데이터 분석과 정책 연구

🔄 Quick Recall: 이전 레슨에서 AI로 보고서, 메모, 공공 소통문을 작성하는 법을 배웠어요 — 쉬운 우리말 기준, BLUF 형식, 검토 체크리스트. 이제 AI를 데이터 분석과 정책 연구에 활용해요.

정부 분석 5단계 프레임워크

1. 질문 정의 — 뭘 알아야 하는지 구체적으로
2. 데이터 식별 — 필요한 데이터가 뭔지, 어디에 있는지
3. AI로 분석 — 구체적 질문별로 분석 요청
4. 검증 — 수치, 출처, 맥락을 원본으로 확인
5. 발표 — 의사결정자에게 데이터 스토리로 전달

예산·재정 분석

이 예산 데이터를 분석해줘:

[데이터 붙여넣기 또는 요약]

분석해줘:
1. 전년 대비 주요 항목별 변화 (금액과 비율)
2. 지출 추이 (3년간 증가/감소 패턴)
3. 효율성 패턴 (비용 대비 성과가 좋은/나쁜 영역)
4. 이상값이나 주의가 필요한 항목
5. 예산 절감 기회

결과를 기관장 브리핑용으로 정리해줘.

성과 지표 분석

이 성과 데이터를 분석해줘:

[KPI 데이터]

분석:
- 목표 대비 달성률 (달성/미달성/초과)
- 전년 동기 대비 변화
- 부서/팀별 편차
- 개선이 필요한 영역 3가지
- 권고 사항

시각화 유형도 추천해줘:
- 추이 → 꺾은선 그래프
- 비교 → 막대 그래프
- 지역별 → 히트맵

✅ Quick Check: AI 정책 분석에서 ‘[확인 필요]’ 태그가 중요한 이유는? AI가 높은 확신도로 법령이나 통계를 인용해도, 실제로는 오래된 정보이거나 만들어낸 것일 수 있어요. ‘[확인 필요]’ 태그를 붙여두면 최종 문서 전에 반드시 원본(국가법령정보센터, 통계청 등)에서 확인하게 돼요. 정부 문서에서 잘못된 법적 근거는 심각한 문제를 야기할 수 있어요.

데이터 스토리 형식

의사결정자에게는 날것의 데이터가 아니라 스토리로 전달해요:

민감 데이터 처리

정부 데이터를 AI로 분석할 때 주의사항:

• 개인정보 비식별화: 이름, 주민번호, 주소를 제거하거나 가명 처리 후 분석
• 집계 데이터 활용: 개별 건이 아닌 통계적 집계로 분석
• 승인된 플랫폼: 범정부 AI 공통기반 등 보안 인증된 도구 사용
• 분석 후 삭제: AI 도구에 입력한 민감 데이터의 저장 여부 확인

핵심 정리

• 데이터 분석은 구체적 질문으로 나눠서 요청해야 AI가 실행 가능한 인사이트를 줘요 — ‘분석해줘’보다 상위 유형, 추이, 편차, 패턴 각각을 물어보세요
• AI의 정책 정보(법령, 조례, 통계)는 반드시 원본으로 교차 검증 — AI가 높은 확신으로 인용해도 오래되거나 만들어진 것일 수 있어요
• 정부 데이터 분석은 공공 책임성, 형평성, 법적 요구 사항을 추가로 고려 — 민간 분석과의 핵심 차이
• 데이터 스토리(헤드라인 → 왜 중요한지 → 근거 → 권고)가 의사결정자에게 가장 효과적인 전달 형식

Up Next: 다음 레슨에서 민원 서비스와 사례 관리에 AI를 활용하는 법을 배워요.