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또한 환경정책 분야 공공데이터 공개 방식 역시 대규모 데이터 전달이 용이한 방향으로 개편될 필요가 있다. 기계학습의 급속한 발전에 따라서 정보의 주된 산출 방식은 대규모 입력 자료를 이용하는 방향으로 변화하고 있다. 향후 민간 정보 서비스 산업의 성장은 이러한 기계학습을 이용한 정보 산출의 잠재력 활용에 그 성패가 달려 있다. 따라서 민간 정보 서비스 산업 성장을 위해서는 공공데이터를 대규모로 수집·활용할 수 있어야 한다. 그러나 현재의 환경정책 분야 공공데이터는 최종소비자가 소규모 자료를 수집하는데 편리한 방향으로 특화되어 있다. 특히 온라인 환경에서는 사용자가 특정 지역 및 시점을 선택하여 정보를 추출하는 과정을 거치는 대화형(interactive) 정보 추출 방식을 주로 사용하고 있고, 대규모 자료 수집을 위해서는 문서화된 자료를 이용해야 하는 상황이다. 이러한 환경에서는 대규모 자료 수집이 원활하지 않으며, 특히 실시간으로 변화하는 대규모 자료 수집은 더더욱 어렵다. 이를 해소하기 위해서는 기존에 문서로 축적되는 데이터를 전산화하고, 기존에 전산화되어 공개되는 데이터는 일시에 대용량으로 추출할 수 있는 생산자 API(Application Programming Interface)를 부가할 필요가 있다.
민간 정보 서비스 산업의 성장을 위해 환경정책 분야 공공데이터 또한 대규모 수집˙활용에 용이하도록 개편되어야 한다. 현재 환경정책 분야 공공데이터는 대화형 정보 추출 방식을 사용하고, 대규모 자료 수집은 문서를 통해서만 가능하기 때문에 생산자 API를 부가하여 데이터의 전산화와 대용량 추출을 용이하게 하여야 한다.