공공데이터와 ChatGPT를 함께 활용하는 법, 데이터 기반 아이디어 실현 전략

디지털 행정과 정보 개방이 활발해지면서 우리는 수많은 공공데이터를 손쉽게 이용할 수 있는 시대에 살고 있습니다. 하지만 이러한 데이터의 양과 형식이 워낙 방대하다 보니, 어떻게 활용해야 할지 막막한 경우가 많습니다. 이때 유용하게 쓰이는 도구가 바로 ChatGPT입니다.

 

공공데이터는 정책, 교통, 건강, 환경, 교육, 인구 통계 등 다양한 주제를 포괄하고 있으며 대부분은 API, CSV, XML 등 기계 판독 가능한 형태로 제공됩니다. 이 데이터를 분석하거나 해석할 수 있는 능력이 있다면, 창업, 연구, 정책 제안, 교육 등 다양한 분야에서 가치 있는 인사이트를 얻을 수 있습니다.

ChatGPT는 이러한 공공데이터의 이해를 돕고, 요약, 시각화 코드 작성, 해석 문장 생성, 콘텐츠 변환 등 다방면에서 보조 역할을 합니다. 

 

1단계: 공공데이터 수집과 정제 방법

우선 공공데이터포털(data.go.kr)이나 서울열린데이터광장, 공공빅데이터센터 등을 활용해 자신이 원하는 주제의 데이터를 수집합니다. 대부분의 포털은 CSV, Excel, JSON, XML 파일로 다운로드할 수 있으며, 일부는 오픈 API를 통해 실시간으로 데이터 요청이 가능합니다.

 

이 과정에서 주의할 점은 데이터의 최신성, 구조, 결측치 여부를 꼼꼼히 확인하는 것입니다. 파일을 다운로드받았다면 먼저 데이터를 열어보고, 헤더나 열 구조가 일관적인지, 텍스트가 깨지지 않았는지를 점검하셔야 합니다. 이 단계에서 간단한 전처리(불필요한 열 삭제, 정렬, 단위 통일 등)를 거치는 것이 좋습니다.

 

만약 Python을 사용할 수 있다면, Pandas 라이브러리를 활용해 데이터를 불러오고 정제하는 작업을 수월하게 진행할 수 있습니다. 이때 ChatGPT에게 데이터 전처리 코드를 요청하면 정확하고 빠르게 예제 코드를 받을 수 있어 매우 유용합니다.

 

 

2단계: ChatGPT로 데이터 해석 및 요약 받기

정제된 데이터가 준비되었다면, 이제 ChatGPT를 통해 데이터를 요약하고 인사이트를 도출하는 단계로 넘어갑니다. 텍스트 형식으로 일부 데이터를 입력하거나, 데이터 요약 요청을 통해 주요 패턴이나 통계 수치를 쉽게 파악할 수 있습니다.

 

예를 들어 인구 구조 데이터를 분석하고자 할 때 “다음 연령별 인구 데이터에서 고령화 추세를 요약해줘”라고 요청하면, 평균 연령, 고령 비중, 지역별 차이 등을 요약한 내용을 제공받을 수 있습니다. 또한 GPT는 복잡한 통계를 자연어로 해석하여 이해도를 높여주며, 보고서나 발표자료에 바로 활용 가능한 문장까지 생성해 줍니다.

 

추가적으로, GPT에게 “이 데이터로 쓸 수 있는 콘텐츠 주제 5가지 추천해줘” 혹은 “이 데이터를 활용한 정책 제안 사례를 만들어줘”와 같이 요청하면, 실제 아이디어 발굴에도 도움을 받을 수 있어 기획 단계에서 매우 강력한 조력자가 됩니다.

 

 

3단계: ChatGPT와 시각화 코드 생성하기

시각화는 데이터를 이해하고 전달하는 데 있어서 매우 중요한 요소입니다. 특히 보고서, 블로그, 유튜브 콘텐츠로 활용할 경우 시각적인 임팩트가 크기 때문에, 이 부분에서 ChatGPT를 적극 활용하시면 좋습니다. ChatGPT에게 데이터의 형식과 목적을 입력하면, Python(Matplotlib, Seaborn, Plotly), R, JavaScript(D3.js) 등의 시각화 코드를 생성해 줍니다.

 

예를 들어 “이 데이터를 막대그래프로 시각화하는 Python 코드를 만들어줘” 또는 “서울시 교통사고 데이터를 지역별로 비교하는 원형 그래프 코드를 줘”라고 입력하면, GPT는 필요한 패키지 설치부터 그래프 출력까지 포함된 코드를 제공해 줍니다. 특히 초보자의 경우 에러 없이 실행 가능한 예제를 받아보는 데에 큰 도움이 됩니다.

 

이 코드를 그대로 실행하거나 약간 수정해 사용하면 데이터의 핵심을 시각적으로 보여줄 수 있습니다. 또한 ChatGPT는 “이 그래프에 제목과 라벨을 더 예쁘게 넣고 싶어” 같은 명령에도 적절히 대응하며, 디자인 개선까지 함께 지원합니다.

 

 

4단계: 콘텐츠화 및 응용 사례 만들기

데이터를 해석하고 시각화까지 완료하셨다면, 이제 이를 기반으로 콘텐츠화할 차례입니다. ChatGPT를 활용하면 분석 내용을 블로그 포스트, 유튜브 스크립트, 뉴스레터, 인스타그램 캡션 등으로 다양하게 변환할 수 있습니다.

 

예를 들어 “이 데이터를 바탕으로 블로그 글 서론을 써줘”, “이 인사이트로 유튜브 영상 주제와 스크립트를 구성해줘”, “이 표를 기반으로 인스타 릴스용 카드 뉴스 문구를 써줘”와 같은 요청이 가능합니다. 플랫폼별 콘텐츠 언어 스타일에 맞게 자동 전환이 이루어지기 때문에 콘텐츠 제작 속도가 매우 빨라집니다.

 

또한 이러한 콘텐츠를 다양한 SNS 플랫폼에 업로드할 때도 ChatGPT는 해시태그 추천, 요약 문구, CTA(Call To Action) 제안까지 가능하여 자동화된 콘텐츠 퍼블리싱 구조를 설계할 수 있습니다.

 

 

5단계: 공공데이터 기반 비즈니스 아이디어 도출

마지막 단계는 공공데이터와 ChatGPT를 통해 얻은 인사이트를 바탕으로 새로운 비즈니스 모델이나 정책 아이디어를 설계하는 것입니다. 예를 들어 인구 감소 데이터를 분석하여 지역 밀착형 교육 서비스 모델을 제안하거나, 환경 데이터를 바탕으로 친환경 캠페인을 기획하는 식입니다.

 

이때 ChatGPT는 “이 데이터를 기반으로 창업 아이디어를 추천해줘”, “정부 발표 자료처럼 정책 제안서를 써줘” 등의 요청에 효과적으로 대응하며, 전문가 수준의 글과 구조화된 기획안을 제시할 수 있습니다. 이는 창업 발표자료, 제안서, IR 문서 등에도 응용할 수 있어 활용 가치가 매우 높습니다.

 

결국 공공데이터는 우리에게 열린 자원이지만, 그것을 어떻게 이해하고 활용하느냐에 따라 전혀 다른 결과로 이어질 수 있습니다. ChatGPT와의 협업을 통해 이제는 누구나 데이터 기반의 콘텐츠와 프로젝트를 실현할 수 있는 시대가 되었습니다.