[구축사례] 서울시설공단, 위세아이텍 ‘WiseDQ’로 상시 데이터 품질관리 체계 구축

서울시설공단이 위세아이텍의 데이터 품질관리 솔루션 '와이즈DQ(WiseDQ)'를 활용해 데이터 품질을 연례 평가 대응 차원을 넘어 상시로 관리하는 체계를 구축했다. 공단은 데이터 품질 상시 관리 체계를 보유하고 있으며, 정부 공공데이터 품질관리 수준진단·평가에 매년 대응해 왔다. 이번 체계 구축으로 공단은 데이터 품질 일상 진단·개선 기반도 마련했다.

이번 기사는 와이즈DQ 기반 공단 도입 사례를 소개하는 내용이다. 공단은 지난해 5월 조달청 경쟁 입찰을 통해 위세아이텍 데이터 품질관리 솔루션 '와이즈DQ(WiseDQ)'를 도입했다. 위세아이텍은 데이터·AI 전문기업이다.

서울시설공단은 1983년 9월 설립됐다. 국내 최초 지방 공기업인 공단은 다양한 공공시설의 관리·운영을 맡고 있다.

공단은 서울월드컵경기장 관리·운영을 맡고 있으며, 청계천 관리·운영도 수행하고 있다. 이와 함께 자동차전용도로 관리·운영, 지하도상가 관리·운영도 담당하고 있다.

이처럼 공단은 여러 시설의 관리·운영을 수행하는 기관으로, 데이터 품질을 상시 관리하는 체계를 갖추고 정부 공공데이터 품질관리 수준진단·평가에 매년 대응해 왔다. 여기에 와이즈DQ 도입을 통해 데이터 품질 일상 진단·개선 기반을 마련하면서 상시 데이터 품질관리 체계를 구축했다.

공단은 여러 시설을 담당하면서 부서별 데이터 규모가 방대해 누적 데이터 관리를 위해 7개 부서·8개 시스템을 운영하고 있다. 전자결재·전사적자원관리(ERP)는 기관 공용 시스템이며, 기관 공용 시스템 총괄은 IT전략실이 맡고 있다.

공단은 정부의 공공데이터 품질관리 수준진단·평가에 매년 대응하고 있다. 행정안전부가 주관하는 해당 평가는 기관 보유·개방 공공데이터 품질 진단 제도이며, 데이터 품질관리는 기관이 매년 관리해야 할 핵심 영역이다.

평가 대상은 매년 확대 추세다. 공공데이터 품질관리 수준진단·평가 대상 기관 수는 2021년 548개에서 2025년 685개로 늘었고, 공공데이터 품질인증 신청 기관 수는 2023년 51개에서 2025년 96개로 증가했다. 데이터베이스 구축 적용 공통표준용어 수는 2022년 1686개에서 2025년 1만3159개로 확대되면서 데이터 품질관리의 부담과 중요성도 함께 커지고 있다.

공단은 그동안 정부 보급 진단도구 활용, 데이터 품질 평가 대응 방식으로 운영해 왔다. 그러나 상시 데이터 품질 점검 필요성이 제기됐고, 이를 위해서는 평가 시점 무관, 기관 필요 시 언제든 활용 가능한 자체 시스템이 필요했다. 이는 평가자료 제출 시기 집중 품질관리 문제로 품질 담당자 업무 일시 집중이 발생하는 점을 고려해, 자체 시스템 필요 목적을 업무 집중 해소에 두고 시점 비의존 상시 관리 필요에 대응하려는 차원이다.

아울러 데이터 표준화는 지속 해결 과제로 남아 있다. 표준용어 개념·관리체계 정립 이전 구축 시스템 존재로 인해 동일 의미 데이터 항목의 시스템별 명칭·표기 방식 상이 사례 다수가 나타나고 있어 비표준 항목 식별 필요성이 크다. 이에 따라 하나의 기준으로 통일하는 작업 필요가 제기되며, 비표준 항목 통일 작업은 단기간 완료 불가한 성격의 장기 과제로서 여러 해에 걸친 지속 추진이 필요한 상황이다.

김한나 서울시설공단 IT전략실 차장은 시스템별 '이름' 항목 표기 불일치 사례를 제시했다. 김 차장에 따르면 한 시스템은 이름, 다른 시스템은 '성명' 또는 영문으로 저장돼 시민 기준 동일 데이터라도 즉시 활용하기 곤란하다.

김 차장은 또 이런 표기 차이로 수작업 정합이 필요하다고 밝혔다. 이어 데이터 규모가 수십만·수백만 건일 경우 작업 부담이 확대된다고 설명했다.

서울시설공단은 이런 문제를 해결하기 위해 지난해 5월 조달청 경쟁 입찰을 통해 위세아이텍 와이즈DQ를 도입했다. 와이즈DQ는 데이터 품질 진단·오류 개선 과정을 지원하는 데이터 품질관리 솔루션이다.

서울시설공단은 와이즈DQ로 품질 측정 기준 등록 체계와 대상 데이터 추출·품질 측정 체계를 구축했고, 오류 데이터 조회·원인 분석 체계와 개선 활동 연계 흐름 시스템도 구성했다. 측정·개선 결과는 품질 데이터베이스(DB)와 스테이징 DB에 저장되며, 서울시설공단은 이를 통해 진단 결과·개선 데이터 관리 구조를 확보했다.

해당 체계는 지난해 평가에서 성과가 확인됐다. 공단은 위세아이텍 컨설팅을 병행하면서 구조 진단 영역을 보완했고, 품질 영역에서 첫 만점 획득으로 이어졌다.

공단은 데이터 품질 상시 확인·진단 환경을 구축하고, 진단 결과 제출 단계를 넘어 데이터베이스 연계 환경을 마련했다. 이 데이터베이스 연계 환경에서는 상시 품질 점검·개선이 가능해졌고, 부서별 시스템 담당자들이 상시 관리에 참여하게 되면서 데이터 관리 문화도 한 단계 성숙했다.

김 차장은 이번 도입의 가장 큰 의미를 시민에게 도달하는 효과로 강조했다. 데이터가 일관된 형태로 정리되면 시민 활용 편의가 증대된다고 설명했고, 평가 대응 중심에서 탈피해 시스템 기반 상시 품질 점검 체계를 구축했으며 시민 대상 고품질 데이터 제공 기반을 마련한 점을 가장 큰 성과로 평가했다.

최근 공단은 부서별 데이터 개방을 의무화했다.

이에 따라 개방 데이터 양은 빠르게 증가하고 있다.

데이터 증가에 비례해 품질관리의 중요성도 확대되고 있다.

데이터 활용의 선결 조건으로는 일관성과 정확성 확보가 꼽히며, 활용 주체에는 사람과 인공지능(AI) 모두가 포함된다.

이런 흐름 속에서 서울시설공단은 데이터 활용 확대 환경 준비를 목적으로 상시 품질관리 체계를 구축했다.

서울시설공단 IT전략실 양재영 팀장과 김한나 차장을 상대로 데이터 품질관리 시스템 도입 배경을 물은 자리에서, 김한나 차장은 공공데이터 평가의 구성 영역 중 데이터 품질관리가 매년 대응 대상이라고 설명했다.

김한나 차장은 기존 관리 방식이 평가 시기에 맞춘 진단 후 결과 제출에 그쳤고, 진단 뒤 오류를 수정해도 이를 뒷받침할 시스템이 없어 라이선스 종료 이후에는 정부가 개선 여부를 재확인하기 어려웠다며, 그 결과 실질적 품질 개선으로 연결되는 데 한계가 있었다고 밝혔다.

상시적인 품질관리를 위해서는 시점 무관 데이터 확인·진단 가능성 필요하다는 전제가 있었다. 이에 따라 언제든 데이터 상태를 확인하고 진단할 수 있는 체계가 필요하다고 보고 상시 사용 가능 솔루션 필요 판단을 내렸다.

도입 과정의 조달 방식은 특정 업체 미지정, 데이터 품질인증(DQ 인증) 업체 대상 경쟁 진행이었다. 김한나 차장은 처음부터 특정 업체를 염두에 둔 것은 아니었다는 취지로 설명했다.

이 같은 절차를 거친 선정 결과, 위세아이텍과 함께하게 됐다. 이후 정부 제출 기존 결과 반영 과정의 수작업 많은 부분 존재한다는 점이 확인됐다.

이에 위세아이텍 측은 해당 부분을 기관 환경에 맞게 조정했다. 아울러 담당자들의 기존 익숙한 화면과 유사한 형태 요청이 있었고, 해당 요청 반영이 이뤄졌다.

지원은 솔루션 구축에 그치지 않고 컨설팅 병행으로 이어졌다. 컨설팅 내용은 개선 방향 제시였으며, 김한나 차장은 실제 도입 후 필요한 부분에 대한 세심한 지원과 이러한 조치들이 특히 도움이 됐다고 밝혔다.

양재영 팀장은 데이터 표준화 중요성과 관련해 개발자가 임의로 항목명을 부여하면 본인 외에는 식별이 어려워진다고 설명했다.

그는 이런 경우 유지보수·개방 단계에서 혼란이 발생한다고 밝혔다.

또 동일 항목이 시스템별로 상이하게 표기되면 수신 측에서 동일 데이터 여부를 두고 혼선이 생긴다고 말했다.

양 팀장은 기관과 무관하게 동일 형태로 제공되도록 표준 정합이 필요하다고 설명했다.

그 목적은 시민의 더 나은 데이터 활용 편의 제고에 있다고 밝혔다.

그는 자체 개발·외부 용역 시스템 구축 과정에서 담당자 숙련도 차이로 표준 미준수·누락 가능성이 있다고 덧붙였다.

이어 시스템 구축 후에도 유지보수·신규 개발이 지속되는 만큼 이 과정에서 표준 훼손 가능성이 있다고 설명하며 주기적 점검·검증·시정 필요성을 강조했다.

김한나 차장은 도입 이후 가장 큰 변화로 품질관리의 상시 수행 필요성에 대한 인식이 정착된 점을 꼽았다. 그는 평가 제도 도입 초기 단계여서 이를 일시 업무로 보는 경우가 다수였지만, 상시 체계 도입 후에는 전산 담당자의 지속 참여 업무라는 인식이 형성됐다고 밝혔다.

해당 기관은 시스템-데이터베이스 연결을 통해 상시 관리가 가능하도록 했다.

이 같은 기반 아래 지난해 품질 영역 첫 만점을 받았다.

다만 점수와 별개 구조적 과제 잔존 상황이어서 향후 지속 보완 계획도 함께 제시됐다.

다른 공공기관의 유사 과제 여부에 대한 질문에 대해 김한나 차장은 행정안전부 데이터 정책 이전 구축 시스템 보유 기관의 용어 불일치는 자연스러운 일이라고 설명했다.

김한나 차장은 그런 기관들도 비슷한 고민 가능성이 있다고 봤다.

이어 김한나 차장은 기관별 사정에 맞는 체계 구축 시 공공데이터 전반 품질 동반 향상을 기대했다.

앞으로의 계획에 대해 양재영 팀장은 확보한 데이터 품질을 개방으로 연결하는 데 중점을 두고 있으며, 기존 파일 형태 제공 데이터의 API 전환 사업을 진행하고 있다고 밝혔다.

파일 중심 제공 방식을 API 중심으로 바꿔 파일 방식의 대부분을 API로 대체하는 것을 목표로 한다. 이에 따라 각 사업 부서의 데이터 개방 용이성이 제고되고 이용자의 즉시 활용 기반이 마련되며, AI 활용에 적합한 형태로 데이터가 정비돼 시민·민간의 데이터 활용 범위 확대가 기대된다.

출처: 아이티데일리 (IT DAILY) · 양승갑 기자
원문: https://www.itdaily.kr/news/articleView.html?idxno=241309

참고자료

• https://www.itdaily.kr/news/articleView.html?idxno=241309