필수입니다. 특히 방대한 양의 데이터를 다루는 공공 영역에서는 하나의 작은 오류가 막대한 예산 낭비나 잘못된 정책 결정으로 이어질 수 있습니다. 이제는 상시적인 품질 활동과 체계적인 관리가 필요한 시대입니다."

제11기 데이터거래사 교육 데이터 품질관리 세번째 강연에서 김훈 박사는 논의의 장을 ‘공공데이터’로 옮겨왔다. 그는 공공데이터가 민간에서 확보하기 어려운 핵심 정보를 담고 있어, 국가 산업 발전과 서비스 혁신의 기폭제 역할을 한다고 강조하며, 공공 영역에서의 체계적인 품질평가 및 관리의 중요성을 역설했다.

데이터 품질 관리, 왜 필요한가?

김 박사는 복잡해지는 시스템과 다양해지는 데이터 유형 속에서 품질 관리가 왜 필수적인지를 명쾌하게 정리했다.

신뢰성 확보 및 오류 예방: 체계적인 관리는 데이터의 신뢰성을 높이고 잠재적 오류를 사전에 방지한다.

비용 절감: 데이터 정제에 소요되는 시간과 리소스를 줄여 경영 효율성을 높인다. 분석가가 데이터 준비에 쏟는 45%의 시간을 줄일 수 있다면, 이는 곧바로 기업의 비용 절감으로 이어진다.

법적 규제 준수: 데이터 관련 법규와 지침을 준수하고, 만일의 사고 발생 시에도 적극적으로 대응했다는 근거가 된다.

AI 전환(AX) 시대의 초석: AI의 성공적인 도입과 활용은 양질의 데이터 확보에 달려있다. 품질 관리는 AI 시대로 나아가기 위한 필수적인 준비 과정이다.

그는 "데이터 품질 관리는 특정 부서나 한 사람의 노력만으로는 불가능하다"며, "표준화된 절차를 수립하고, 진단과 개선 활동을 지속하며, 이를 조직 문화로 정착시키는 전사적인 노력이 필요하다"고 강조했다.

정부의 나침반: 공공데이터 품질관리 수준평가

김 박사는 현재 정부가 시행하고 있는 ‘공공데이터 품질관리 수준평가’와 ‘데이터기반행정 실태점검’을 상세히 소개했다. 이는 중앙부처와 지자체 등 약 700여 개 기관을 대상으로 데이터 관리 체계와 실제 데이터 품질을 종합적으로 평가하는 제도로, 공공데이터의 품질을 상향 평준화하는 핵심적인 역할을 한다.

평가는 크게 두 가지 영역으로 나뉜다.

관리체계 영역: 데이터 품질 관리를 위한 계획, 정책, 조직, 표준화 등이 얼마나 체계적으로 운영되는지를 평가한다.

데이터값 영역: 실제 데이터의 오류율, 표준 준수율, 개방 데이터의 정합성 등을 직접 측정하여 평가한다.

김 박사는 "이 평가는 단순히 기관을 줄 세우기 위한 것이 아니라, 선순환 체계를 구축하고 기관의 자발적인 개선 노력을 유도하기 위한 것"이라며, "우수사례를 공유하고 미흡한 부분에 대한 컨설팅을 제공함으로써 전체적인 데이터 관리 역량을 끌어올리는 것이 최종 목표"라고 설명했다.

AI 시대의 새로운 과제: ‘고부가가치 데이터’를 찾아라

특히 주목할 부분은 평가 체계의 진화다. 김 박사는 "최근 평가에서는 ‘AI 친화 고부가가치 데이터’ 개방 실적에 대한 가점이 신설되었다"고 밝혔다. 이는 단순한 데이터 개방을 넘어, AI 학습에 즉시 활용 가능하고 새로운 산업적 가치를 창출할 수 있는 고품질 데이터를 발굴하고 제공하도록 장려하기 위함이다.

AI 친화성: 시계열 특성을 갖추고, 데이터 간 연계가 용이하며, 신뢰성이 확보된 데이터.

고부가가치성: 사회·경제적 파급효과가 크고, 민간의 혁신 서비스를 촉진할 수 있는 데이터.

이를 위해 평가에서는 기관이 개방한 데이터가 왜 AI 친화적이고 고부가가치인지에 대한 구체적인 설명을 요구한다. 이는 공급자 스스로 데이터의 가치를 깊이 고민하고, 수요자 관점에서 데이터의 활용성을 증명하도록 유도하는 효과적인 장치다.

이날 강의는 데이터 품질평가와 관리가 더 이상 기술적인 영역에 머무르지 않고, 조직의 전략과 국가의 경쟁력과 직결되는 핵심적인 활동임을 명확히 보여주었다. 체계적인 평가를 통해 데이터의 신뢰를 쌓고, 이를 기반으로 AI 시대의 새로운 가치를 창출하는 것. 공공과 민간을 아우르는 데이터 전문가, 데이터거래사에게 주어진 시대적 과제다.

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