넷째, 빅데이터 분석의 확산과 증거기반 정책 문화의 정착으로 이어질 수 있도록 장기적인 비전과 계획이 필요하다. 빅데이터 분석은 데이터 수집과 관리, 운영, 분석, 활용으로 이어지는 데이터의 라이프사이클을 가진다. 이 과정이 일회적인 분석으로 그치지 않고 데이터의 축척과 연계를 통한 지속적인 분석 활용으로 이어지기 위해서는 장기적인 기반 구축과 노력이 필요하다. 빅데이터 분석을 통한 가치의 발견은 하향식(top-down)으로 해당 정책에서 필요한 데이터를 직접 연계하여 적시에 정책결정과 집행에 활용할 수도 있지만, 빅데이터를 통해 지금까지 몰랐던 새로운 가치의 발견의 상당부분은 수많은 데이터를 반복적이고 다차원적인 방법으로 검토, 관리, 활용하는 과정에서 새로운 패턴을 발견하는 상향식(bottom-up) 방법을 통해 발견되기도 한다. 상향식의 새로운 발견은 해당 데이터를 축척, 관리하는 99%의 여정에서도 발견되지 않지만 어느 순간 마지막 1%의 순간에 발견되곤 한다. 또한 지금까지의 분절적이고 비체계적인 데이터의 저장, 관리 방식을 재정의하고 분류하는데에도 오랜 시간이 소요된다. 특히, 공공부문이 가진 방대한 데이터는 이제 막 체계적으로 관리하기 위한 시작을 했을 뿐이다. 정부통합전산센터를 통한 공공부문 데이터의 통합적 관리는 아직 물리적인 방식으로도 통합되지 않은 단계이다. 어플리케이션 단계에서는 여전히 정부의 개별부처 수준에서 관리되고 있다. 정부 자료의 통합적인 관리와 클라우드컴퓨팅을 위한 준비는 길고 오랜시간을 소요하며 관련 전문인력의 꾸준한 투입을 필요로 한다. 빅데이터 분석의 활용이 조직 문화에 정착되는 데는 더 오랜 시간이 걸릴 것이다. 빅데이터 분석에 기반한 정책이란 모든 정책담당자들이 기술적인 분석 능력을 갖추는 것은 아니지만, 데이터를 통해 무엇을 어떻게, 어느 수준까지 분석할 수 있는지에 대한 정책과 데이터를 연결하는 모델링(modeling)에 대한 능력은 갖추는 데는 적지 않은 시간이 걸릴 것이다. 무엇보다 빅데이터를 통한 정책분석이 일시적이고 일회적인 유행에 그치지 않도록 장기적인 비전을 가지고 범정부적인 수준에서 지속적으로 수행하는 것이 필요하다.