공공분야의 기반요인이 빅데이터 수요공급 예측모형에 미치는 영향은〔그림 5-8〕과 같다. 빅데이터 수요공급 예측에 ‘프라이버시요인’의 영향력이 가장 큰 것으로 나타났다. ‘프라이버시요인’이 높을 경우 빅데이터 수요가 이전의 52.4%에서 60.6%으로 증가한 반면, 빅데이터 공급은 이전의 47.6%에서 39.4%로 감소하였다. ‘프라이버시요인’이 많고 ‘정책전략요인’이 많은 경우 빅데이터 수요가 이전의 60.62%에서 58.2%로 감소한 반면, 빅데이터 공급은 이전의 39.4%에서 41.8%로 증가하였다. <표5-21>의 기반요인의 수요공급에 대한 이익도표와 같이 빅데이터 수요에 가장 영향을 높은 경우는 ‘프라이버시요인’이 많고 ‘정책전략요인’이 적은 조합으로 나타났다. 즉, 5번 노드의 지수(index)가 127.0%로 뿌리마디와 비교했을 때 5번 노드의 조건을 가진 집단이 빅데이터 수요자일 확률이 약 1.27배로 나타났다. 빅데이터 공급에 가장 영향을 높은 경우는 ‘프라이버시요인’이 적고 ‘콘텐츠요인’이 많고, ‘정책전략요인’이 많은 조합으로 나타났다. 즉, 8번 노드의 지수(index)가 140.7%로 뿌리마디와 비교했을 때 8번 노드의 조건을 가진 집단이 빅데이터 공급자일 확률이 약 1.41배로 나타났다.
공공분야의 기반요인은 빅데이터 수요공급에 영향을 준다. 프라이버시요인과 정책전략요인에 따라 빅데이터의 수요가 달라진다. 이 중에서도 프라이버시요인이 많고 정책전략요인이 적을 때 가장 적은 수요가 나타난다. 또한 프라이버시가 적고, 콘텐츠요인과 정책전략요인이 많을 때 가장 빅데이터 공급이 많다. 