공공데이터 품질관리단계, 이 4단계만 따라 하면 품질관리 수준평가 최우수

방대하고 품질 낮은 데이터, 그리고 피할 수 없는 품질관리 수준평가... 어렵게만 느껴지는 공공데이터 품질관리, 어떻게 해야 잘할 수 있을까요?

공공데이터 품질관리단계를 참고해서 각 단계별로 데이터의 품질을 높여보세요! 이번 글은 데이터클리닉의 품질 관리 기술, 그리고 행정안전부와 한국지능정보사회진흥원에서 공식 발표한 매뉴얼, 공공데이터 품질관리 매뉴얼 ver 2.1을 토대로 작성했어요.

이 글이 여러분의 지름길이 될 수 있도록, 매뉴얼 속 다소 어려운 표현들도 좀 더 쉽게 풀어서 작성했습니다! 

공공데이터 품질관리단계, 정의부터 알아볼게요!

공공데이터란?

공공데이터는 국가와 지방자치단체, 공공기관이 보유, 관리하는 모든 데이터를 말해요. 내부에서만 공유되는 데이터를 넘어, 국민 누구나 활용할 수 있도록 공개되는 정보도 있습니다.

데이터 품질관리란?

공공데이터 품질관리 매뉴얼 2.1에서는 ‘데이터 품질(Data Quality)’을 이렇게 정의하고 있어요.

데이터 품질이란, ‘데이터의 최신성, 정확성, 상호 연계성 등을 개선하여 사용자에게 유용한 가치를 주는 수준’

즉 데이터 품질관리란 ‘데이터가 유용하게 사용될 수 있도록, 그 품질을 유지하며 관리하는 일’이에요. 단 한 번 정제하고 끝내는 것이 아니라, 사용자가 언제든 신뢰할 수 있도록 지속적으로 품질을 유지, 향상시키는 전 과정을 말합니다.

공공데이터 품질관리, 왜 필요한 걸까?

이제는 좀 더 근본적인 질문을 건네보려고 해요. 

‘공공데이터 품질관리, 왜 해야 하는 걸까요?’

사실 공공기관 담당자님의 입장에서 보면, 데이터 품질관리는 다른 업무에 비해 다소 우선순위가 낮게 느껴질 수 있습니다.

1) 국민들에게 공개하는 데이터이기 때문입니다.

공공데이터의 존재 이유는 하나입니다. 국민의 삶을 더 나은 방향으로 이끄는 것, 이른바 ‘국민들의 선진화’죠.

공공데이터는 국민을 위해 ‘공적으로’ 공개됩니다. 그런데 이 데이터의 품질이 낮다면 어떻게 될까요? 잘못된 정보로 인해 국민이 피해를 입을 수 있고, 나아가 정부와 공공기관에 대한 신뢰 자체가 흔들리게 됩니다.

2) 공공데이터 품질을 관리하지 않을 경우, 행정 업무 및 AI 서비스 개발 등 효율성이 떨어집니다. 

공공데이터, 이제는 단순히 기관 내 행정 업무에서만 사용된다고 하기엔 그 활용 범위가 훨씬 넓어졌습니다.

• 장기간 쌓여온 공공데이터를 기반으로 AI 서비스를 개발하기도 하고요.
  
  
• 기관 간에 데이터베이스(DB)를 연계하고 통합해서 활용하기도 합니다.

그런데 이 과정에서 표준화가 부족하거나, 데이터의 품질이 저하된다면? 이로 인해 행정 업무가 지연되거나, AI가 잘못된 판단을 내리는 등 실질적인 업무 차질이 발생합니다.

3) 공공기관 기관평가의 새로운 평가 기준을 만족시켜야 합니다.

기획재정부에서 발표한 2025년도 공공기관 경영평가편람에 따르면, 공공기관 기관평가에 ‘민간 기업과의 공공 데이터 협력체계 구축에 대한 노력 및 성과’를 평가하는 항목이 신설되었습니다.

4) 법적으로 ‘제도화’되어 있으므로, 반드시 이행해야 합니다. 

또한 2018년부터 공공데이터의 품질관리 수준 평가까지 시행하고 있습니다. 공공데이터활용지원센터 내에 품질관리 전담조직을 두어, 기관별 품질 개선을 위한 행정적, 기술적 서비스까지 제공하고 있어요.

공공데이터 포털에서 발표한 품질관리 수준 평가항목은 다음과 같습니다. 3개 항목 아래에서 총 11개 평가 지표를 만족해야 평가에 통과할 수 있어요. 

• 데이터 관리 체계 : 품질을 강화하는 체계, 표준화 체계가 잘 잡혀 있는지 등 데이터 관리체계에 대한 모든 요소를 평가합니다. 
  
  
• 데이터값 : 데이터베이스 내 데이터의 오류를 점검합니다. 
  
  
• 품질 진단 결과 조치 : 위 내용들을 점검한 후 개선해야 할 상황들을 파악합니다.

공공데이터 품질관리단계 4단계, 데이터클리닉의 품질 향상 전략까지!

‘공공데이터 품질관리, 그러면 어떻게 해야 하지?’

품질관리에 대한 대략적인 개념을 파악했더라도, 사실 구체적으로 어떻게 추진해야 할지에 대한 고민이 많으시죠? 특히 인프라가 온전히 갖추어지지 않은 공기업, 지방자치단체라면 더욱 고민이 될 수밖에 없습니다. 

데이터 종합병원, ‘데이터클리닉’이 차근차근 쉽게 알려드리겠습니다! 공공데이터 품질관리 매뉴얼에서는 공공데이터 품질관리단계를 총 4가지 단계로 설명하는데요. 데이터클리닉과 함께 각 단계별로 품질을 높이는 전략까지 알아볼게요!

1) 계획 단계

체계적인 공공데이터 품질관리를 하기 위해, 연 단위로 품질관리 계획을 세우는 과정을 말합니다. 아래와 같은 내용들을 논의하고 계획을 세워요.

• 데이터베이스 품질관리 조직 및 인력 구성
• 기관의 데이터베이스 품질목표 정의
• 품질관리 대상 선정
• 데이터 품질 진단, 개선 계획 수립
• 데이터 표준화 방안
• 연계 데이터 품질 확보 방안
• 그 밖에 기관 데이터베이스 품질관리를 위해 필요한 사항

내용이 참 많죠? 한 줄로 요약하자면, ‘우리 기관은 어떤 품질 수준을 목표로 할 것인가?’를 구체적으로 설계하는 것인데요. 

2) 데이터 구축 단계

두 번째는 데이터를 실제로 구축하는 단계인데요. 구축 단계에서 미리 데이터를 표준화하고 품질을 유지한다면, 그다음 단계에서도 오류가 덜해집니다. 예방접종 같은 개념이라고 생각하시면 이해하기 쉬울 거예요!


구축 단계는 데이터 표준화, 데이터 산출물 관리 두 가지 과정이 있습니다. 

• 데이터 표준화: 시스템 속에서 데이터 속 코드, 용어가 일치하지 않는다면 데이터를 이관하거나 연계할 때도 어려움이 생겨요. 따라서 데이터를 표준화해주는 과정이 반드시 필요합니다. 

만약 데이터 품질 관리 솔루션이 없다면, 사람이 일일이 눈으로 검수해야 할 텐데요. 데이터의 양이 방대해질수록, 다른 핵심 업무가 많아질수록 거의 불가능하죠. 솔루션이 스스로 기관의 업무 규칙을 파악하여 깔끔하게 정리해 줍니다. 

• 데이터 산출물 관리: 데이터를 구축하면서, 중복되는 데이터, 품질이 떨어지는 데이터를 최소화해야 합니다. 중복 데이터가 늘어나면 데이터 처리 양은 늘어나고, 시스템의 속도는 저하돼요. 
  
  

쉬운 이해를 위해 데이터클리닉이 데이터 종합 병원으로서 비유를 해보자면, 지금 말씀드린 데이터들은 ‘내장 지방’ 같은 존재예요! 건강에 악영향을 미치는 존재들이죠. 

여러 데이터 중 건강한 데이터만 제외하고, 정말 ‘내장 지방’같은 데이터만 제거하는 것, 이른바 ‘데이터 다이어트’가 필요해요! 

3) 데이터 활용 단계

구축 후 데이터를 실제로 사용하는 단계입니다. 기관이 생성, 보유한 데이터를 업무나 서비스에 활용하면서 미처 알지 못했던 새로운 품질 이슈가 드러나기도 하는데요. 이를 즉각적으로 개선하는 과정이 필요해요! 

• 외부 이해관계자(국민, 유관기관 등)의 품질 오류 신고
  
  
• 품질 진단 결과에 따른 시정 조치 및 재평가

새로운 품질 이슈는 이런 상황에서 주로 발견됩니다. 두 상황 모두 빠르게 해결해야 하는 상황이죠? 피드백대로 빠르게 수정을 해야 같은 패턴이 반복되지 않습니다. 

그런데 외부의 피드백으로는 ‘우리 시스템에 어떤 오류가 있다’ 정도만 파악할 수 있어요. 구체적인 원인을 알기란 어려운데요. 이를 데이터 품질 관리 솔루션으로 파악할 수 있습니다.

여러분의 데이터, 어떻게 진단되는지 궁금하다면?

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4) 데이터 운영 단계

운영단계에서는 이미 구축된 데이터를 장기적으로 관리하고, 지속적으로 품질을 점검하는 것이 핵심! 이 단계에서는 ‘선택과 집중’ 전략이 중요합니다. 당장 데이터의 품질을 개선하는 건 물론이고, 그 외에 중요한 활동들도 있습니다. 

• 데이터 변경에 따른 관련 문서를 업데이트해야 합니다.
  
  
• 혼자만 사용하는 데이터가 아니기 때문에, 변경 사항들을 이해관계자들에게 보고할 수 있어야 해요.
  
  
• 오류를 학습하고, 또다시 발생하지 않도록 지속적으로 관리해야 해요.
  
  
• 데이터 품질 평가 기준, 법적 규제에 벗어나지 않는 선에서 관리해야 합니다. 

데이터클리닉 2.0은 운영단계에서 ‘실시간 품질 모니터링’을 지원해요. ‘듀얼 거버넌스 엔진’이라는 신기능이 탑재되어 있는데요. 

우리 기관도 더 늦기 전, 탄탄한 품질 관리 인프라가 필요하다면? 

“우리 기관은 인력도 적고, 시스템도 오래됐는데… 이걸 다 체계적으로 하라고요?”

산림청, 특허청처럼 이미 체계적인 품질관리 체계를 갖춘 곳도 있지만, 전체 공공기관의 80% 이상을 차지하는 소규모 지방 공기업, 기초지방자치단체들은 여전히 데이터 관리 인력, 인프라가 절대적으로 부족해요. 


게다가 국가에서는 데이터 품질 평가 대상 기관을 더욱 확대한다고 하죠. 2018년 45개 기관로 시작했던 평가가 2022년에는 약 680여 개 기관으로 확대되었습니다. 향후 전 공공기관으로 확대하고, 시행할 계획이라고 합니다. 

이렇게 막막한 상황 속에서 어떻게 품질관리 수준평가를 대비할 수 있을까요? 

조달청 혁신 제품으로 선정된 페블러스 데이터클리닉!

조달청 혁신 제품으로 지정된 데이터 품질 관리 솔루션, 데이터클리닉으로 대비하세요!

품질관리에 어려움을 겪는 기관이라면 별도의 인프라를 새로 구축할 필요 없이 데이터클리닉으로 대비할 수 있어요. 또한 조달청 혁신 제품이기 때문에, 복잡한 행정 절차를 거치지 않아도 사용할 수 있어요!

조달청 혁신 제품이란? 민간 기업이 보유한 신기술로 공공기관의 문제점을 해결할 수 있는 가능성을 인정받은 제품·서비스입니다.

실제로 데이터클리닉은 해병대 합성데이터 생성 사례처럼, 군 기관, 연구 기관 등 다양한 기관에서 활용 범위를 넓혀가고 있습니다. 

또한 2025년 11월부터 반가운 소식이 찾아옵니다

혁신 제품 시범 구매 제도란? 조달청이 혁신적인 기술 개발 제품을 먼저 구매한 후 공공기관에 시범 사용하게 함으로써, 해당 제품의 판로를 지원하고 공공서비스 개선을 유도하는 제도에요!

공공기관은 검증된 제품을 보다 빠르고 쉽게 구매하고, 시중의 제품들로 해결하기 어려웠던 업무 상 문제점들을 효율적으로 해결할 수 있어요. 

선착순 5곳이지만, 이제 단 '2곳'의 공공기관만 혜택을 누릴 수 있습니다.

이번 시범구매사업을 통해 페블러스 데이터클리닉을 무료로 이용 가능한 공공기관 수는 최대 5곳입니다. 그러나 현 시점까지 누적 3군데의 공공기관에서 빠르게 신청해주셔서, 이제 단 두 군데의 공공기관에만 지원해 드릴 수 있습니다.

신청 방법은 페블러스 조달청 시범사용신청 가이드를 참고하시길 바랍니다. 또한 신청할 시간이 부족한 분들을 위해 페블러스에서 신청 절차를 대행해드릴 수도 있습니다! 해당 내용도 가이드에서 확인하실 수 있습니다.

점점 다가오는 품질 평가 날짜, 뒤늦게 급하게 준비하고 후회하기보다는 지금부터 안정적으로, 차근차근 준비하는 건 어떨까요? 데이터 사이언티스트의 전문성과 함께, 우리 기관의 품질 인프라를 안정적으로 구축하세요!