[기고] 인공지능과 함께하는 시대, 데이터 사업화 현황 및 전망

[컴퓨터월드] 이세돌과 알파고(AlphaGo)의 바둑 대국 이후, 인공지능(AI) 기술은 단순한 패턴 학습을 넘어 인간과 협업하고 지원하는 역할로 발전해 왔다. 이러한 AI 기술의 발전은 데이터 수집, 분석, 활용, 거래 및 사업화와 밀접한 연관이 있으며, AI가 고도화될수록 데이터의 경제적 가치는 더욱 높아지고 있다.

디지털 시대에 접어들면서 데이터가 모든 산업에서 조직의 경쟁력과 성패를 좌우하는 핵심 자산으로 떠올랐다. 특히 인공지능 시대에는 데이터의 중요성이 더욱 강조되고 있으며, 인공지능이 학습하고 분석하여 가치를 창출하는 핵심 원료가 되었다.

1. 데이터 사업화(Data Monetization)

인공지능 기술이 발전함에 따라 데이터를 활용한 사업 모델이 급성장하고 있다. 기업들은 데이터를 활용해 고객 행동을 분석하고, 제품 추천을 최적화하며, 신규 시장을 개척하는 등 다양한 방식으로 ‘데이터 사업화’를 추진하고 있다. 데이터 사업화는 기업이 보유한 데이터를 활용해 경제적 가치를 창출하는 프로세스를 의미한다. 이는 데이터를 직접 판매하거나, 내부적으로 분석해 운영 효율성을 향상시키는 등 다양한 방법으로 이루어진다.

1) 데이터 사업화의 유형

첫째는 직접적 데이터 수익화(Direct Data Monetization)로, 기업이 데이터를 외부에 판매하거나 라이선스를 부여해 수익을 창출하는 방식이다. 예를 들어, 금융 기관이 고객 거래 데이터를 분석해 마케팅 회사에 판매하는 경우가 이에 해당한다.

둘째는 간접적 데이터 수익화(Indirect Data Monetization)다, 기업이 데이터를 내부적으로 활용해 운영 효율성을 개선하거나 새로운 제품 및 서비스를 개발함으로써 간접적으로 수익을 증대시키는 방식이다. 예를 들어, 소매(Retail) 기업이 고객 구매 데이터를 분석해 재고 관리를 최적화하는 경우가 이에 해당한다. ​

2) 데이터 사업화의 중요성

현대 비즈니스 환경에서 데이터는 경쟁 우위를 확보하는 핵심 자산으로 인식되고 있다. 기업들은 데이터를 활용해 고객 행동을 예측하고, 시장 동향을 파악하며, 맞춤형 마케팅 전략을 수립하는 등 다양한 방식으로 활용하고 있다. ​

3) 데이터 사업화의 도전과제

데이터 수익화 과정에서 기업은 데이터 품질 관리, 개인정보 보호, 데이터 분석 역량 확보 등의 과제에 직면할 수 있다. 이러한 도전과제를 효과적으로 관리하기 위해서는 데이터 거버넌스 체계 구축과 전문 인력 양성이 필요하다. ​데이터 사업화는 기업의 경쟁력을 강화하고 새로운 수익원을 창출하는 데 중요한 역할을 한다. 따라서 기업은 데이터의 가치를 최대화하기 위한 전략을 수립하고, 이를 실행하기 위한 역량을 지속적으로 강화해야 한다.

하지만 데이터를 사업화하기 위해서는 데이터 확보, 저장, 분석, 활용 및 거래 등 여러 단계가 필요하며, 이를 위해 기업은 법적·윤리적 문제를 고려하면서도 효과적인 데이터 활용 전략을 마련해야 한다.

2. 데이터 사업화의 주요 트렌드 및 현황

1) 데이터 판매 및 라이선싱(Licensing) (B2B, B2C)

데이터 판매 및 라이선싱은 기업이 보유한 데이터를 외부에 제공해 수익을 창출하는 대표적인 데이터 사업화 모델이다. 이러한 모델은 주로 기업 간 거래(B2B)와 기업과 소비자 간 거래(B2C) 형태로 나누어진다.​

B2B 데이터 판매 및 라이선싱의 사례를 살펴보면, 첫째, 제조데이터 라이브러리로 국내 중소 제조 생태계 내에서 제조데이터 판매자와 구매자를 매칭해 양질의 제조데이터를 거래할 수 있도록 지원하는 중개 서비스이다. 이 플랫폼은 블록체인과 데이터 라이선스 히스토리 원장을 기반으로 거래의 신뢰성과 안전성을 보장한다. ​

둘째, 한국거래소(KRX) 정보데이터시스템으로, 한국거래소는 다양한 정보 상품을 이용 목적에 따라 일반 이용계약과 최종이용사용 계약으로 구분하여 제공하며, 이를 통해 데이터를 외부에 제공하고 있다.

<그림 1> 인공지능제조플랫폼(KAMP) (출처=https://www.kamp-ai.kr/intro)

B2C 데이터 판매 및 라이선싱을 살펴보면, 데이터 상품화 및 유통으로, 데이터는 단순한 정보의 집합을 넘어 체계적으로 수집되고 가공되어 비즈니스 의사결정에 기여하는 상품으로 재탄생하고 있다. 예를 들어, 전국 지자체의 주차장 정보를 수집해 표준화하거나, 상권 분석을 위해 업종별 매출 데이터와 통신 데이터를 융합하는 작업 등이 이에 해당한다.

이러한 데이터 판매 및 라이선싱 모델은 기업이 보유한 데이터를 외부에 제공함으로써 추가적인 수익을 창출하고, 데이터의 가치를 극대화하는 데 기여하고 있다.

2) 데이터 구독 서비스(DaaS: Data-as-a-Service)

데이터 구독 서비스는 클라우드 기반의 서비스로, 사용자가 데이터를 구매하거나 소유할 필요 없이 필요한 데이터에 쉽게 접근하고 활용할 수 있도록 지원한다.

DaaS의 주요 특징은 첫째, 클라우드 기반으로 데이터를 클라우드에서 관리하므로, 사용자는 언제 어디서나 필요한 데이터에 접근할 수 있다. 둘째, 유연성으로, 필요한 데이터만 선택적으로 이용할 수 있어 비용 효율적이다.​ 셋째, 확장성으로, 데이터 수요에 따라 서비스를 확장하거나 축소할 수 있다.​

DaaS의 활용 사례로 첫째, 기업 데이터 분석을 들 수 있다. 기업은 DaaS를 통해 주식 시세, 경제 지표, 고객 정보 등의 데이터를 실시간으로 받아 비즈니스 의사결정에 활용할 수 있다.​ 둘째, 공공 데이터 활용이다. 공공기관은 기상 데이터, 교통 데이터, 환경 데이터 등을 DaaS 형태로 제공하여 시민들이 더 나은 생활을 할 수 있도록 지원한다.

DaaS의 장점으로 첫째, 데이터 관리 비용 절감을 들 수 있다. 데이터 수집, 저장, 관리에 필요한 인프라와 인력을 절감할 수 있다.​ 둘째, 빠른 데이터 접근이다. 필요한 데이터를 신속하게 확보하여 비즈니스 민첩성을 향상시킬 수 있다.

셋째, 데이터 품질 향상이다. 전문 DaaS 제공업체가 데이터를 관리하므로, 데이터의 정확성과 최신성이 보장된다.​ 이러한 이유로 데이터 활용을 극대화하려는 기업과 기관들은 DaaS를 주목하고 있다.

3) 인공지능 기반 데이터 분석 및 컨설팅 서비스

​인공지능 기반 데이터 분석 및 컨설팅 서비스는 기업이 인공지능 기술을 활용해 대량의 데이터를 분석하고, 이를 통해 비즈니스 인사이트(Insight)를 도출하며, 전략적 의사결정을 지원한다. 인공지능 기술을 활용해 데이터를 수집, 처리, 분석하고, 이를 통해 기업이나 기관이 보다 효율적인 의사결정을 내릴 수 있도록 지원하는 서비스를 의미한다.

과거에는 데이터 분석이 전문가의 영역이었지만, 인공지능 기술의 발전으로 전문가가 아니어도 자동화된 분석, 실시간 인사이트 도출, 예측 분석 등을 통해 비즈니스 성과를 최적화할 수 있는 능력을 확보할 수 있다. 데이터 수집 및 전처리로, 예를 들어, AI 기반 의료 데이터 분석에서 환자의 전자의무기록(EMR), 유전체 데이터 등을 수집하고, 결측값 처리 및 표준화를 거쳐 AI 학습 데이터셋으로 활용한다.

이러한 AI 기반 데이터 분석 및 컨설팅 서비스는 기업이나 기관이 데이터에서 가치를 창출하고, 경쟁력을 강화하는 데 핵심적인 역할을 하고 있다. 이를 세부적으로 살펴보면 첫째, AI 모델링 및 데이터 분석을 들 수 있다. 기계 학습(Machine Learning) 및 딥러닝(Deep Learning)을 적용한 패턴 분석, 이상 탐지, 예측 모델링 등이 이에 해당한다.

예를 들어 금융 부문에서 AI 모델이 고객 데이터를 분석하여 대출 승인 여부를 결정하거나, 이상 거래 탐지 모델을 구축하여 ‘사기 방지 시스템(Fraud Detection)’을 운영한다. 또한 소매업에서 AI 기반 판매 예측 모델을 사용하여 재고 관리 최적화를 지원하고, 매장 내 고객 행동을 분석하여 맞춤형 마케팅 전략을 수립한다.

둘째, AI 기반 예측 및 의사결정 지원이다. 고객 행동 예측 및 개인화 추천 등이 여기에 해당한다. 예를 들어 헬스케어 산업에서 인공지능은 환자의 건강 데이터를 분석해 질병 예측 모델을 개발하고, 의료진에게 치료 방법을 제안하는 AI 진단 보조 시스템을 제공한다. 또한 제조업에서 인공지능이 실시간 생산 데이터를 분석해 ‘기계 고장 예측 모델(Predictive Maintenance)’을 구축해 장비 유지보수 비용을 절감한다.

셋째, AI 기반 데이터 시각화 및 컨설팅이다. 예를 들어 도시 교통 관리 시스템에서, AI 기반 교통 데이터 분석을 통해 실시간 교통흐름을 예측하고, 신호 체계를 자동 조정하여 교통 체증을 줄인다. 또한 전자상거래(E-commerce)에서, 인공지능이 판매 데이터를 분석하여 주문 예측 모델을 만들고, 이를 기반으로 물류 최적화를 지원한다.

3. 인공지능 기술 변화에 따른 데이터 사업화의 흐름

AI 기반 데이터 활용 및 사업화 전략은 기업이 인공지능 기술을 활용해 데이터를 수집, 분석, 활용함으로써 새로운 비즈니스 기회를 창출하고 경쟁력을 강화하는 것을 의미한다.

1) 인공지능이 인간을 뛰어넘으면서, 데이터 수집 및 인공지능 학습 시장 확대

주요 인공지능 기술로 강화학습(Deep Reinforcement Learning), 신경망 기반 AI, 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing), 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model) 등을 들 수 있다.

데이터 사업화와 관련해 인공지능 학습을 위한 대규모 데이터셋 필요함에 따라 기업들은 데이터 거래 시장에서 텍스트, 음성, 이미지 데이터 등을 상품화하였으며, 자연어 처리(NLP) 발전으로 고객 상담, 검색 데이터 활용 증가, 클라우드 기반 데이터 저장 및 처리 인프라 확산이 진행됐다. 그리고 기업들의 AI 기반 고객센터 도입(AI 상담원), 데이터 거래소 활성화(공공 및 민간 데이터 마켓 성장)도 진행되고 있다.

구체적인 사례로 한국지능정보사회진흥원(NIA)의 인공지능 학습용 데이터의 구축 및 민간 개방을 통해 인공지능 혁신 서비스의 개발·확산을 지원한 사업을 들 수 있다. 인공지능 허브의 방문자 수와 데이터 다운로드 실적은 2017년 이후 크게 증가했으며, 이는 인공지능 데이터에 대한 관심과 활용이 높아졌음을 보여준다.

또한 데이터 라벨링 기업들이 꾸준히 투자를 유치하며 성장해왔으며, 해당 시장 역시 빠르게 성장하고 있다.

<그림 2> LLM 활용 예상 데이터량에 따른 유효 데이터 고갈 시점 (출처=IITP_AI·ICT_Brief_2025-19호, 1쪽)

2) 생성형 AI 및 AI 에이전트 등장으로 데이터 활용 극대화

주요 인공지능 기술로 생성형 AI(Generative AI), AI 창작, AI 에이전트(AI Agents), 자동화 AI 도우미, 에이젠틱(Agentic) AI 등이 있다.

데이터 사업화 관점에서 인공지능이 이미지, 텍스트, 음성 콘텐츠 생성이 가능하게 되면서 고품질 학습 데이터셋 수요가 증가하고 있다. 또한 AI 에이전트가 등장하면서 AI 모델의 실시간 데이터 처리 및 자동화된 데이터 분석 활성화, 데이터 저작권 및 인공지능 학습 데이터 윤리 문제가 대두되었다.

사례를 살펴보면, 첫째, 제품 기획 및 개발 부서의 직원들이 전문적인 IT 지식 없이도 수백 테라바이트의 데이터를 분석할 수 있도록 SQL(Structured Query Language) 코드를 생성하는 사내 인공지능 시스템을 도입하고 있다. 이를 통해 데이터 분석 효율성을 크게 향상했다.

둘째, 세계 2차전지 시장 뉴스를 준실시간으로 분석하고, 전문 용어까지 정확하게 처리하는 고성능 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템과 이슈 추천 시스템을 연계 구축해 정보 분석의 정확성과 효율성을 높였다.

셋째, 건설 사업 관련 법조문 검색의 정확성을 개선하기 위해 법리 해설서를 RAG 파이프라인에 통합해 법률 정보 검색의 효율성을 향상시켰다.

3) 데이터 실시간 활용 및 인공지능 자동화 비즈니스 등장

주요 인공지능 기술로 개인화 모바일 AI, 멀티모달(Multimodal) AI, AI 자동 실행 시스템, AI 로봇, AI 휴먼 인터페이스, AI+AR/VR(Augmented Reality/Virtual Reality)이 있다. 데이터 사업화 관련해, 첫째, 퍼스널 AI(개인 맞춤 AI 비서)가 확산하면서 사용자 행동 데이터, 건강 데이터 등의 가치가 높아지고 있다.

둘째, AR/VR 및 AI 융합이 되면서 3D 공간 데이터, 메타버스(Metaverse) 환경 데이터 수요가 늘어나고 셋째, AI 로봇 등장하면서 제조·물류·서비스 산업에서 데이터 활용 증대가 진행될 것으로 예상된다

구체적인 사례로 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 추진한 사업으로 중소기업이 데이터를 활용해 비즈니스 혁신을 창출할 수 있도록 전문 분석기업과의 협력을 지원하는 사업을 들 수 있다.

<그림 3> 데이터 활용 사례 (출처=2024 빅데이터 플랫폼 기반 분석서비스 지원 사업 성과사례집, 17쪽)

4) 자율적 AI 및 AGI 등장으로 데이터 기반 자동화 경제 도래

주요 인공지능 기술로 자율적 AI(Autonomous AI), AGI(Artificial General Intelligence)를 들 수 있다. 향후 데이터 사업화와 관련해 첫째, AI가 스스로 사고하고 문제 해결하면서 데이터 자동화, 둘째, AI 기반 의사결정 시스템 확산, 셋째, AI가 금융, 제조, 의료 등 산업 전반에서 자율적 데이터 활용 및 AI 컨설팅 제공, 넷째, 데이터 보호 및 윤리적 규제 강화가 필요하면서 AI의 의사결정 투명성 요구가 증대될 전망이다.

인공 일반 지능(AGI)의 등장은 데이터 기반 자동화 경제를 가속화하며, 다양한 산업 분야에서 혁신적인 변화를 이끌 것으로 예상된다.

4. AI 기술 변화 근간 데이터 사업화 전망

AI 기반 데이터 경제는 앞으로도 지속적으로 발전할 것이다. 특히, 생성형 AI의 도입으로 업무 효율성이 향상되고, 데이터 기반의 새로운 비즈니스 모델이 등장할 것으로 보인다.

예를 들어 한국 전체 근로자의 약 67%가 업무 활동의 5~20%에 생성형 AI를 활용할 것으로 전망되며, 이는 생산성 향상과 새로운 일자리 창출에 기여할 것으로 예상된다. 또한, 디지털 플랫폼 정부의 실현을 통해 데이터 기반 정책 수립이 강화되고, 공공서비스의 효율성이 향상될 것으로 보인다. 이는 국민의 삶의 질 향상과 사회적 가치 창출에 기여할 것이다.

<그림 4> 한국 근로자들의 생성형 AI 업무활용 전망(%) (출처=생성형 AI가 한국경제에 미치는 영향 보고서. 2쪽)

이처럼 AI 기반 데이터 경제는 다양한 분야에서 혁신을 이끌며, 경제 성장과 사회 발전에 핵심적인 역할을 하고 있다. 앞으로도 이러한 발전 방향을 지속적으로 모니터링하고 대응 전략을 마련하는 것이 중요하다. 인공지능 기술의 발전과 데이터 사업화의 흐름에 이어, 공공 및 민간 부문이 이러한 변화에 효과적으로 대응하고 해결책을 마련하기 위한 방안을 제시하고자 한다.

1) 공공 부문의 데이터 기반 공공 서비스 전망

AI 데이터 인프라 구축 및 공공 데이터가 개방되고 있다. 정부 및 기관은 민간 기업과 연구자들이 AI 학습에 활용할 수 있도록 다양한 공공 데이터를 지속적으로 개방하고 있다. 예를 들어, 금융결제원은 오픈뱅킹(Open Banking) 플랫폼을 통해 표준 API를 제공하여 다양한 금융서비스 구현 지원을 확대할 예정이다.

또한 데이터 거버넌스 체계를 구축해 공공기관 내 데이터 관리 기준을 통합하고, AI 활용을 위한 데이터 품질 관리 체계를 구축해 데이터의 신뢰성과 활용성을 높이고 있다.​

2) 민간 부문의 데이터 사업화 전망

인공지능 시대에 기업이 데이터 사업화를 성공적으로 추진하기 위해서는 전략적인 방향 설정이 필수적이다. AI 데이터 기반 비즈니스 모델 구축으로, 데이터 수익화 모델 개발을 통해 기업들은 인공지능을 활용하여 데이터를 분석하고, 이를 기반으로 새로운 비즈니스 모델을 개발하고 있다.

인공지능의 발전은 다양한 분야에서 새로운 데이터 사업화 모델과 혁신을 이끌어내고 있다. 특히 AI 에이전트, 온디바이스 AI(모바일 AI 포함), 그리고 피지컬 AI 분야에서의 데이터 사업화 현황과 전망은 주목할 만하다.

<참고 문헌>

▶ ByKiran Bhageshpur(2019), "Data Is The New Oil - And That's A Good Thing", Forbes Technology Council
▶ 인공지능제조플랫폼(2025), https://www.kamp-ai.kr/main
▶ KRX 정보데이터시스템(2025), data.krx.co.kr
▶ 김도형(2024), 데이터 상품화와 유통 사례 : 데이터 경제의 현재와 미래, 컴퓨터월드
▶ 우지환(2023), 금융분야 데이터 활용 현황, 2023 데이터산업 백서
▶ World Bank Group Korea Office (2024), "Data Vouchers: Korea case study for revitalizing the data ecosystem", Innovation and Technology Note Series
▶ 한국연구재단(2021), "인공지능 시대의 데이터 공급망 관리", NRF ISSUE REPORT(2021_20호)
▶ 한국 IDC(2024), "국내 생성형 AI 업무 적용 사례 연구 발표"
▶ 한국지능정보사회진흥원(2024), "2024 빅데이터 플랫폼 기반 분석서비스 지원 사업 성과사례집"
▶ 유엔미래포럼(2023), "TrueAGI/Simuli-차세대 AI 혁신: 인공 일반 지능"
▶ 대한상공회의소(2023), "생성형 AI가 한국경제에 미치는 영향 보고서"
▶ 금융결제원(2025), 오픈 API 통합포털, https://openapi.kftc.or.kr/main
▶ 소프트웨어정책연구소(2021), "2021년 DNA 분야별 국내 디지털 혁신 전망"