빅데이터 활용 사업 추진 시, 특히 공공 부문에서는 양질의 데이터를 먼저 축적하고 이에 대한 방법론을 고민하기보다 단기간에 별 가치가 없는 데이터를 끌어모으는 데 급급한 경우가 있다. 그러나 데이터의 가치는 규모가 크다고 해서 그 가치가 큰 것이 아니므로 규모를 무작정 키우기보다 양질의 데이터를 축적하는 것이 중요하다.
빅데이터 활용의 기본 전제는 당연히 축적된 대량의 데이터이다. 하지만 빅데이터 활용 사업 추진 시에 빅데이터 분석을 적용할 만큼의 ‘양질의 대량 데이터’가 축적되어 있는가에 대한 질문이 우선되지 않는 경우가 의외로 많다. 특히 빅데이터 활용 분야에서 후발주자인 공공부문에서는 축적된 데이터들을 바탕으로 빅데이터 방법론 적용을 고민하는 것이 아니라, ‘빅데이터 활용’이라는 선언적 구호가 앞서고 뒤이어 이에 맞는 데이터를 찾는 경우가 빈번하다. 어찌 보면 선후가 뒤바뀐 형국인 것이다. 이와 같은 상황의 기저에는 빅데이터를 단순히 많은(big) 자료(data)의 합과 동일시하는 기본적인 오해가 존재한다. 이러한 오해가 빚어내는 흔한 실수는 각기 상이한 데이터의 성격과 특성, 데이터 출처 등에 대한 충분한 검토 없이, 일단 있는 대로 최대한 끌어모아 통합하면 유의미한 결과를 도출해 낼 수 있는 빅데이터를 단기간에 구축할 수 있다고 믿는 것이다. 하지만 데이터의 가치는 그 규모와 항상비례하지 않는다. GIGO(Garbage in, garbage out)라는 경구처럼, 아무리 양이 많다고 해도 잘못된 데이터를 입력(in-put)하면 잘못된 결과(out-put)가 나올 수밖에 없다. 오히려 상대적으로 데이터 규모가 작더라도 목적에 맞는 양질의 데이터를 축적하는 것이 별 값어치 없는 대량의 데이터보다 더 유용할 수 있다.