본 연구의 목적은 포스트 코로나 시대 헬스케 생태계 분석과 정부와 의료기관을 중심으로 빅데이터 생성과 활용모델을 제시하였다. 이를 위해 국내외 헬스케어 분야 빅데이터 관련 선행연구 고찰 및 분석을 하였다. 본 연구의 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 포스트 코로나 시대의 의료환경은 비대면 진료, 공공의료 강화, 의료기관의 역할 강화, 빅데이터기술 등의 활용이 확대될 것으로 예상된다. 둘째, 빅데이터 생성모델에서는 소비자(환자 및 가족)영역, 의료기관 영역, 그리고 공공 및 기술영역으로 분류할 수 있다. 셋째, 포스트 코로나 시대 공익적 영역에서의 빅데이터의 속성 및 특징을 데이터의 양(silo), 다양성(variety), 그리고 지속성(continuity)으로 분류할 수 있다. 또한, 영리적 영역(의료기관)에서의 빅데이터의 속성 및 특징을 데이터의 양(silo), 다양성(variety), 그리고 보안(security)으로 분류할 수 있다. 포스트 코로나 시대에는 빅데이터의 속성 및 특징을 보다 세분화하여 활용되어야 한다.

The main purpose of this study is to analyze the healthcare environment and to introduce a big data generation and utilization model for the government and medical institution in the post-corona era. To do this, we reviewed and analyzed previous researches related to big data in the fields of healthcare. The results of this study are summarized as follows. First, the healthcare environment in the post-corona era is expected to be changed by non-face-to-face treatment, reinforcement of public medical care, strengthening the role of medical institutions, and expansion of big data technologies. Second, in the big data generation model, it can be classified into the consumer (patient and family) area, the medical institution area, and the public and technical area. Third, the attributes and characteristics of big data in the public sector can be classified into silo, variety, and continuity. In addition, the attributes and characteristics of big data in the commercial domain(i.e. medical institutions) can be classified into data silo, variety, and security. In the post-corona era, the attributes and characteristics of big data should be subdivided and utilized in further.