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️ 그루텍을 소개합니다️

안녕하세요 데이터 컨설팅 전문회사 그루텍입니다. 그루텍은 2019년 설립되었습니다. 그루텍은 공공기관 대상을 전문으로 데이터 컨설팅을 하고 있습니다. - 수상 - 행정안전부 장관 표창 한국방송광고진흥공사 표창 한국지능정보사회진흥원 감사패 한국에너지 융합협회 공로패 세상에 데이터의 가치를 선물하다 그루텍의 미션 라는 미션을 갖고 공공기관에서 탁월하게 데이터 컨설팅을 하고 있는 그루텍을 소개합니다 그루텍은 _____을 특히 잘합니다 그루텍의 컨설팅 영역 그루텍의 전문 데이터 컨설팅 3가지 영역을 소개합니다 공공데이터 컨설팅 공공데이터 컨설팅에 관해서느 총 4가지 영역의 컨설팅을 진행하고 있습니다. 공공데이터 개방/활용 전략수립 (공공기관이 고품질의 공공데이터를 생산하고 지속적으로 제공할 수 있는 관리쳬계 구축합니다.) 공공데이터 평가지원 (매년 실시되는 공공데이터 제공 운영실태 평가에 대비할 수 있도록 컨설팅을 진행합니다.) 데이터 품질진단 및 기관인증 (데이터의 구축부터 활용까지

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개방데이터 품질관리 + 진단도구(GDQ) 사용가이드

개방데이터는 공공기관이 보유·관리하는 모든 데이터인 '공공데이터' 중에서 국민에게 공개된 데이터를 말합니다. 누구나 활용 가능한 형태(CSV, JSON, API 등)으로 제공되며 공공데이터포털(www.data.go.kr)에서 각 기관의 데이터를 제공받을 수 있습니다. 그렇다면 개방데이터의 품질관리도 반드시 필요할텐데, 개방데이터 품질진단은 어떻게 진행될까요? 개방데이터 품질진단이란 ? 개방데이터 품질진단 공공기관이 생성·관리·개방하는 데이터의 품질을 체계적으로 진단하는 것. 개방데이터 품질진단은 공공기관이 생성·관리·개방하고 있는 데이터의 품질을 체계적으로 진단하는 것입니다. 그럼 개방데이터 품질진단 진행에 앞서 개방데이터 품질관리가 왜 반드시 필요할까요? 1. 데이터 신뢰성 확보 - 오류가 있거나 최신성이 떨어지는 데이터는 활용성이 떨어지므로 품질진단을 통해 데이터의 정확성, 최신성, 일관성을 확보 2. 정책·서비스의 기반이 되는 데이터 품질 향상 - 공공데이터는 기업, 연구자,

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데이터는 있는데 왜 못 쓸까? 공공데이터 활용의 한계와 합성데이터라는 해법

데이터는 있지만, 쓰기 어려운 현실 공공데이터는 매 해 꾸준히 개방되어 오고 있습니다. 하지만 정작 현장에서는 “공공데이터를 활용하기가 쉽지 않다” 라는 목소리가 반복됩니다. 실제로 최근 정부가 주재한 제 1차 핵심 규제 합리화 전략회의에서도 현장의 어려움이 드러났습니다. 한 AI 기업의 대표는 다음과 같은 어려움을 직접 언급했습니다. 정부에서 AI 학습에 사용하라고 개방한 공공데이터를 보니, 안에는 내용이 없는 ‘빈 곽’이었습니다. 무슨 데이터인지 식별조차 안 돼 사용할 수가 없습니다. (출처: 한국기자협회, '데이터라고 다 같은 것이 아니다') 이러한 어려움의 근본적인 원인은 개인정보 보호를 최우선으로 하는 제도적 환경과 기존 비식별화 방식의 기술적 한계에 있습니다. 많은 공공데이터는 국민의 삶과 직결된 민감한 정보를 포함하고 있어, 외부 제공이나 분석 활용에 매우 신중할 수밖에 없습니다. 기존 방식대로 개인정보를 가리거나 삭제하더라도, 남은 정보들을 조합해 특정 개인을 알아내는

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2026년 AI-Ready 공공데이터 품질관리 수준평가 대비 TIP!

TIP 1 : AI-Ready 공공데이터의 정의와 변화 AI-Ready 공공데이터란? "AI가 학습·분석·추론 등에 쉽게 활용할 수 있도록 정제·가공된 공공데이터" 행정안전부에서 배포한 제5차(’26∼’28) 공공데이터 제공 및 이용 활성화에 관한 기본계획에 따르면, 공공데이터 품질관리 수준평가는 AI-Ready 공공데이터 품질관리로 전환이 예정되어 있음을 알 수 있습니다. 제5차(’26∼’28) 공공데이터 제공 및 이용 활성화에 관한 기본계획(안)」 하단의 표를 보면 차이점을 알 수 있습니다. NO 구분 기존 평가 전환 평가 1 평가 목적 오류 감소, 품질관리 체계 점검 중심 AI가 바로 활용 가능한 수준(즉시 사용성)까지 확보 2 평가 대상 데이터 범위 정형(DB/테이블) 중심 경향 정형 + 고활용 비정형(텍스트·문서·이미지·영상·센서 등) 확대 3 평가 단위/초점 기관 내부 DB 및 관리활동 중심 개방 데이터셋(포털 공개 데이터)의 AI-Ready 수준 진단 강화 4 품질 기준

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'데이터기반행정법'에서 '인공지능 및 데이터 기반 행정법'으로 - 공공기관이 준비해야 할 변화

2025년 11월, 국회 행정안전위원회는 「데이터기반행정 활성화에 관한 법률 일부개정법률안(대안)」을 의결했습니다. 이해식 의원안과 위성곤 의원안을 병합 심사하여 마련된 이번 대안은 단순한 조문 수정이 아닙니다. 법률의 제명 자체가 「인공지능 및 데이터 기반 행정 활성화에 관한 법률」로 변경되며, 공공행정의 패러다임이 '데이터 활용'에서 '인공지능 도입·활용'으로 한 단계 확장됩니다. 왜 지금, 제명까지 바꾸는가 2020년 시행된 기존 데이터기반행정법은 공공기관 간 데이터 공동활용을 촉진하고, 정책 수립에 데이터를 활용하도록 하는 데 초점이 맞춰져 있었습니다. 통합 데이터 플랫폼 구축, 기관 간 데이터 공유, 증거 기반 의사결정 등이 핵심이었죠. 그러나 최근 인공지능 기술의 급속한 발전과 확산으로 단순히 데이터를 '모으고 공유'하는 것만으로는 충분하지 않게 되었습니다. 이번 개정안은 그 인식의 전환을 법적으로 반영한 것입니다. 제안이유에서도 "인공지능 기술을 활용한 공공행정 서비스가

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품질관리 수준평가 관리절차 준수 지표 대응 방안

지표 개요 관리절차 준수 지표는 공공데이터 품질관리 수준평가의 시작을 알리는 지표입니다. 평가는 매년 5월부터 12월 초까지의 일정으로 진행되며 다음 사진과 같이 매년 5월에 기관의 상황에 따라 평가대상 DB를 지정해주어야만 평가를 진행 및 시작할 수 있습니다. 평가대상 DB 선정 근거 다음 법률에 따라 공공기관에서 행정업무 수행을 위하여 생성·취득하여 운영하는 모든 DB가 공공데이터 품질관리 수준진단‧평가의 대상이 됩니다. 『 공공데이터의 제공 및 이용 활성화에 관한 법률 』 제2조(정의) 이 법에서 사용하는 용어의 뜻은 다음과 같다. 2. “공공데이터”란 데이터베이스, 전자화된 파일 등 공공기관이 법령 등에서 정하는 목적을 위하여 생성 또는 취득하여 관리하고 있는 광(光) 또는 전자적 방식으로 처리된 자료 또는 정보로서 다음 각 목의 어느 하나에 해당하는 것을 말한다. 평가대상 DB 선정 기준 각 기관에서 구축‧운영 중인 DB 현황을 기반으로 보유 DB의 55%를 대상으로 선정

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AI 기본법, 드디어 시행! 법·시행령·하위법령까지 완전 분석

2026년 1월 22일, 대한민국에 역사적인 법률이 본격 시행되었습니다. 바로 「인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법」(이하 AI 기본법)입니다. 2024년 12월 26일 국회 본회의에서 재석 264명 중 찬성 260명이라는 압도적 지지로 통과된 이 법은, EU에 이어 세계에서 두 번째로 포괄적인 AI 규제 체계를 갖춘 입법이자, 실질적으로 전면 적용하는 국가로는 세계 최초라는 평가를 받고 있습니다. 이 글에서는 AI 기본법 본법부터 시행령, 고시, 가이드라인에 이르는 하위법령 체계까지 꼼꼼하게 분석해 보겠습니다. 1. AI 기본법은 왜 만들어졌나 챗GPT를 필두로 한 생성형 AI의 등장은 우리 사회에 혁신을 가져왔지만, 딥페이크 범죄, 개인정보 침해, 알고리즘 편향성 같은 새로운 위험도 함께 드러냈습니다. AI 기본법은 이러한 기술 발전의 양면성 속에서 '혁신'과 '신뢰'라는 두 가지 가치를 동시에 추구하기 위해 탄생했습니다. 법 제1조(목적)에서는 "인공지능의 건전한

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AI Ready Data 의 개념과 정의

AI 프로젝트가 실패하는 이유를 “모델 성능”에서 찾기 쉽지만, 실제 현장에서는 데이터 단계에서 이미 승패가 갈리는 경우가 많습니다. 같은 모델을 써도 어떤 팀은 빠르게 PoC를 통과하고, 어떤 팀은 몇 달을 투자해도 “학습이 안 된다/결과가 이상하다/현업에서 못 쓴다”로 끝나곤 합니다. 이 차이를 만드는 키워드가 바로 AI Ready Data입니다. 1. 기본 개념 정의 1) 일반적 정의 AI Ready Data란 인공지능(AI) 시스템이 학습·추론·분석에 곧바로 활용할 수 있도록 준비된 데이터를 의미합니다. 이는 단순히 데이터가 존재하는 상태가 아니라, AI가 의미 있는 결과를 생성하기 위한 정제·구조화·표준화가 완료된 데이터를 가리킵니다. 국내 뉴스와 해설에서도 “AI 학습에 즉시 활용 가능한 상태의 ‘가공·정제된 공공데이터’”로 정의하며, 형식 통일, 누락 제거, 표준화가 필수 조건이라 설명합니다. (출처 : 행정안전부 보도자료, 2025.09.18) 2. 국내 문헌/정책에서

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AI Ready Data 프레임워크와 주요 동향

지난 글에서는 AI Ready Data의 개념에 대해 알아보았는데요, 그 중 ODI의 "A framework for AI-ready data" 내용 중 프레임워크의 상세 가이드를 알아봅니다. 해당 보고서는 AI Ready Data 데이터 프레임워크를 데이터 속성(Dataset Properties), 메타데이터(Metadata), 주변 인프라(Surrounding Infrastructure)의 3가지 주요 범주로 나누고 있습니다. 각 범주의 상세 가이드는 다음과 같습니다. 1️ 데이터 속성(Dataset Properties) · 표준 준수: 국가 코드(ISO-3)나 시간 데이터(ISO-8601) 등 국제 표준을 따라야 합니다. · 의미적 일관성: '심장마비'와 '심정지'처럼 동의어인 경우 하나로 통일하여 AI의 혼란을 방지해야 합니다. · 불균형 식별: 데이터 내 특정 클래스나 출처가 쏠려 있는지 사용자가 쉽게 알 수 있어야 합니다. · 파일 형식: 유연한 CSV, 특히 AI 워크플로

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비정형 데이터 품질관리는 어떻게 해야할까?

우리가 사용하는 데이터는 크게 '정형 데이터' 와 '비정형 데이터' 로 구분이 가능합니다. 현재 공공데이터 품질관리 수준평가에서는 보통 '정형 데이터' 를 기준으로 품질관리 수준평가가 이루어지고 있는데요. 사실 우리가 많이 사용하는 '비정형 데이터' 의 품질관리도 당연히 필요합니다. 그렇다면 '비정형 데이터' 는 어떻게 품질을 관리하면 좋을까요? Step 1. '비정형 데이터' 란? 우선, 첫 번째로 '비정형 데이터' 의 정의는 무엇인가 알아보는 시간을 가지겠습니다. 비정형 데이터란? "정의된 구조가 없이 정형화되지 않은 데이터" 비정형 데이터는 “사전 정의된 특정한 데이터 구조가 없어 규격화된 데이터 필드에 저장되지 않는 데이터”를 말합니다. 즉, 표(행·열)처럼 딱 정해진 칸에 넣는 데이터라기보다, 텍스트·문서·이미지·음성·동영상·공간정보처럼 파일(콘텐츠) 자체가 중심인 데이터입니다. 대표적인 비정형 데이터에는 동영상 파일, 오디오 파일, 사진, 보고서(문서), 메일 본문 등이

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공공데이터 컨설팅, 품질 컨설팅 절차 및 방법론

안녕하세요. 공공데이커 컨설팅 전문 기업 주식회사 그루텍 입니다. 오늘은 공공데이터 컨설팅이 무엇이고 어떤 절차로 진행되는지 알아보겠습니다. 일반적으로 컨설팅은 문제(과제) 정의부터 해결 방안 제시, 실행 지원, 사후 평가 및 개선까지 전 과정에 걸쳐 체계적인 방법론을 적용하여 진행됩니다. 공공데이터 컨설팅 또한 일반 컨설팅 방법론을 토대로 진행되며 아래와 같은 단계를 거쳐 수행할 수 있습니다. ※일반적은 방법론이며 사업의 규모, 여건에 따라 변경됩니다. 다음과 같은 순서로 프로젝트가 이루어 지며 각 단계별 내용을 간략시 설명해 드리겠습니다. 프로젝트 착수 미팅(Kick-off Meeting) 현황 분석(Current State Analysis) 문제 정의 및 목표(Needs) 설정 솔루션 설계(Solution Design) 실행(Implementation) 지원 평가(Evaluation) 및 고도화(Continuous Improvement) 착수(Kick-off) 및 범

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공공데이터와 데이터기반행정의 차이

오늘은 공공데이터와 데이터기반행정 차이에 대해 알아보겠습니다. 공공데이터와 데이터기반행정의 의미는 공공데이터의 제공 및 이용 활성화에 관한 법률(약칭: 공공데이터법)과 데이터기반행정 활성화에 관한 법률 ( 약칭: 데이터기반행정법 )에 정확히 명시되어 있습니다. 우선 공공데이터법과 데이터기반행정법의 목적은 각각 다음과 같습니다. 이 법은 공공기관이 보유ㆍ관리하는 데이터의 제공 및 그 이용 활성화에 관한 사항을 규정함으로써 국민의 공공데이터에 대한 이용권을 보장하고, 공공데이터의 민간 활용을 통한 삶의 질 향상과 국민경제 발전에 이바지함을 목적으로 한다. 공공데이터법 제 1 조 이 법은 데이터를 기반으로 한 행정의 활성화에 필요한 사항을 정함으로써 객관적이고 과학적인 행정을 통하여 공공기관의 책임성, 대응성 및 신뢰성을 높이고 국민의 삶의 질을 향상시키는 것을 목적으로 한다. 데이터기반행정법 제 1 조 그렇다면 공공데이와 데이터기반행정의 개념과 목적, 특징을 알아보겠습니다. 1. 공공데

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데이터기반행정 평가를 대비하는 데이터 분석과제 발굴 및 정책적용

안녕하세요. 주식회사 그루텍입니다! 오늘은 공공 영역에서 점점 중요해지고 있는 '데이터 기반 행정'에 대해 실무적인 관점에서 살펴보겠습니다. 「데이터기반행정활성화에관한법률」 시행으로 공공기관의 데이터 활용이 의무화되었는데요, 어떻게 하면 효과적으로 데이터를 활용하여 더 나은 정책을 만들 수 있을지 7단계로 나누어 알아보겠습니다. 1. 정책 목표 설정과 문제 정의: 명확한 출발점 데이터 분석의 성패는 문제 정의에서 시작됩니다. 무엇을 해결하고 싶은가요? 명확한 목표 설정하기: 조직의 KPI와 주요 민원을 검토하여 우선적으로 해결해야 할 행정 문제를 정의합니다. 데이터 접근의 필요성 확인: "왜 직관이 아닌 데이터로 이 문제에 접근해야 하나요?" 라는 질문에 답할 수 있어야 합니다. 데이터 분석이 가져올 수 있는 정확도 향상이나 효율성 개선 등의 이점을 구체적으로 정리해봅시다. 실무 TIP: 정책 담당자와 데이터 전문가가 함께 워크숍을 진행하며 목표를 설정하면 더 효과적입니다! 2. 데

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AI 친화·고가치 데이터 발굴하기: 7단계 가이드

여러분의 기업이나 기관이 보유한 데이터는 어떤 상태인가요? 잠자고 있는 데이터 자산을 AI의 핵심 연료로 바꿀 수 있다면 어떨까요? 오늘은 기업이 이미 보유한 데이터 중에서 AI 개발에 활용할 수 있는 '고가치 데이터'를 찾아내는 방법을 실무적인 관점에서 알아보겠습니다. 왜 'AI 친화 고가치 데이터'가 중요할까요? AI 기술이 발전하면서 많은 기업들이 AI 도입을 시도하고 있지만, 생각보다 성과를 내지 못하는 경우가 많습니다. 그 이유 중 하나는 바로 '적합한 데이터의 부재'입니다. 아이러니하게도 대부분의 기업은 이미 충분한 데이터를 보유하고 있습니다. 다만 AI 학습에 최적화된 형태로 가공되어 있지 않을 뿐이죠. 자, 그럼 어떻게 기업 내 데이터를 AI의 연료로 바꿀 수 있을지, 7단계로 알아봅시다! 1단계: 사전 준비 및 데이터 목록화 모든 여정은 현재 위치를 파악하는 것에서 시작합니다. 데이터 현황 파악 먼저 기업이 보유한 모든 데이터 소스를 한눈에 볼 수 있도록 목록화해야

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공공데이터 개방 시리즈 1편: 준비와 계획(가명화 VS 합성데이터)

개인정보 보호와 데이터 활용, 두 마리 토끼를 잡을 수 있을까? 공공기관에서 가장 고민되는 부분 중 하나가 바로 개인정보가 포함된 데이터를 어떻게 안전하게 개방하느냐는 문제입니다. 요즘에는 가명화나 합성데이터 같은 방법들이 주목받고 있는데, 실제로 어떤 과정을 거쳐야 하는지 차근차근 살펴보겠습니다. 1단계: 데이터 개방의 큰 그림 그리기 무엇을, 왜 개방할 것인가? 데이터 개방은 단순히 "투명성을 위해" 하는 것이 아닙니다. 구체적인 목적과 기대 효과가 있어야 해요. 예를 들어 교통 데이터라면 스마트시티 구축에, 보건 데이터라면 공중보건 정책 수립에 활용될 수 있겠죠. 이런 명확한 목적이 있어야 나중에 가명화나 합성데이터 생성 과정에서도 "어떤 정보를 얼마나 보존해야 할지" 판단할 수 있습니다. 활용 시나리오가 구체적일수록 더 나은 결과를 얻을 수 있어요. 관련 부서와의 협업은 필수 데이터 개방은 혼자서 결정할 수 있는 일이 아닙니다. 정보보호팀, 법무팀, 해당 업무 담당팀 등과 충

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공공데이터 개방 시리즈 2편: 가명화와 합성데이터 생성

이제 본격적인 작업에 들어가 볼까요? 1편에서 준비 과정을 살펴봤다면, 이번에는 실제로 데이터를 가명화하거나 합성데이터를 생성하는 과정을 자세히 알아보겠습니다. 이 단계가 가장 기술적이면서도 신중해야 하는 부분이에요. 가명화 작업 진행하기 체계적인 접근이 핵심 가명화는 단순히 이름을 번호로 바꾸는 것 이상의 작업입니다. 어떤 정보를 어떻게 처리할지 체계적으로 접근해야 해요. 주요 기법들 치환(Substitution): 개인 식별 정보를 무작위 값으로 바꾸기 삭제(Suppression): 꼭 필요하지 않은 민감 정보 완전 제거 범주화(Generalization): 구체적인 정보를 더 넓은 범주로 묶기 예: 1987년 3월 15일 → 1980년대 또는 40대 예: 서울시 강남구 역삼동 → 서울시 강남구 가명화 키 관리, 이것만큼은 꼭! 가명화 과정에서 원본과 가명 정보를 연결하는 키가 생성됩니다. 이 키는 정말 중요한 정보라서 다음과 같이 관리해야 해요: 권한이 있는 최소한의 인원만 접

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공공데이터 개방 시리즈 3편: 개방 실행과 지속적 관리

드디어 세상에 공개하는 순간 앞선 과정들을 거쳐 가명화나 합성데이터가 완성되었다면, 이제 실제로 개방하고 지속적으로 관리하는 단계입니다. 사실 데이터를 공개한 후의 관리가 더 중요할 수도 있어요. 데이터 개방하기 이용자 친화적인 제공 방식 데이터를 그냥 올려놓기만 하면 끝이 아닙니다. 이용자가 쉽게 이해하고 활용할 수 있도록 충분한 설명 자료를 함께 제공해야 해요. 필수 제공 정보들 데이터 구조 및 각 항목 설명 가명화 또는 합성데이터 생성 과정 안내 활용 시 주의사항 및 제한사항 데이터 품질 관련 정보 (정확도, 완성도 등) 업데이트 주기 및 연락처 이런 것들은 공공데이터 포털(www.data.go.kr) 을 통해 국민에게 제공하면 됩니다. 다양한 개방 방식 고려 이용자의 편의를 위해 여러 형태로 제공하는 것이 좋습니다: 파일 다운로드: CSV, XLSX 등 일반적인 형식 API 제공: 실시간 데이터 활용이 가능한 형태 시각화 플랫폼: 바로 확인할 수 있는 대시보드 형태 보안 조치

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공공데이터 품질인증 컨설팅

주식회사 그루텍의 공공데이터 품질인증 컨설팅이란? 주식회사 그루텍의 공공데이터 품질인증 컨설팅은 공공기관이 보유한 데이터의 정확성, 일관성, 신뢰성을 확보하여 국민과 민간이 데이터를 효과적으로 활용할 수 있도록 지원하는 전문 서비스입니다. 이는 「공공데이터의 제공 및 이용 활성화에 관한 법률」에 근거하여, 데이터의 품질 수준을 진단하고 개선하는 일련의 과정을 포함합니다. 2025년 품질인증 지표가 공개되었습니다. 작년과 큰 변화는 없습니다만, 준비해야하는 산출물을 더 꼼꼼히 준비해야 할 것 같습니다. 공공데이터 품질인증 컨설팅의 주요 내용 1. 품질인증의 목적과 필요성 공공데이터의 품질을 인증받으면 데이터 활용 신뢰도가 높아지고, 기관의 대외 신인도와 서비스 효율성이 향상됩니다. 데이터 오류로 인한 정비 비용을 줄이고, 정보 분석 결과의 신뢰도를 높일 수 있습니다. 2. 컨설팅 주요 절차 현황 진단: 기관이 보유한 데이터베이스(DB) 현황을 분석하고, 품질인증 대상 DB를 선정합니다

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2025년 새만금 공공데이터 활용 경진대회[기간 연장]

[기간이 연장되었습니다.] 2025년 5월 19일 ~ 7월 31일까지 연장되었습니다. 새만금의 새로운 가능성을 데이터로 발견하다 한국 서해안의 대규모 개발사업인 새만금이 데이터를 통해 새로운 미래를 그려가고 있습니다. 새만금개발청이 주최하는 '2025년 새만금 공공데이터 활용 경진대회'가 오는 5월 19일부터 7월 18일까지 개최됩니다. 이번 대회는 단순한 공모전을 넘어 새만금 개발의 새로운 패러다임을 제시하는 중요한 행사입니다. 데이터 기반 행정과 시민 참여 활성화를 통해 '기업하기 좋은 새만금' 실현을 목표로 하고 있습니다. 경진대회 개요 ️ 주요 일정 접수 기간: 2025년 5월 19일 ~ 7월 18일 (약 2개월) 2025년 5월 19일 ~ 7월 31일까지 연장되었습니다. 접수 방법: 온라인 접수 (이메일 또는 공식 홈페이지) 참가 대상: 새만금 개발과 데이터 분석에 관심 있는 국민 누구나 제한 없이 참여 가능 참가 부문 1. 새만금 데이터 아이디어 기획 부문 데이터 활용

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문체부·금천구 등 7개 기관, 그루텍 컨설팅 통해 2025 공공데이터 품질인증 획득

행정안전부에서 주관하는 '2025년 공공데이터 품질인증' 심사 결과가 발표되었습니다. '공공데이터 품질인증'은 공공기관이 보유한 데이터베이스(DB)의 품질과 기관의 품질관리 체계를 심사하여 우수한 기관에 인증을 부여하는 제도입니다. 이번 심사에서 그루텍이 컨설팅을 수행한 총 7개 기관이 최우수 및 우수 등급을 획득하는 성과를 거두며, 공공데이터 품질 관리 체계의 우수성을 인정받았습니다. 이번 성과가 더욱 특별한 이유! 올해는 단순 인증 획득을 넘어, 각 기관이 보유한 데이터 관리의 우수성을 보여주는 몇 가지 주요 성과가 있었습니다. 지방자치단체 최초 인증 사례 배출 : 서울특별시 금천구와 경기도 용인시는 공공데이터 품질인증 제도가 시행된 이후, 지방정부로서는 최초로 인증을 획득하며 지역 데이터 관리의 선도적인 모델을 제시했습니다. 문화체육관광부, 한국산업기술기획평가원 2년 연속 "최우수" 등급 유지 : 문화체육관광부와 한국산업기술기획평가원은 작년에 이어 올해도 최우수 등급을 획득하

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전자정부부터 데이터기반 행정까지 - 배경과 역사

데이터기반행정이란 말이 요즘 행정 분야에서 핫한 키워드가 되었습니다. 그런데 이런 흐름이 하루아침에 생겨난 것은 아닙니다. 정부 정책과 기술 발달이 맞물려, 조금씩 단계적으로 변화해온 결과물입니다. 이번 글에서는 데이터기반행정이 어떻게 시작되었고, 어떤 과정을 거쳐 발전해 왔는지 살펴보겠습니다. 1. 전자정부(e-Government)에서 데이터기반행정으로 과거에는 종이 서류, 대면 처리가 주를 이루던 행정이 ‘전자정부(e-Government)’라는 이름 하에 점차 온라인, 전산 시스템으로 전환되었습니다. 주민등록등본을 인터넷에서 뗄 수 있게 된다거나, 세금 고지서를 온라인으로 확인하는 등의 편의가 늘어난 시기였죠. 초기 전자정부의 특징 - 온라인 민원 발급 등 행정업무 디지털화에 집중 - 대민 서비스의 기초를 전산화하고 전자서식으로 전환 - 당시에는 주로 ‘업무 효율화’와 ‘종이 행정 감소’가 핵심 목표 이후 ICT(정보통신기술)이 빠르게 발전하고, 정부 역시 전자정부를 넘어서 데이

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데이터기반행정 관련 법령과 제도 한눈에 보기

앞선 글에서 데이터기반행정이 무엇이며, 어떤 배경과 과정을 거쳐 발전해 왔는지 살펴보았습니다. 그렇다면, 실제로 정부가 데이터를 적극적으로 활용할 수 있도록 뒷받침해주는 법·제도는 무엇일까요? 이번 글에서는 데이터기반행정과 직접적인 관련이 있는 대표적인 법령과 제도를 간략히 살펴보겠습니다. 1. 데이터기반행정 활성화에 관한 법률 (1) 제정 배경 전자정부, 공공데이터 개방의 시대를 지나면서, 정부가 한걸음 더 나아가 데이터를 활용해 정책과 행정 업무를 혁신하는 것을 법적·제도적으로 지원하려고 만들어진 법입니다. 2020년 6월에 제정되어, 2020년 12월에 시행되었습니다. (2) 주요 내용 공공기관의 데이터 활용 의무화 공공기관이 업무를 처리할 때, 데이터를 적극 활용하고 부처 간 협업을 통해 의사결정을 하도록 권장·의무화하는 조항이 포함되어 있습니다. 데이터 표준화와 공유 촉진 서로 다른 부처가 가진 데이터를 손쉽게 연계·활용할 수 있도록, 데이터 표준 규격을 마련하고

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정부의 데이터 정책 - 주요 추진 과제와 현재 사례

데이터기반행정은 정부와 공공기관이 정책을 수립하고 행정 업무를 수행할 때, 데이터를 적극적으로 활용해 효율성과 투명성, 그리고 국민의 편의를 높이려는 움직임입니다. 앞서 법과 제도 측면을 살펴본 바 있다면, 이번에는 어떤 과제가 남아 있고, 실제로 어떻게 시행되고 있는지 구체적인 예시를 중심으로 알아보겠습니다. 1. 주요 추진 과제 (1) 부처 간 데이터 공유 및 통합 플랫폼 구축 왜 필요한가? 지금까지 많은 기관이 각자의 방식으로 데이터를 관리해 왔습니다. 그러다 보니 데이터 표준이 달라 호환성이 떨어지거나, 공유를 위한 절차가 번거로운 문제가 발생해 왔습니다. 무엇을 해야 하나? 1. 데이터 표준화: 공통된 데이터 형식, 용어 체계 등을 구축해 서로 다른 부처가 데이터를 쉽게 주고받도록 함 2. 통합 플랫폼: 한 곳에서 여러 부처의 데이터를 연계·분석할 수 있는 시스템(예: 통합 데이터 댐, 공공 빅데이터 플랫폼)을 마련 3. 데이터 거버넌스: 부처 간 데이터 공유 시 책임,

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데이터 필터링, 이상치 제거를 통한 전처리

데이터 전처리 2 본격적인 데이터 분석을 시작하기 전에 신뢰할 수 있는 데이터를 위한 데이터 정제 과정이 필요합니다. 이번 과정에서는 데이터 필터링과 이상치 제거를 통해 데이터를 정리해보겠습니다!️️ 분석 대상 선정 모든 데이터를 분석하면 좋겠지만 건강 관리의 패턴이 크게 다른 연령대를 함께 분석하면 결과가 왜곡될 수 있습니다. 그래서 분석대상을 이렇게 정했습니다! ️ 청소년, 성인 그룹 ️ 비슷한 생활 패턴과 건강 목표를 가진 그룹을 중심으로 분석 filtered_data = data[data['age'].isin([2, 3])] # 2: 청소년, 3: 성인 2. 데이터 필터링 및 이상치 제거 데이터에는 여러가지 원인으로 인해 잘못된 값이 포함될 수 있어요. 이런 값이 데이터에 포함되면 분석 결과가 엉망이 될 수 있어요. 그래서 이번 과정을 통해 이러한 잘못된 값들인 이상치를 찾아내고 제거해보겠습니다! 1) descirbe()을 활용한 이상치 확인 우선 describe()를 활용

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2025년 공공데이터 제공운영 실태평가 대응 포인트!!

주식회사 그루텍은 공공데이터 평가지원은 행정안전부에서 실시하는 공공데이터 관련 기관 평가(제공운영실태평가, 공공데이터 품질관리), 데이터기반행정 평가를 잘 수검할 수 있도록 평가 대응 컨설팅을 합니다. 항상 저희 그루텍과 함께 평가를 수검한 기관은 모두 우수한 결과로 평가를 마무리 했습니다. 담당자 분들과 저희 컨설턴트와의 원활하게 소통하며 기관에서 필요한 사항을 적시에 지원하여 좋은 결과를 만들 수 있었습니다. 올해 2025년 평가에 대한 지표는 아직 발표되지 않았지만, 방향성을 엿볼 수 있는 내용이 있어 분석해서 공유드립니다. 모든 공공기관에서 1월에 공공데이터 및 데이터기반행정 시행계획을 작성해서 제출 하셨을 겁니다. 2024년과 달라진 내용은 크게 두 가지가 있습니다. AI 개발에 활용하기 좋은 데이터 본격 개방 「공공데이터 활용성 진단 서비스」를 통한 데이터 활용도 제고 이 두 가지 입니다. 시행계획에 새로운 내용이 추가되었다는 것은 분명 평가에 반영할 가능성이 높다고 할

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파이썬으로 탐색적 데이터 분석(EDA) 방법

EDA EDA(탐색적 데이터 분석)을 통해 데이터 셋의 전반적인 분포와 특성을 파악하려고 합니다. 이 과정을 통해 데이터가 어떤 정보를 내포하고 있으며, 어떤 부분에서 추가적인 탐색이 필요한지를 확인해보겠습니다 데이터 파악 전처리가 완료된 데이터를 대상으로 describe() 함수를 이용해 기초 통계 정보를 확인하였습니다. 이를 통해 각 변수의 주요 통계량을 파악하겠습니다. 2. 변수 분포 시각화 변수를 개별적으로 혹은 함께 살펴봄으로써 어떤 변수들이 중요한 영향력을 갖고 있을지 가늠해볼 수 있습니다. 또한 향후 상관관계 분석 및 모델링 시 핵심 변수를 우선적으로 고려할 수 있는 기반이 됩니다. # 수치형 변수 numeric_cols = filtered_data.select_dtypes(include=['float64', 'int64']).columns # 그래프 행, 열 개수 지정 nrows = 4 ncols = 4 plt.figure(figsize=(16, 12)) for i,

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공공데이터 품질인증 개요

추진배경 및 목적 고품질 공공데이터 확보 및 공공기관의 품질관리 체계 정착을 위해 공공데이터 품질인증 제도 마련 근거 공공데이터의 제공 및 이용 활성화에 관한 법률 제22조(공공데이터 품질관리) ① 공공기관의 장은 해당 기관이 생성 또는 취득하여 관리하는 공공데이터의 안정적 품질관리 및 적정한 품질수준의 확보를 위하여 필요한 조치를 취하여야 한다. ② 행정안전부장관은(중략) 공공데이터의 적정한 품질수준의 확보와 제공 촉진을 위하여 품질 진단‧평가, 개선지원 등 필요한 시책을 수립‧추진하여야 한다. 품질인증 대상기관·DB 대상기관 : 행정‧공공기관 총 679개 (대상기관목록 별첨) 대상DB : 기관 보유 정보시스템(DB) 수 대비 인증 대상 정보시스템(DB) 규모에 따라 All과 Partial로 구분 범위별 기준 내용 All • 기관 보유 정보시스템(DB) 전체(100%)에 대해 인증 심사 진행 Partial • 기관 보유 정보시스템(DB) 중 55% 이상*에 대해 인증 심사 진행

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공공데이터 품질인증을 쉽게 받는 방법

주식회사 그루텍은 2022년 공공데이터 품질인증 제도를 한국지능정보사회진흥원과 함께 설계하여 시범인증을 수행한 경험을 보유한 공공데이터 품질인증 전문 기업입니다. 저희가 경험을 기반으로 공공데이터 품질인증을 쉽고 정확하게 받을 수 있는 방법에 대해 말씀드리겠습니다. 이를 몇가지 중요한 포인트가 있으니 잘 기억해 주세요. 성공적으로 인증을 받은 경험이 있는가? 평가지표를 완벽히 이해하고 있는가? 경험기반 다양한 우수사례를 기반으로 산출물을 생산하는가? 전략적인 품질인증 범위 설정 [TIP 1] 성공적으로 품질인증을 받은 경험이 있는가? 공공데이터 품질인증을 성공적으로 컨설팅을 통해 인증을 받은 경험은 그 무엇보다 중요합니다. 특히 주식회사 그루텍은 중앙부처부터, 준정부기관, 기타 공공기관까지 다양한 기관 유형에 맞추어 품질인증 컨설팅을 수행하여 인증을 받은 경험을 보유하고 있습니다. 특히 인증을 위해 표준화된 산출물을 제공함으로써 지속적으로 인증을 관리 할 수 있습니다. [TIP

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공공기관에서 공공데이터 평가를 잘 준비하기 위한 방법

오늘은 공공데이터 제공운영실태평가를 대비하는 방법에 대해 간략히 소개하고자 합니다. 공공데이터 제공 운영실태 평가(행정안전부 주관) 등 여러 평가 지표에 잘 대응하기 위해서는, 단순히 평가를 위한 서류 준비에 그치지 않고 데이터 품질 자체를 높이고 개방 프로세스를 체계적으로 운영하는 것이 중요합니다. 또한 2024년 평가에서 확인된것처럼 양적인 공공데이터 개방보다 양질의 데이터를 개방하고 그 데이터를 국민이 쉽게 사용할 수 있도록 활용도 높은 형태의 제공, 활성화 활동이 매우 중요한 요소라 할 수 있습니다. 공공데이터 컨설팅 소개 공공데이터 제공운영 실태평가 평가지표의 명확한 숙지 및 내부 업무 가이드 정비 1. 매년 행정안전부 등에서 배포하는 공공데이터 관련 지침·평가항목(개방·활용, 품질, 관리체계 등)을 숙지합니다. 2. 기관 내부에서도 해당 지침에 맞는 세부 가이드를 마련하고, 담당 업무담당자에게 지침의 교육 및 공유 체계를 확립합니다. 출처 : 주식회사 그루텍 제작 데이터

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[공공데이터 활용] 공공데이터 openAPI 사용법

오늘은 공공데이터 open api 사용법에 대해 알아보도록 하겠습니다. open api란 기업이나 조직이 개발한 서비스 혹은 소프트웨어를 누구나 접근하고 사용할 수 있게 공개된 API입니다. 대표적으로 기상청 날씨정보, 네이버,카카오의 지도 데이터 등 여러방면에서 공개되어 있는 정보가 많이 있습니다. 저희는 공공기관에서 제공해주는 공공데이터 open API를 사용해 데이터를 가져오는 방법을 알아볼 것 입니다. 1. 공공데이터 포털 접속 공공데이터 포털 국가에서 보유하고 있는 다양한 데이터를『공공데이터의 제공 및 이용 활성화에 관한 법률(제11956호)』에 따라 개방하여 국민들이 보다 쉽고 용이하게 공유•활용할 수 있도록 공공데이터(Dataset)와 Open API로 제공하는 사이트입니다. www.data.go.kr 우선 공공데이터 포털에 접속하여 로그인을 해줍니다. 2. 원하는 openAPI 찾기 원하시는 특정 데이터가 존재하다면 검색창을 사용해 원하는 데이터를 찾아보실수 있습니다.

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알아보자!! 공공데이터 품질관리 수준평가란?

공공데이터 품질관리 수준평가란? 공공데이터는 국민 누구나 사용할 수 있도록 개방된 정부와 공공기관의 정보입니다. 하지만 그 품질이 낮다면 정책 결정, 민간 활용, 연구 등에 큰 문제가 생길 수 있죠. 이러한 문제를 해결하고 데이터의 정확성과 신뢰성을 높이기 위해 행정안전부는 매년 공공데이터 품질관리 수준평가를 실시합니다. 즉, 공공기관이 생성 또는 취득하여 관리하는 공공데이터의 품질을 확보하기 위하여 체계적인 품질관리 활동을 수행하는지 여부를 진단하는 것입니다. - 주관 기관: 행정안전부 - 대상 기관: 중앙행정기관, 지방자치단체, 공공기관 등 679개 기관 - 평가 주기: 연 1회 - 주요 항목 (1) 데이터 관리체계: 관리절차, 예방적 품질관리, 데이터 표준 적용, 구조 관리, 연계 관리 (2) 데이터 값 관리: 데이터 오류율, 품질진단, (3) 진단 결과 조치 : 진단 결과 조치 및 결과 출처 : NIA/행안부 공공데이터 품질 교육자료 또한, 공공데이터 품질관리 수준평가는 「공

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지역별 문화여가 활동 만족도 분석 해보기(문체부 공공데이터)

요즘 문화여가 활동은 우리 삶의 질을 높이는 데 빼놓을 수 없는 중요한 요소로 자리 잡고 있어요. 특히 지역에서 제공하는 문화여가 활동의 질과 접근성이 주민들의 만족도에 큰 영향을 줍니다. 뿐만 아니라 이런 활동이 지역 분위기를 살리고 경제도 활기차게 만들 수 있어요 이번에는 공공데이터를 활용해 지역별 문화여가 활동 만족도가 어떻게 다른지, 또 그 이유는 무엇인지 살펴보려고 합니다 분석 목적 1. 문화여가 활동 만족도에 영향을 미치는 요인 파악 만족도에 큰 영향을 미치는 요인을 식별 주요 변수들 간의 상관관계 분석을 통해 만족도와의 연관성을 파악 2. 지역별 만족도 차이 분석 전국, 상위 지역, 하위 지역의 문화여가 활동 만족도를 비교 분석 각 지역의 문화여가 활동 만족도 차이를 분석해 우선적 개선점 확인 분석 데이터 이번 분석에서는 문화 빅데이터 플랫폼에서 제공하는 광역시도별 문화여가 활동 평가 및 문화여가 시설 현황 데이터를 활용합니다. 이 데이터는 다음과 같은 정보를 포함하고

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데이터 구조와 패턴 분석 - 탐색적 데이터 분석

지난 시간엔 데이터 수집과 전처리를 통해 분석에 필요한 데이터를 준비했습니다! 데이터가 준비되었으니 본격적으로 EDA(탐색적 데이터 분석)를 시작해볼게요 EDA EDA(탐색적 데이터 분석)는 데이터의 구조와 패턴을 이해하고, 가설을 세우기 위한 기초 정보를 얻기 위한 분석 방법이에요. 이를 통해 문제 해결을 위한 다양한 방법을 모색합니다 1. 문화여가 생활 만족도 점수 먼저 문화여가 생활 만족도 점수가 어떻게 분포되어있는지 확인해보겠습니다. ax = sns.histplot(df['LEISURE_SATIS'], bins=[1, 2, 3, 4, 5], discrete=True) plt.xticks([1, 2, 3, 4, 5]) ax.set_xticklabels(['매우 불만족한다', '불만족하는 편이다', '보통이다', '만족하는 편이다', '매우 만족한다']) for p in ax.patches: ax.annotate(f'{int(p.get_height())}', (p.get_x()

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공공데이터 개방, 품질, 민간활용에 대한 정부의 정책과 방향

한국은 지난 10여 년간 공공데이터 개방과 활용에 있어 세계적인 선도국가로 자리매김해왔습니다. OECD 디지털정부 평가에서 연속 1위를 차지하며, 그 우수성을 국제적으로 인정받고 있는데요. 오늘은 한국의 공공데이터 혁신 전략과 발전 방향에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 공공데이터 전략의 핵심 방향 한국의 공공데이터 정책은 '개방'과 '활용'이라는 두 가지 큰 축을 중심으로 발전해왔습니다. 정부는 국민의 알 권리를 보장하고 데이터 경제 활성화를 위해 적극적인 데이터 개방 정책을 추진하고 있습니다. 아래 영상을 통해 공공데이터 개방과 행정정보 공개의 차이를 알아볼까요? 공공데이터 개방은 공공기관이 보유하고 있는 데인터를 원칙적으로 모두 개방하는것으로 하고 있습니다. 그냥 개방하는것이 아니라 누구나 쉽고 제한이 없이 이용가능한 방법으로 개방해야 하죠. 출처 : NIA/행정안전부 공공데이터 교육 자료 1. 데이터 개방 확대 정부는 공공데이터 포털(data.go.kr)을 통해 각종 행정데이터를

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문화공공데이터 분석 - 파이썬 순서형 로지스틱 회귀분석으로 인사이트 도출하기

지금까지는 데이터를 다듬고, EDA를 통해 데이터를 탐구하며 데이터의 특징과 패턴을 살펴보았습니다. 이번 시간에는 모델을 활용해 중요한 인사이트를 도출해보겠습니다 만족도에 따른 지역 차이를 비교 분석해 어떤 지역이 왜 더 높거나 낮은 만족도를 보이는지를 확인해보겠습니다. 데이터 분석 데이터 분석은 데이터를 바탕으로 의미있는 인사이트를 도출하기 위한 단계입니다! 이를 통해 변수 간 관계를 살펴보고, 통계적 기법을 활용해 데이터를 구체적으로 이해할 수 있습니다 * 모델의 정확도를 고려하지 않고 각 변수들이 문화여가 활동 만족도에 미치는 영향에 초점을 맞추어 분석을 진행 1. 순서형 로지스틱 회귀분석(Ordinal Lpgistic Regression) 특히 이번 분석에서는 순서형 로지스틱 회귀분석 을 통해 문화여가 활동 만족도에 영향을 미치는 변수들을 분석하려고 합니다! 순서형 로지스틱 회귀분석은 문화여가 활동 만족도 점수처럼 종속 변수(목표 변수)가 순서형인 데이터를 다룰 때 적합한 분

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데이터로 체중감량 다이어트 목표 설정과 맞춤형 운동처방 제안

새해를 맞아 많은 분들이 건강하고 활기찬 몸을 만들기 위한 다이어트 계획을 세우셨을 거예요 다이어트는 단순히 체중을 줄이는 것을 넘어 건강한 삶을 위한 중요한 요소입니다. 성공적인 다이어트를 위해서는 연령대별, 성별 특성을 이해하는 것이 큰 도움이 됩니다️️️️ 이번에는 공공 데이터를 활용해 다양한 건강 지표들을 들여다보며, 각자에게 맞는 체중 관리 전략을 세울 수 있는 데이터 기반의 인사이트를 제공하려고 합니다! 분석 목적 1. 다이어트를 계획하는 사람들을 위해 다양한 건강지표들과 체중 감량의 관계를 분석 2. 체중 관리에 영향을 미치는 주요 요인을 식별하고, 개인별 맞춤형 다이어트 및 운동 처방 제안 분석 데이터 이번 분석에서는 문화 빅데이터 플랫폼에서 제공하는 체력측정 및 운동처방 종합 데이터 를 활용합니다. 문화빅데이터 플랫폼 한국문화정보원이 운영하는 문화빅데이터 플랫폼은 공공기관 및 민간기업으로 구성된 데이터센터와 함께 도서, 체육, 예술, 숙박, 레저, 음식 등 고품질의

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세금 잘 쓰이는 방법 과학행정의 근간 데이터기반행정, 왜 중요한가?

최근 뉴스를 보거나 정부 정책을 살펴보면 ‘데이터기반행정’ 이라는 용어가 자주 등장합니다. 말 그대로 행정에 데이터를 적극적으로 활용하겠다는 뜻인데, “평소에 정부가 데이터를 안 썼었나?”라고 궁금해하실 수도 있습니다. 물론 이전에도 수치나 통계를 통해 정책을 결정해왔지만, 과거와 달리 더 다양하고 방대한 데이터를 체계적으로 수집·분석해 행정 전반에 활용하겠다는 것이 데이터기반행정의 핵심입니다. 이 모든것들은 국민의 세금을 적시적소에 잘 쓰기 위함이죠. 데이터기반행정이란? 정의 데이터기반행정은 ‘행정 분야에서 의사결정과 정책 실행의 전 과정에 데이터를 근거로 활용하는 것’을 의미합니다. 특히 공공기관이 과학적·객관적인 데이터에 기반을 두고, 국민에게 필요한 정책이나 서비스를 설계하고 제공함으로써 효율성과 투명성을 높이는 데 목적이 있습니다. 즉 과학적인 행정 의사결정이라는거죠. 정부는 데이터 활용을 체계적으로 뒷받침하기 위해 「데이터기반행정 활성화에 관한 법률」을 마련했습니다. 주요

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그루텍의 핵심가치를 돌아보고, 함께 정한 핵심습관! (feat. 살아숨쉬는 핵심가치)

기업의 핵심가치란 무엇일까요? 기업에서 가장 중요히 여기는 가치이자 기업에서 작은 일이든 큰 일이든 선택의 기준입니다. 그리고 핵심습관은 핵심가치를 실현하는 우리 기업만의 습관입니다. 그루텍은 3개의 핵심가치가 있습니다. 신뢰 고객과 동료에게 믿음과 편안함을 주는 것 소통 상대를 배려하고 이해하는 것 성장 회사와 함께 전문가로 성장하는 것 오늘은 바로 그루텍의 핵심가치가 우리 안에서 잘 살아 숨쉬고 있는지 돌아보고 핵심가치에 맞는 핵심습관을 세워보는 시간을 가졌습니다. 그루텍의 핵심가치가 살아숨쉴 수 있도록! 진지하게 그루텍에 핵심가치가 잘 이행되기 위해 강화할 점과 개선할 점을 고민하는 시간을 먼저 가졌습니다. 사진 속에서 그루텍 핵심가치와 조직문화에 대해 고민하는 진지함이 느껴집니다. 어떤 핵심가치를 설정할지 열띈 논의를 한 흔적이 보인 그루텍의 화이트 보드! 이후 각 핵심가치 별로 핵심습관을 정하는 시간을 가졌습니다. 핵심습관으로 세울 수 있는 여러 아이디어가 나왔지만 핵심가치

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[컬쳐데이]2024년도의 첫 번째 그루텍 컬쳐데이

그루텍 컬쳐데이는 동료들과 팀워크를 다지는 시간이자 그루텍에서 중요하게 여기는 핵심가치인 소통과 신뢰를 쌓아가는 시간입니다. 소통: 상대방을 배려하고 이해하는 것 신뢰: 믿음과 편안함을 주는 것 동료와 신뢰를 쌓고 상대방을 이해하는 소통은 어떻게 하는 것일까요? 그루텍은 그 방법에 대한 힌트를 다음 글에서 찾았습니다! "잡담은 서로의 신뢰를 만드는 원료이며, 신뢰를 기반으로 어떤 이야기든 주고 받을 수 있는 소통 근육을 만든다." - 일터의 설계자들 - 그루텍은 동료들과 함께 즐거운 시간을 보내면서 신뢰와 소통이 쌓인다고 생각합니다. 그루텍 '봄' 컬쳐데이에 다 함께 볼링을 치러 갔습니다. 볼링공 고르는 것까지 고심해서 고르는 모습에서 그루텍 멤버들의 승부욕이 느껴집니다. 그 이유는 바로! 가장 낮은 점수가 나온 멤버가 그 다음주에 간식을 쏘기로 했기 때문이죠! 열정적인 볼링게임의 우승자는 과연 누가 되었을까요?! 볼링 게임 결과로 상은님이 동료들에게 맛있는 쿠키와 커피를 한

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[북클럽] 『비폭력대화』 그루텍의 소통법을 점검해보다

그루텍은 3월 동안 『비폭력대화』를 함께 읽었습니다. 비폭력대화 비폭력 대화는 대화를 통해 나와 너의 욕구를 동등하게 존중하면서 해결책을 찾아가는 소통방법이라고 합니다. 비폭력대화는 4가지 단계로 구성되어 있습니다. 1: 관찰 평가와 관찰을 분리하여 관찰한 것만을 표현한다. 2: 느낌 관찰에 대한 자신의 느낌을 표현한다. 3: 욕구 그러한 느낌을 일으키는 욕구, 가치관을 찾아낸다. 4: 부탁 원하는 것을 구체적으로 부탁한다. 저자 마샬 로젠버그는 우리의 행동은 어떤 욕구를 충족하기 위함이라고 합니다. 느낌은 욕구가 충족되었는지를 알려주는 신호라고 합니다. 북클럽 시간에는 비폭력대화를 실제로 실습해보는 시간을 가졌습니다. 관찰 단계에서 평가를 담은 말을 관찰의 말로 바꾸는 퀴즈를 맞추는 시간을 가졌습니다. 예시문을 보면 자신의 생각을 객관적인 관찰인 것처럼 말하는 경우가 많다는 것을 알게 되었습니다. 마지막으로 팀장과 팀원 사이에 피드백을 줄 때 비폭력대화를 사용하는 법을 실습해보았

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[그루텍 데이] 1분기를 돌아보고, 2분기를 준비하다!

2024년 4월 1일! 2분기를 시작하는 날입니다. 그루텍에서는 [그루텍 데이]로 지난 1분기를 돌아보고, 2분기를 준비하는 시간을 가졌습니다! 그루텍의 2024년 1분기를 돌아보다 그루텍의 1분기는 [소통]이 더 많아진 시간이었던 것 같습니다. 2회, 3회 북클럽 올해 처음으로 시작한 북클럽 시간을 통해서 책에서 얻은 인사이트와 생각을 나누며 풍성한 시간이 매달 있었습니다. 핵심습관 미션과 미션보드 우리의 핵심가치(신뢰, 소통, 성장)가 살아 숨 쉴 수 있도록 핵심습관 캠페인도 진행했습니다. ️️️ 그루텍 컬쳐데이 열심히 일한 만큼 노는 것도 열심인 그루텍! 그루텍 컬쳐데이 때 함께 볼링을 치러 가기도 했습니다. '소통'이 많아진 만큼 본격적으로 컨설팅 프로젝트가 많아지는 2분기에 어떤 팀워크가 생겨날지 기대가 됩니다. 그루텍의 2024년 2분기를 준비하다 2023년 연말 송년회 2024년을 준비하면서 그루텍에서 1년 목표인 경영전략 캔버스를 발표했습니다. 경영전략 캔버스에는

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[북클럽] 『일의 천재들』 강점으로 일하는 그루텍

그루텍에서 4월 동안 『일의 천재들』이라는 책을 함께 읽었습니다. 이번 북클럽 시간에는 그루텍 멤버들의 강점을 찾고 서로의 강점을 이해하는 시간이었습니다. 먼저 일의 천재들에서 말하는 강점이 무엇인지 알아보죠! 일의 천재들 요약 일의 천재들은 '불 브룩스'라는 (가상의) 주인공이 광고 회사를 창업을 한 후 번아웃이 온 이야기로 시작된다. CEO로 자신이 즐거워하는 창의적인 일 외에 직원들을 독려하는 일이 점차 많아지다 보니 스트레스를 받고 있다는 것을 깨닫게 되었다. 직원들과 이야기하며 일은 기본적으로 총 6단계가 있고, 각 사람마다 좋아하는 단계 즉 천재성이 있다는 것을 발견하게 됩니다. 일의 천재성 "기억하세요. 업무 천재성이란 여러분이 좋아하고 즐겁게 할 수 있는 일을 말합니다. 자신의 업무 천재성이 무엇인지 확신할 수 없어도 자신에게 에너지와 기쁨을 주는지 최선을 다해 추측해 보면 알 수 있을 거예요. " (발췌) "어떤 일이나 활동에 능숙하다고 해서 늘 그 일을 하는 게

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[부스팅 미팅] 그루텍 4월을 돌아보고, 5월을 준비하다!

그루텍에서는 매달 한 달을 점검하고 피드백하고 서로를 격려하는 부스팅 미팅을 진행합니다. 그루텍에서 4월은 '제안서'를 작성하느라 임직원 모두 분주한 시즌입니다. 각 공공기관으로 출장도 많아져서 모두 다 함께 만나는 날을 고르고 골라서 부스팅 미팅을 했답니다. 그렇다면 그루의 4월의 부스팅 미팅 현장을 소개합니다~! 부스팅 미팅은 AAR(After Action Review) 방법으로 4월 한 달을 각자 리뷰하는 것으로 사전 준비를 했습니다. AAR은 얻고자 한 것(목표), 얻은 것, 차이와 원인, 해야 할 것, 하지 말아야 할 것 총 5가지의 질문으로 피드백하는 방법입니다. 각자의 월간 AAR과 부스팅 카드를 미리 작성해서 올려두었습니다. 부스팅 미팅에서는 한 달간의 피드백과 피드포워드 그리고 요청사항이 공유됩니다. 피드백은 한 달 동안 실행한 일과 실행하면서 배우거나 깨달은 점입니다. 피드포워드로 앞으로 한 달 동안의 목표를 달성하기 위한 실행 계획을 공유합니다. 그리고 마지막으로

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[북클럽] 『프레임』 우리는 서로의 환경이자 프레임이다.

그루텍에서 5~6월 동안 『프레임』을 함께 읽었습니다. 이번 북클럽 시간에는 프레임에 대해 알아보고 나의 '프레임'을 되돌아보는 시간을 가졌습니다! 프레임 프레임은 우리의 착각과 오류, 오만과 편견, 실수와 오해가 모두 프레임에 의해 생겨남을 증명하고, 그로부터 벗어나는 방법을 제시합니다. 프레임은 각 목차를 통해 10가지 관점에서의 프레임을 소개합니다. 프레임은 "세상을 바라보는 마음의 창"이다. 이번 북클럽 시간에는 그루텍 팀원들이 챕터를 나누어 읽었습니다. 읽으며 얻었던 인사이트를 POV(Point of View)에 열심히 작성해서 모였습니다. 그루텍 멤버들이 빼곡힌 쓴 POV 카드! 프레임에 대한 그루텍 팀원들의 View와 Insight에 대한 이야기를 나누었습니다. 우리 그루텍 멤버들이 뽑은 인사이트가 되는 문구를 살펴봅시다! #프레임 "프레임은 우리가 지각하고 생각하는 과정을 선택적으로 제약하고, 궁극적으로는 지각과 생각의 결과를 결정한다." (pg 27) #순서의

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[북클럽] 『우리에게는 다른 데이터가 필요하다』 기회를 만드는 시민을 위한 데이터를 고민하다

그루텍에서 6~7월 동안 『우리에게는 다른 데이터가 필요하다』를 함께 읽었습니다. 이번 북클럽 시간에는 그루텍과도 깊은 관련이 있는 '공공 분야의 데이터'에 대한 책을 읽었습니다. 또한 우리는 공공 데이터를 활용하는 방안을 어떻게 적용하면 좋을지에 대해 함께 고민해보는 시간을 가졌습니다! 우리에게는 다른 데이터가 필요하다 『우리에게는 다른 데이터가 필요하다』는 시민과 함께, 시민을 위한 데이터를 쓰기 위해 생각하고 행동해야 할 내용을 제시합니다. 데이터를 통해 시민이 정부의 혜택을 더 빠르고 쉽게 누릴 수 있도록 데이터를 구축하고 활용하기 위한 방안 10가지를 소개합니다. 데이터를 통해 모두가 더 쉽고 편리하게 정부 혜택을 누리는 것, 이것이 시빅 데이터의 역할이자 목표다. 이번 북클럽 시간에는 그루텍 팀원들이 챕터를 나누어 읽었습니다. 읽으며 얻었던 인상깊었던 부분을 공유했습니다. # 기회 "21세기에 데이터를 잘 다루지 못하는 조직은 경쟁력이 없다. 데이터를 활용해 부족한

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공공데이터 설문조사

오늘은 공공데이터를 보다 효과적으로 수요에 맞추어 제공, 관리 업무를 위해 사용자의 생각과 의견을 알아보는 공공데이터 설문조사에 대해 알아보겠습니다. 공공기관은 기관에 보유하고 있는 데이터를 제공을 해야 합니다. (관련근거 : 제17조(제공대상 공공데이터의 범위) 데이터 사용자가 어떤 데이터를 활용을 많이 하는지, 관심이 있는지, 사용에 어떤 문제가 있는지 등 다양한 의견을 확인하고 그 결과에 맞추어 데이터 제공을 하는 것이 보다 활용도 높은 데이터를 제공하는 방법일 것입니다. 주식회사 그루텍은 많은 공공기관과 업무를 진행하면서 많은 경험을 보유하고 있습니다. 기관의 성격과 상황에 맞는 설문지 제작, 분석을 함께 실시합니다. 공공데이터 개방 활성화 설문 배너 공공데이터 개방 활성화 설문 배너 공공데이터 전문기업 주식회사 그루텍(http://www.gurutech.co.kr) #공공데이터 컨설팅, #공공데이터 품질관리, #공공데이터 품질 인증, #데이터기반행정 컨설팅

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한국산업기술기획평가원, 2024년 공공데이터 품질인증 '최우수' 등급 획득

한국산업기술기획평가원의 공공데이터 품질인증 '최우수' 등급 획득을 축하드립니다. KEIT는 행정안전부가 행정·공공기관을 대상으로 실시한 2024년 공공데이터 품질인증 심사에서 최고 등급인 최우수(ALL)을 획득했습니다. 공공데이터 품질인증 최우수 등급 획득을 통해 국민은 보다 높은 품질의 KEIT 데이터 믿고 활용할 수 있게 될 것으로 기대됩니다. 앞으로도 데이터 품질 확보와 국민이 원하는 데이터 개방 확대로 민간 활용도 및 부가가치 창출을 높여가겠습니다. https://www.instagram.com/official_keit/p/DC8VuFGyFDh/ Instagram의 한국산업기술기획평가원님 : "[KEIT소식] 2024년 공공데이터 품질인증 최우수 등급 획득 KEIT는 행정안전부가 행정·공공기관을 대상으로 실시한 2024년 공공데이터 품질인증 심사에서 최고 등급인 최우수(ALL)을 획득했습니다. 공공데이터 품질인증 최우수 등급 획득을 통해 국민은 보다 높은 품질의 KEIT 데이

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[북클럽] 『철학을 잊은 리더에게』

오늘은 그루텍의 첫 북클럽이 있었던 날입니다 북클럽으로 진행한 첫 책은 바로바로.. 『철학을 잊은 리더에게』 입니다! 『미움 받을 용기』의 저자 기시미 이치로가 쓴 책으로, 알프레드 아들러의 이론을 직장에서 어떻게 적용할 수 있는지에 대한 실용 리더십 책입니다. 그루텍은 책을 읽고 어떤 생각을 했을까요? 그 현장으로 바로 가봅시다! 일을 하고 싶은 의욕이 가장 많을 때는 언제인가요? 도움을 요청 받을 때 일을 잘하게 될 때 재미있을 때 팀워크가 좋을 때! 아들러 심리학에서는 ‘존경과 신뢰’를 주고 받는 것이 중요하다고 합니다. 그루텍에서 어떤 말을 들으면 동료와 리더에게 존경과 신뢰를 받는다고 느끼나요? 서로의 말을 끊지 않고 차분히 들어줄 때 일을 하면서 "고맙다고 할 때" "즐거웠습니다."라는 말을 들을 때 그루텍의 첫 북클럽 소감 " 첫 책이 철학 책이어서 조금 어려웠지만, 북클럽 시간을 통해서 더 풍성하게 이야기를 할 수 있어서 좋았습니다.] " 『철학을 잊은 리더에게』 라

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[비전워크샵] 그루텍의 사명과 비전을 정립하다

그루텍 사무실에 들어가면 가장 먼저 이 두 그림이 보입니다. 과연 어떤 그림일까요? 바로 그루텍의 5년 후 비전을 그루텍 직원들이 상상하며 직접 그린 그림입니다! 독자적 서비스 플랫폼, 기업내 전문프로그램, 좋은 인재, 해외 워크샵, 해외 진출, 구내 식당 사옥, 퇴사율 0% 등이 적혀있습니다. 우리 그루텍의 비전, 미션, 핵심가치를 함께 세웠던 비전워크샵 현장을 보러 갑시다~! 그루텍의 핵심가치를 정립하다 핵심가치는 의사결정을 할 때 기준이 되는 우선순위라고 합니다. 핵심가치는 눈에 보이지 않지만, 일하는 방식의 기준, 새로 합류할 구성원을 바라보는 관점 등 모두 핵심가치에서 시작하기 때문에 매우 중요하다고 합니다. 지금까지 그루텍에서 글로 정리되지는 않았지만, 공유하고 있는 핵심가치는 무엇이었을까요? 어떤 단어가 우리의 핵심가치를 가장 잘 표현하는지 진지하게 고민하는 모습 속 그루텍의 열정이 엿보입니다. 그루텍의 핵심가치 3가지를 소개합니다. 성장 회사와 함께 전문가로 성장

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[승진식] 그루텍의 승진은 성장에 있다

24.02.19에는 그루텍의 2024년 승진식이 있었습니다! 승진은 개인에게 명예와 자부심을 갖는 시간이자 모범적인 태도로 업무에서 지식과 경험을 쌓아 리더로 성장한 것을 축하하는 자리입니다. 그루텍에서는 승진을 하기 위해서 총 4가지 영역에 대한 승진 레포트를 스스로 작성해야 합니다. 성과 / 학습 혹은 지식 발굴과 전수 / 핵심가치 실천 / 도전할 성과 그루텍에서 승진레포트를 작성하고 승진식을 하는 이유는 성장에 대해 진심으로 축하하기 위해서입니다. 그럼 바로 그 그루텍 성장의 주인공을 만나러 가봅시다! 첫번째 주인공은 바로 홍성준님입니다! 주임으로 승진한 성준님에게는 앞으로도 그루텍에서 선한 영향력을 향기롭게 풍기길 바란다는 의미를 담아 향수를 선물로 드렸습니다. 다음으로는 대리로 승진한 희용님입니다! 희용님에게는 힘써 일하며 고객에게 사랑과 가치를 전한 희용님의 손을 지켜주자는 의미로 핸드크림을 드렸습니다. 마지막 승진식의 주인공은 과정으로 승진한 상은님입니다! 상은 과장님

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[북클럽] 『일터의 설계자들』 그루텍의 일터 문화를 꿈꾸다

오늘은 2월 동안 그루텍이 함께 읽은 『일터의 설계자들』 로 북클럽을 진행했습니다! 일터의 설계자들은 우아한형제들의 피플실의 나하나팀장이 우아한형제들에서 조직문화를 어떻게 가꿔나가고 있는지 그 이야기와 팁을 적은 책입니다. 그럼 그루텍에서 일터의 설계자들 북클럽을 통해서 어떤 이야기를 했는지 그 현장을 보러 갑시다! 먼저 책을 읽으면서 그루텍에서 이야기하고 싶은 주제의 키워드를 모아보았습니다. 그루텍에서 함께 나누고 싶은 키워드! 읽었던 내용을 다시 보며, 그루텍 팀원과 함께 나누고 싶은 주제를 고심해서 고르는 그루텍 총 6가지의 키워드가 나왔습니다. 그럼 그루텍 팀원들이 선정한 키워드별로 책에서 인상 깊었던 내용을 공유합니다! #구성원 "직원이 아니라 구성원이라고 표현하는 것도 다른 일 문화를 겪은 나에게는 새로운 경험이었다." (pg 69) #스며들다 "하지만 기업이 중요하게 여기는 가치가 일하는 동안 소소하게 스며들어야 일 문화가 강력한힘을 발휘할 수 있다." (pg36) #재

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