4차 산업혁명 시대의 도래와 함께 빠르게 증가하는 데이터 생산과 개 방·공유 추세는 전 세계적으로 확산되고 있다. 주요 국가의 정부와 공공
부문도 ‘열린 정부(Open Government)’와 ‘오픈 데이터(Open Data)’
를 표방하며 데이터 기반 행정은 물론 데이터 공유와 활용을 통한 부가가 치 창출과 경제 활성화에 사활을 걸고 있다. 영국의 데이터 역량 강화 전 략(Strategy for UK data capability, 2013)과 오픈 데이터 로드맵 (Open Data Road map, 2015), 미국의 오픈 데이터 정책(Open Data Policy, 2013)과 빅데이터 활용 전략(Big Data: Seizing Opportunities, Preserving Values, 2014) 등은 모두 이러한 노력의 일환이다. 또한 유 럽연합(EU)은 ‘Building a European Data Economy 2017’을 선언하 고, 데이터를 경제성장과 사회 발전을 위한 필수적 자원으로 간주하여 데이터 접근권과 이전을 강화하며, 법적 책임 명시, 기술표준 제정 등 데이터의 유통을 보장하고 새로운 데이터 비즈니스 모델을 육성하는 데 역량을 집중하고 있다. EU는 이 같은 경제 생태계의 변화 양상을 디지 털 경제(Digital Economy), 데이터 주도 경제(Data-driven Economy) 등으로 표현했으며 최근 데이터 경제(Data Economy)로 지칭하여 본격 적인 데이터 시대가 열리고 있음을 보여 주고 있다(정용찬, 2017).
이와 같은 데이터 중심 또는 데이터 주도 사회로의 이행은 산업사회 에서 정보화 사회로의 이행 같은 패러다임의 변화를 의미하며, 이를 위 해서는 국가 전략이 필요하다. 주요 국가에서는 4차 산업혁명의 핵심 이 디지털로 양산되는 데이터 활용에 있음을 인식하고 이를 위한 전 략을 마련하고 있다. 4차 산업혁명 시대에는 다양한 종류의 데이터를 연 계 구축하여 미래를 예측함으로써 새로운 지식과 가치를 창출할 수 있으 며, 공공정책 영역에서도 이러한 데이터와 새로운 기술을 활용하여 보다 나은 정책이나 서비스를 국민들에게 제공하는 방식을 모색할 필요성이 있다. 이는 기존의 근거 기반 정책 추진의 수준을 넘어서는 것으로 OECD는 이를 데이터 주도 혁신(Data-driven Innovation) 또는 데이
터 주도 정책(Data-driven Policy)의 개념으로 제시하고 있다(OECD, 2014). 이처럼 4차 산업혁명의 다양한 데이터와 기술을 활용하여 데이터 주도의 혁신적인 사회안전망 개편을 통해 포용국가를 구현하는 것이 중 요하다.
데이터 주도의 정책을 추진하는 데 있어서 중요한 데이터 기반 혁신 메 커니즘의 개념적 구조는 그림과 같다. 4가지 다차원적 요인은 다양한 환 경과 맥락에 따라 상이하지만 데이터 주도 혁신에 긍정적인 영향을 미칠 수 있다. 데이터 주도 혁신의 영향은 경제적 가치 창출부터 사회적 가치 제고에 이르기까지 다양하게 나타난다. 이러한 영향이 나타나도록 하는 핵심적인 요소는 데이터를 기반으로 새로운 아이디어 창출, 전환, 확산의 3단계로 구성된 혁신 메커니즘이다. 다양한 데이터를 기반으로 도출된 새로운 정보와 아이디어를 활용함으로써 혁신적 방향으로 정책 패러다임 을 전환할 수 있으며, 사회 전반에 혁신을 촉진하고 새로운 종류의 가치 를 창출하게 된다.
〔그림 2-2〕 데이터 주도 혁신 메커니즘의 개념적 구조
자료: Thorhildur Jetzek, Michel Avital, and Niels Bjorn-Andersen(2014)
사회정책 분야에서도 이와 같은 데이터 주도 정책 혁신을 통하여 새로 운 가치를 창출하고, 국민들이 체감할 수 있는 혁신적 정책 수립 및 서비 스 제공에 적극 활용해야 한다. 공공 및 민간 영역의 다양한 빅데이터를 연계 및 구축하고, 이를 활용하여 미래를 예측함으로써 새로운 가치를 창 출하는 것은 4차 산업혁명 시대에 요구되는 핵심적 역량이다. 기존의 근 거 기반 정책 수립에서의 데이터 분석은 현상에 대한 단순한 통계 정보를 제공하거나 원인을 진단하는 것이었다면, 4차 산업혁명 시대의 데이터 주도 정책 혁신은 미래 예측을 통해서 그동안 해결하지 못한 사회문제 또 는 새로운 사회적 위험에 적절히 대응하기 위한 최적화(optimization)된 해법을 도출하여 제공하는 것이 중요하다.
〔그림 2-3〕 데이터 주도 정책 추진을 위한 데이터 분석의 최적화 발전 단계
자료: 최현수, 오미애(2017a)
보건복지 분야를 포함한 사회정책 영역에서 구축되고 있는 다양한 데 이터를 기반으로 현재 운영 중인 행복e음을 차세대 사회보장정보시스템 으로 새로이 구축하고, 인공지능과 기계학습 등 다양한 방법을 적용한 미 래 예측을 통해 시간, 공간, 인간에 대한 최적화된 사회문제 해결 방안을 제시하여 이를 새로운 정책으로 추진하거나 수요자 입장에서 체감할 수 있는 다양한 복지서비스를 국민들에게 제공하는 것이 중요하다. 이것이 본 연구에서 4차 산업혁명 대응을 위해 반드시 필요하다고 강조하는 데 이터 주도의 정책 혁신 또는 혁신적 사회안전망 개편의 핵심이다. 이를 통해 우리 사회의 모든 분야에서 긍정적 변화와 새로운 가치를 창출함으 로써 ‘사람 중심의 4차 산업혁명 시대’의 ‘혁신적 포용국가’를 구현할 수 있을 것이다.