데이터기반행정의 활성화, 무엇이 필요한가?: 데이터기반행정의 성과에 대한 공공부문 종사자의 인식을 중심으로

What Drives the Promotion of Data-Driven Administration? Focusing on Public Sector Employees’ Perceptions of Performance

일하는 방식을 데이터 중심으로 바꾸는 데이터기반행정은 공공부문 디지털 전환 및 인공지능 전환 구현의 필요조건이라고 할 수 있으며, 2020년대 이후부터 정부는 데이터기반행정을 활성화하기 위한 법 제정, 제도 개선, 예산 투자 등 정책적 노력을 이어오고 있다. 하지만 정책 및 의사결정에서 데이터의 실질적 활용이 미흡하다고 평가되는 등 그 성과는 기대에 미치지 못한 것이 현실이다. 이에 본 연구는 데이터기반행정 활성화의 영향요인을 규명하고자 하였다. 이 연구는 조직 변화, 정책집행, 기술수용의 관점에서의 이론적 검토를 토대로 전략적 변화관리(리더의 관심, 전략기획, 모니터링), 기술(데이터의 품질, 분석･활용 시스템의 품질), 실행 역량(데이터 리터러시 역량, 교육･훈련의 품질, 지원조직의 역량)을 데이터기반행정 활성화의 주요 영향요인으로 제시하였다. 또한, 데이터기반행정 활성화를 전반적 성과와 5개의 개별 성과(데이터 기반 의사결정 확산, 내･외부 협업 업무 확대, 기존 업무 개선 및 신규 정책･사업 개발 촉진, 정책･사업의 투명성 및 책임성 강화, 업무 효율성 향상)로 제시하였다. 공공부문 종사자를 대상으로 한 분석 결과, 리더의 관심, 전략기획, 데이터 품질은 모든 유형의 성과와 긍정적 관계가 있는 핵심 요인으로 확인되었다. 또한, 모니터링, 데이터 리터러시 역량, 교육･훈련의 품질, 지원조직의 역량 역시 일부 유형의 데이터기반행정 성과와 정(+)의 관계가 있는 것을 확인하였다. 본 연구는 분석 결과를 토대로 데이터기반행정 활성화를 위한 관리적 시사점을 제시하였다.

Data-driven administration, which transitions organizational structures and workflows toward a data-oriented approach, is a prerequisite for realizing Digital and AI Transformation in the public sector. Despite intensive policy efforts since the early 2020s, the substantive impact of data utilization in policy-making remains limited. This study identifies key determinants influencing the promotion of this approach. Drawing on theoretical frameworks from organizational change, policy implementation, and technological acceptance, this research proposes strategic change management, technology, and implementation capacities as critical drivers. The advancement of data-driven administration is operationalized through both overall performance and five individual dimensions: the promotion of data-informed decision-making, the expansion of internal/external collaboration, the improvement of existing tasks and the development of new policies, the enhancement of transparency and accountability, and the increase in efficiency. Empirical analysis conducted on public sector employees reveals that leadership commitment, strategic planning, and data quality are core factors positively associated with all types of performance outcomes. Furthermore, monitoring, data literacy, the quality of education/training, and support organization capacity were found to have significant positive relationships with specific performance dimensions. Based on these findings, this study provides managerial implications for fostering the activation of data-driven administration.