A
공공데이터 품질 모니터링 알림
4.00
Derivation Chain
Step 1
공공데이터 기업 활용 확대(76.5% 긍정)
→
Step 2
공공데이터 API 의존 서비스 증가
→
Step 3
공공데이터 API 품질·가용성 모니터링
→
Step 4
API 장애·스키마 변경 자동 감지 알림
Problem
공공데이터 API를 핵심 데이터 소스로 사용하는 스타트업(5-15인)은 API 응답 지연, 스키마 변경, 일시 중단이 사전 공지 없이 발생하여 자사 서비스에 장애가 전파되는 문제를 겪는다. 공공데이터포털의 API 상태 모니터링이 부재하여, 장애 인지에 평균 4-6시간이 걸리고, 스키마 변경은 고객 불만이 접수된 후에야 발견된다. 이로 인해 월 평균 2-3건의 데이터 관련 장애가 발생하며, 건당 복구에 반나절이 소요된다.
Solution
(1) 등록한 공공데이터 API에 대해 5분 주기 헬스체크(응답시간, 상태코드, 스키마 일치 검증), (2) 장애·스키마 변경 감지 시 슬랙/카카오 즉시 알림, (3) API별 가용성·응답시간 월간 SLA 리포트 자동 생성으로 데이터 장애 인지 시간을 5분 이내로 단축한다.
NUMR-V Scores
NUMR-V Scoring System
| N Novelty | 1-5 | How uncommon the service is in market context. |
| U Urgency | 1-5 | How urgently users need this problem solved now. |
| M Market | 1-5 | Market size and growth potential from proxy indicators. |
| R Realizability | 1-5 | Buildability for a small team with realistic constraints. |
| V Validation | 1-5 | Validation signal quality from competition and demand data. |
SaaS N=.15 U=.20 M=.15 R=.30 V=.20
Senior N=.25 U=.25 M=.05 R=.30 V=.15
Feasibility (76%)
Data Availability
20.8/25
Feasibility Breakdown
| Tech Complexity | / 40 | Difficulty of core implementation stack. |
| Data Availability | / 25 | Practical availability and cost of required data. |
| MVP Timeline | / 20 | Expected time to ship a usable MVP. |
| API Bonus | / 15 | Bonus for viable public API leverage. |
Market Validation (57/100)
Validation Breakdown
| Competition | / 20 | Signal quality from competitor landscape. |
| Market Demand | / 20 | Demand proxies from search and mention patterns. |
| Timing | / 20 | Fit with current shifts in tech, behavior, and regulation. |
| Revenue Signals | / 15 | Reference evidence for monetization viability. |
| Pick-Axe Fit | / 15 | How well the concept serves participants in a trend. |
| Solo Buildability | / 10 | Practicality for lean-team implementation. |
Technical Requirements
백엔드 [medium]
프론트엔드 [low]
데이터 파이프라인 [low]