공공데이터 컨설팅, 공공데이터 품질 관리, 데이터 품질 진단, 빅데이터 컨설팅, 데이터 설계 및 구축 공감데이터

01

목적 및 필요성

공감데이터 주요 사업은 무엇인가요?

  • 1

    국민의 알 권리 보장

    • 공공정보를 적극적으로 공개하면서, 공공의 혁신과 함께 국민의 알 권리 보장과 공공빅데이터의 민간 활용 활성화
    • 공공정보를 적극 개방ㆍ공유하고, 부처간 칸막이를 없애고 소통ㆍ협력함으로써 국정과제에 대한 추진동력을 확보
  • 2

    데이터기반 경제 활성화

    • 공공정보를 적극적으로 공개하면서, 공공의 혁신과 함께 국민의 알 권리 보장과 공공빅데이터의 민간 활용 활성화
    • 공공정보를 적극 개방ㆍ공유하고, 부처간 칸막이를 없애고 소통ㆍ협력함으로써 국정과제에 대한 추진동력을 확보
  • 3

    사회 문제 해결

    • 공공정보를 적극적으로 공개하면서, 공공의 혁신과 함께 국민의 알 권리 보장과 공공빅데이터의 민간 활용 활성화
    • 공공정보를 적극 개방ㆍ공유하고, 부처간 칸막이를 없애고 소통ㆍ협력함으로써 국정과제에 대한 추진동력을 확보
  • 공공데이터 제공 및 이용활성화 관한 법률

    • 제1조 공공기관이 보유ㆍ관리하는 데이터의 제공 및 그 이용 활성화에 관한 사항을 규정함으로써 국민의 공공데이터에 대한 이용권을 보장하고, 공공데이터의 민간 활용을 통한 삶의 질 향상과 국민경제 발전에 이바지함을 목적
    • 제9조 행정안전부장관은 매년 공공기관 대상으로 공공데이터의 제공기반조성, 제공현황 등 제공 운영실태를 대통령령으로 정하는 바에 따라 평가
  • 데이터기반행정 이용활성화 관한 법률

    • 제1조 데이터를 기반으로 한 행정의 활성화에 필요한 사항을 정함으로써 객관적이고 과학적인 행정을 통하여 공공기관의 책임성, 대응성 및 신뢰성을 높이고 국민의 삶의 질을 향상시키는 것을 목적
    • 제22조 공공기관의 장은 데이터기반행정 추진 현황, 데이터 연계ㆍ제공 및 공동활용 성과 등 데이터기반행정의 실태를 자체적으로 점검하고, 제출

02

공공데이터란?

개방 데이터 개방전략 수립

데이터 셋 표준화, 융·복합 가능 데이터 추가 발굴 등을 통한 공공데이터 민간 활용화 체계 마련

  • STEP. 01

    개방 데이터셋 표준화

    • 개방관련 업무현황 및, 개방 콘텐츠·서비스 현황분석
    • 공공데이터(데이터셋, 오픈API 등), 개방서비스 이용현황 분석
    • 실수요자, 잠재수요자 인터뷰 또는 설문을 통한 현황분석
  • STEP. 02

    개방 데이터셋 표준화

    • 공공데이터(데이터셋, 오픈API 등), 개방서비스 등 발굴
    • 실수요자, 잠재수요자 관리· 모니터링 체계 수립
    • 민감·개인정보 개방 기준 및 가이드라인 제시
    • 예산이 포함된 구체적 이행과제 제시
    • 개방에 따른 기대효과 도출
  • STEP. 03

    개방 데이터셋 표준화

    • 개방 데이터셋의 개방표준 수준 검토 및 상향 적용
    • 변경 개방표준 데이터셋 공공데이터포털 등록 업무 지원
    • 중장기 개방 표준화 수준 향상 계획 마련
  • STEP. 04

    개방 데이터셋 표준화

    • 개방협의체 구성, 세미나 및 정책 추진 방안 제시
    • 개방데이터 이용활성화를 위한 민간기업 대상 교육ㆍ설명회 개최 지원
    • 활용성 강화 위한 온·오프라인 홍보 방안 마련

공공데이터 개방서비스 구축

STEP. 01DB구축
  • 기준DB서버
  • DATA처리모듈

    • 추출
    • 변환
    • 동기화
  • 개방 DB 서버

STEP. 02개발규격

  • SOAP/REST
  • HTTP
  • WSDL
  • WADL
  • UTF-8
  • XML
  • JAVA/JSP

STEP. 03표준 및 공통활용

표준활용

  • 개발가이드 적용
  • 기술표준적용
  • 행정용어사전

공통모듈적용

  • 인증
  • 로그인
  • 관리자
  • 통계
  • 장애현황

등록된 데이터

정부기관, 공공기관, 민간기관, 대국민서비스

자세히 보기

03

공공데이터 품질 컨설팅

데이터 품질 진단 영역(TOOL 이용)

    • 진단 DB 연결
    • arrow_forward
    • 진단 대상 제외
    • arrow_forward
    • 진단 범위 설정
    • 진단기준 정보 정의
    • arrow_forward
    • 진단 수행
    • arrow_forward
        • 도메인규칙(코드,날짜,번호,금액, 수량,율)
        • 데이터규칙(관계)
        • 업무규칙
      • 구조

        구조현행화

      • 표준

        용어현행화

    • 오류원인 분석
    • arrow_forward
    • 개선 과제 정의
    • arrow_forward
    • 업무명함도
    • arrow_forward
    • 개선계획수립

  • 진단기준 정보 정의
  • arrow_forward
  • 진단 수행
  • arrow_forward
      • 도메인규칙(코드,날짜,번호,금액, 수량,율)
      • 데이터규칙(관계)
      • 업무규칙
    • 구조

      구조현행화

    • 표준

      용어현행화

  • 진단 DB 연결
  • arrow_forward
  • 진단 대상 제외
  • arrow_forward
  • 진단 범위 설정

데이터 품질 개선 영역

04

평가지원 및 컨설팅

데이터 혁신을 선도하는 우수기관 도약!
21년 평가 현황 및 문제점을 분석을 통한 효율적 평가 지원

효율적 체계 구성을 통한 평가지원

  • 평가 지원을 위한 효율적 대응 체계 구축
  • 공공데이터 및 데이터기반행정 전문가 투입
  • 공공데이터 및 데이터기반행정 수행 방안

공공데이터실태평가 현황 분석을 통한 개선방향 도출

평가 영역별 지원방안

  • 관리 체계
  • 개방 영역
  • 활용 영역
  • 품질 영역

공공데이터 목록관리시스템 운영

데이터기반행정 실태점검 현황 분석을 통한 개선방향 도출

평가 영역별 지원방안

  • 데이터기반행정 추진체계
  • 데이터 공동활용 촉진
  • 데이터에 기반한 행정혁신

공활용역량 강화 및 문화 조성

  • 공공데이터법

    「공공데이터의 제공 및 이용 활성화에 관한 법률」 제9조

    행정안전부장관은 매년 공공기관 대상으로 공공데이터의 제공기반조성, 제공현황 등 제공운영실태를 대통령령으로 정하는 바에 따라 평가

  • 데이터기반 행정법

    「데이터기반행정 활성화에 관한 법률」 제22조

    공공기관의 장은 데이터기반행정 추진 현황, 데이터 연계ㆍ제공 및 공동활용 성과 등 데이터기반행정의 실태를 대통령령으로 정하는 바에 따라 자체적으로 점검하고, 그 결과를행정안전부장관에게 제출

05

공공데이터 효율적 평가 대응 체계

데이터 혁신을 선도하는 우수기관 도약!
21년 평가 현황 및 문제점을 분석을 통한 효율적 평가 지원

평가 대응 체계 구성

  • 수행사

  • 주관기관 구성

  • 전담 콜센터

평가 대응 주요역할

  • 이미지 들어 갈곳

    업무지원(본부 및 소속기관 업무담당자)

    운영실태 평가, 데이터기반행정 활성화에 대비해자료 확인 및 사전점검 및 보완

  • 이미지 들어 갈곳

    총괄(본부)

    총괄운영 및 관리

  • 이미지 들어 갈곳

    대응지원(수행사)

    (공공데이터) 관리체계, 활용, 품질 등의 평가 영역별 증빙자료 수집 및 제출 보고서작성 지원(데이터기반행정) 추진체계, 공동활용데이터 등록,데이터기반행정 혁신, 데이터 역량강화 등 지원

  • contacts

    실무담당자

    데이터 품질관련
    사업관리

    데이터 품질수준
    평가 결과보고

  • corporate_fare

    활용지원센터

    데이터베이스
    현황관리

    데이터 품질관리
    수준평가 서비스

groups

데이터 품질 컨설팅 그룹

  • 데이터 표준 산출물 정의

    데이터 표준 산출물 정의

  • 데이터 표준 산출물 정의

    데이터 표준 산출물 정의

groups

공공데이터 품질지원단

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groups

데이터 품질 컨설팅 그룹

평가산출물 등록

데이터 품질진단

데이터 품질개선

영역 지표 컨설팅전문가 실무담당자(총괄) 업무담당자
데이터 관리체계(32) ① 품질관리 계획 수립(2) check_circle
② 예방적 품질관리 진단(10) check_circle
③ 데이터 표준 확산(10) check_circle check_circle check_circle
④ 데이터 구조 안정화(5) check_circle check_circle
⑤ 데이터 연계 관리(5) check_circle check_circle
데이터 값 관리(68) ⑥ 데이터 품질진단(20) check_circle check_circle
⑦ 품질진단 결과 조치(23) check_circle check_circle
⑧ 데이터 오류율(15) check_circle check_circle
⑨ 오류신고 요구사항 분석 및 개선(4) check_circle check_circle
⑩ 개방데이터셋 오류 조치(6) check_circle check_circle check_circle

06

공공데이터 제공운영 실태 평가 지원

공공데이터 제공 운영 전체를 파악,정책 개선
“공공데이터 정책에 대한 국민 만족도제고”

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관리체계

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개방영역

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활용영역

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품질영역

07

데이터기반행정 실태점검 컨설팅

데이터기반행정 운영 전반에 대한 현황점검·정책 개선 환류를 통한
“데이터기반행정 조기 정착 유도”

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데이터기반행정 추진체계 정립

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행정‧공공기관 간 데이터 공동활용 촉진

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데이터 활용을 통한 공공서비스 혁신

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데이터활용역량강화 및 문화조성

08

공공데이터 역량강화 교육

데이터기반행정 운영 전반에 대한 현황점검·정책 개선 환류를 통한 데이터기반행정 조기 정착 유도

09

데이터 컨설팅 ‘거버넌스’

공공데이터 거버넌스 체계

표준화,모델링 수립을 통한 매핑과 적재. 모든 것을 한번에 수립하는 체계과정을 살펴보세요.

관리대상
THE ‘OBJECT’

표준

구조(모델)

마스터 데이터

데이터관리 체계요소

기능
THE ‘what’
조직
THE ‘who’
프로세스
THE ‘how’

표준 관리 체계

구조(모델)관리 체계

품질 관리 체계

마스터 데이터 관리 체계

자동화 도구

메타데이터
관리시스템

마스터데이터
관리시스템

영향도 분석 시스템

데이터 관리 포털

본사업 범위

향후 확대 범위

관리대상
THE ‘OBJECT’

  • 표준

  • 구조(모델)

  • 마스터 데이터

데이터관리 체계요소

  • 기능
    THE ‘what’
  • 조직
    THE ‘who’
  • 프로세스
    THE ‘how’
  • 표준 관리 체계

  • 구조(모델)관리 체계

  • 품질 관리 체계

  • 마스터 데이터 관리 체계

자동화 도구

메타데이터
관리시스템

마스터데이터
관리시스템

영향도 분석 시스템

데이터 관리 포털

본사업 범위

향후 확대 범위

관리대상
THE ‘OBJECT’

표준

구조(모델)

마스터 데이터

데이터관리 체계요소

기능
THE ‘what’
조직
THE ‘who’
프로세스
THE ‘how’

표준 관리 체계

구조(모델)관리 체계

품질 관리 체계

마스터 데이터 관리 체계

자동화 도구

메타데이터
관리시스템

마스터데이터
관리시스템

영향도 분석 시스템

데이터 관리 포털

본사업 범위

향후 확대 범위

관리대상
THE ‘OBJECT’

  • 표준

  • 구조(모델)

  • 마스터 데이터

데이터관리 체계요소

  • 기능
    THE ‘what’
  • 조직
    THE ‘who’
  • 프로세스
    THE ‘how’
  • 표준 관리 체계

  • 구조(모델)관리 체계

  • 품질 관리 체계

  • 마스터 데이터 관리 체계

자동화 도구

메타데이터
관리시스템

마스터데이터
관리시스템

영향도 분석 시스템

데이터 관리 포털

본사업 범위

향후 확대 범위

10

데이터 컨설팅

데이터를 표준화 시키고 단순화시켜 좀 더 쉽게 이해를 돕습니다.

01. 데이터 표준

    • 표준단어

      논리명(한글명, 영문명)
      물리명(한글 또는 영문약어명)

    • 도메인

      데이터 타입
      데이터 길이

      표준용어

      1개 이상의 표준 단어와 1개의 도메인으로 구성

    • 표준코드

      유효값

      표준코드

      유효값 정의

    • 데이터표준화
      지침 수립

    • 단어

      도메인

      용어

      코드 표준화

    • 메타데이터
      관리시스템
      적재

    • 04. 코드 표준화

      전수 조사된 코드간 유사성을 분석하여 코드군으로 군집화하고, 영향도의 분석코드군으로 군집화된 코드를 데이터 모델링 원칙에 의해 표준코드(안) 정의

    • 01. 단어 표준화

      국가보훈처의 전체 시스템에서 활용하는 용어를 전수 조사하여 형태소 분석을 통한 단어 추출분류단어, 기본단어를 분류단어(한글·영문), 영문약어를 정의

    • 02. 도메인 표준화

      한글 용어를 기준으로 데이터 타입, 길이를 추출날짜, 명, 내용, 주소 등 도메인 유형을 분류도메인 유형의 특성에 따라 데이터 타입과 길이를 결정

    • 03. 용어 표준화

      분류단어, 금칙단어 정립동일의미의 용어를 통합 정의표준용어와 표준단어의 연계,표준용어와 표준 도메인을 연계

    • 04. 코드 표준화

      전수 조사된 코드간 유사성을 분석하여 코드군으로 군집화하고, 영향도의 분석코드군으로 군집화된 코드를 데이터 모델링 원칙에 의해 표준코드(안) 정의

    • 01. 단어 표준화

      국가보훈처의 전체 시스템에서 활용하는 용어를 전수 조사하여 형태소 분석을 통한 단어 추출분류단어, 기본단어를 분류단어(한글·영문), 영문약어를 정의

02. 데이터 모델링

  • Bottom-up 방식의 AS-IS 데이터 모델 현행화 절차

  • 현행 주제영역 정의
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  • 엔티티간 관계 정의
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  • 주요 속성 정의
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  • 핵심 엔티티 선정
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  • 엔티티간 관계 정의
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  • 속성 정의
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  • 엔티티 정의
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  • 역공학을 활용한 물리모델 수립
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  • 데이터 누락을 차단하기 위해 AS-IS 모델을 분석함
  • Top-down 방식의 TO-BE 통합 데이터 모델링 절차

  • 목표 주제영역 정의
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  • 핵심 엔티티 선정
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  • 주요 속성 정의
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  • 엔티티간 관계 정의
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  • 엔티티 정의
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  • 속성 정의
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  • 엔티티간 관계 정의
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  • 목표 물리모델 수립
  • keyboard_double_arrow_down
  • 본 사업 TO-BE 통합 모델링 범위

11

빅데이터 컨설팅

분산되어 있거나 silo로 활용이 어려운 데이터 발굴/진단
데이터 활용 파이프라인이 설계된 데이터 아키텍처를 설계
빅데이터 활용, 분석 및 전략 컨설팅으로 “기관/조직의 데이터 기반 인사이트 발굴”

데이터 아키텍처 설계 컨설팅

기관 및 조직의 데이터 활용 현황을 진단하여 분산 되어 있거나 Silo로 활용이 어려운데이터 발굴
데이터 원천으로부터 수집-분석-활용-시각화를 위한 데이터 파이프라인 설계
초기 데이터 셋 구축 및 주기적 증분 데이터를 통합 할 수 있는 데이터 아키텍처설계

데이터 아키텍처 설계로 데이터 활용 기반 마련 컨설팅

데이터 활용 전략 컨설팅

기관 및 조직의 비즈니스 목표와 보유하고 있는 데이터를 연계 및 활용한 미래 비즈니스 발굴
기관 및 조직 내부 데이터 활용 전략
외부 데이터 수집-저장-분석-활용 전략
내부-외부 데이터 연계한 데이터 활용 전략 수립
컨설팅으로 신규 비즈니스 발굴 및 활용

내부/외부 데이터 연계한비즈니스 인사이트 전략 수립 컨설팅

빅데이터 과제 발굴 컨설팅

기관 및 조직의 팀-본부 등 조직별 업무 현황 및 사업 목표 현황 조사로 내부 현황 파악중장기 사업 목표 점검 및 사업계획으로 비즈니스 방향성 파악As-Is 현황 분석과 To-Be 사업 목표를 연계하기 위한 조직별 빅데이터 과제 발굴

조직의 중장기 사업 목표와 연계한빅데이터 과제 발굴 컨설팅

빅데이터 분석 모델 컨설팅

데이터 원천 파악 및 수집 체계 구성EDA를 통한 데이터 현황 및 특성 분석데이터 누락 및 이상치 등 데이터 전처리 수행업무에 적용하기 위한 최적의 빅데이터 분석 알고리즘 선별 및 분석 모델링ML/DL 활용한 AI 적용RPA(Robotic Process Optimization) 등 적용

지능화된 업무 환경을 위해ML/DL 활용한 분석/예측 모델 컨설팅
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