데이터와 서비스 대범람의 시대, DR 데이터센터 원거리 배치를 위한 기술 및 정책 방안

구본준(Bon Jun Koo),김근형(Keun Hyung Kim) 제주대학교 관광과경영경제연구소 2023 産經論集 Vol.43 No.1

지난 2022년 국내 대기업 데이터센터의 화재로 인한 국민대표 SNS 서 비 스인 카카오의 먹통 이슈로 인해 재해복구 데이터센터가 중요하게 인식되고 있다. 이러한 재해복구 데이터센터 구축의 필요성에 따라 본 연구에서는 먼저 국내외의 데이터센터 현황 및 DR데이터센터 현황을 살펴보고 이와 관련한 문제점을 분석하였다. 또한, 데이터센터를 구축하기 위한 3가지 입지적 요건(환경, 통신·전력인프라)과 2가지 기준(부지 레벨, 사회경제/인력/정부)에 따라 제주가 가진 장·단점을 살펴보고 제주도의 민간 데이터센터/DR데이터센터 유치를 장려하기 위한 기술적 정책적 방안을 고찰해보도록 한다. Recently, in late 2022, Disaster Recovery Data Center is recognized as important due to the disruption issue of Kakao, the Korea' s #1 SNS service provider caused by a fire at their separated operating data center. In this response; the needs of establishing the Disaster Reovery Data Center, this paper is examining the brief current status of domestic and foreign data centers and D.R. data centers and analyzing the related problems. Moreover, according to three requirements (environment, communication and power infrastructure) and two criteria (site level, socio-economic/manpower/government) to find the r ight location for the data center, Jeju's strengths and weaknesses were examined, and considered with the technical and policy measures for Jeju Island to encourage for the attraction of private sector's data centers/DR data centers.

효율적이고 안전한 데이터센터의 물리적 보안 방안

강현선 보안공학연구지원센터(JSE) 2015 보안공학연구논문지 Vol.12 No.6

최근 연이어 발생하는 금융권 해킹사고와 데이터센터 화재 사건 등으로 데이터센터의 보안에 많은 관심이 집중되고 있다. 하지만 실제 국내 대부분의 데이터센터는 해킹에 대비한 네트워크 보안 수준은 높지만, 물리적 보안에 대해서는 국내 및 국제적 표준을 준수하지 않고 운영함에 따라 보안 수준이 낮다는 평가를 받고 있다. 데이터센터에서의 물리적 보안은 화재, 지진, 태풍 등 정보자산이 위치한 물리적인 시설에 영향을 초래할 수 있는 취약점과 위협을 사전에 통제하고 대응하기 위한 활동을 의미한다. 본 논문에서는 국내 데이터센터의 운영현황과 국내외 데이터센터의 정보보호를 위한 기준을 분석하고, 국내 상황에 적합한 데이터센터 구축에 필요한 효율적인 물리적 보안 방안을 제시한다. A lot of attention to the security of the data centers are concentrated because of financial data center hacking incidents and data center fire incident that occurred one after another recently. However, most of the domestic data center network security against hacking is high, but the physical security of data center as operating without complying with national and international standards security are under evaluation. Data center physical security means the activity to control and respond to fires, earthquakes, typhoons, vulnerabilities and threats that can cause an impact on the information assets in physical facilities of data center in advance. In this paper, we propose an efficient physical security measures needed for data center deployments for domestic situations through analyzing the basis for the operating status and security of domestic and international data centers of the national data center.

클라우드 데이터 센터의 에너지 효율성 평가 프레임워크

최정열 한국차세대컴퓨팅학회 2014 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 Vol.10 No.4

클라우드 컴퓨팅 기술의 활성화에 따라 데이터 센터도 클라우드화 되고 있다. 클라우드 데이터 센터는 유연한 비즈니스 수요에 대처하기 위해서 가상화 기술을 활용함으로써 기존의 데이터 센터 보다 ICT 자원을 효율적으로 이용할수 있다. 클라우드 데이터 센터는 ICT 장비의 고밀도 구성으로 인해 에너지 소비가 더 높아지게 되어 보다 유연한관리가 요구된다. 본 연구는 이러한 특징을 갖는 클라우드 데이터 센터의 에너지 효율성을 진단하기 위해서 인프라분야, ICT 장비 분야, 그리고 운영 및 에너지 효율 관리 분야 측면에서의 평가 프레임워크를 제시한다.

빅파이센터 역할 및 거버넌스 운영방안

옥진아,조무상 경기연구원 2015 정책연구 Vol.- No.-

경기도는 IT 행정을 위한 민선 6기 핵심사업으로 빅파이(BigFi : Big-data와 Free-information의 합성어)프로젝트를 추진하고 있다. 빅파이프로젝트는 빅데이터의 활용을 내세운 프로젝트로 산재되어 있는 정보를 수집하여 경기도민이 쉽게 검색하고 활용할 수 있도록 맞춤형 정보를 무상으로 제공하는 것이다. 빅파이프로젝트가 추진 목표에 따라 민간 주도의 자율적 데이터 산업 생태계 조성을 유도하고, 전문인력 양성, 데이터 기반의 기업 경쟁력 강화 및 창업을 촉진할 수 있는 사업이 되기 위해서는 이를 지원하고 운영할 수 있는 센터와 같은 지원체계가 필요하다. 빅데이터센터는 빅데이터를 접하는 도민이 보다 쉽고 편하게 이용할 수 있는 환경을 제공하고, 공공서비스뿐만 아니라 비즈니스 모델을 통해 수많은 사업적 기회와 새로운 일자리를 제공할 수 있는 장이 마련되어야 한다. 경기도 빅파이센터가 이러한 역할을 수행하기 위해서는 첫째, 빅데이터에 관한 전문교육을 실시하여 전문 인력 양성에 힘써야 한다. 둘째, 민간산업생태계 조성을 위해 예비창업가와 스타트업 기업을 지원사업. 빅데이터 민간산업생태계 조성을 위한 거버넌스, 데이터 활용을 위한 정보보호 및 제도정비 방안을 마련해야 한다. 셋째, 빅파이센터는 통합 인프라와 플랫폼 구축뿐만 아니라, 서비스 분석, 창업 지원, 데이터 활용, 인력양성 등의 모든 사업의 통합 가치를 극대화하는 구심점의 역할을 담당해야 한다. 플랫폼에서는 민간 비즈니스 모델 및 정책지원이 가능해야 하며, 빅파이 플랫폼의 활성화를 위해서는 공급자와 수요자의 참여와 협력체계를 유도해가는 것이 중요하다. 넷째, 빅데이터 활용에 대한 요구는 계속해서 증가할 것이며, 이러한 수요에 대응하기 위해서 빅파이센터는 오픈랩 운영, 산학연 네트워크 구축, 프로젝트 추진지원 및 문제해결 등을 지원해줄 수 있어야한다. 빅데이터의 활용성이 높아질수록 빅데이터의 체계적인 관리, 즉 거버넌스가 중요한 이슈가 될 것이다. 경기도 거버넌스는 데이터 표준화, 의사결정체계, 데이터 관리, 개인정보 보안, 감시와 견제 등에 대한 관리체계를 안정적으로 확립해야 하며, 빅파이센터가 도정혁신, 공공데이터 개방, 서비스 제공, 창업지원, 전문인력 양성, 교육 등의 운영기반이 되어야 한다. 경기도 빅파이센터가 프리인포메이션을 제공하고 이를 운영한다는 측면에서 감시와 견제는 매우 중요하다. 가급적 많은 데이터의 수집, 제공, 공유체계를 만들어 나아가기 위해서는 이때 발생할 수 있는 이슈 즉, 데이터 독점에 따른 감시와 견제, 데이터 품질에 대한 부분, 개인정보보호와 관련된 이슈 등은 거버넌스 체계를 마련하는 것이 필요하다. 빅데이터 거버넌스는 우선적으로 데이터 표준관리, 구조관리, 품질관리, 보안 관리와 표준정리 등 데이터 기본원칙을 정립해야 하며, 관리자의 원칙, 조직, 절차 등을 정의해야 한다. 수많은 데이터가 생성되고 있지만 현재 이를 컨트롤 할 빅데이터 전문인력이 부족하다. 빅데이터 관리와 분석 내재화를 위한 전문 인력충원이 필요하다. 또한 산재된 데이터를 통합관리를 위해 품질관리를 어떻게 할 것이며, 데이터 공유에 대해서도 어떻게 운영할지에 대한 방안을 마련해야 한다. Gyeonggi Province is promoting the project as a Big-Fi(Bigdata Free Information) Project core business for the IT administration. Big-Fi project will induce the composition of the ecosystem private voluntary industry-led data. It should provide specialized training, development and commercialization of private voluntary business model support system. This support is needed to support systems such as the Bigdata Center in order to operate. Bigdata Center must provide an environment that is available to residents to take advantage of big data more easily and conveniently. In addition, public services, as well as through the business model should provide business opportunities and new jobs. First, the role of Bigdata Center specialized training on Big Data, and should cultivate professional personnel. Second, support business start-ups should provide a big data governance and data protection for private industry ecosystem composition. Third, the bigdata center must build platform. It should also perform the roles of service analysis, start-up assistance, professional training and openlab operation. Fourth, Bigdata Center must be able to give support to the bigdata community, promoting the bigdata project. The more utilization big data to increase the systematic management of big data, that will be an important governance issues. Gyeonggi-governance should be to establish a stable management system related to data standardization, decision systems, data quality and privacy security. Check and supervision for data sharing is important. so, big data center is necessary to establish the governance of issues related to privacy protection, Proprietary data, data quality.

데이터센터 폐열의 지역난방 이용에 대한 경제성 평가

박미숙 ( Mi-sook Park ),김세훈 ( Seo-hun Kim ),김다연 ( Da-yeon Kim ),양수진 ( Soo-jin Yang ),황용우 ( Yong-woo Hwang ) 한국폐기물자원순환학회(구 한국폐기물학회) 2021 한국폐기물자원순환학회 춘계학술발표논문집 Vol.2021 No.-

탄소중립이 전 지구적 해결과제로 부상하고 있는 시점에서 2020년 7월 14일 우리 정부는 한국판 뉴딜정책을 발표했으며, 10대 과제 중 하나로 ‘데이터 댐’을 제시한 바 있다. 향후 데이터 댐을 통해 데이터 경제가 가속화되고 빅데이터 플랫폼이 확대 되면 데이터센터의 전력 소비량은 폭발적으로 증가할 것이다. 일반적으로, 데이터센터의 전력소비량 중 절반가량은 IT 장비를 식히기 위해 소비되고 있다. 데이터센터에서 장비를 식힐 때 공랭식과 수냉식의 두 가지 방법이 사용되고 있으며 공랭식 위주인 우리나라와 달리, 국외에서는 수냉식 냉각방식을 활용하여 그 과정에서 회수한 데이터센터 폐열(waste heat)을 지역난방에 활용하기 위한 다양한 시도가 이뤄지고 있다. 데이터센터가 점차 증가하는 추세에 비추어볼 때, 우리나라에서도 데이터센터 폐열 활용 노력이 필요한 시점이다. 그간 우리나라에서도 데이터센터 폐열을 회수하여 지역난방에 활용하기 위한 시도 혹은 정책적 제언을 하는 연구는 있었지만, 지역난방으로의 이용에 대한 경제성 평가는 이루어지지 않았기에, 본 연구에서는 데이터센터 폐열의 지역난방 이용에 대한 경제성 평가를 수행하였다. 데이터센터의 폐열을 회수하여 지역난방으로 활용하기 위해서는 수냉식으로 열을 식힌 후 이를 회수하여 지역난방 시설로 보내게 된다. 본 연구에서는 현재 공랭식 냉각 장치가 설치된 데이터센터에 수냉식 냉각 시스템을 설치하고 지역난방으로 연결할 때 발생하게 될 초기 공사비, 에너지 절감 비용 등을 고려하여 초기 투자비 회수기간 등을 산정하였다. 향후, 국내에서 데이터센터 폐열 회수를 이용한 지역난방이 실현되면, 보다 현실적인 초기비용을 산정하여 지역난방 뿐 아니라 수영장, 스마트팜 등 난방이 필요한 다양한 편익시설에 대해서도 경제적 평가를 활용할 수 있을 것이다.

국내 데이터센터 폐열잠재량 산정에 관한 연구

조혜린,윤린,오세신 대한설비공학회 2022 설비공학 논문집 Vol.34 No.7

The waste heat potential of data centers is attracting attention as a new heat energy source. In this study, waste heat potentials of domestic data centers were calculated and monthly potentials were predicted. The amount of potential was calculated from annual average total power consumption, PUE values of 10 data centers through surveys, and 66 domestic data center from ITSA (Korea Information Technology Service Industry Association). The waste heat potential was derived by considering the COP of the heat pump, excluding the amount of electricity from the compressor for recovery energy. Based on 10 data centers from surveys, the average potential ranged from 54,414,495 kWh to 65,075,294 kWh with respect to COP of chiller. The highest waste heat potential was 200,463,808 kWh. When the value of waste heat generated was examined by region, Gyeonggi Province had the highest value of 3,161,288,865 kWh among 66 domestic data centers. The waste heat potential from the data center was also predicted using TRNSYS modelling. The prediction error ranged from 9.04 to 32.85% for S data center located in Daejeon. 본 연구에서는 국내 데이터센터 폐열 잠재량에 대한 정의를 새롭게 내렸으며 PUE를 통해 데이터센터에서 냉방에너지로 소비되는 전력량을 산출하고 데이터센터 폐열잠재량에 대한 구체적인 값을 제시하였다. 결과를 요약하면 다음과 같다. (1) 데이터센터 잠재량은 데이터센터 내 IT서버 룸의 온열 환경을 유지하기 위해 투입되는 냉방에너지로 정의하였다. (2) 직접 조사를 통한 국내 데이터센터 10곳의 전력사용량 값과 PUE, 칠러의 냉방효율을 통해 데이터센터 폐열잠재량을 산출했으며 칠러의 효율에 따라 평균 5,414,495 kWh에서 65,075,294 kWh가 산출되었다. 또한 조사를 통해 얻은 국내 데이터센터 중 가장 큰 폐열은 **가산 데이터센터로 약 200,463,808 kWh가 도출되었다. 한국데이터센터연합회로부터 수집한 66개 데이터센터자료를 이용하여 폐열잠재량을 분석한 결과 경기도지역이 3,161,288,865 kWh로 가장 큰 잠재량을 나타냈다. (3) TRNSYS 프로그램을 통해 S 텔레콤 데이터센터 모델링을 진행하여 실측값과 비교하였으며 냉방 COP는 데이터센터 에너지 기준을 장비의 레벨까지 제시하는 미국 켈리포니아에서 제시한 효율기준 표를 따랐다. S 텔레콤 데이터센터의 실측값을 통해 산출한 잠재량과 TRNSYS 결과값의 오차는 예측값 기준 최소 9.04%에서 최대 32.85%로 나타났다. (4) 데이터센터의 측정값에 의존하지 않고 조사를 통한 예측이 아닌 설비 정보와 랙 발열량을 통해 잠재량을 산출할 수 있는 방법론을 제시하였다.

중심성을 벗어난 데이터 센터

오요한 한국과학기술학회 2018 한국과학기술학회 학술대회 Vol.2018 No.04

최근 컴퓨팅 사가들을 비롯한 기술사가들, 하부구조(Infrastructure)를 연구하는 미디어학자들 및 정보학자들은 인터넷 기업이 운영하는 데이터 센터의 막대한 소비 전력과 냉각용수, 국제적인 트래픽 교환 등의 사례를 들어 데이터 센터의 물질성을 부각함으로써 정보통신기술의 사회 · 정치 · 경제 · 환경 · 문화 · 도덕적 차원을 논해 왔다. 이런 배경에서 인터넷포털 네이버가 2011년 착공하여 2013년 완공한 “친환경” 데이터 센터 “각”(閣)은 기업이 데이터 센터의 물질성을 인터넷 기업 경영의 핵심 요소로 간주하고 천명한 독특한 사례라 볼 수 있다. 본 연구는 네이버 데이터 센터의 사례가 이미 정보기술의 물질성 중에서도 환경적 측면을 잘 보여주고 있다는 판단 하에, 정보기술의 물질성을 다른 각도에서 논하고자 한다. 본 글은 데이터 센터와 인터넷 트래픽을 제어하는 회선으로 구성되는 인터넷 하부구조의 특정 지형이 어떻게 형성되었는지를 역사적으로 분석하고자 한다. 분석을 통해 본 글은 인터넷 트래픽이 회선을 통과하는 방식이 자동적으로 제어되는 것이 아니라, 그 제어 방식이 국가와 통신사업자, 콘텐츠사업자 간의 논쟁의 대상이었다는 점을 보이고자 한다. 본 연구는 네이버가 임대 데이터 센터에서 자체 데이터 센터로 직영 체제를 전환하기로 결정한 배경에 데이터의 보관 뿐만 아니라 데이터의 흐름 또한 주요하게 고려되었다고 주장한다. 이는 네이버, 그리고 네이버에게 임대데이터센터 및 인터넷 전용회선을 제공하던 KT 사이의 추가 전용회선 설치를 둘러싼 2008년에서 2010년 간의 갈등에서 잘 드러난다. 데이터 센터를 저장소라기 보다는 중계소로 보는 이 글의 관점은 인터넷 하부구조 연구의 구별되는 관점을 연결하는 하나의 방법을 제안하는 것으로 이어진다. 지금까지의 인터넷 하부구조의 역사와 물질 문화 연구에서는 데이터 센터는 막대하게 전력과 수자원을 소비하는 물질성의 집약체로, 인터넷 회선은 상이한 지역, 대륙, 문화를 연결하며 이질적인 것들의 접촉과 긴장을 야기하는 관로로 논의되어 왔다. 여러 문화인류학자 및 과학기술학자들이 물체를 본질적인 정수를 안정적으로 담지하고 있는 것으로 보아온 기존 관점의 한계를 지적하며 물질을 그것이 위치한 맥락 및 그것을 둘러싼 행위자와 관계성이 끊임없이 교환을 통해 나타나는 것으로 보아야 한다는 관점에 바탕하여, 이 글은 데이터 센터라는 거대한 집약체가 풀어지고 흐르고 떠다니고 때때로 합쳐지는 보다 큰 맥락을 식별할 것이다. 본 글의 연구방법으로는 문헌조사 방식을 택하여 2000년에서 2015년 동안의 신문기사, 네이버의 출간물 및 기술블로그, 방송통신위원회의 심의의결서 등을 참조하였다. 최종적으로 본 연구는 한국어 검색엔진의 내적 논리와 사용자 관심이 서로에 의해 자기 강화된다는 논의를 (김지연, 2013) 확장하기 위해 백과사전, 전문자료, 학술검색 등의 한국어 검색 데이터베이스, 그리고 통합검색 결과페이지를 물질성 측면에서 다룰 향후 연구의 기반이 될 것이다.

그린 데이터센터 구축을 위한 입주건물 선정 방법에 관한 연구 - 중형급 이하 데이터센터 구축 중심으로 -

안정근,강영석 한국통신학회 2013 韓國通信學會論文誌 Vol.38 No.1(융합기술)

최근 지구의 기후ㆍ환경 변화가 국제적 이슈로 부상하고 있고, 그중 에너지 효율 및 탄소 저배출을 목표로 하는 그린IT의 중요성이 증대되고 있다[3]. 가트너는 2008년 10대 전략기술에서 그린IT을 첫번째로 선정하였고 현재까지 지속적으로 그린IT와 그린IT 관련기술인 “저전력 서버” 및 “가상화”, “클라우드 컴퓨팅” 그리고 “데이터센터 재구성” 등 IT인프라를 10대 전략기술에 포함하고 있다[16]. 데이터센터 재구성 등 그린 데이터센터 구축은 데이터센터 설계 단계부터 그린화 방안을 고려하여야 한다[6,9,11]. 최근 147개 공공기관이 혁신도시로 청사와 데이터센터 이전을 추진하고 있다. 이에 따라 일반 건물을 신축 또는 리모델링하여 데이터센터를 구축하는 중형급 규모 이하 기관의 데이터센터 구축 지침이 필요한 실정이다[2]. 따라서 이 논문에서는 중형급이하 규모의 데이터센터 구축을 위한 데이터센터 입주건물 선정 방법을 연구하여 제시하였다.

전자금융감독규정의 규제 완화로 인한 환경비용 분석

이승윤(Seungyoon Lee),임병인(Byung In Lim) 한국규제학회 2021 규제연구 Vol.30 No.1

2019년 1월 「전자금융감독규정」규제 완화 이후, 많은 글로벌 IT기업들이 국내에 데이터센터를 설립하였거나 설립 계획을 공표하였다. Microsoft와 Google은 2019년에 데이터센터를 착공하여 현재 클라우드 서비스를 제공하고 있으며, Apple, Oracle, Facebook 등도 국내에 데이터센터를 건설하겠다고 공표하였다. 이런 상황을 감안하여 본 연구에서는 막대한 전력을 소비하는 데이터센터가 유발하는 환경비용을 데이터센터의 전력설비용량이 40MW라는 가정하에서 추정하였는데, 그 결과 데이터센터 1개의 연간 환경비용은 약 64억원, 데이터센터의 내구연한(20년)을 감안한 현재가치로는 약 870억원으로 산출되었다. 문제는 「전자금융감독규정」규제 완화 과정에서 환경비용에 대한 어떤 제약 또는 조건을 규정하지 않았다는 것이다. 따라서 본 연구의 데이터센터 환경비용 추정 결과와 현재 해외 글로벌 IT기업들이 데이터센터에 재생에너지 사용 비중을 꾸준히 높여가고 있다는 점을 감안할 때, 「전자금융감독규정」에 해외 기업들이 데이터센터를 국내에 설립할 때 재생에너지를 이용한 자체 전력생산을 허용하는 등의 추가적인 보완조치가 필요하다는 시사점을 도출할 수 있다. Korea government relaxed the regulation of Electronic Finance Supervision(hereafter, EFS) in January, 2019 before global IT companies have established a Data Center for private financial information. The deregulation made the Microsoft and the Google build in 2019 and provide the Cloud Service in 2020, and also many global IT companies, like Apple, Oracle, Facebook, declared that the Data Center would construct in Korea. We estimate the environmental cost from a Data Center under an assumption that the electric power facility capacity of a Data Center is 40 MW, then it cost about 6.4 billion Korean Won, and converted it to the present value, 87 billion Korean Won, by using both the life cycle period(20 year) of a Data Center and the social discount rate(4.5%). It implies that Data Center has a negative influence on the environment. Nevertheless, the EFS deregulation does not provide any kinds of restrictions or conditions on the environment now. In fact, overseas global IT companies are well aware of the environmental problems induced by their Data Centers and steadily make efforts to use the renewable energy more, but they don’t still take the same action in Korea. In this context, we derive a following policy implication: any kinds of supplementary and environmental condition for overseas global IT companies to deploy and build the Data Center in Korea should be added, i.e., the production of the electricity with a renewable energy by themselves, etc.

차세대 예산회계시스템, 재정데이터 분석센터의 효율적 구축에 관한 연구: 주요사례를 비교 분석하여

송석현(宋碩玄) 한국지역정보화학회 2021 한국지역정보화학회지 Vol.24 No.3

4차 산업혁명시대, 주요부처 시스템은 이에 맞춰 발빠르게 차세대 사업을 추진하면서 디지털 전환 즉 데이터 기반으로 혁신하고 있다. 차세대 디브레인 시스템도 데이터 기반 정책결정지원 시스템 구현이라는 비전으로 데이터 기반 행정업무가 가능하도록 디지털 전환으로 추진하고 있다. 차세대 디브레인 시스템은 2022년 1월에 전면 개통한다. 차세대 디브레인 시스템은 데이터를 기반으로 하는 다양한 사업을 구축하고 있다. 특히, 재정데이터를 기업 및 연구자가 적극활용할 수 있도록 재정데이터 분석센터를 구축하고자 한다. 현재 열린재정 포털이 운영되고 있지만, 온라인 상에서 재정데이터를 개방하는 서비스에 그치고 있다. 재정데이터 분석센터가 개통된다면 온라인은 물론 오프라인 즉 분석할 수 있는 공간에서 재정데이터 및 다양한 경제・사회지표 데이터를 활용할 수 있는 만큼 분석센터 구축의 의의는 매우 크다고 볼수 있다. 분석센터는 이미 몇 개 기관에서 운영하고 있다. 이를 통해 국민이나 기업의 높은 호응과 만족을 받고 있는 상황이다. 각 기관의 특성에 맞게 분석센터를 운영하고 있다. 이런 주요기관의 분석센터를 철저이 비교 분석하고 차세대 디브레인 시스템만의 특징을 살릴 수 있다면 그 연구는 실효성이 높고 그 의미가 크다고 볼 수 있다. 본 연구에서는 기관별로 중복되지 않고 각 특성을 고려할 수 있도록 부처단위에서는 행정안전부 혜안을, 청단위에서는 통계청 통계데이터센터를, 지자체에서는 서울시 빅데이터캠패서, 공공기관에서는 심사평가원 보건의료빅데이터센터를 현장 방문 및 실질내용을 비교 분석하였다. 이를 통해 정부의 투명성 및 신뢰감을 높게 받을 수 있도록 차세대 디브레인의 재정데이터 분석센터의 효율적 구축에 조금이나마 도움이 될 수 있도록 방안도 제시하였다. In the era of the 4th industrial revolution, major government systems are innovating based on digital transformation, that is, data, while rapidly promoting next-generation projects. The next-generation d-Brain system is also promoting digital transformation to enable data-based administrative work with the vision of realizing a data-based policy decision support system. The next-generation d-Brain system will be fully operational in January 2022. The next-generation d-Brain system is building various businesses based on data. In particular, we intend to build a financial data analysis center so that companies and researchers can actively utilize financial data. Currently, an open finance portal is in operation, but it is only a service that opens financial data online. If the financial data analysis center is opened, it can be seen that the construction of the analysis center is very meaningful as it can utilize financial data and various economic and social index data both online as well as offline, that is, in a space that can be analyzed. Analysis centers are already operated by several institutions. It is a situation that is receiving high response and satisfaction from the public and companies. Analysis centers are operated according to the characteristics of each institution. If the analysis centers of these major institutions can be thoroughly compared and analyzed and the characteristics of the next-generation Debrain system can be utilized, the research can be considered highly effective and meaningful. In this study, so that each characteristic can be considered without overlapping with each institution, the Ministry of Public Administration and Security provided insight at the ministry level, the Statistics Office Statistics Data Center at the government level, the Seoul Big Data Campaigner at the local government, and the Health and Medical Big Data Center of the Review and Assessment Service at public institutions. Field visits and actual contents were compared and analyzed. In order to receive a high level of transparency and trust from the government, a plan was also proposed to help the efficient construction of the next-generation D-Brain"s financial data analysis center.