공공 데이터로 청년 창업 아이템을 도출하는 실전 실습 (2025년 기준 단계별 사례)

‘아이디어’가 아니라 ‘공공 데이터로 검증된 아이템’이 시장을 설득한다

 창업 아이디어는 누구나 낼 수 있다. 하지만 그 아이디어가 시장에서 설득력을 가지려면 반드시 근거와 수치, 검증된 논리 구조가 함께해야 한다. 최근 정부의 창업지원 사업이나 투자 유치 심사에서 점점 강조되는 요소가 바로 공공 데이터 기반 창업 전략이다. “왜 이 서비스를 만들었는가?”라는 질문에 “시장 조사를 해보니 괜찮을 것 같아서요”가 아닌, “이 데이터를 기반으로 해당 수요가 검증되었기 때문입니다”라고 답하는 창업자가 유리한 시대다.

 

 

 이러한 흐름 속에서, 공공 데이터는 단순한 자료가 아니라 아이디어를 구체화하고 검증하며 실현 가능성까지 확인할 수 있는 실전 도구가 되고 있다. 하지만 많은 창업자들이 공공 데이터를 어디서부터 어떻게 접근해야 할지 어려워한다. 이 글에서는 공공 데이터를 실제로 어떻게 활용하여 하나의 창업 아이템을 도출할 수 있는지를 실습 형태로 설명하고자 한다. 공공 데이터에 대한 이해가 없는 사람도 따라 할 수 있도록 구성 하였으며 단계별로 어떤 데이터를 찾고, 어떻게 해석하고, 어떤 방향으로 아이디어를 수렴하는지를 구체적으로 안내한다. 마치 실전 워크숍에 참여하듯이 이 글을 따라가면 독자 역시 자신의 아이템을 ‘감이 아닌 공공 데이터 기반으로’ 만들어내는 경험을 할 수 있을 것이다.

 

실습 1단계는 시나리오 설정 - 강릉시 관광객 기반 창업 아이템 기획

 

 먼저 실습을 위한 시나리오를 설정해 보자. 예를 들어 지금 우리는 강원도 강릉시에서 창업을 준비하고 있다고 가정하자. 강릉은 대표적인 관광 도시이며 매년 수많은 내외국인 관광객이 찾아오는 지역이다. 창업자는 관광객을 대상으로 한 B2C 형태의 비즈니스를 기획하고자 한다. 아이템을 도출하기 위해서는 ‘이 지역에서 어떤 문제가 있는지, 어떤 수요가 있는지를 데이터로 파악’하는 것이 목표이다.

 첫번째 단계에서는 문제를 정의해야 한다. 관광객이 많다는 건 사실이지만 정확히 어떤 문제를 가지고 있는지는 수치로 증명되어야 한다. 이를 위해 공공 데이터포털(data.go.kr)에 접속하여 “관광객”, “체류 시간”, “이동 경로” 등의 키워드를 검색하면 다음과 같은 데이터를 확보할 수 있다. 한국관광공사에서는 강릉시 월별 관광객 수(2020~2024)를 국토교통부에서는 강릉시 교통 혼잡도 분석 데이터를 기상청에서는 강릉 해안 날씨 변화 및 강수량을 확보할 수 있고 강원도 열린 데이터 광장에서는 강릉시 공영주차장 가동률을 확보할 수 있다. 

 이 데이터를 엑셀로 정리해 보면 몇 가지 흥미로운 사실이 나타난다. 예를 들어 여름 성수기(7~8월)에 관광객 수는 3배 이상 증가하는 반면, 주차장 가동률은 포화 상태를 넘고 동해안 일대 주요 관광지의 체류 시간은 평균 45분 이하로 재방문율도 낮은 편이다. 즉, 관광객은 많지만 오래 머무르지 않고 혼잡함과 불편함을 경험하고 떠난다는 결론을 도출할 수 있다. 이처럼 데이터 기반의 첫번째 문제 정의를 통해 창업자는 “강릉 관광객의 단시간 방문과 교통혼잡은 체험 콘텐츠 소비율 저조”라는 구체적 문제를 도출하게 된다.

 

실습 2단계는 공공 데이터 해석과 창업 아이디어 도출 - 수치에서 솔루션으로

 

 문제가 명확해졌다면 다음 단계는 ‘해결 방향’을 도출하는 것이다. 이 단계에서는 두 가지 이상의 데이터를 교차 분석하며 “어떤 서비스가 이 문제를 해결할 수 있을까?”를 상상해 보는 것이 핵심이다. 강릉시의 관광객 유입 시간대를 확인해 보면 대부분 오전 10시부터 오후 3시 사이에 집중되어 있다. 이 시간대는 교통량, 주차장 이용률, 해변 체류 밀도가 모두 최고치에 도달한다. 또한 기상청 데이터를 보면 여름철 해안가는 갑작스러운 소나기 발생률이 높아 야외 기반 체험 콘텐츠가 날씨에 크게 영향을 받는 구조임도 알 수 있다. 이런 상황을 종합해볼 때 창업자는 다음과 같은 가설을 세울 수 있다. “관광객이 짧은 시간 동안 강릉에 체류하면서도 날씨와 교통 문제 없이 즐길 수 있는 실내 콘텐츠 중심의 소규모 체험형 서비스가 유효할 것이다.”

 여기서 도출된 아이디어 예시는 다음과 같다. 강릉 여행객의 체류 시간대(11~15시)를 기반으로 한 실내 체험형 카페, 실시간 관광지 혼잡도 기반 추천 서비스 (시간별 추천 장소 푸시 알림), 소나기 예측 시 대체 실내 콘텐츠 추천 플랫폼, 야외 활동 제한 시점에 ‘예약 없이 입장 가능한 실내 공간 정보 제공 앱’등이다. 이 아이디어는 단순 상상이나 감각에 의존한 것이 아니라 관광객 수요 데이터 + 교통 혼잡도 + 날씨 예보 데이터를 종합 분석한 결과에서 도출된 것이다. 이런 방식으로 창업자는 자신만의 서비스를 설계하면서 동시에 시장 검증과 논리적 타당성을 확보할 수 있다.

 

실습 3단계는 현실 검증 - MVP 설계와 실행 전 점검하기

 

 아이디어가 도출되었지만 아직 실현 가능성까지 입증된 것은 아니다. 이제는 공공 데이터를 활용해 가상의 MVP(Minimum Viable Product, 최소 기능 제품)를 시뮬레이션해 보아야 한다. 예를 들어, 위에서 제안된 ‘관광지 혼잡도 기반 추천 서비스’를 실제로 구현하려면 어떤 데이터가 지속적으로 필요한가?
 우선은 강릉시 공영주차장 실시간 데이터, 관광지 입장객 수 실시간 API, 기상청의 동네 날씨 예보 데이터가 확보되어야 한다. 이러한 데이터는 모두 공공 데이터포털 또는 지자체 데이터 허브에서 API 형태로 제공되고 있다. 창업자는 이 데이터를 받아 앱 또는 웹서비스의 MVP를 구성하고 Google Looker Studio 또는 Notion 기반 사용자 시나리오 기획을 통해 사용자 흐름을 시뮬레이션할 수 있다.

 그리고 마지막으로 반드시 체크해야 할 사항은 ‘수익화 가능성’이다. 공공 데이터 기반 창업은 사회적 가치 측면에서는 높은 점수를 받을 수 있지만 실제 서비스 유지에는 수익 모델이 필요하다. 이 사례에서는 지역 숙박업체, 카페, 체험업체들과의 제휴를 통한 추천 광고 또는 지역관광공사와의 데이터 공유 협업 모델이 수익원으로 설정될 수 있다.

이처럼 실전 실습은 단순히 아이디어를 도출하는 것을 넘어서 데이터 기반 시나리오 작성, MVP 구현, 수익 모델 설계까지 포함하는 종합적 사고 훈련이다. 이 과정을 반복할수록 창업자는 공공 데이터를 ‘읽는 사람’이 아니라 ‘해석하고 비즈니스로 변환하는 사람’이 될 수 있다.

 

공공 데이터 기반 창업은 실습할수록 강해진다

 

 이번 실습은 단순한 창업 아이디어 도출이 아닌 공공 데이터를 통해 문제를 정의하고 구조를 분석하며 해법을 도출하고 사업화 가능성까지 검토하는 전 과정을 체험하는 것이었다. 이 과정을 통해 확인할 수 있는 핵심은 ''데이터는 아이디어의 근거를 제공하고 교차 분석은 문제의 구조를 드러낸다. 그리고 MVP 설계는 현실성과 실행 가능성을 검증하게 해준다.''이다.

 2025년의 창업은 더 이상 “좋은 아이디어”만으로 성공하기 어렵다. 그 아이디어가 데이터로 검증되고, 사회적 문제를 해결하며, 실현 가능한 수익모델을 제시할 수 있어야 한다. 공공 데이터는 그 모든 과정에서 가장 강력하고도 신뢰할 수 있는 창업 자원이 될 수 있다. 그리고 그 출발점은 언제나 작은 실습 한 번에서 시작된다.