The purpose of this study is to analyze the level of public data convergence capabilities of administrative organizations and to explore important variables in data-based organizational capabilities. The theoretical background was summarized on public data and use activation, joint use, convergence,...
The purpose of this study is to analyze the level of public data convergence capabilities of administrative organizations and to explore important variables in data-based organizational capabilities. The theoretical background was summarized on public data and use activation, joint use, convergence, administrative organization, and convergence constraints. These contents were explained Public Data Act, the Electronic Government Act, and the Data-Based Administrative Act. The research model was set as the data-based organizational capabilities effect by a data-based administrative capability, public data operation capabilities, and public data operation constraints. It was also set whether there is a capabilities difference data-based on an organizational operation by the level of data convergence capabilities. This study analysis was conducted with hierarchical cluster analysis and multiple regression analysis. As the research result, First, hierarchical cluster analysis was classified into three groups. It was classified into a group that uses only public data and structured data, a group that uses public data on both structured and unstructured data, and a group that uses both public and private data. Second, the critical variables of data-based organizational operation capabilities were found in the data-based administrative planning and administrative technology, the supervisory organizations and technical systems by public data convergence, and the data sharing and market transaction constraints. Finally, the essential independent variables on data-based organizational competencies differ by group. This study contributed. As a theoretical implication, this research is updated on management information systems by explaining the Public Data Act, the Electronic Government Act, and the Data-Based Administrative Act. As a practical implication, the activity reinforcement of public data should be promoting the establishment of data standardization and search convenience and elimination of the lukewarm attitudes and Selfishness behavior for data sharing.
The purpose of this study is to analyze the level of public data convergence capabilities of administrative organizations and to explore important variables in data-based organizational capabilities. The theoretical background was summarized on public data and use activation, joint use, convergence, administrative organization, and convergence constraints. These contents were explained Public Data Act, the Electronic Government Act, and the Data-Based Administrative Act. The research model was set as the data-based organizational capabilities effect by a data-based administrative capability, public data operation capabilities, and public data operation constraints. It was also set whether there is a capabilities difference data-based on an organizational operation by the level of data convergence capabilities. This study analysis was conducted with hierarchical cluster analysis and multiple regression analysis. As the research result, First, hierarchical cluster analysis was classified into three groups. It was classified into a group that uses only public data and structured data, a group that uses public data on both structured and unstructured data, and a group that uses both public and private data. Second, the critical variables of data-based organizational operation capabilities were found in the data-based administrative planning and administrative technology, the supervisory organizations and technical systems by public data convergence, and the data sharing and market transaction constraints. Finally, the essential independent variables on data-based organizational competencies differ by group. This study contributed. As a theoretical implication, this research is updated on management information systems by explaining the Public Data Act, the Electronic Government Act, and the Data-Based Administrative Act. As a practical implication, the activity reinforcement of public data should be promoting the establishment of data standardization and search convenience and elimination of the lukewarm attitudes and Selfishness behavior for data sharing.
이렇듯, 최근 데이터 기반 행정역량이 매우 중요한 요인으로 주목받으면서 IT 조직 역량을 새롭게 업데이트할 필요성이 제기된다. 이에 본 연구에서는 데이터 기반 융합행정역량 중 어떤 변수가 조직 역량을 높여주는지 분석할 것이다. 또한 수준별로 공공데이터 융합역량을 구분하여 데이터 기반 조직 역량의 중요 변수가 무엇인지 세부적으로 설명하고자 한다.
이에 본 연구에서는 데이터 기반 융합행정역량 중 어떤 변수가 조직 역량을 높여주는지 분석할 것이다. 또한 수준별로 공공데이터 융합역량을 구분하여 데이터 기반 조직 역량의 중요 변수가 무엇인지 세부적으로 설명하고자 한다.
본 연구는 공공조직들의 공공데이터 융합역량과 조직 역량의 차이가 있는지를 분석하는 데 초점을 두었다. 특히, 특히, 국가에서는 사회문화, 경제, 환경 등 여러 분야에서 공공데이터 개방 수를 매년 증가시켜서 활성화를 도모하고 있다.
공공데이터를 생산하고 관리, 분석하는 주체인 공공조직의 역량에 따라 공공데이터의 활용성은 더욱 높아질 것이다. 이에 본 연구에서는 공공데이터를 생산하는 조직들의 데이터 기반 조직 역량을 높이는데 중요한 변수가 무엇인지 탐색하는 데 중점을 두었다. 분석을 위해서 데이터 기반의 행정역량, 공공데이터 융합운영 역량의 변수들을 토대로 데이터 기반 조직운영 역량을 분석하였다.
본 연구는 공공 행정조직들의 공공데이터 융합역량 차이를 확인하는 연구였다. 공공데이터의 활성화와 데이터 기반의 조직 역량을 실증적으로 분석하는데 의미 있는 연구이지만 민간 기업에서의 공공데이터 융합 수준에 대한 설명력은 부재하다.
가설 설정
가설 H1 : 데이터 기반 행정역량 중 행정기획 역량은 데이터 기반 조직운영 역량에 영향을 제공할 것이다.
가설 H2 : 데이터 기반 행정 운영 중 행정기술 역량은 데이터 기반 조직운영 역량에 영향을 제공할 것이다.
가설 H3 : 공공데이터 운영 역량 중 감독기구 운영 역량은 데이터 기반 조직운영 역량에 영향을 제공할 것이다.
가설 H4 : 공공데이터 운영 역량 중 기술체계 운영 역량은 데이터 기반 조직운영 역량에 영향을 제공할 것이다.
가설 H5 : 공공데이터 운영제약 중 공유 제약은 데이터 기반 조직운영 역량에 영향을 제공할 것이다.
가설 H6 : 공공데이터 운영제약 중 융합역량 제약은 데이터 기반 조직운영 역량에 영향을 제공할 것이다.
가설 H7 : 공공데이터 운영제약 중 시장거래 제약은 데이터 기반 조직운영 역량에 영향을 제공할 것이다.
가설 H8 : 공공데이터의 활용 수준에 따라서 데이터 기반 조직운영 역량에 차이가 있을 것이다.
즉, 정책 활용 데이터 기획과 예산 확보, 전문인력, 장비와 설비의 확충 등이 미흡하면 데이터 기반 역량을 발휘하기 어렵다고 볼 수 있다. 둘째, 공공데이터 융합역량을 높이기 위해서는 데이터 표준화가 필요하고 데이터 검색의 용이성을 강조해야 한다. 또한, 최상위 감독기구를 설치하여 공공데이터 융합을 더욱 촉진할 필요가 있겠다.
제안 방법
본 연구에서는 2019년 데이터 기반의 행정 강화 조사에서 제공한 설문 문항 중 데이터 기반의 조직운영 역량에 영향을 제공할 수 있는 데이터 기반 행정 운영, 공공데이터 운영 역량, 공공데이터 운영제약의 변수를 본 연구에서 활용하였다. 이 데이터는 공공기관을 대상으로 표본 조사가 되었으며 설문의 조사 기간은 2019년 7월에 진행되었다.
본 연구는 공공조직의 데이터 기반의 운영 역량을 살펴보기 위해서 연구 모델을 설정하고 변수들을 구체화하였다. 독립변수로는 데이터 기반 행정기획 역량, 데이터 기반 행정 기술 역량, 공공데이터 감독기구 역량, 공공데이터 기술체계 역량, 공공데이터 공유제약, 공공데이터 융합역량 제약, 데이터 시장거래 제약으로 독립변수를 설정하였다.
본 연구는 공공조직의 데이터 기반의 운영 역량을 살펴보기 위해서 연구 모델을 설정하고 변수들을 구체화하였다. 독립변수로는 데이터 기반 행정기획 역량, 데이터 기반 행정 기술 역량, 공공데이터 감독기구 역량, 공공데이터 기술체계 역량, 공공데이터 공유제약, 공공데이터 융합역량 제약, 데이터 시장거래 제약으로 독립변수를 설정하였다. 종속변수로는 데이터 기반의 조직운영 역량으로 설정하였다.
독립변수로는 데이터 기반 행정기획 역량, 데이터 기반 행정 기술 역량, 공공데이터 감독기구 역량, 공공데이터 기술체계 역량, 공공데이터 공유제약, 공공데이터 융합역량 제약, 데이터 시장거래 제약으로 독립변수를 설정하였다. 종속변수로는 데이터 기반의 조직운영 역량으로 설정하였다. 집단변수로는 데이터 융합역량으로 설정하였다.
데이터의 융합역량 수준에 따른 집단 유형을 분류하고자 계층적 군집분석을 실시하였다. 본 연구에서 군집분석을 실시한 이유는 조직 구성원들 관점에서 활용하고 있는 데이터의 유형은 다양할 수 있으며, 데이터 활용 수준도 상이하므로 비지도 학습 방법인 군집분석으로 집단을 분류할 필요가 있다.
데이터를 단독적으로 사용하지만 결합하여서도 사용한다고 나타났다. 이처럼 세 개의 공공데이터 활용 유형에 따른 계층적 군집분석으로 분류된 집단을 토대로 데이터 기반의 행정조직 역량과 조직운영 역량에 차이가 있는지 분산분석을 실시하였다.
다음은 가설검정을 위해서 데이터 기반 조직운영 역량에 미치는 중요한 독립변수가 무엇인지 다중회귀로 분석하였다. 독립변수는 데이터 기반 행정기획 역량, 데이터 기반 행정 기술 역량, 공공데이터 감독 기구 역량, 공공데이터 기술체계 역량, 공공데이터 공유 제약, 공공데이터 융합역량 제약, 데이터 시장거래 제약으로 구성하였다.
이에 데이터 군집별로 데이터 기반 조직운영 역량 차이를 분석하였고, 분석 결과는 <표 7>에 제시하였다.
첫째, 공공데이터 활성화와 관련된 법·제도로 공공 데이터법, 전자정부법, 데이터 기반 행정법을 설명하면서 공공데이터 활성화에 관한 경영정보 연구를 업데이트하였다
이에 본 연구에서는 공공데이터를 생산하는 조직들의 데이터 기반 조직 역량을 높이는데 중요한 변수가 무엇인지 탐색하는 데 중점을 두었다. 분석을 위해서 데이터 기반의 행정역량, 공공데이터 융합운영 역량의 변수들을 토대로 데이터 기반 조직운영 역량을 분석하였다. 분석에서는 데이터의 융합역량 수준을 세 집단으로 구분하여 집단별로 조직운영 역량을 분석 및 확인하였다.
분석을 위해서 데이터 기반의 행정역량, 공공데이터 융합운영 역량의 변수들을 토대로 데이터 기반 조직운영 역량을 분석하였다. 분석에서는 데이터의 융합역량 수준을 세 집단으로 구분하여 집단별로 조직운영 역량을 분석 및 확인하였다.
대상 데이터
본 연구에서는 2019년 데이터 기반의 행정 강화 조사에서 제공한 설문 문항 중 데이터 기반의 조직운영 역량에 영향을 제공할 수 있는 데이터 기반 행정 운영, 공공데이터 운영 역량, 공공데이터 운영제약의 변수를 본 연구에서 활용하였다. 이 데이터는 공공기관을 대상으로 표본 조사가 되었으며 설문의 조사 기간은 2019년 7월에 진행되었다. 총 수집된 표본 수는 330개이다.
이 데이터는 공공기관을 대상으로 표본 조사가 되었으며 설문의 조사 기간은 2019년 7월에 진행되었다. 총 수집된 표본 수는 330개이다.
데이터처리
우선 표본의 특성을 살펴보기 위해서 기술 통계분석을 하였다. 남자는 221명(67%)으로 나타났고, 여자는 109명(33%)으로 나타났다.
다음은 가설검정을 위해서 데이터 기반 조직운영 역량에 미치는 중요한 독립변수가 무엇인지 다중회귀로 분석하였다. 독립변수는 데이터 기반 행정기획 역량, 데이터 기반 행정 기술 역량, 공공데이터 감독 기구 역량, 공공데이터 기술체계 역량, 공공데이터 공유 제약, 공공데이터 융합역량 제약, 데이터 시장거래 제약으로 구성하였다.
이론/모형
본 연구에서 군집분석을 실시한 이유는 조직 구성원들 관점에서 활용하고 있는 데이터의 유형은 다양할 수 있으며, 데이터 활용 수준도 상이하므로 비지도 학습 방법인 군집분석으로 집단을 분류할 필요가 있다. 이에 따라 명목 변수로 집단을 올바르게 분류하기 위해서 계층적 군집분석으로 진행하였고, 제곱 유클리디안 거리를 Ward 방법으로 계산하였다. 군집 수는 3개의 집단으로 분류하여 군집 결과를 해석하였다.
즉, 집단 2가 데이터 관련 기획과 예산 확보에서 공공과 민간 데이터를 모두 사용하는 집단이기 때문에 데이터 기획 역량이 더 높다고 나타났다. 이에 대한 사후 검정을 살펴보고자 LSD 방법으로 분석하였다. 사후 검정에서도 군집 2는 군집1과 3은 차이가 있다고 나타났다.
성능/효과
즉, 데이터 관련 전문인력과 교육 정도, 법령 정비, 장비·설비 역량도 군집2가 가장 높게 나타나 군집1과 3의 역량 수준에서 차이가 있다고 나타난 것이다. 마지막으로 데이터 기반의 조직 역량의 차이를 분석한 결과에서는 군집별로 차이가 없다고 나타났다. 군집별로 각각 평균이 4.
회귀분석 결과로 <표 6>을 살펴보면 데이터 기반 조직운영 역량을 강조하는 데 중요한 독립변수로는 데이터 기반 행정기획 역량, 데이터 기반 행정 기술 역량, 공공데이터 감독기구 역량, 공공데이터 기술체계 역량, 공공데이터 공유 제약, 데이터 시장거래 제약 등으로 나타났다
다섯 번째로 공공데이터 공유 제약 변수가 데이터 기반 조직운영 역량에 미치는 영향력에서는 –0.093(t=-2.248, p=0.025)로 나타나 음(-)의 관계가 있다고 나타났다
세번째로 공공데이터의 감독기구 역량이 데이터 기반 조직운영 역량에 미치는 영향력은 –0.087(t=-2.504, p=0.013)로 나타나 음(-)의 관계가 있다고 나타났다
이에 가설 3을 채택하였다. 네 번째로 공공데이터 기술체계 역량이 데이터 기반 조직운영 역량에 미치는 영향력은 0.191 (t=4.875, p=0.000)로 나타나 가설 4를 채택하였다. 다섯 번째로 공공데이터 공유 제약 변수가 데이터 기반 조직운영 역량에 미치는 영향력에서는 –0.
이에 가설 5를 채택하였다. 여섯 번째로 공공데이터 융합역량 제약 변수는 0.064(t=1.464, p=0.144)로 나타나 데이터 기반 조직운영 역량에 영향을 제공하지 않는다고 나타났다. 이에 가설 6은 기각되었다.
이에 가설 6은 기각되었다. 마지막으로 데이터 시장거래 제약 변수가 데이터 기반 조직운영 역량에 미치는 영향력에서는 0.126(t=3.876, p=0.000)로 나타났다. 이에 가설 7을 채택하였다.
마지막으로 공공데이터 감독기구 역량이 강화되면 감독기구에서 데이터 관련 기본법 제정, 데이터 보유기관 간 협업· 조정 역할을 도와주므로 데이터 기반 조직운영 역량의 중요성은 감소할 수 있다고 해석할 수 있겠다.
이러한 다중회귀분석 결과를 종합해보면 데이터 기반 행정기획과 데이터 기반 행정기술 역량, 공공데이터 기술체계 역량은 데이터 기반 조직운영 역량의 중요성을 강조하는데 중요한 변수라고 해석할 수 있겠다. 그리고 공공데이터의 공유 제약이 심각하지 않을수록 데이터 기반 조직운영 역량은 긍정적인 영향력을 가진다고 판단할 수 있다.
다중회귀분석의 결과에서는 공공데이터 융합역량 제약을 제외한 나머지 모든 독립변수가 중요하다고 나타났다. 이러한 중요 독립변수가 데이터 융합역량 수준으로 분류된 세 개의 집단에서도 동일한지 다른지를 확인할 필요가 있겠다.
군집별로 데이터 기반 조직운영 역량을 살펴보면 각 군집별로 독립변수의 영향력에서 일부 중요한 변수가 다르다는 것을 확인할 수 있다.
우선 군집1의 다중회귀분석 결과를 살펴보면, 데이터 기반 행정기획 역량, 데이터 기반 행정기술 역량, 공공데이터 감독기구 역량, 공공데이터 기술체계 역량이 데이터 기반 조직운영 역량에 유의한 영향력을 제공한다고 나타났다. 즉, 공공데이터를 중심으로 정형 데이터를 분석하는 집단에서는 행정기술 역량이 가장 중요하다고 나타났고, 다음으로 행정기획, 기술 운영 체계, 감독기구 역량 순으로 나타났다.
우선 군집1의 다중회귀분석 결과를 살펴보면, 데이터 기반 행정기획 역량, 데이터 기반 행정기술 역량, 공공데이터 감독기구 역량, 공공데이터 기술체계 역량이 데이터 기반 조직운영 역량에 유의한 영향력을 제공한다고 나타났다. 즉, 공공데이터를 중심으로 정형 데이터를 분석하는 집단에서는 행정기술 역량이 가장 중요하다고 나타났고, 다음으로 행정기획, 기술 운영 체계, 감독기구 역량 순으로 나타났다. 군집2에서는 공공·민간 데이터 모두를 사용하는 집단으로 정형·비정형 데이터를 모두 사용하고 결합 데이터를 분석하는 집단이다.
군집별로 다중회귀 분석 결과를 종합해보면, 집단별로 데이터 기반 조직운영 역량을 높이는 중요 변수는 차이가 있다고 나타났다. 하지만 데이터 기반의 행정기술 역량과 공공데이터의 기술체계 역량은 공통적으로 데이터 기반 조직운영 역량에 매우 중요한 변수로 확인되었다.
군집별로 다중회귀 분석 결과를 종합해보면, 집단별로 데이터 기반 조직운영 역량을 높이는 중요 변수는 차이가 있다고 나타났다. 하지만 데이터 기반의 행정기술 역량과 공공데이터의 기술체계 역량은 공통적으로 데이터 기반 조직운영 역량에 매우 중요한 변수로 확인되었다.
이에 대한 실증분석을 요약하면 다음과 같다. 첫째, 데이터 활용 수준이 다른 군집별로 행정기획 역량, 행정기술 역량, 조직운영 역량의 차이를 분석한 결과 행정기획 역량과 행정기술 역량은 군집별로 차이가 있다고 나타났다. 하지만 조직운영 역량에서는 군집 간 차이가 없었고, 모두 4점대 이상의 높은 조직 역량을 보여주고 있었다.
하지만 조직운영 역량에서는 군집 간 차이가 없었고, 모두 4점대 이상의 높은 조직 역량을 보여주고 있었다. 둘째, 데이터 기반의 조직운영 역량에 미치는 중요 변수로는 행정기획 역량, 행정기술 역량, 감독기구 역량, 기술체계 역량, 공공데이터 공유 제약, 데이터 시장거래 제약으로 나타났다. 마지막으로 군집별로 다중회귀를 분석한 결과에서는 데이터 기반의 조직운영 역량에 미치는 중요 변수들이 일부 다르게 나타났다.
둘째, 데이터 기반의 조직운영 역량에 미치는 중요 변수로는 행정기획 역량, 행정기술 역량, 감독기구 역량, 기술체계 역량, 공공데이터 공유 제약, 데이터 시장거래 제약으로 나타났다. 마지막으로 군집별로 다중회귀를 분석한 결과에서는 데이터 기반의 조직운영 역량에 미치는 중요 변수들이 일부 다르게 나타났다. 하지만 모든 군집에서 행정기술과 기술체계 역량 변수는 공통으로 중요한 변수로 나타났고, 다른 변수들보다 영향력이 강한 것으로 나타났다.
첫째, 공공데이터 활성화와 관련된 법·제도로 공공 데이터법, 전자정부법, 데이터 기반 행정법을 설명하면서 공공데이터 활성화에 관한 경영정보 연구를 업데이트하였다. 둘째, 공공데이터의 융합 제약사항으로 조직 간 이기주의 행동과 데이터 표준화의 부재 등을 강조하면서 공공데이터의 활성화 제약을 설명하면서 공공데이터 활성화에서 나타날 수 있는 부정적 영향을 강조하였다. 마지막으로 기존 공공데이터 활성화 연구에서 설명하지 못한 데이터 융합역량 수준을 본 연구에서 분류하면서 데이터 활용 수준에 따라서 관리해야 할 중요 요인이 다르다는 것을 강조할 수 있었다.
둘째, 공공데이터의 융합 제약사항으로 조직 간 이기주의 행동과 데이터 표준화의 부재 등을 강조하면서 공공데이터의 활성화 제약을 설명하면서 공공데이터 활성화에서 나타날 수 있는 부정적 영향을 강조하였다. 마지막으로 기존 공공데이터 활성화 연구에서 설명하지 못한 데이터 융합역량 수준을 본 연구에서 분류하면서 데이터 활용 수준에 따라서 관리해야 할 중요 요인이 다르다는 것을 강조할 수 있었다.
다음은 실무적 시사점이다. 첫째, 데이터 기반 조직운영 역량을 강화하려면 데이터 기반의 행정기획력과 기술 역량은 필수적으로 갖추어야 한다. 즉, 정책 활용 데이터 기획과 예산 확보, 전문인력, 장비와 설비의 확충 등이 미흡하면 데이터 기반 역량을 발휘하기 어렵다고 볼 수 있다.
결과를 종합해보면, 행정기획 역량과 행정 기술 역량은 집단 간 차이를 보였으며, 데이터 기반 조직운영 역량은 집단 간 차이를 보이지 않았다. 이에 가설 8인 데이터 기반 조직운영 역량의 차이가 없어 가설은 기각되었다.
이 집단에서는 행정기술, 시장거래 제약, 기술체계, 공유 제약 순으로 중요도가 있다고 나타났다. 특히 이 집단은 민간과 공공데이터를 모두 사용하는 집단이므로 공공데이터 공유 제약이 심각할수록 데이터 기반 조직운영 역량을 더욱 발휘하여 데이터 활용성을 강조해야 한다고 나타났다. 마지막으로 군집3은 공공데이터를 중심으로 정형·비정형 데이터를 결합하여 데이터를 분석하는 집단이다.
후속연구
현재 공공데이터는 중앙정부, 지방자치단체, 공공기관 등이 적극적으로 생산 및 관리하고 있다. 공공 데이터를 관리하고 융합해야 하는 대상자들의 데이터 역량이 중요해지는 시점에서 본 연구는 공공 행정 조직들의 데이터 활용 수준을 설명할 수 있는 유용한 연구가 될 것이다. 이에 관한 연구 모델은 <그림 1>에 제시하였다.
특히, 특히, 국가에서는 사회문화, 경제, 환경 등 여러 분야에서 공공데이터 개방 수를 매년 증가시켜서 활성화를 도모하고 있다. 공공데이터를 생산하고 관리, 분석하는 주체인 공공조직의 역량에 따라 공공데이터의 활용성은 더욱 높아질 것이다. 이에 본 연구에서는 공공데이터를 생산하는 조직들의 데이터 기반 조직 역량을 높이는데 중요한 변수가 무엇인지 탐색하는 데 중점을 두었다.
또한, 최상위 감독기구를 설치하여 공공데이터 융합을 더욱 촉진할 필요가 있겠다. 마지막으로 공공데이터 융합에 방해요인으로 데이터 공유에 미온적인 태도와 이기주의를 최소화하기 위해서 조직문화와 조직 간 협력체계 구축이 필요하겠다.
공공데이터의 활성화와 데이터 기반의 조직 역량을 실증적으로 분석하는데 의미 있는 연구이지만 민간 기업에서의 공공데이터 융합 수준에 대한 설명력은 부재하다. 이에 민간 기업에서의 공공데이터 활용성과 공공데이터 융합역량, 분석 역량의 수준을 분석할 필요가 있겠다.
데이터의 융합역량 수준에 따른 집단 유형을 분류하고자 계층적 군집분석을 실시하였다. 본 연구에서 군집분석을 실시한 이유는 조직 구성원들 관점에서 활용하고 있는 데이터의 유형은 다양할 수 있으며, 데이터 활용 수준도 상이하므로 비지도 학습 방법인 군집분석으로 집단을 분류할 필요가 있다. 이에 따라 명목 변수로 집단을 올바르게 분류하기 위해서 계층적 군집분석으로 진행하였고, 제곱 유클리디안 거리를 Ward 방법으로 계산하였다.
참고문헌 (16)
윤상필.권헌영, "국내외 데이터법.정책 분석 및 시사점: 미국, 영국, EU의 사례를 중심으로," 정보화정책, 제28권, 제2호, 2021, pp.98-113
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