데이터 경제 전망과 데이터 카테고리
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데이터 경제 전망과 데이터 카테고리
  • 김인현 대표
  • 승인 2019.03.12 05:02
  • 조회수 2713
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데이터 경제의 특징은 데이터가 주도한다는 것

디지털 경제의 특징은 연결과 기록에 있다. 사람과 물건, 자연 현상 그리고 기업과 같은 추상적 존재까지도 모든 것이 연결된다. 또한 모든 것들은 기록을 남긴다. 기록은 디지털 데이터 형태로 생성될 뿐만 아니라, 연결을 통해서 데이터 송신과 수신이 활발하게 이루어진다. 이로 인해 데이터가 새로운 산업을 만들기도 하고 기존 기업의 비즈니스를 혁신한다. 데이터는 기업 활동의 기민성(Agility)과 연관성(Relevance)를 획기적으로 향상시킨다. 또한 현재의 비즈니스가 아닌 새로운 비즈니스 모델을 가능하게 한다.

데이터 경제에서 승자는 데이터를 확보하고 활용하는 능력에 달려 있다고 할 수 있다. 고객을 확보하는 목적은 더 많은 판매가 아니라 더 많은 데이터를 획득하기 위함이다. 데이터가 충분하게 모이면 이를 활용하여 새로운 고객을 만들어낼 수 있기 때문이다. 굳이 자신의 고객으로 만들 필요도 없다. 다른 기업의 고객에게 자신의 서비스를 판매할 수 있다. 또는 상품과 서비스를 스스로 모두 연구하고 개발할 필요도 없다. 잘 나가는 상품과 서비스를 자신의 고객에게 판매할 수 있다. 이는 모두 데이터 활용 능력에 따라 결정된다.

 

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[그림 1] 데이터경제의 흐름

 

데이터 경제 성장은 ‘분산’과 ‘혁신’에 달려 있다

데이터가 경제 성장을 촉진하는 데는 두 가지 요소가 작동한다. 첫째는 데이터 거버넌스가 얼마나 분산되어 있는가 이다. 데이터가 발생한 곳에서 머물러있지 않고 데이터를 필요로 하는 곳으로 자유롭게 이동할 수 있어야만 성장 동력으로 전환된다. 이를 위하여 정부 등 공공기관은 보유 데이터를 공개하는 오픈 데이터 정책을 펼치고 있다. 또한 개인이 자신의 데이터를 활용할 수 있도록 개인 데이터 이동 및 통제를 보장하는 마이 데이터 제도화도 빠르게 진행되고 있다.

두번째 요소는 데이터를 활용한 혁신이 얼마나 확산되느냐 이다. 기존 비즈니스 혁신과 새로운 비즈니스 창출의 원동력으로 데이터를 사용하는 정도가 중요하다. 이를 위하여 데이터 활용 규제 및 제도의 가시성 확보, 데이터 기반 기술 선진화, 데이터 기반 혁신 활동 촉진 방안 도입, 데이터 생태계 조성 등이 필요하다.
 

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[그림 2] 데이터 기반 성장 시나리오

데이터 거버넌스와 데이터 혁신 정도에 따라 데이터 기반 성장 시나리오는 달라지게 된다. 가장 낙관적인 시나리오는 거버넌스가 분산되고 혁신이 확산되는 경우이다. IDC의 2018년도 연구에 의하면 베이스라인 시나리오의 경우 데이터 경제는 2025년에 EU지역 GDP의 4%를 차지할 것으로 전망된다. 거버넌스와 혁신의 정도에 따라 가장 낙관적인 시나리오인 고성장 시나리오로 가게 되면 5%를 차지할 전망이다.
 

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[그림 3] EU지역의 데이터 주도 성장 기대효과 (출처: How the power of data will drive EU Economy, IDC (2018))

 

우리나라의 데이터 경제 잠재력은 세계 5위이다

2019년 1월에 하버드 비즈니스 리뷰에는 “Which countries are leading the data economy?”라는 아티클이 게재되었다. 데이터와 AI는 2030년까지 전세계에서 13조달러의 가치를 창출할 것이라고 한다. 그리고 데이터가 만들어내는 가치는 석유 생산량이 그랬던 것처럼 국가의 경제 순위를 바꾸게 될 것이라고 전망했다. 동 아티클에서는 다음 기준에 의하여 주요 국가의 데이터 경제 잠재력 순위를 평가했다.

규모: 원시 데이터 생산량. 국가에서 소비되는 브로드밴드 절대 규모로 판단
사용: 데이터 사용 습관 크기. 인터넷에 접속된 액티브 사용자 수로 판단
접근성: 생산되는 데이터에 대한 제도적 개방성.
복잡성: 디지털 활동의 복잡성과 복잡성을 대변하는 1 인당 브로드밴드 소비량으로 판단

 

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[그림 4] 국가별 데이터 개발성과 디지털 진화 비교

(출처: ‘Which countries are leading the data economy?’, Harvard Business Review (2019))

위 평가 기준으로 주요 국가의 데이터 경쟁력을 비교하면 미국, 영국, 중국, 스위스, 대한민국, 프랑스, 캐나다, 스웨덴, 오스트레일리아, 체코 순이다. 우리나라는 데이터 접근성은 중간 수준이지만 1인당 브로드밴드 소비량이 미국과 스위스에 이어서 세계 3위인 점이 높게 평가되었다.


우리나라는 데이터 생산 환경으로는 뒤지지 않는 것이 사실이다. 하지만 데이터 공유를 통한 활용 측면에서는 제도화의 지연, 소비자 저항 수준이 높고, 관련 데이터 비즈니스 스타트업 창업 등에서는 뒤떨어지고 있다고 평가된다. 동 연구에서 데이터 활용 측면 지수를 포함시켰다면 우리나라 순위는 5위 보다는 상당히 낮은 수준이었을 것이다.

 

데이터 카테고리 별로 같이 발전해야 한다

데이터 카테고리는 오픈데이터, (빅)데이터, 마이데이터, 연구데이터, 소셜데이터 등으로 분류할 수 있다. 데이터 카테고리는 서로 배타적 개념은 아니다. 예를 들어서 오픈데이터는 빅데이터일 수도 있다. 소셜데이터는 마이데이터의 한 유형일 수도 있다. 데이터 카테고리는 데이터를 바라보는 관점이 다르다. 은행이 보유하고 있는 개인의 금융 거래 데이터는 은행이 고객 분석 목적으로 사용한다면 (빅)데이터이다. 하지만 개인이 자신의 자산관리를 위한 목적으로 사용할 수 있다면 마이데이터에 해당한다.


데이터 경제로 나아가기 위해서는 각 데이터 카테고리 별로 올바른 제도화 및 정책이 추진되어야 한다.


오픈데이터는 누구나 데이터를 사용할 수 있도록 공개되는 데이터이다. 보통은 정부 및 공공기관이 데이터 공개의 주체가 된다. 민간 기업의 경우에도 대규모 고객을 보유하고 있는 유통회사, 통신회사, 금융회사 등도 보유 데이터를 공개하기도 한다. 오픈데이터 이슈는 공개된 데이터의 활용을 어떻게 촉진할 것인가 하는 점이다.

(빅)데이터는 기업이나 정부기관 등 조직이 자신의 경영 성과를 높이기 위해서 사용하는 데이터이다. IoT와 개인이 데이터 원천이 되는 경우가 많다. 개인 데이터의 경우, 개인의 데이터를 개인이 아니라 조직의 목적으로 사용함에 따른 개인정보 보호 이슈가 관건이다. 개인이 자신의 데이터 권리 보장을 확대하는 추세로 제도화가 이루어지고 있다.

마이데이터(My Data)는 개인데이터(Personal Data)라고도 한다. 개인 등 데이터 발생 주체가 데이터 활용 및 통제 권한을 갖도록 보장하는 것을 뜻한다. 자신의 목적을 위해 자신의 데이터를 사용하는 것이기 때문에 개인정보 보호는 그다지 관련성이 없다. 다만 개인데이터를 보유하고 있는 조직은 개인이 지정한 방식으로 데이터를 거의 무상으로 제공해야 하는 제도를 수립하는 것이 관건이다.

연구데이터(Research Data)는 과학데이터(Science Data)라고도 한다. 연구자들이 연구를 위해 생성한 데이터를 뜻한다. 연구 활동은 데이터를 기반으로 이루어지고 있으며, 실제로 데이터를 확보하는데 연구의 대부분 노력이 투입되고 있다. 연구자들이 연구데이터를 공유할 수 있다면 연구활동의 생산성과 효과는 상당히 높아질 것이다. 이를 오픈사이언스라고도 한다. 연구자들의 연구데이터에 대한 지적재산권 등이 이슈이다.

소셜데이터(Social Data)는 개인이 스스로 소셜미디어에 남긴 데이터이다. 소셜데이터는 개인의 사생활 침해, 특정인 데이터 프로파일링 또는 특정 소셜미디어의 개인 데이터 유출, 개인 데이터의 오용과 남용 등이 이슈이다. 개인이 스스로 올린 데이터이지만 자신의 데이터를 자신이 삭제할 수 있도록 하는 ‘잊혀질 권리’ 보장 또한 중요한 이슈가 되어 있다.

 

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[그림 5] 데이터 카테고리

- 끝 -

 

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