- 개인정보보호위원회 가명정보전문가

- 중앙부처 및 기관 과제 평가위원 및 자문위원

- 수집·전처리·분석·데이터거버넌스·HADOOP 데이터 기술 통합 전문가

[컴퓨터월드]  데이터는 오늘날 모든 산업분야에서 필수적인 자원이다. 내부에서 생성한 데이터가 외부에서 더욱더 큰 가치를 창조하는 블루오션으로 자리잡았다. 데이터를 통해 얻을 수 있는 통찰력(insight)은 전략적 결정을 내리는데 중요한 요인이 되고 있으며 효율성을 높이고, 새로운 기회를 발굴하는 데 중요한 역할을 한다. 그러므로 좋은 데이터를 구매하는 방법을 이해하는 것은 기업과 기관에서 매우 중요하다. 데이터 구매를 위한 시작부터 데이터의 특성 이해, 탐색 과정, 가치평가, 실제 구매 방법까지 단계별로 설명한다.

데이터 구매를 위한 시작

데이터 구매는 목적과 필요성을 명확히 하는 것에서 시작한다. 병원에서 의사에게 증상을 설명하고 필요한 치료를 받듯이, 데이터 구매도 필요로 하는 데이터를 정의하고, 어디에서 어떻게 구매할지를 찾는 과정이 필요하다.

공공기관의 경우, 나라장터와 같은 곳에서 유사 사례를 찾아보고 어떤 데이터를 구매해야 하는지 조사해야 한다. 관련 자료를 수집하고, 데이터거래소에서 원하는 데이터를 찾아야 한다. 최종적으로 특정 기업이나 기관에 연락해 필요한 데이터를 문의하면서 데이터 구매 절차가 시작된다. 데이터 계약유형은 다음과 같이 분류할 수 있다.

데이터 거래 플랫폼은 계약유형에 따라 공개형, 중개형, 제공형의 세 가지로 분류된다. 공개형은 기업이나 정부에서 발생하는 데이터를 수집 한 후 이를 무료로 제공하는 것으로 주로 정부나 공공기간에서 운영한다. 중개형은 생산자와 소비자를 연결해 데이터를 거래하고, 제공형은 일반기업이 직접 또는 일상적인 영업 활동을 통해 수집한 데이터를 가공해 구매자에게 제공하는 방식이다.

데이터의 특성 이해

적절한 데이터를 선택하기 위해서는 데이터의 특성을 이해하는 것이 중요하다. 우리가 상점에서 물건을 구입하기 전에 그 물건의 특징을 파악하듯이, 데이터를 구매하기 전에 해당 데이터의 특성을 사전에 이해해야 한다. 이를 통해 우리에게 필요한 데이터인지 아닌지를 판단할 수 있다.

데이터의 특성을 이해하고, 데이터가 생성된 목적과 기본 특성, 그리고 관련 데이터 분석 사례를 통해 어떤 특성이 강점인지 분석한다. 이러한 과정을 통해 데이터의 활용성을 판단하게 된다.

데이터 구매를 위한 탐색

데이터의 특성을 이해하고 데이터 기업들을 선별했다면, 이제 목적에 맞는 데이터 세부 항목들을 살펴봐야 한다. 데이터 기업들이 제시하는 유사 항목을 검토하고, 필요한 데이터인지 판단한다.

데이터 항목의 많고 적음은 좋은 데이터와 나쁜 데이터를 구분 짓는 기준이 아니다. 필요한 인사이트를 얻기 위해 특정 기업만이 데이터를 생산할 수 있다면 어쩔 수 없겠지만, 가격이 적정하다면 유사 데이터를 검토하는 것도 좋은 방안이 될 수 있다. 다양한 도메인 지식을 통해 유사 데이터를 찾고, 관련 사례를 조사해야 한다.

이 과정에서 ‘데이터거래사’라는 전문가의 도움이 필요하다. 데이터거래사에게 유사 데이터 확보 및 구매 방법에 대해 자문을 구할 수 있다. 데이터거래사는 데이터 거래에 관한 상담, 자문, 지도 업무와 데이터 거래의 중개, 알선 등 데이터 거래를 지원하는 전문가이다. 데이터거래 활성화를 위해 정부는 2025년까지 1,000명의 전문가를 양성할 계획이다.

데이터의 가치 평가

데이터 구매 과정에서 데이터의 가치를 평가하는 것은 매우 중요하다. 데이터의 정확성, 신뢰성, 최신성 등을 고려해 그 가치를 평가해야 한다. 또한, 데이터가 제공할 수 있는 인사이트의 유용성을 판단해야 한다. 이 과정에서 여러 데이터 기업의 제안을 비교하고, 데이터의 활용 사례를 분석하는 것이 필요하다. 데이터판매자가 데이터 가격을 결정하기 위해 일반적으로 다음과 같은 방법론을 사용한다.

데이터가치의 주요 평가 요인은 데이터, 법적, 시장성, 사업성이며 주요 방법론은 수익접근법, 원가접근법, 시장접근법이 있다.

수익접근법은 대상 데이터의 경제적 수명기간 동안 데이터 활용으로 인해 발생할 미래 경제적 효익에 적정 할인율을 적용해 현재가치로 환산하는 방법이다.

원가접근법은 대상 데이터를 생산하는 데 지출된 비용을 기초로 해 데이터의 가치를 산정하거나, 동일한 경제적 효익을 가지고 있는 데이터를 생산, 구입하는 데 지출되는 비용을 추정해 가치를 산정하는 방법이다.

시장접근법은 대상 데이터와 같거나 유사한 데이터가 유통 시장에서 거래된 가치를 비교 분석하여 상대적인 가치를 산정하는 방법이다.

과학기술정보통신부는 시장에서 유통되는 데이터의 경제적 가치를 가액, 등급, 점수로 평가하는 데이터 가치평가 제도를 운영하고 있다. 이 제도는 전문가들로 구성된 데이터가치평가자문단을 통해 데이터를 객관적으로 평가해 시장에서 데이터의 유통과 거래가 활발하게 이뤄지도록 돕고 있다.

데이터를 구매없이 분석할 수 있다

일반적으로 데이터를 구매해 분석하지만 데이터를 구매하지 않고도 활용할 수 있는 방법이 있다. 바로 데이터안심구역 제도를 이용하는 것이다.

데이터안심구역은 데이터산업법에 따라 지정된 기술적, 물리적, 관리적 보안대책이 충족된 구역으로, 데이터를 안전하게 분석하고 활용할 수 있는 장소다. 민감한 미개방데이터의 유출 우려를 해소하며 양질의 데이터 분석 수요를 충족할 수 있다.

현재 강원특별자치도, 농림수산식품교육문화정보원, 전북특별자치도·국민연금공단, 한국데이터산업진흥원, 한국도로공사, 한국전력공사, 한국국토정보공사, 한국지능정보사회진흥원이 데이터안심구역으로 지정돼 있다.

데이터 구매전 유사한 데이터를 보유한 데이터안심구역을 이용해 데이터 특성을 파악하고, 데이터 구매를 결정하는 것도 좋은 방법이라 할 수 있다.

데이터 구매 시 법률 검토

「개인정보 보호법」, 「부정경쟁방지 및 영업비밀보호에 관한 법률」, 「정보통신망 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률」, 「위치정보의 보호 및 이용 등에 관한 법률」, 「신용정보의 이용 및 보호에 관한 법률」, 「저작권법」, 「데이터 산업진흥 및 이용촉진에 관한 기본법」, 「공공데이터의 제공 및 이용 활성화에 관한 법률」, 「산업 디지털 전환 촉진법」 등 데이터 구매시 관련 법률에 대한 검토가 필요하다. 판매자 측에서 관련 검토사항에 대해 적법한지 여부에 대해서도 설명을 요청 할 수 있으며, 추가적으로 사내변호사 등을 활용해 2차 검증이 필요한 경우도 발생 할 수 있다.

맺음말

데이터 구매를 위한 명확한 인사이트만 있다면, 필요한 데이터를 찾고 구매하는 과정은 더 이상 어려움이 없다. 대한민국 데이터거래사들을 믿고 맡기게 되면, 데이터 선정부터 구매까지의 어려움을 함께 해결해 나갈수 있다. 이미 데이터 구매를 위한 다양한 채널 및 가이드가 마련돼 있고, 데이터거래의 활성화를 위해 데이터거래사들도 함께 협력할 것이다.

이러한 협력을 통해 데이터 시장의 성장과 발전을 기대할 수 있으며, 데이터를 통해 새로운 가치를 창출하고 기업들의 경쟁력을 높일 있다.

참고문헌

1. 한국데이터산업진흥원, “2023 데이터산업 현황조사”, 과학기술정보통신부, 2024

2. 한국데이터산업진흥원, “데이터 가치평가 안내서”, 과학기술정보통신부, 2024

3. 한국데이터산업진흥원, “데이터 거래 표준계약서·가이드라인 수립”, 2023

4. 정원준, “데이터 거래 및 유통 활성화를 위한 법제 연구” 한국법제연구원, 2022

5. 삼정KPMG연구원, “기업 운영 혁신을 위한 데이터과학: 기업의 활용 방안",2020

6. 과학기술정보통신부, “데이터 거래 전문가 양성으로 민간 중심의 안전한 데이터 거래 환경 조성한다!”, 보도자료, 2024

7. 과학기술정보통신부, “데이터 가치평가기관 지정 및 운영에 관한 지침", 2022