빅 데이터가 국가경쟁력 및 신성장동력으로 자리매김해 나가고 있다. 이러한 빅 데이터는 그동안 민간 부문을 중심으로 활발히 이루어져 오다가, 공공부문으로 확산이 진행되고 있다. 빅 데이터에 대한 학술적인 연구들이 최근 급속히 이루어지고 있으나, 빅 데이터 구축 및 활용에 대한 사례 연구나 개념 및 특성 등 기초적인 수준으로 빅 데이터 활용에 관한 결정요인에 대한 심층적인 실증연구는 미흡한 실정이다. 민간 부문과 달리 공공부문의 빅 데이터 활용과 확산은 법제도 및 기술 요인과 같은 빅 데이터 인프라 측면과 데이터 품질 측면을 중심으로 진행되는 특징을 지니고 있다. 따라서 공공부문에서의 빅 데이터의 활용을 위해서는 빅 데이터를 핵심 자원으로 인식하고 필요한 정보를 쉽게 획득할 수 있는 자원 능력의 배양과 데이터 품질의 확보가 필수적인 과제라 할 수 있다.
본 연구의 혁신기술의 내적 속성에 기반을 두는 이용자의 수용 모델인 TAM 이론과 혁신의 확산을 압박하는 외적 속성을 강조하는 DOI 이론 및 TOE 이론의 논리를 바탕으로 공공부문에 있어서 빅 데이터 활용의 결정요인을 규명하고자 한다. 빅 데이터 혁신의 내적 속성은 데이터 품질 요인에 초점을 두고, 외적 환경 속성은 빅 데이터의 인프라 요인을 중심으로 이들이 TAM의 핵심 변수인 지각된 유용성과 지각된 용이성을 통해 빅 데이터의 활용 의도에 미치는 영향을 실증적으로 규명하는 것이 본 연구의 목적이다. 이를 통해서 공공부문에 있어서 성공적인 빅 데이터의 활용 및 확산을 위한 정책적 방향을 모색해보고자 한다.
연구 목적을 달성하기 위해서 개념 및 특징, 유형 및 활용 사례를 중심으로 빅 데이터의 개념적 이해를 정리하였다. 또한 Defusion of Innovation(DOI), Technology Organization Environment(TOE), Technology Acceptance Model(TAM), 그리고 Unified Theory of Acceptance and Use of Technology(UTAUT) 등의 빅 데이터의 활용의 결정요인에 대한 이론적 논리를 확립하고 빅 데이터 활용에 대한 기존 선행 연구를 고찰하였다. 이를 통해 법 제도적 요인, 행태적 요인, 기술적 요인 등의 빅 데이터 인프라 요인과 데이터 구조 설계관리, 데이터베이스 관리, 데이터 활용관리 등의 데이터품질 요인을 중심으로 공공부문의 빅 데이터 활용의 결정요인에 관한 실증 연구모형과 연구가설을 수립하였다.
실증 연구 방법은 빅 데이터 관련 분야에 종사하고 있는 공무원 600명을 대상으로 설문 조사를 실시하여 최종 370부를 분석에 활용하였다. 이들 370개의 데이터를 통해 measurement model에 대한 적합도, 신뢰도 및 타당도를 검증하고, structural equation model을 활용하여 빅 데이터 활용의도에 관한 구조적 관계를 분석하였다.
실증분석 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 인프라 요인 중 행태적 요인이 높을수록 이용자의 지각된 유용성이 높아지게 된다. 둘째, 데이터 품질 요인 중 데이터구조 설계관리와 데이터베이스 관리가 잘 이루어질수록 이용자의 지각된 용이성이 높아진다. 특히 데이터베이스 관리가 지각된 용이성에 미치는 영향이 강하다. 셋째, TAM2 이론에 따라서 데이터 품질 요인에 의해 영향을 받은 이용자의 지각된 용이성은 지각된 유용성과 빅 데이터의 활용의도를 제고시켜 준다. 넷째, 인프라 요인 및 지각된 용이성에 의해 강화된 지각된 유용성은 빅 데이터의 활용의도에 긍정적으로 작용한다. 다섯째, 빅 데이터의 활용의도는 지각된 용이성 보다 지각된 유용성에 의해 상대적으로 더 강한 영향을 받는다.
공공부문의 빅 데이터의 활용의 결정요인에 관한 본 연구는 다음과 같은 이론적 시사점을 지닌다. 첫째, 혁신의 내적 속성을 강조하는 혁신 수용에 관한 TAM 이론과 혁신 확산을 중심으로 외적인 요인을 강조하는 TOE 이론을 통합하여 공공부문을 중심으로 빅 데이터 활용에 미치는 구조적 관계를 규명하였다는 점에서 이론적 의의를 지닌다. 둘째, 공공부문에서 빅 데이터 활용과 관련된 인프라 요인과 데이터 품질 요인에 대한 측정 항목을 개발하고 이에 대한 신뢰성과 타당성을 검증하였다는 점에서 향후 빅 데이터 연구를 위한 이론적 토대를 제공하고 있다.
본 연구는 실무적으로 다음과 같은 시사점을 제공한다. 첫째, 인프라 요인과 데이터 품질 요인을 중심으로 공공기관의 성공적인 빅 데이터 도입에 대한 가이드라인을 제시하고 있다. 둘째, 빅 데이터의 유용성을 제고하기 위해서는 빅 데이터에 대한 행태적 요인의 중요성에 대해서 실증적인 근거를 제공하고 있다. 셋째, 지각된 용이성을 통해 빅 데이터 활용을 제고하기 위해서는 빅 데이터의 데이터베이스 관리의 중요성을 실무적으로 규명하였다. 넷째, 공공부문의 빅 데이터 활용도를 높이기 위해서는 결국 TAM이론을 기반으로 이용자들이 빅 데이터 사용에 따른 유용성을 높이는 것이 가장 중요하다는 점을 시사한다. 따라서 공공부문에서 빅 데이터의 활성화를 위해서 조직 전반에 빅 데이터에 대한 이해도를 높이고 이에 대한 필요성을 인식시키는 행태적 전환을 위한 적극적인 홍보와 빅 데이터 구축부터 데이터베이스 관리에 대한 철저한 관리가 중요하다는 것을 본 연구의 결과에서 보여주고 있다.
마지막으로 본 연구는 다음과 같은 한계점을 지닌다. 첫째, 이론적인 측면에서 빅 데이터 활용에 대하여 인프라 요인과 데이터 품질 요인 이외의 다양한 요인들을 포괄하지 못한 한계가 있다. 둘째, 연구방법론 상에서 빅 데이터가 아직 초기 상태이기 때문에 관련 이용자의 한계와 전문적인 지식의 부족으로 인해 제한된 표본과 낮은 이해도에 의존함에 따라 연구 결과의 일반화에 한계가 존재한다.

Big data has become nationally competitive and a source of new development. The private sector used to take care of this big data, but the public sector has now started to do this. Although academic research regarding big data has recently been conducted, in-depth demonstrative research about the usage of big data hasn''t been developed yet, implying that the case research, concept, and specialty of the structure and usage of big data is still at its preliminary level. Compared to the private sector, the usage and spread of big data in the public sector has proceeded based on the aspect of infrastructure and the quality control of big data. Thus, it is necessary to conceive big data as a key resource, and attain the ability to reach needed information with ease, and guarantee the quality of data in order to use the big data in the public sector.
This research demonstrates the determinant in the usage of big data by using TAM theory, an accommodative model based on the internal technology of a key technology of the user; DOI and TOE theory, the models emphasizing the external factor forces that spread revolution. The internal revolutionary factor of big data focuses on the factor of the data quality while the external factor focuses on the infrastructure. This research aims to prove the influence and intention of the usage of big data through conceived ease of use, the key variable of TAM. Through this process, the way of policy making for successful usage of big data and spread in the public sector can be reached.
The conceptual understanding of big data is based on concept, specialty, types and case to achieve the research goal. Furthermore, the theoretical logic as to the determinant of big data is categorized as Diffusion of Innovation(DOI), Technology Organization Environment(TOE), Technology Acceptance Model(TAM), and Unified Theory of Acceptance and Use of Technology(UTAUT). This research covered the precedent research of the usage of big data as well. This has established the demonstrative research model and research theory of the usage of big data in the public sector, based on infrastructure factors of big data such as legislation, behavior, technology and data quality factors such as the administration of data structure, database, and the usage of data.
The demonstrative research is based on a poll of 600 public officials in the fields related to big data and the final 370 answers are used in coming up with the analysis. The adaptability, trust, and validity to measurement model were proved and the structural relationship in the intention of the usage of big data was analyzed by structural equation model through these 370 answers.
The following are the summarized statements of demonstrative results. First of all, the higher the behavioral factor gets, the higher the conceived use of the user gets. Second, the better the management of the construction of data structure and the database gets, the easier the user''s understanding becomes. Especially, the management of database affects the conceived ease the most. Third, the conceived ease of a user, affected by the quality factor of data, improves the conceived use and the intention of the usage of big data, according to theory TAM2. Fourth, the conceived ease, strengthened by infrastructure and the conceived use, works positively for the intention of the usage of the big data. Fifth, the intention of the usage of big data is affected more by the conceived ease than the conceived use.
The followings are the theoretical suggestions regarding the determinant of the usage of big data in the public sector. First, this research has integrated TAM theory, emphasizing the internal source of revolution, and TOE theory, highlights the external factor based on the spread of revolution; therefore, demonstrates the structural relationship on the usage of big data based on the public field. Second, this research provides theoretical background for prospective research on big data in that it has developed measurement criteria for infrastructure and the data quality factor and demonstrated the trust and validity for this.
The following are practical suggestions from this research. First, it provides guidelines for the successful start of big data in public agencies based on infrastructure and data quality factor. Second, it offers practical grounds regarding the importance of behavioral factors about big data to improve the usage of big data. Third, it has practically outlined the importance of managing a database of big data through the conceived use. Fourth, it suggests that users increase their use according to the usage of big data to improve the usage of big data in the public sector. Therefore, this research shows that the overall understanding of members of organizations should be improved, aggressive campaigns for the change of behavior be taken, and the importance of strict management of the construction of big data and databases should be considered to activate the usage of big data in public field.
Finally, the following are the limitations of this research. First, it failed to cover various factors besides the infrastructure and the data quality factors in a theoretical aspect. Second, since the big data is in its preliminary level in the research method, it has to have users'' limitation and lack of knowledge; therefore, the research result, highly dependent on limited samples and low understanding, there''s a limit in generalizing the result of the research.