공공 데이터 기반 청년 창업자를 위한 MVP 설계 방법 (데이터로 문제 해결 구조를 만드는 방법 2025 창업)

MVP를 만들어야 할 시점, 더 이상 아이디어 단계에 머물 수 없다

  공공 데이터를 활용해 창업 아이템을 기획했다면 이제 머릿속 아이디어를 눈에 보이는 형태로 바꾸는 작업, 즉 MVP(Minimum Viable Product, 최소 기능 제품)를 시작할 때다. 하지만 많은 예비 청년 창업자가 MVP라는 단어를 막연하게만 알고 있을 뿐, 어떻게 시작해야 하는지, 어떤 기능부터 넣어야 하는지, 그리고 공공데이터는 어디에 들어가야 하는지를 실전에서 정리하지 못하고 있다.

 문제는 대부분의 창업 콘텐츠가 아이디어를 어떻게 낼 것인가에 머물러 있고 MVP 설계에 대해서는 거의 설명하지 않는다는 점이다. 심지어 ‘시장 조사 후 MVP를 만들어보세요’라는 식의 조언만 반복되기 일쑤지만 어떤 식으로 MVP의 기능을 선정하고 어떤 논리로 데이터를 탑재할지에 대해서는 현실적인 가이드가 거의 없다.

 그래서 이번 글에서는 MVP에 대해 기술적 설명을 하기보다는 공공 데이터 기반 청년 창업자가 현실에서 어떻게 MVP를 설계할 수 있는지를 실행 관점에서 안내한다. 디자인 툴, 개발 지식 없이도 접근 가능한 MVP 구성 방식과 특히, 데이터를 MVP에 실질적으로 접목하는 방식을 실제 사례를 바탕으로 설명하고자 한다.

 

공공 데이터 기반 청년 창업자는 MVP를 정보 설계부터 시작해야 한다

 

 일반적인 창업자와 공공 데이터 기반 창업자의 차이는 바로 MVP를 시작하는 방식에서 나타난다. 일반 창업자는 보통 서비스 아이디어에서 출발해 어떤 기능이 필요한지 나열한다. 예를 들어 우리 동네 카페를 추천하는 앱이라면 기능은 지도 표시, 카페 리스트, 필터 검색, 후기 보기 등으로 이어진다. 하지만 공공 데이터 기반 창업자는 기능보다 먼저 어떤 데이터를 기반으로 이 서비스를 믿을 수 있게 만들 것인가를 고민해야 한다. 이게 바로 정보 설계 관점이다. 예를 들어 도시 내 미세먼지 위험 지역에서 어린이 산책로를 찾아주는 서비스를 만든다고 할 때 일반 창업자는 지도를 먼저 만든다.

 반면 공공 데이터 기반 창업자는 이렇게 접근한다. 환경부의 시간대별 대기오염 정보, 초등학교 위치 데이터, 어린이 보호구역 위치 정보, 공원 면적과 CCTV 유무 데이터의 4가지 데이터를 조합해 산책로 안전지수를 만든다. 여기서 MVP의 핵심 기능은 바로 ‘산책로 안전지수’이고 기능이 아니라 데이터 조합과 기준 설계 자체가 MVP의 핵심 로직이 된다.

 

 

즉, 공공데이터 기반 MVP 설계는 앱을 만드는 것이 아니라 정보를 구조화해서 의사결정 도구로 변환하는 작업이다.

 

기능은 최대 3개 이내로 핵심 지표만 추출해서 만들자

 

 실행 단계에서 가장 흔하게 나오는 실수가 모든 기능을 한 번에 구현하려는 욕심이다. 하지만 MVP란 이름 그대로 최소 기능 제품이어야 하며 처음부터 완벽한 서비스를 만들 필요도 만들어서도 안 된다. 공공 데이터 기반 MVP는 특히 데이터 하나하나의 해석과 시각화 자체가 기능이 되기 때문에 오히려 기능이 적고 가볍게 시작하는 것이 유리하다.

 예를 들어, 지역 내 저출산 대응 유아 돌봄 서비스 추천 시스템을 만든다고 가정하자. 기능을 무작정 늘리는 대신 사용자가 거주지 주소를 입력하면 반경 1km 내 국공립 보육시설, 민간 어린이집, 지역아동센터 정보를 가중치 기반으로 안전 점수와 이용 혼잡도 순서로 자동 정렬하여 이 세 가지를 핵심 기능으로 MVP를 구성한다. 이때 필수적으로 필요한 공공 데이터는 사회복지시설 위치 데이터 (보건복지부), 이용률 통계 (지자체/시설 평가공단), 인구수 기반 공급과 수요 비율 데이터 (통계청)이다. 이렇게 데이터를 구했으면 이를 단순히 보여주는 것이 아니라 사용자가 선택하거나 결정하는 데 도움이 되는 방식으로 가공하는 것이 핵심이다. 즉, 데이터를 시각화하는 것이 아니라 의미 있는 지표로 재조합하는 것이 MVP의 본질이다.

 

MVP는 클릭할 수 있는 서비스가 아니라 이해 가능한 구조여야 한다

 

 많은 창업자가 MVP를 웹사이트나 앱처럼 만들어야 한다고 착각하지만 사실 심사자나 초기 사용자가 보는 것은 비주얼보다 로직과 구조다. 당신의 MVP가 클릭이 안 돼도 괜찮다. 하지만 그 기능이 어떻게 작동하고 어떤 데이터를 바탕으로 의사결정을 돕는지를
누구나 한눈에 이해할 수 있어야 한다. 실제로 공공 데이터 기반 MVP를 설계할 때 가장 효과적인 방식은 노션, 파워포인트, 피그마, 구글 스프레드시트 등 비개발 도구를 활용해 서비스 흐름을 설명하는 인터랙티브 와이어 프레임이다. 예를 들어 소상공인을 위한 상권 정보 기반 입지 분석 툴을 만든다면 좌측에는 사업 종류 선택 드롭다운, 우측에는 주요 후보지 3곳에 대한 유동 인구, 임대료, 경쟁 점포 수, 공공 인프라 비율 등의 데이터를 그리고 ‘의사결정 스코어’라는 하나의 지표로 정리하여 보여주는 구조만 만들어도 된다.

 이때 클릭은 되지 않더라도 이 사람이 만든 MVP는 데이터를 어떻게 해석하고 어떤 판단 근거로 사용자에게 도움을 주는지를 설명하는 구조를 담고 있으면 충분하다. 그게 바로 공공 데이터 기반 MVP의 강력한 차별성이며 기능 구현보다 데이터 구조 설계가 핵심이라는 사실을 잊지 말아야 한다.

 

MVP 이후에 사용자 반응 수집과 실증 준비가 중요하다

 

 MVP는 완성된 제품이 아니다. 사용자의 반응을 확인하고 그 피드백을 반영해 무엇을 버리고 무엇을 강화할지를 결정하기 위한 실험 도구다. 공공 데이터 기반 청년 창업자는 이 실험에서도 데이터를 활용할 수 있다. 가장 추천하는 방식은 사용자 반응 설문을 받는 것이 아니라 사용자의 선택 경로를 수집하고, 클릭률, 선호도, 체류시간 등의 지표를 추적하는 것이다. 웹페이지로 MVP를 구성했다면 Google Analytics 또는 Vercel/Netlify의 방문 로그를, 피그마나 Notion으로 구성했다면 피드백 양식이나 카카오 오픈 채팅을 통해 반응을 수집할 수 있다.

 또한 2025년 현재 각 지자체는 MVP 검증을 위한 테스트베드 프로그램을 활발히 운영 중이다. 서울창업허브, 경기창조경제혁신센터, 부산창업카페, 전주시 로컬랩 등은 공공 데이터 활용 아이템을 대상으로 별도 실증 공간 및 체험단을 구성해 준다. 이런 실증까지 연계하게 되면 MVP는 단순히 기능을 만든 것이 아니라 정책과 사용자, 데이터가 연결된 실전 창업의 첫걸음이 된다.

 

MVP는 만드는 것이 아니라 의사결정 구조를 설계하는 일이다

 

 공공 데이터 기반 청년 창업자는 남들과 다른 관점으로 MVP를 접근해야 한다. 우리는 기능이 아니라 근거를 만들고, 디자인보다 ‘판단의 흐름’을 설계해야 한다. MVP는 그 출발점이며 데이터를 가공하고 해석해 실행 가능한 구조로 바꾸는 실험 도구다. 지금 중요한 것은 화려한 앱이 아니라 누가 봐도 이 서비스는 이런 데이터를 바탕으로 이런 사람에게, 이런 방식으로 문제를 해결해 줄 수 있다라고 납득할 수 있는 구조를 만드는 일이다. 그게 바로 MVP의 본질이며 그걸 할 수 있는 창업자는 지원금을 넘어 시장에서 살아남을 가능성이 높다.