STEEP분석은 사회(Social), 기술(Technology), 환경(Ecological), 경제(Economic), 정책/법규(Political)의 약자로 5가지 분석 틀을 활용하여 해당 산업 및 비즈니스에 영향을 주는 거시적 동향을 탐색할 수 있는 분석 방법으로 미래를 예측하거나 이해하는데 목적이 있다(배정환, 2013). 주로 국가 미래전략이나 기업 경영전략 등을 수립할 때 STEEP 분석이 활용된다(Bensoussan & Fleisher, 2013, 187). STEEP 분석 방법은 다음과 같다. 첫째, 사회 이슈나 미래변화와 관련된 보고서나 논문 등을 참고하여 사회⋅기술⋅경제⋅환경⋅정치와 관련된 부분들을 이해하고 각 영역별로 정리한다. 둘째, 각 트렌드들의 간의 연관성을 이해하여 주요 이슈들을 산출한다. 마지막으로 미래의 방향을 예측하고 시사점을 도출한다(Bensoussan & Fleisher, 2013, 194-196).

본 연구는 공공기록관리 분야의 빅데이터 활용 현황을 파악하고 미래를 예측하거나 이해하기 위해 STEEP 분석을 하였다. 전술하였듯이 공공기록관리분야의 빅데이터 활용 현황이 어느 하나에 국한된 것이 아니라 사회적, 기술적, 환경적, 경제적, 정치적인 복합 요인들에 의해 발생하기 때문에 STEEP 분석을 활용하는 것이 적절하다고 보았다.

첫째, Social(사회) 부문으로 정부 및 공공기관, 기업 등에서 빅데이터 활용이 조직에 발전이 있을 것이라는 인식을 바탕으로 전 세계의 국가 및 기업에서 관련 기술을 적용하고 있다. 최근에 스마트 모바일 기기의 출현과 SNS 사용, IoT 등으로 인해 빅데이터가 폭발적으로 증가하고 있다. 이러한 빅데이터를 통해 새로운 효용을 찾을 수 있을 것이라는 기대효과 아래 빅데이터는 IT분야의 신성장 동력과 새로운 패러다임으로 급부상 하고 있다. 공공기관의 기록관리와 관련된 법정업무, 정보공개, 국민신문고의 민원관련 그리고 공공기관의 마케팅 등 실시간으로 공공기관의 빅데이터를 활용하여 예측 가능한 공공기록관리 정책 결정의 선제적 대응이 요구되고 있다.

둘째 Technical(기술) 부문으로 기존에 이미 구축되어진 과거 정형데이터만을 활용하였다면 지금은 방대한 데이터들을 관리하기 위한 새로운 기술이 적용이 되면서 실시간으로 반정형 또는 비정형데이터를 가지고 수집, 저장, 분석이 가능하며 그 결과를 바탕으로 다양한 활용 가치를 창출하고 있다. 예를 들어 종전의 공공기록관리분야에서는 기록물을 생산하는 공급자 위주의 정보공개서비스를 주로 하였다면 지금은 수요자 중심 즉, 국민들이 필요로 하는 정보공개서비스로 제공할 필요성이 증가하고 있다. 더불어 정보공개시스템과 기록관리시스템의 연계를 통해 빅데이터에 의한 개인화된 맞춤식 공공기록관리 분야 정보 제공 요구가 증가하고 있다. 또한 공공기관이 행정정보시스템을 통해 수행한 업무의 결과로 생성된 데이터의 기록관리도 법적 의무사항이 되면서 행정정보 데이터 세트의 관리 필요성과 실행방안에 대한 논의가 강조되고 있다.

셋째 Economic(경제) 부문과 관련하여 다양한 분야에서 빅데이터 기술이 경제⋅사회 발전의 원동력이자 사회 현안 해결 방안 중 하나로 인식하고 있다. 과거에는 다룰 수 없었던 문제들이 빅데이터 기술을 통해 해결되고 있으며 미국, 일본 등지의 국제 기업에서 빅데이터 기술을 적용하고 확대하여 신규 비즈니스 모델 개발을 위해 주력하고 있고 이에 따라 새로운 활용사례가 등장하고 있다.

넷째 Ecological(환경) 부문으로 행정 및 업무환경이 바뀌고 있는 시대적 현상에 주목할 필요가 있다. 저성장 구조가 지속됨에 따라 경제를 살리기 위한 신규 모멘텀이 필요하다는 인식과 함께 다양한 사회문제가 대두되고 있다. 더불어 정부-기업-국민 간 관계가 변화하면서 발생하는 문제들을 빅데이터 기술을 활용하여 해결하고자 하는 노력이 전개되고 있다. 예를 들어 공공데이터법과 정보공개법을 제정하여 사전 정보 공표를 확대하고 민간데이터 분야와의 협력을 통해 고품질의 데이터를 제공함으로써 정부서비스의 신뢰도를 향상시킬 수 있다.

다섯째 Political(정책) 부문으로 새로운 패러다임에 맞는 업무 혁신 요구가 크게 증가하고 있다. 발전된 전자정부시스템을 토대로 정부기관에서는 대용량의 데이터를 생산하고 있고 공공데이터의 개발, 소통, 공유, 협력을 신조로 빅데이터 산업 발전을 적극 추진하고 있다. 빅데이터를 통해 예측 가능한 분석을 제공함으로써 국가 경쟁력을 강화해야 한다는 것에 정부와 기업이 모두 공감하고 있고 이는 공공기록관리 분야에도 적용될 수 있을 것이다.

이상과 같이 STEEP분석을 통해 공공기록을 빅데이터로 바라보고 이를 활용함으로써 얻는 가치는 높다고 볼 수 있다. 공공기록은 그 규모와 다양성, 축적되는 속도의 측면에서 빅데이터의 특성인 3V(Volume, Variety, Velocity)와 밀접히 연관된다. 또한 IT기술의 발전과 사회, 경제, 환경, 정책적 변화에 따라 공공기록관리 분야에서 빅데이터 기술 적용의 필요성이 증가하고 있으며 <표 6>에서 각 부문에서의 빅데이터 활용 적절성을 정리하였다.

빅데이터의 특성인 빠른 속도로 축적되는 대규모의 다양한 정형데이터와 비정형데이터를 포함한 공공기록을 기존의 방식대로 의미 없이 축적하는 것보다는 실시간으로 이를 수집⋅저장하여 과학적 알고리즘에 의해 분석, 활용할 수 있는 환경을 구축하는 것이 필요하다. 이를 통해 특정 업무에 대한 예측 가능한 결과를 제시함으로써 공공기록관리가 정책적으로 중요한 도구로 인식될 수 있다.

현재까지 기록생애주기 개념에 따라 기록에 담긴 정보의 특성을 세분화하고 그 의미를 정형화함으로써 기록물을 관리하는 개념틀을 제공하였다면 앞으로는 공공기록관리 분석을 통해 기록관리가 나아갈 수 있는 방법을 제시하는 것이 필요하다. 이는 관계형 데이터베이스(RDBMS)와 비관계형 데이터베이스(NoSQL 등)를 포괄하는 행정정보시스템에서 생산되는 행정정보데이터세트를 기록관리 대상으로 포함하여 실행방안을 논의하고 있는 현 상황과도 연결된다. 행정정보데이트세트는 업무행위의 결과로 생산된 법령상 중요 전자기록물의 하나로, 공식적인 기록관리 절차를 준수하고, 국가적으로 보존 및 공유⋅활용되어야 한다. 하지만 공공기관이 운영 중인 행정정보시스템은 약 1.6만개로(2020년 기준) 기관별 업무 특성에 따라 다양한 데이터세트가 운영 및 누적되어 국가적으로 관리에 부담이 되고 있으며 행정⋅기술적 어려움으로 기록관리 절차 적용이 다소 지연되고 있다. 이에 국가기록원에서는 다수의 행정정보시스템이 구축된 후 약 10년 이상 경과로 인해 대규모 데이터가 누적되어 관리 한계가 발생하였음을 언급하였으며 이를 통해 새로운 기록관리 방안이 요구됨을 알 수 있다. 본 연구에서는 빅데이터 분석 기술 적용을 통해 그러한 가능성을 논의하였고 공공기록의 생산, 분류, 평가, 활용 등의 업무를 효율적으로 처리할 수 있는 방안을 다음 장에서 살펴보았다.

공공기록관리 분야에서 행정업무와 국민의 일상생활의 밀접한 각종 데이터를 신속하고 손쉽게 수집하여 ‘좋은 거버넌스’로 발전할 수 있는 총체적인 분석을 제공할 수 있다면 매우 긍정적인 효과를 기대할 수 있다. 공공기록관리에 빅데이터 기술을 적용하는 것의 장점은 다음과 같다. 첫째, 현재보다 정확하게 향후 행정업무의 추이를 예상할 수 있다는 것이다. 공공기관의 행정업무와 관련하여 발생할 수 있는 현상에 대해 점진적으로 쌓인 출처가 다양한 데이터의 분석을 통해 업무의 인과관계와 상호작용을 파악할 수 있다. 이와 같이 업무로 인해 누적된 데이터를 통해 국가 정책, 시장의 변화와 파급효과의 인과관계를 도출하고 실시간 동향 파악을 가능하게 함으로써 좀 더 정확한 업무수행이 가능할 것이다.

둘째, 행정업무가 요청되는 현상에 대한 정확한 진단과 빠른 대응이 가능하다. 일상생활과 행정업무에서 웹로그, SNS, 블로그, 뉴스 등에서 발생하는 데이터를 수집하여 처리하는 분석 기술의 발전으로 국민이 원하는 정보와 정책의 방향성을 파악하고 빠른 대응을 통해 해결방안을 강구할 수 있다. 따라서 공공기록물이 빅데이터로서 활용될 수 있게 하는 플랫폼 구축이 실행되어야 할 것이다.

셋째, 다양한 이용자 요구를 만족시키는 서비스 제공이 가능하다. 공공기관에서 생산되어 보관되어진 대량의 정형데이터와 비정형데이터의 패턴분석 또는 형태분석을 통해 행정업무, 개인정보관리, 홍보 등 다양한 목적으로 이를 활용할 수 있다. 또한 비정형데이터를 기반으로 실시간 현상과 예측을 통해 검증하는 자료로 활용할 수 있을 것이다(김대종, 윤서연, 2013).

이러한 전제하에 공공기록관리 분야에서 빅데이터 기술을 적용할 수 있는 활용방안을 제안하고자 한다. 첫째, 공공기관에서는 보유하고 있는 정보를 국민의 정보공개 청구에 의하여 선별적⋅소극적으로 제공하는 ‘공급자 위주’에서 행정정보를 사전에 공표하는 등 ‘수요자 중심’으로 사전적⋅적극적으로 공개하고 있다. 국민의 눈높이에 부응하는 선제적⋅능동적 정보공개를 통해 정부의 책임성 제고 및 공공기관의 업무분담을 완화하고 국민의 알권리 증진 및 행정 투명성 확보에 중점을 두고 추진하고 있다. 정보공개포털(http://www.open.go.kr)에서는 2006년에 구축된 DB 기반의 시스템으로 정보량(연간 정보목록 2억건, 원문정보 660만건 등 축적)이 방대함에도, 국민이 원하는 정보를 신속하고 정확하게 찾기 어려운 문제가 있어서 근본적인 개선이 필요하다(행정안전부, 2020).

데이터 분석 기술을 통해 정부의 업무정책 수립과정을 정량분석을 통해 정책과 정부 신뢰성⋅투명성을 제고시켜 예측 가능한 국민 공감형 공공기록물 맞춤형 정보공개서비스의 실현이 가능할 거이다. 빅데이터 분석 기술은 공공기관에서 생산한 기록물을 관리하는 정책과 관련하여 국민들의 니즈(needs)를 파악하여 양방향 소통하여 업무정책에 대한 국민평가를 반영한 선제적 국민만족형 기록관리 정책 추진을 가능하게 한다. 정책의제 발굴과정에서는 공공기록관리 분야 관련 키워드와 소셜미디어의 데이터를 통해 국민이 필요한 자료를 수집 후 국민의 반응을 실시간으로 모니터링하여 현장에 어떤 영향을 미치는지 분석함으로써 공공기관 기록관리의 문제와 국민정서를 파악하여 맞춤형 정책과제를 발굴하고 실효성을 바로 모니터링 한 후 적용시킬 수 있다. 빅데이터 기술을 활용한 검색서비스, 사례정보, 실시간 시각화 서비스와 보안성 강화 등을 추진할 수 있다.

<그림 2>는 행정안전부에서 차세대 정보공개서비스 구축 방향을 제시한 것이다. 좀 더 구체적으로 살펴보면 수요자 입장에서 공공기관에서 기록과 데이터를 자발적으로 공개하는 사전정보공표제도를 국민 트랜드 및 패턴 기반의 맞춤형 정책으로 추진할 수 있다. 공공기관에서 생산되는 기록으로 어떤 이슈가 발생하고 있는지를 빠르게 파악한 후 이를 분석, 예측할 수 있는 다양한 패턴이 빅데이터 분석을 통해 축적되고 있는 현실에서 국민이 원하는 사전정보공표의 내용과 패턴을 파악하여 선제적인 정책수립을 할 수 있다. 예를 들어 행정안전부 사전정보공표의 표준기준의 사례를 살펴보면 국민이 실제 필요로 하고 원하는 정보인 일자리⋅민생경제 등 국민 실생활 관련 기록정보, 생활안전⋅건강 등 국민 관심 정보를 빅데이터로 조사⋅분석하여 <표 7>과 같이 집중 관리하고 제공할 필요가 있다.

공공기록관리 분야의 대용량 데이터에 대한 알맞은 분석과 선제적인 예측을 통해 공공기관에서 추진하는 전략이나 정책의 사회적 영향력을 파악하는 것이 필요하므로 이에 빅데이터 분석 기술을 적용할 수 있다. 그 절차는 <그림 3>과 같이 도출하였으며 이를 활용한 시각화 정보는 <그림 4>와 같다. 이와 같이 공공기록을 빅데이터 기술을 적용하여 분석함으로써 변화의 수요를 충족시키고 예측하는 정책을 추진할 수 있다.

다음으로 빅데이터 분석 기술을 적용하여 ｢공공기록물 관리에 관한 법률｣, 동법 시행령, 동법 시행규칙의 관련 조항을 근거로 운영되고 있는 기록물 생산현황보고의 효율성을 높일 수 있다. 각 공공기관에서 기록물의 생산현황을 통보하는 목적은 『공공기록물법』 제19조 제6항에 따라 ‘공공기록물의 효과적인 수집과 이관’이라고 밝히고 있으며 각 기관에서도 기록관리에 활용하는 기초자료라고 설명하고 있다. 하지만 현재 국가기록원은 각 기관에서 생산한 기록물을 단순하게 기록물 유형별로 생산 변동추이만 파악만 하고 있는 실정이다.

빅데이터 분석 기술을 활용한 공공기록물 생산현황 분석은 각 기관에서 생산되는 다양한 기록물에 대한 데이터마이닝에 의해 정형⋅비정형 데이터를 수집하여 분석 후 시계열에 의한 추이와 패턴에 대한 결과를 가지고 문서의 활용도와 기록가치의 정확성과 신뢰성을 높일 수 있다. 예를 들어 ‘연관문서의 정보’, ‘결재자 의견’, ‘공개재분류 이력’, ‘문서요지’, ‘문서열람횟수’ 등 문서가 가지는 보존기간 이외의 많은 정보를 분석하여 문서의 보존기간보다 다양한 방식으로 이를 활용할 수 있을 것이다. 이와 같이 공공기록물과 데이터의 생산현황에 빅데이터 분석기술을 활용하면 기관에서 활용도가 높은 기록물을 찾아 정보공개에 활용하고, 개별 기록이 가지고 있는 특성을 정밀하게 판단하여 보존기간의 맵핑 등 기록물평가업무와 관리가 용이해질 것이며 조직 내에서 의사 또는 정책결정 근거로 활용할 수 있을 것이다(<그림 5> 참조).

마지막으로 정부기능분류표(BRM)과 기록관리기준표 또는 기록물분류기준표의 단위과제명과 분류체계의 표준화와 보존기간 오적용을 해결하고 공개여부 설정 오류 등 현안 과제의 분석결과에 빅데이터 분석 기술을 활용할 수 있다. 현재 법령에 따라 기록관리시스템에서 관리되는 단위과제는 시도(17개) 단위과제 평균 6천 내지 7천건, 시군구(228개) 4천 내지 5천 건 내외로 최소 100만 건 이상으로 추산되며 기록관리시스템의 엑셀 함수기능만으로는 체계적 관리의 한계가 있다. 또한 일반적인 공공기관 분류업무는 공공기관에서 수행하는 업무를 6레벨로 분류하여 상위레벨인 1레벨과 2레벨은 정부 BRM 분류체계, 3레벨은 일부 준용하고 하위레벨(4, 5, 6레벨)은 기관특성을 반영하여 단위과제 이름과 보존기간을 책정하고 있다. 이러한 상황에서 같은 업무라고 하더라도 보존기간이 다르게 책정되는 문제점이 있고 분류 관련 데이터가 무작정 축적되기만 하는 한계가 있다.

예를 들어 전국의 지방자치단체에서 가장 큰 분류단계인 정책영역 12건을 시작하여 업무 간 유사성⋅독자성을 고려하여 세분화한 업무영역인 5단계 소기능의 현황은 24,988건을 사용하고 있다. 가장 하위단계인 6단계 단위과제 영역에서 각 기관에서 사용하고 있는 보존기간을 부여하고 있는데 총 400,578건을 사용하고 있다(지방자치단체 기능분류시스템, 2021). 이렇게 대규모의 단위과제들의 명칭과 보존기간에 대한 데이터가 발생하는 환경에서 단위과제의 자연어를 클러스터링(Clustering) 혹은 기계 학습(Machine Learning)이나 딥러닝(Deep Learning)의 방식으로 수집⋅정리한 뒤 전자문서생산시스템과 기록관리시스템의 사용자들의 접근과 열람 빈도 등과 연계하여 분석하는 과정이 요구된다. 이러한 단위과제명과 보존기간 등을 지능화 기술을 통해 대량으로 수집하여 단위과제의 사용자 접근과 열람 빈도 변수를 활용한 모델링을 통해 단위과제명을 표준화하고 보존기간 오적용과 공개여부 설정 및 비치기록지정 등에 활용할 수 있다.

공공기록관리 분야는 아니지만 참고할 수 있는 사례로 국립중앙도서관에서는 2014년부터 도서관 내외부의 데이터를 체계적으로 수집⋅분석⋅활용하여 도서관 운영 및 이용자 서비스 제공방안을 도출하고자 “도서관 빅데이터 분석활용 체계 구축” 사업을 한국과학기술정보원(이하 KISTI)과 같이 수행하고 있다. 해당 프로젝트 수행 결과로 도서관 정보 나루, 도서관 빅데이터 분석 서비스 솔로몬, R기반 빅데이터 분석 툴 Radar, 이용자 도서추천 서비스 책콕콕 등을 도서관 이해관계자에게 제공할 수 있게 되었다. 특히 도서관 빅데이터 분석 서비스 솔로몬은 각종 데이터 분석 내용을 기반으로 도서관 특성에 적합한 수서 및 도서관 운영 정책 수립을 지원하고 있다(도서관 정보나루 홈페이지, 2021).

단위과제의 소기능(5단계)과 단위과제(6단계)와 관련된 다양한 특성을 고려한 데이터를 빅데이터로 분석함으로써 각 단계 간 서로 작용하여 영향을 주는 관계를 파악하여 보존기간을 책정하고 단위과제명을 명명하는 것을 고려해볼 수 있다. 또한 누적된 데이터를 통해 행정의 변화와 파급효과의 인과관계를 도출하여 기록관리 담당자에게 피드백을 제공할 있을 것이다(<그림 6> 참조).

공공기록관리 분야에서 업무를 통해 발생되는 기록과 데이터는 시스템으로 관리⋅보존되며 이러한 정형⋅비정형 데이터는 자연스럽게 누적되고 있다. 단순히 정형화된 기록을 수집하고 가공하는 것뿐만 아니라 빅데이터 분석 기술 적용을 통해 새로운 사실을 발견하고 예측 가능하게 하며 향후 업무를 효율적으로 지원하도록 하는 공공기록관리의 변화가 필요하다.

공공기록관리 절차인 생산과 분류, 평가, 활용단계에서 최종적으로 빅데이터 분석기술을 추가하여 업무에 적용한 프레임워크 도식화는 <그림 7>과 같다. 정보시스템과 기술환경, 법과 제도 등이 발전하며 공공기록과 데이터는 생산되며 이후 정형⋅비정형데이터들로 축적되어 확산 및 공유된다. 이러한 데이터를 가지고 정보공개, 생산현황, 단위과제의 보존기간 등 기록관리업무에 빅데이터 기술을 적용시켜 가치창출을 위한 프레임워크를 구축할 수 있다.