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4일 통계청에 따르면 공공 빅데이터로 기존 통계를 대체한 대표적인 사례는 2015년에 실시된 등록센서스다. 종전의 5년마다 전체 가구를 직접 방문조사하던 인구주택총조사를 각종 행정자료를 활용하는 방식으로 전환한 것이다.
통계청은 주민등록부·가족관계증명서 등 21개 행정자료를 연계해 총인구·가구 수·가구형태 등 12개 기초항목을 생산했다. 아울러 전체 20%의 표본가구(약 1000만명)만을 대상으로 52개의 심층적인 항목을 면접조사했다. 이를 통해 조사인력 2만명을 줄여 1455억원의 예산 절감 효과를 거뒀다.
일자리 창출, 저출산·고령화 등 사회변화에 대응하는 정책 맞춤형 신규 통계 개발에도 행정자료를 활용해 비용 효율적인 통계 생산을 지속한다. 일례로 공무원·사학연금 자료 등을 활용한 ‘공공부문 일자리 통계’를 개발, 정부의 공공부문 일자리 창출에 필요한 기초자료를 제공했다.
올해는 퇴직연금가입자료·사업자등록자료·사회보험자료 등 8종의 행정자료로 ‘퇴직연금가입통계’를 개발했다. 퇴직연금제도 가입현황을 정확히 파악해 사적연금 활성화 정책의 수립·집행에 활용하려는 목적이다.
이 외에도 개인별 주택소유통계, 귀농인통계 등 다양한 행정자료를 활용한 신규 통계가 예산 절감에 기여하고 있다.
통계청은 공공 빅데이터뿐 아니라 신용카드·모바일폰 자료 등 다양한 민간 빅데이터로 시의성 높고 세분화된 통계 생산을 함께 추진한다.
민간 빅데이터는 개인정보의 활용이 필수적이지만 개인정보 유출에 대한 우려가 높다. 아울러 개인정보보호법 등 법률에서 개인정보 활용을 엄격히 규제하고 있다.
하지만 통계청은 민간과는 다르게 통계법·개인정보보호법에 따라 개인정보가 포함된 민간 빅데이터를 통계작성의 목적으로 비식별화해 활용할 수 있다.
그 일환으로 저출산·주택정책의 대상인 신혼부부의 부채를 파악할 수 있는 데이타베이스(DB)를 지난해 구축했다. 이 시스템은 통계청의 인구동향통계·개인별 주택소유통계 등과 민간 신용평가기관의 부채·신용정보를 연계했다.
지역별·결혼연차별 신혼부부 가구의 부채와 주택구입 현황, 출산자녀 수 변동, 부채상환 능력 평가 등 다양한 분석을 통해 저출산 관련 정책 수립·집행에 기초자료를 제공했다.
현재 통계청은 문재인 대통령의 가계부채 저감 정책에 필요한 기초자료가 될 ‘가계부채 통합 DB’를 구축 중에 있다.
통계청은 “기존 가계부채 통계의 한계를 극복한 1인가구·자영업자 등 가구특성별 미시적 부채현황 파악을 적시에 할 수 있을 것”이라며 “효율적인 부채 관련 정책 수립이 가능할 것”으로 기대했다.
