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정부나 민간에서 만들어지는 각종 데이터는 생성 그 자체보다 이를 활용해 새로운 가치를 생산해 낼 때 그 의미가 더 크다. 근래 들어 이러한 데이터 활용도 제고를 위한 노력들이 곳곳에서 나타나고 있다. 지난달 28일 중소벤처기업부 주최로 열린 ‘제3회 K-인공지능 제조데이터 분석 경진대회’나 지난달 23일 행정안전부 주최로 부산 벡스코(Bexco)에서 열린 '제2회 민관합동 데이터분석협의회'도 그런 노력의 일환이었다.
올해로 3회째를 맞는 K-인공지능 경진대회는 제조데이터와 인공지능을 활용하여 제조현장의 문제를 해결하는 아이디어를 겨루는 대회로 2021년부터 매년 개최되고 있다. 민관합동 데이터분석협의회'는 기관별 데이터 분석과정과 정책 활용경험을 나누는 행사다.
이들 모두 의미 있는 행사이기는 하지만 더 큰 성과를 거두기 위해서는 정부나 공공기관, 또는 민간기구들의 노력이 한층 배가되어야 할 것이다.
데이터의 활용 범위를 확대하고 데이터의 본질적인 가치를 끌어올리기 위해서는 다음과 같은 부분들이 고려되어야 한다. 현재 사용할 수 있는 데이터들은 공개되었더라도 한정적으로 제공하는 경우가 많아서 수요 없는 공급이 이루어지거나, 분석의 맥락이 없이 피상적인 분석에 그치는 경우도 허다하다. 그로 인해 제대로 된 활용을 위해 추가적인 새로운 시간을 투입해야 하는 비효율적 방법을 선택하게 된다.
제한된 데이터를 이용한 문제 해결 방식에는 다양한 문제가 파생되기 때문에 효과적인 활용이 가능하기 위해서는 데이터의 품질과 다양성을 고려하여 데이터 공개 범위를 확대해야 한다. 각 부처에 흩어진 데이터를 모두 통합하고 이를 다양하면서도 폭넓게 범위를 공개해야 한다.
상호 간 협력을 바탕으로 중첩 데이터 보관으로 파생되는 불필요한 자원낭비를 줄임으로써 최소한의 자원을 이용한 효율적 관리도 필요하다.
또, SLA(Service Level Agree)를 고려하여 데이터를 이용하는 주체 간의 합의와 협력을 고려한 방향 설정도 중요하다. 기존에 저장되어 있는 데이터를 이용해서 문제에 답하는 방식뿐만 아니라 문제에 정확히 답할 수 있는 데이터를 고려하는 방향으로 해결되어야 한다는 것이다.
이러한 방향을 기반으로 데이터 생성과 활용 방안을 개선해 나간다면 보다 효율적인 데이터 관리가 가능할 것이다. 새로 형성된 시스템은 데이터 투명성 강화를 바탕으로 새로운 정책 구상 및 기존 정책 분류, 공·민간기업의 데이터 활용 촉진을 기대해 볼 수 있을 것이다. 데이터 활용 활성화를 통해 더 많은 가치를 획득하고자 하는 것이 현재 진행되는 많은 행사의 본질적 목적이라면 이를 계기로 데이터 활용의 근본적 변화가 이뤄지기를 소망한다.
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- 기사입력 2023년12월13일 17시06분
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