“빅데이터로 행정 예측”…서울시, 정책 실효성 높인다

공공 정책 결정 과정에 빅데이터 분석이 본격적으로 도입되며 행정의 패러다임이 변화하고 있다. 서울시는 2024년 들어 정책 기획 단계부터 방대한 데이터를 활용해 정책 효과를 예측하는 행정 모델을 가동한다고 밝혔다. 걷는 도시, 정원 도시, 교통 인프라 확충, 주택 공백 대응, 상권 활성화, 관광 전략 등 시민 삶과 직결된 다양한 분야에서 데이터 기반의 과학적 정책 설계가 추진되고 있다. 업계와 행정 현장은 이러한 데이터 행정이 실효성 중심 경쟁의 분기점이 될 것으로 평가하고 있다.

서울시는 지역별 인구특성, 생활 인프라 접근성, 보행속도 등 여러 항목의 데이터를 다층적으로 분석한다. 예컨대 '도보 30분 내 모든 생활이 가능한 도시', '도보 5분 이내 녹지 확보' 같은 정책 목표 달성을 위해, 부족 지역을 정밀 진단하고, 공원 이용행태·공간 분포·3D 공간정보까지 반영해 방범이나 생활 인프라 설치 위치를 선정한다. 기존 경전철 노선(신림선, 우이신설선 등)의 빅데이터를 기초로 신규 노선이 미칠 영향도 정량화해, 교통 소외지역 해소에 적용 중이다.

정비사업과 저출생 대응 역시 데이터 융합 분석이 핵심이 되고 있다. 재건축·재개발과정 집합 데이터로 주택 공급 공백 및 멸실 시기를 조기 예측, 전세시장 불안에 대응하며, 인구·소비·인프라 데이터 결합을 통해 양육 친화적 지역 데이터 분석, 저출생 정책의 기초자료로 활용한다. 상권 활성화 부문에선 신용카드 결제, 방문 데이터로 전통시장 이벤트의 실질 매출 효과를 측정해 맞춤형 전략을 도출한다.

관광·문화 분야도 예외가 아니다. 외국인 카드소비, 체류 흐름, 유동 인구 데이터를 분석해 ‘누가, 어디서, 무엇을 소비했는지’ 구체적으로 파악하고, 고부가가치 관광객 유치 및 콘텐츠 최적화에 나선다. 국제정원박람회, 야외도서관 등 문화행사는 관람객 이동 유형, 이용자 특성까지 데이터로 해석해 국내외 관광객 유치에 적용 중이다. 특히 이러한 데이터 연계 모델은 빅데이터 서비스 플랫폼에 탑재돼 향후 자치구 등에서 직접 정책 운영에 활용될 방침이다.

글로벌 도시들 역시 공공정책에 데이터 기반 의사결정을 적극 도입하고 있는데, 서울시가 선제적으로 구축하는 ‘예측형 행정’ 모델이 확산되면서 데이터 기반 지방행정 경쟁의 본격화가 가속될 전망이다. 실제로 미국과 유럽 주요 도시는 교통흐름, 안전, 주거 적정성 평가 등에서 실시간 데이터 해석을 행정도구로 이미 상용화하고 있다.

데이터 활용과 관련해선 개인정보보호와 데이터 품질관리가 최대의 쟁점이다. 정부·지자체는 데이터의 수집·가공·활용 전 단계에 대한 규제 가이드라인을 명확히 하고, 데이터 속성별로 적합한 분석·통합 방식 개발을 의무화하고 있다. 서울시 또한 데이터 활용 플랫폼 참여 기관과 개인정보 보호, 행정정보 연계 보안 수준을 선제적으로 점검한다는 방침이다.

전문가들은 “정책 실행 단계에서 실제 데이터를 근거로 지역 특화 전략을 짤 수 있다면, 정책 효율성이 획기적으로 강화될 것”이라고 말한다. 강옥현 서울시 디지털도시국장은 “서울은 데이터를 통해 시민의 삶을 예측하고 설계하는 도시로 진화하고 있다”며, 데이터 행정의 지속적 확대를 강조했다. 산업계는 데이터 기반 정책이 실제 행정 현장에 안착할 수 있을지 주시하고 있다.