데이터경제

데이터경제란 데이터가 경제활동의 중요한 생산요소로 사용되는 경제구조를 의미한다. 또한 데이터는 민간 및 정부 기관 등의 효율적 자원 분배를 촉진하는 역할을 한다. 선진국의 경우 데이터 경제에 대한 관심과 투자가 이미 활발히 이루어지고 있으며 이로 인한 성과가 뚜렷하게 나타나고 있다.

등장배경

데이터는 경제성장과 변화의 동력으로써 새로운 형태의 정치•경제 시스템을 창출한다. 원유가 정제소를 거치며 가치 있는 석유가 되고 시장에 유통되었듯이, 원데이터(raw digital information)가 기업들의 분석 및 가공과정을 거치며 가치 있는 정보로 추출되어 경제성장을 위한 중요한 재원이 된다. 이러한 이유로 데이터는 새로운 형태의 자산으로 평가 받고 있다. 그리고 현재 인류는 하루에 2.2엑사바이트 (Exabyte, 23억 기가바이트)의 데이터를 매일마다 생성하고 있다. 또, 현재의 추세로 보았을 때 앞으로 데이터 증가는 가속화 될 것으로 보인다. 따라서 데이터는 고갈될 염려가 없는 무형자산으로 평가받는다. 이러한 이유로 데이터는 새로운 형태의 자산으로 평가 받고 있다. 그리고 현재 인류는 하루에 2.2엑사바이트 (Exabyte, 23억 기가바이트)의 데이터를 매일마다 생성하고 있다. 또, 현재의 추세로 보았을 때 앞으로 데이터 증가는 가속화 될 것으로 보인다. 따라서 데이터는 고갈될 염려가 없는 무형자산으로 평가받는다.

특징

데이터경제의 주요 속성

• 다양한 자료를 처리, 표현한 데이터의 활용을 통해 타 산업 발전의 촉매역할 혹은 경쟁우위를 선점하게 되는 새로운 경제 활동 (데이터, 데이터 기술, 데이터 제품 및 서비스에 기반을 둔 경제 생태계 활동)
• 사실과 자료를 비트(bit)와 바이트(byte) 등 디지털로 처리한 데이터를 자산으로 번성하는 시장
• 다양한 참여자가 협업하는 생태계
• 데이터 및 데이터 분석을 자산으로 활용하여 혁신적 비즈니스 모델과 서비스 및 수익을 창출하는 능력

데이터경제의 장점

• 일자리 창출

데이터 경제에 대한 오해 중 하나는, 데이터 혁신으로 인하여 신규 일자리가 창출되지 않고 오히려 일자리가 사라진다는 것이다. 하지만 사실은 그렇지 않다. 데이터 혁신은 경제 성장의 강력한 원동력이 될 수 있다. 사실 최근에 설문조사에 응한 미국의 최고 경영진의 61%와 유럽 최고 경영진의 58%는 회사의 직원을 채용하는 계획에 있어서 데이터 분석이 중요하다고 답변했다. 데이터 혁신은 IT 부문의 일자리 창출에만 국한된 것은 아니다. 데이터와 관련된 하나의 일자리는 IT 이외의 분야에서 3 개의 일자리를 창출하므로 전체 경제 차원에서 더 많은 일자리를 만들게 되는 셈이다.

데이터 혁신은 이전의 업무를 수행할 새로운 방식을 찾는 데 도움이 되기 때문에 일자리에 변화가 있을 수 있지만, 이러한 변화는 일자리가 하나 사라질 때마다 2.6개의 일자리가 창출된다고 추산되었던 인터넷 확산의 시기와 비슷하다. 일자리 증가가 가장 많을 것으로 예상되는 분야 중 하나는 데이터 분석이다. 데이터에 포함된 해결책을 찾아내는 것은 인간의 창의력을 통해서만 가능할 수 있다. 사실 전세계적으로 데이터를 이해하도록 도와주는 유능한 분석가와 데이터 관리자가 부족한 것이 사실이다. McKinsey에 따르면 미국에서만 데이터에 숨겨진 잠재력을 파악하는 데 필요한 분석 능력을 가진 인재와 함께 데이터 경제를 이해하고 데이터 분석을 바탕으로 의사결정을 내리는 능력을 가진 관리자와 분석가는 12 만 명에서 19 만 명이 부족한 상태라고 한다. 데이터 과학자의 2014년 평균 기본 급여는 $120,000이며, 관리자의 경우 $160,000라고 한다. 데이터 중심적 혁신의 가능성을 완전하게 활용하려면 전세계 기업과 정책 담당자들은 인재 부족 현상을 극복하기 위한 조치를 취해야 한다고 제안하는 전문가가 많았다.

• 좋은 수익성

데이터를 활용하기 위해 반드시 막대한 예산이 필요한 것은 아니다. 약간의 투자만 필요하며 이러한 투자는 상당한 수익으로 이어질 수 있다. 예를 들어, 데이터에 대해 더 전체론적 접근방법을 사용하는 조직은 향후 4년 동안에만 가장 큰 수익을 얻을 것이며 추가적인 매출, 비용 절감, 생산성 개선 등으로 막대한 "데이터 배당금"을 달성할 것이다. 사실, 작은 데이터 집합과 이미 소유하고 있는 데이터를 사용하는 것부터 시작할 수 있다. 1주일 분량의 금융 거래 데이터를 검토하여 사기 행위를 찾는 것이 과거 5년간의 데이터를 검토하는 것보다 더 간편하게 동향을 파악하는 방법일 수 있다. 데이터 경제 분석을 효과적으로 활용하는 기업은 경쟁사보다 수익을 26% 많이 올리며, 직원과 물리적 자산을 통해 매출을 9% 더 창출하고, 12% 높은 시장 가치율을 달성한다는 분석이 있다.

문제점

데이터경제는 급격한 발전으로 인하여 다음과 같은 몇 가지 문제점이 제기된다.

• 개인정보 유출

데이터는 복제될 수 있고 다른 불특정 데이터와 조합이 가능하므로 초기의 데이터 수집목적과 다르게 사용될 수 있다.

• 독과점

기업들은 기술뿐만 아니라, 독점하고 있는 데이터와 파생 데이터를 기반으로 엄청난 양의 지적 재산을 만들어낸다. 그리고 시장에 선제적으로 개입하거나 투자한 기업들은 자연스럽게 데이터를 독점하게 되는데, 이러한 데이터의 독점은 시장의 진입장벽을 형성하여 새로운 경쟁자의 진입 가능성 자체를 어렵게 한다. 결과적으로, 기존 시장 참여자가 가지고 있는 대량의 데이터 독점은 전체적인 산업 경쟁력을 약화시키고 경제에 악영향을 끼치게 된다. 이러한 독과점을 방지하기 위해 다양한 규제가 진행되고 있다. 또, 규제 대신 정부가 직접 개입하는 경우도 있다. 즉, 정부가 직접 데이터를 수집하며 이를 스타트업 기업에 제공함으로써, 기업이 자체적으로 데이터를 축적할 때까지 기반을 만들어준다.

참고자료

• 주택금융연구원- 박인걸, 최영상〈데이터 경제의 등장과 기대효과〉
• 한국정보화진흥원 〈데이터 경제 기반 정책 연구〉