2017년에는 오픈API플랫폼(Open API Platform), 데이터집합자(Data Aggregator), 데이터레이크(Data Lake), 기준데이터관리(MDM: Master Data Management), 퍼스널데이터(Personal Data)와 버튼서비스(Button Service) 등이 중요해질 것이다. 

오픈API플랫폼(Open API Platform)

그동안 정부 3.0 정책에 따라 공공기관의 데이터 개방이 적극적으로 추진되면서 공공 오픈API는 일반화되었다. 반면에 데이터 개방을 위한 민간 Open API는 활성화되어 있지 않다. 향후에 데이터 생태계가 자연스럽게 형성되면서 기업이 가장 먼저 구축할 기술이 오픈API이다. 오픈API는 공급자에게는 시스템 안정성을 해치지 않는다는 점에서, 수요자에게는 원하는 데이터를 쉽게 접근할 수 있다는 점에서 매우 의미가 있다. 공유경제가 더 활성화된다면 오픈 플랫폼으로 발전될 것이다.

데이터레이크(Data Lake)

데이터 분석 과정에서 데이터를 확보하고 정비하여 분석을 준비하는 노력이 전체 프로젝트 노력의 70% 이상에 달한다. 이러한 노력을 줄이기 위해서 구조 데이터를 미리 축적해 놓은 기술이 데이터웨어하우스(Data Warehouse)이다. 기업 데이터의 85% 이상이 비구조 데이터이다. 비구조 데이터를 처리하기 위해 빅데이터 기술이 활발하게 도입되고 있다. 비구조 데이터를 저장하고 관리하여 활용할 수 있도록 하는 기술이 데이터레이크(Data Lake)이다. 데이터레이크는 사물인터넷과 인공지능기술이 발전될수록 중요해질 것이다.

데이터집합자(Data Aggregator)

여러 기업, 기관 또는 다른 종류의 데이터베이스 정보를 함께 분석하면 분석의 깊이를 더 할 수 있다. 이런 경우에 기관/기업들의 상충되는 이해관계를 해소하기 위하여 데이터를 수집 축적 분석하는 제3의 조직이 필요할 수 있다. 앞으로 데이터 생태계가 발전되는데 데이터집합자의 역할이 매우 중요하다. 대표적인 사례가 영국의 공공 의료데이터집합자인 HSCIC이다. 환자가 자신의 정보제공을 반대하지 않는 한, 관련된 모든 데이터는 HSCIC로 업로드되는 것이 원칙이다. 이렇게 수집된 데이터는 환자 개인에게 맞춤화된 데이터를 보여줄 수 있고 연구기관에게는 보다 깊이 있는 연구를 가능하게 한다. 주목할 점은 데이터집합자가 데이터 개인화 역할 뿐만 아니라 데이터 비식별화 역할도 수행한다.

기준데이터관리(MDM)

데이터 규모가 커지면 커질수록 기준데이터관리(MDM)는 중요해질 것이다. 데이터 폭과 깊이가 넓어지면 모든 데이터를 관리할 수는 없다. 결국 핵심 데이터를 중심으로 관리해야 한다. 기준데이터관리는 산업별로도 필요하다. 일반적으로 산업별 기준데이터는 식별자, 기본 속성, 공유 속성, 개별 속성, 분류 정보, 관계 정보 등으로 구성된다. 개별 기업은 산업별 기준데이터 구성요소를 확인하고, 관리 범위를 점진적으로 확장하는 접근을 할 수 있다. 주목할 점은 데이터 생태계의 융합 데이터는 기준데이터를 중심으로 요약되어 제공된다는 점이다.

퍼스널데이터(Personal Data)와 버튼서비스(Button Service)

퍼스널데이터는 데이터 생태계에 흩어져 있는 개인 데이터를 개인에게 제공하여, 개인 스스로 활용할 수 있도록 하는 것이다. 개인 데이터를 보유한 기업 또는 기관은 개인이 요청하면 본인에게 데이터를 제공해야 한다. 제공 효과는 개인의 생활 편의성 향상, 신서비스 산업 창출, 관련 기업의 서비스 효율화 등이다. 최근에 이러한 퍼스널데이터를 제공하기 위한 도구로 버튼서비스를 많이 얘기하고 있다. 버튼서비스는 간단한 등록 절차를 거친 뒤, 인터넷 버튼을 통해 개인의 온라인 파일을 저장, 공유, 활용이 가능하게 하는 앱 서비스이다. 대표적인 사례는 미국의 의료 정보 사용자를 위한 블루버튼 서비스이다. 현재 약 8,800만 명의 미국인이 자신의 의료 데이터를 모니터링하고, 1500만 명 이상이 블루버튼을 다운로드했다고 한다.