과학적인 정책을 수립하고 결정하기 위한 시스템이 필요하다. 본 연구의 연구 프로세스를 확장 적용하여 빅데이터 기반의 정책결정 지원 시스템을 구축하는 것이다. 계획적으로 모델링에 근거해서 데이터를 설계, 수집하고 이를 분석함으로써 실증적 근거를 기반으로 과학적 정책을 수립하고 평가할 수 있다. 효과를 예측하고, 국민들의 체감도와 수용성까지 고려할 수 있는 시스템을 만들어 활용해야 한다.
마지막으로, 근거 중심의 과학적인 정책 수립 및 결정을 지원하기 위한‘정책결정 지원 시스템’ 구축 및 활용을 제안한다. 본 연구에서는 공간 정보 연계를 기반으로 교통 접근성을 반영한 보육 시설 공급 분포 분석 및 평가, 예측 및 비교, 클러스터 분석을 수행하였다. 본 연구의 연구 수행 프로세스는 “데이터 수집 및 분석 DB 구축 ☞ 데이터 연계 및 통합 ☞ 데이터 분석 및 평가 ☞ 시뮬레이션을 통한 변화 예측 및 파급효과 비교 ☞ 클러스터링 및 특성 분석을 통한 정보 제공 및 정책 우선순위 설정 ☞ 정책 결정을 지원하는 근거 중심의 분석 결과 및 시각화 정보 제공”의 흐름으로, 이를 확장 적용하여 빅데이터 기반의 정책결정 지원 시스템 구축을 제안한다. 이것은 무계획적으로 수집된 데이터를 분석 또는 추론하는 방식이 아니라, 계획적으로 모델링에 근거해서 데이터를 설계 및 수집하고 이를 분석하여 정책결정을 지원하는 방식을 의미한다. 이것은 데이터 기반 분석 강화 및 기계학습 방법론을 다양한 정책 영역에서 체계화시킴으로써 빅데이터 분석을 통해 실증적 근거 기반의 과학적 정책 수립 및 평가를 가능하게 만들 수 있다. 특히, 다양한 시뮬레이션에 의해 변화 및 파급효과를 예측하고, 국민들의 체감도 및 수용성까지 고려할 수 있는 정책 판단 및 결정을 지원하기 위한 시각화 정보 및 통찰력을 제공할 수 있는 정책 결정 지원 시스템을 구축하여 보육정책 영역뿐만 아니라 다양한 정책 영역에서 활용하는 것이 필요하다.