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데이터 경제는 데이터 활용이 새로운 제품과 서비스 개발 등 가치 창출로 이어짐으로써 산업발전에 촉매 역할을 하는 경제를 말한다. 세계 주요국들은 데이터 경제로의 전환을 촉진하는 국가 차원의 데이터 전략을 수립하고 이를 적극적으로 추진하고 있다.
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데이터경제 – 정책위키 | 기획&특집
1. 데이터경제란? 데이터의 활용이 다른 산업 발전의 촉매역할을 하고 새로운 제품과 서비스를 창출하는 경제. 2011년 데이비드 뉴먼(Dav …
Source: www.korea.kr
Date Published: 10/9/2022
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데이터경제 활성화 방안 | 핫이슈 | KDI 경제정보센터
이번 핫이슈에서는 정부가 최근 발표한 『데이터·AI경제 활성화 계획』의 주요 내용과 함께 데이터 경제 활성화를 위해 각 분야에서 어떤 정책이 추진되는 지, …
Source: eiec.kdi.re.kr
Date Published: 4/23/2022
View: 8715
데이터 경제의 등장과 기대효과
살펴보고, 데이터 경제가 가져올 부작용과 그로 인해 전개될 규제방안에. 대해 되짚어본다. 그리고 공공기관이 가지고 있는 방대한 영역의 데이터에.
Source: www.hf.go.kr
Date Published: 3/23/2021
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데이터경제 – 해시넷 위키
데이터경제(data economy)란 데이터가 경제활동의 중요한 생산요소로 사용되는 경제구조를 의미한다. 또한 데이터는 민간 및 정부 기관 등의 효율적 …
Source: wiki.hash.kr
Date Published: 4/25/2021
View: 7393
데이터 경제 시대의 빅데이터 정책 – 한국기술혁신학회 : 논문
데이터 경제의 시대에서 데이터는 21세기의 원유로 일컬어지고 있다. 그러나 원유와는 달리 데이터 자본은 비경합성, 비소모성, 재생산에 의한 가치의 증가 등과 같은 …
Source: www.dbpia.co.kr
Date Published: 3/13/2021
View: 8983
[데이터로 보는 세상] ‘통계데이터처’ 설치, 왜 필요한가 – 미래한국
데이터 경제라는 개념은 유럽연합 집행위원회(EC)가 2017년 발표한 ‘유럽 데이터 경제 육성책(Building a European Data Economy)’에서 제시한 것으로 …
Source: www.futurekorea.co.kr
Date Published: 9/29/2022
View: 479
[시론] ‘데이터 경제’ 온전히 꽃피우려면… | 중앙일보
이처럼 데이터 경제 시대가 본격적으로 도래함에 따라 현행 개인정보 보호법으로 해결하기 어려운 관련 이슈가 다양하게 제기되고 있다.
Source: www.joongang.co.kr
Date Published: 9/7/2022
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데이터경제와 마이데이터 – 경향신문
데이터경제와 마이데이터 … 지난 2일 대통령직인수위원회는 디지털플랫폼정부 추진방향을 발표했다. 디지털플랫폼정부는 ‘모든 데이터가 연결되는’ 디지털 …
Source: m.khan.co.kr
Date Published: 10/7/2022
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주제에 대한 기사 평가 데이터 경제
- Author: 데이터 비즈니스 채널
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- Date Published: 2021. 1. 26.
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[ET단상] 데이터 경제 활성화와 국가 데이터 전략
전통 경제학에서 생산의 3요소는 토지, 노동, 자본이다. 하지만 주요 생산요소는 시대에 따라 변화해 왔다. 4차 산업사회로 접어든 지금 가장 중요한 생산요소 가운데 하나는 데이터다. 데이터를 분석해서 필요한 지식을 추출하고, 이를 활용함으로써 부가가치를 창출할 수 있기 때문이다.
데이터 경제라는 용어도 생겼다. 데이터 경제는 데이터 활용이 새로운 제품과 서비스 개발 등 가치 창출로 이어짐으로써 산업발전에 촉매 역할을 하는 경제를 말한다. 세계 주요국들은 데이터 경제로의 전환을 촉진하는 국가 차원의 데이터 전략을 수립하고 이를 적극적으로 추진하고 있다. 4차 산업사회에서 국가 데이터 전략은 단순한 정보화 전략을 넘어 가장 중요한 산업 및 경제 정책이 되고 있다.
생산요소로서의 데이터는 기존 토지, 노동, 자본 등과 달리 생산에 투입되더라도 줄어들거나 훼손되지 않는다는 특성이 있다. 중요한 자원임에도 얼마든지 재사용이 가능하다는 것이다. 게다가 다른 데이터와 함께 활용될 경우 그 가치는 급상승하게 된다. 이에 따라 주요 국가의 핵심이 되는 데이터 전략은 ‘개방과 공유’에 달려 있다고 해도 과언이 아니다. 공공 데이터를 정부 기관뿐만 아니라 민간에서도 활용할 수 있도록 개방하는 것은 기본이고 민간 부문의 데이터가 생산·거래·유통돼 공유될 수 있도록 지원하는 일에도 적극적이다.
민간 부문 데이터는 양이나 다양성 면에서 활용 가치가 공공 데이터를 훨씬 상회한다. 그러나 민간 부문 데이터는 공공 데이터와 달리 개방과 공유가 어렵다. 데이터가 기업의 핵심 자산이자 경쟁력의 원천인 상황에서 웬만한 동인이 제공되지 않고서는 공유가 일어날 가능성은 거의 없다. 결과적으로 국가 데이터 전략의 핵심은 공공 데이터 개방이 아니라 어떻게 민간 부문 데이터의 거래와 유통을 촉진시키고 공유를 활성화함으로써 산업, 더 나아가 경제 전체의 불쏘시개 역할을 할 수 있게 하는가에 달려 있다고 할 수 있다.
정부는 2019년부터 ‘빅데이터 플랫폼 사업’을 국가 데이터 전략의 핵심 사업으로 추진해 왔다. 금융, 통신, 환경, 문화 등 16개 분야에서 민간 데이터를 중심으로 하는 빅데이터 플랫폼을 구축하고 데이터 생태계를 조성하는 사업이다. 빅데이터 플랫폼 사업에 지원해서 선정되면 플랫폼 구축을 주관하는 업체와 데이터를 공유하는 업체는 재정을 지원받아 인프라를 구축하고, 이를 기반으로 자신들이 소유하고 있는 데이터를 유상 또는 무상으로 제공하는 구조다.
그러나 많은 예산이 투입되고 짧지 않은 시간이 흘렀음에도 그리 큰 성과로 이어지지는 않는 듯하다. 가장 큰 불만 가운데 하나는 데이터 플랫폼에 쓸 만한 데이터가 별로 없다는 것이다. 그렇다면 데이터 플랫폼에 쓸 만한 데이터가 올라오지 않는 이유는 무엇일까. 기본적으로 생각해 볼 수 있는 이유는 해당 기업이 데이터를 공유할 인센티브가 충분하지 않기 때문일 것이다.
또 한 가지 문제는 이 정책이 데이터 공급자를 빅데이터 플랫폼 사업 참여자로 제한하고 있다는 점이다. 빅데이터 플랫폼 사업에 선정되지 못한 기업들은 자사가 생산한 데이터를 거래시킬 수 없는 구조여서 사업 목적과 다르게 빅데이터 플랫폼 사업에서의 ‘데이터 생태계’는 시장 참여자가 제한된 생태계가 되는 것이다.
이제 우리는 국가 데이터 전략에 대해 진지하게 고민해야 할 시점이다. 정부는 궁극적으로 민간 데이터를 중심으로 한 개방형 생태계 조성에 역량을 집중할 필요가 있다. 재정지원 사업을 통해 특정 기업으로 하여금 데이터를 공유하게 하는 정책보다는 다양한 데이터 수요자와 공급자가 만나 거래가 이루어지는 시장 조성에 집중하는 방향으로의 전환이 어떨지 제안해 본다. 거래를 촉진할 표준을 제정하고 이를 고도화한다거나 가치평가를 통해 구매자와 판매자의 정보 격차를 줄이는 노력 등은 시장 활성화를 위한 정부의 중요한 역할이 될 것이다.
신경식 이화여대 경영대학 교수·한국빅데이터학회장 [email protected]
데이터경제 – 정책DB
1. 데이터경제란? 데이터의 활용이 다른 산업 발전의 촉매역할을 하고 새로운 제품과 서비스를 창출하는 경제.
2011년 데이비드 뉴먼(David Newman)이 쓴 가트너(Gartner) 보고서(How to Plan, Participate and Prosper in the Data Economy)에서 ‘데이터 경제(Data Economy)’라는 개념이 처음 등장했고, 2014년부터 유럽 집행위원회가 경제성장과 일자리 창출 동력으로 데이터 경제 개념을 도입하면서 조명을 받기 시작했다. 4차 산업혁명의 진전에 따라 데이터는 사람, 자본 등 기존의 생산요소를 능가하는 핵심 자원으로 부상하고 있으며, 전체 산업의 혁신성장(기존산업 혁신, 신산업 창출 등)을 가속화하고 있다. 가치창출 체계 데이터 생태계의 가치사슬(데이터의 수집·저장·유통·활용)을 기반으로 공급-중개-수요 시장을 통해 경제적 가치*창출 * 신제품·서비스 제공, 생산성·효율성 향상, 제품·서비스의 질 향상 등 ⇒ ①데이터 생산 → ②데이터 정제·가공을 통한 데이터·정보 유통 → ③기업, 정부, 공공기관 활용 → ④소비자, 시민 등이 데이터기반 혁신 서비스 이용
2. 데이터 어떻게 활용되나 데이터는 4차 산업혁명 시대의 중요한 생산요소다.
– 세계 데이터 시장규모(IDC, ’18): (2018) 1,660억 달러 → (2022) 2,600억 달러
– 세계 데이터량(IDC, ’17): (2016) 16ZB → (2025) 163ZB, 10배 증가 전망
* 2020년 발표 기준 (2020) 59ZB → (2025) 175ZB, 약 3배 증가 전망 데이터를 잘 활용하면 생산성이 높아지고 새로운 서비스와 일자리가 생긴다. 데이터는 맞춤형 정밀진단, 최첨단 스마트공장, 자율주행차, 스마트 팜 등 지능화 기반의 산업혁신뿐만 아니라, 최적의 교통신호 제어, 치매 예측, 인공지능 기반 범죄분석, 합리적인 신용 대출 등 광범위한 분야에 활용될 수 있다.
아마존, 알리바바, 소프트뱅크와 같은 기업도 데이터의 중요성을 인식하고, 연구와 사업화를 통해 글로벌 시장에서 앞서가고 있다. 국내의 데이터 활용 사례 – 날씨 데이터 분석자료 활용, 제과점 진열품과 생산량 조정해 매출증가
– 신용카드사, 가맹점에 동종업권 연령대별·성별·시간대별 매출정보 등 상권분석 정보 제공
– 중고차 빅데이터 기반으로 허위매물 필터링 프로그램을 개발·적용한 중고차 거래 앱 출시
– 공공정보 데이터 분석해 소형 부동산 시세정보 제공, 서민 대출이용 지원, 은행은 소형 주택 대상 금융상품 개발에 활용
– 흩어진 내 자산 한눈에 조회하고 소비패턴 분석해 금융상품 추천하는 서비스 (MyData :정보주체 중심 데이터 활용)
– 통신사 고객의 위치정보 활용, 버스 정류장 이용량 분석해 노선 만든 심야 올빼미버스 주요국의 데이터 경제 관련 정책 추진 현황 – 미국 : 데이터, AI 분야 선제적 전략투자로 세계 최고의 경쟁력 보유 (2016) 빅데이터 R&D전략, 국가 AI R&D전략 발표- EU : AI 분야 대규모 투자 추진 및 개인데이터 보호 강화 제도정비 (2017) 데이터 경제 육성 전략 발표, (2018) 개인정보보호규정(GDPR) 시행(데이터 접근권·이전권·삭제권 강화, 법적책임 명시 등) 2020년까지 AI 산업육성에 민·관 합동 200억유로(26조원) 투자 방침- 일본 : 데이터 개방을 확대하고 주요산업에서 AI 상용화 조기 추진 (2017) 미래투자전략 발표, (2019.4) AI 종합 전략 완성- 중국 : 데이터, AI 분야 대규모 선행투자 및 산업별 플랫폼 육성 박차 (2017) 빅데이터산업 발전 계획, 차세대 AI 발전규획 발표 → 2030년까지 AI 핵심산업 규모 1조 위안 육성 우리나라 또한 2018년 6월 ‘데이터 산업 활성화 전략’, 2019년 1월 ‘데이터·AI경제 활성화 계획’(데이터와 AI의 통합적 전략 수립)을 발표해 세계적 데이터 경제흐름에 대응하고 있다.
3. 정책 마련 과정 데이터 경제는 혁신성장 정책의 중요한 과제다. 혁신성장은 소득주도 성장과 함께 새로운 경제성장을 위한 정부의 핵심전략이다. 정부는 2017년 10월 대통령 직속 ‘4차산업혁명위원회’를 신설하는 등 대응체계를 마련했으며, 4차 산업혁명을 위기가 아닌 새로운 성장과 일자리 창출의 기회로 삼기 위한 범국가적 ‘4차 산업혁명 대응 계획’을 수립(2017년 11월)했다.
2018년부터는 데이터, 인공지능(AI) 분야 활성화 정책에 본격적으로 시동을 걸기 시작했다. 2018년 6월에 ‘데이터 산업 활성화 전략’을 발표한데 이어 8월에 혁신성장 경제관계장관회의에서 데이터·인공지능(AI) 경제를 플랫폼 경제 구현을 위한 3대 혁신성장 전략투자 분야로 선정하고 핵심 프로젝트는 2019년 예산부터 투자하기로 했다. 문재인 대통령은 8월 31일 ‘데이터경제 활성화 규제혁신 현장방문’에서 ‘데이터경제로의 전환’을 선언하고 ‘데이터를 가장 잘 다루면서, 가장 안전하게 다루는 나라’의 비전을 제시했다. ☞ 영상/전문 보기 정부는 이날 데이터 경제 활성화를 위한 산업 육성과 데이터 활용 관련 규제혁신 계획을 발표했다. 주요내용 ◆ 데이터 경제로의 전환 : 데이터를 가장 안전하게 잘 쓰는 나라를 만들겠습니다. ① 데이터경제 활성화를 위한 산업 육성
– 혁신성장 가속화를 위해 데이터 부문 투자 대폭 확대 → 거대정보(빅데이터) 및 인공지능(AI) 등에 2019년 1조원 투자 – 정보주체 중심 데이터 활용(MyData) 전환, 빅데이터센터 100개소 구축, 중소벤처 데이터 구매·가공 바우처 지원, 전략투자 확대 ② 데이터 활용 관련 규제혁신
– 개인을 알아볼 수 없도록 안전하게 조치된 가명정보 개념의 도입, 익명정보는 개인정보보호 대상에서 배제, 데이터 결합 법적 근거 마련
– 가명정보의 안전조치 완비 및 개인정보처리자의 책임 강화
– 개인정보보호위원회 위상 강화 추진
⇒ 데이터의 안전한 활용과 개인정보 보호의 균형을 맞춘 개인정보보호법 개정안 국회에 발의 (2018.11.15) 2018년 8월 데이터경제가 전략투자 분야로 선정됨에 따라, 과기정통부는 관계부처와 함께 세부 실행계획 논의를 위한 ‘데이터·인공지능(AI) 경제 활성화 민관합동 특별전담조직(T/F)’를 구성했다. 이후 관계부처 회의와 민관합동검토회의 등을 거쳐 5개년 로드맵을 완성했다. 과기정통부는 2019년 1월 16일, 제1차 혁신성장전략회의에서 관계부처 합동으로 ‘데이터·인공지능(AI)경제 활성화 계획’을 발표했다. 이는 2018년에 데이터, 인공지능(AI) 분야 전략이 개별적으로 수립됐던 것을 데이터와 인공지능(AI)을 하나의 통합된 시스템으로 접근하는 트렌드에 맞춰 세워진 실행계획이다. 관련보도자료 혁신성장을 위한 사람 중심의 4차 산업혁명 대응계획 (2017.11.30. / 과학기술정보통신부)
혁신성장 전략투자 방향 발표 (2018.08.13. / 기획재정부)
데이터 경제 활성화 계획 – 데이터를 가장 안전하게 잘 쓰는 나라를 만들겠습니다. (2018.08.31. / 관계부처 합동)
과기정통부, 데이터·인공지능(AI) 경제 활성화의 이정표 제시 (2019.01.16. / 과학기술정보통신부)
4. 데이터·AI경제 활성화 계획
[비전] 데이터와 AI를 안전하게 잘 쓰는 나라 [목표] 데이터·AI 경제 선도국가 도액 ▶데이터 시장규모 30조원 달성 ▶AI유니콘 기업 10개 육성 [추진전략] ▶DATA 생산, 유통, 활용 ▶DATA-Ai 융합, 제도적 융합, 사업적 융합, 인적융합, 공간적 융합 ▶AI 인프라, 기술, 기업 [정책과제] ▶데이터 가치사슬 전주기 활성화 ①체계적 데이터 축적 및 개방 확대 ②양질으 데이터 유통 기반 구축 ③개인·기업·사회 데이터 활용 확대 ▶세계적 수준의 AI 혁신 생태계 조성 ④AI 허브구축(데이터셋·알고리즘·컴퓨팅파워 원스톰지원) ⑤AI 기술력 제고 ⑥AI 활용 생태계 조성 ▶데이터-AI 융합 촉진 ⑦AI 융합 클러스터 조성(공간적 융합) ⑧사회적·산업적 수요확산(사업적 융합) ⑨제도적·인적 융합 주요내용 전략1. 데이터 가치사슬 전주기 활성화 1. 체계적 데이터 축적과 개방 확대① 공공·민간의 분야별(교통, 금융, 에너지 등) 데이터 구축·개방을 위해 빅데이터 플랫폼(10개 예정)과 센터(100개 예정) 마련(’19년, 743억)
② 정부 지원 연구개발(R&D) 과정에서 축적되는 연구데이터의 체계적 관리와 공유·활용을 위해 국가연구데이터플랫폼(KISTI주축) 구축(‘19년~)
③ 데이터맵 구축 후 수요 높은 데이터를 국가중점데이터로 지정·개방, 공공데이터 통합관리를 위한 범정부 데이터플랫폼 구축 2. 양질의 데이터 유통기반 구축
① 중소·벤처기업이 데이터를 활용한 새로운 서비스를 개발할 수 있도록 데이터 구매, 가공비용을 지원하는 바우처 사업 추진(‘19년, 1,640개→‘23년, 8,000개(누적))
② 안전한 데이터 거래기반 조성
③ 데이터 품질향상 기술개발 및 표준화: 분야별 데이터 표준체계 마련 및 국내외 표준화 추진 3. 개인·기업·사회 데이터 활용 확대
① 국민 활용성이 높은 분야(금융·통신 등)에서 본인동의 하에 개인데이터의 활용을 지원하는 마이데이터 활용사업 확대(‘19년, 97억)
② 빅데이터 전문 중소기업의 컨설팅·분석 지원 사업을 지역별로 확대 추진
③ 빅데이터 분석을 통해 선도 시범 서비스 사업 확대 추진 ▶ 2019년 중점 추진과제
빅데이터플랫폼·센터 구축 (’19년 743억원)
데이터 구매·가공 바우처 지원 (’19년 600억원)
마이데이터 시범사업 확대 (’19년 97억원) 전략2. 세계적 수준의 AI 혁신 생태계 조성 1. 인공지능(AI) 허브 구축
① 대규모 인공지능(AI) 데이터 축적 및 개방 : 단계별 인공지능(AI) 학습용 데이터 구축 및 개방
② 우수 인공지능(AI) 알고리즘 발굴·개발 지원 : 누구나 참여 가능한 개방형 온라인 플랫폼 구축
③ 컴퓨팅 자원 제공 : 대량의 AI 데이터 처리를 위해 클라우드 기반의 GPU 자원을 기업에 지원 2. 인공지능(AI) 기술력 향상
① 차세대 인공지능(AI) 핵심기술 확보 : 인공지능(AI) 관련 기초연구(뇌과학)과 HW(지능형반도체, 양자컴퓨팅), SW 기술개발에 집중
② 인공지능(AI) 연구개발(R&D) 공모 확대 : 인공지능 분야 연구개발(R&D)을 고난이도 기술개발에 적합한 공모(챌린지) 방식으로 추진 3. 인공지능(AI) 활용 생태계 조성
① 인공지능 브레인랩 조성 : 권역별 인공지능(AI) 융합연구센터* 지정 운영
* 인공지능(AI) 융합연구센터 : 인공지능(AI)분야 산학협력이 활성화되어 있는 대학을 중심으로 지정하되, 인공지능 수요기업 참여 필수, 지자체 참여 가능(매년 15억원 규모 지원) ② AI 전문기업 육성 : 해외 인공지능(AI) 선도기업과 국내 인공지능(AI) 중소벤처기업 간의 협력 프로젝트 ‘글로벌 인공지능(AI) 100’을 선정·지원 추진 ▶ 2019년 중점 추진과제
인공지능(AI) 허브 구축 (’19년 310억원)
인공지능(AI) 연구개발 공모 확대 (’19년 84억원)
인공지능(AI) 브레인랩 조성 및 전문기업 육성 (’19년 49억원) 전략3. 데이터·인공지능(AI) 융합 촉진 1. 인공지능 융합 클러스터 조성
① 데이터·인공지능(AI) 관련 기업-대학-연구소간에 인공지능 융합 클러스터 조성 추진(’20년~)
② 규제 샌드박스 조기 적용, 데이터, 컴퓨팅 등 개발 인프라 및 사업화 집중 지원 2. 사회적·산업적 수요 확산
① 국가정보화 사업에 데이터와 인공지능(AI)을 적극적으로 활용
② 기존 주력산업 경쟁력을 높이고 새로운 시장 창출을 위한 산업구조 고도화 『AI+X』 플래그십 프로젝트 추진
③ 공공지원 사업에서 생산된 데이터를 기계학습용 데이터로 전환하기 위해 분야별 수집·가공 가이드라인을 마련 3. 제도와 사람의 융합
① 지능정보화 촉진을 위한 법제도 정비 – 데이터와 인공지능의 활용을 촉진 위한 국가정보화기본법, 전자정부법 전면개정(’19년)- 가명처리 정의, 가명정보 안전조치 의무 등 포함 개인정보보호법 시행령* 개정(’19년)- 데이터와 인공지능(AI)의 윤리적 사용 지원을 위한 인간중심 인공지능(AI) 윤리 시책 마련(’20년) ② 융합 가속화를 위한 전문인력 양성 – 데이터·인공지능(AI) 관련 전문교육, 분야별 현장 종사 인력 대상 기술교육 실시, 프랑스 에꼴 42와 같은 이노베이션 아카데미 신설(연 2000명) ▶ 2019년 중점 추진과제
인공지능 융합 클러스터 조성 (’20년 신규)
국가정보화사업의 지능화 전환 (’18년 21.4% → ’20년 25%)
인공지능대학원 신설 (’19년 30억원) ☞ 데이터·AI경제 활성화 계획(‘19~’23년) 자세히 보기 기대효과 – (경제구조 변화) 자본·노동 중심의 기존 산업분야에서 데이터·인공지능(AI) 기반 혁신기술 중심으로 산업구조 전환이 일어나며 생산성이 급격히 향상. 기업의 인공지능(AI) 활용 비율 확대로 데이터와 AI 전문기업 등장 및 새로운 일자리 창출 – (주력산업 혁신) 성장이 정체된 주력 제조업분야(철강, 석유·화학, 기계산업 등)에서 데이터·인공지능(AI) 기반 스마트 공정 도입 – (신산업 창출 촉진) 자율주행차, 인공지능(AI) 로봇, 바이오신약 등 새로운 산업이 출현하면서 관련기업 성장, 새싹기업 진입 등 신시장 창출
(자료=데이터·AI경제 활성화 계획(‘19~’23년))
데이터 경제 시대의 빅데이터 정책
데이터 경제의 시대에서 데이터는 21세기의 원유로 일컬어지고 있다. 그러나 원유와는 달리 데이터 자본은 비경합성, 비소모성, 재생산에 의한 가치의 증가 등과 같은 기존 자본재와는 다른 특징을 지니고 있다. 데이터 자본의 이러한 특성은 데이터 경제에서도 유사하게 적용되는데 기존 실물경제와는 다른 방식으로 데이터 경제가 작동하다 보니 데이터 경제에 대한 공통된 인식과 시장 참여자의 식별, 측정 지표의 개발 등이 국제적으로 연구되고 있다. 이에 대한 예로써, 본 연구에서는 EU의 데이터 경제 측정 모형 및 G20 차원의 디지털 경제 측정 모형 및 기업 차원의 전략 수립을 지원하는 IBM의 데이터 경제 프레임워크 모델을 살펴보고 각 모델의 특징을 요약하였다. 데이터 경제를 견인하는 빅데이터 기술은 다변화된 사회의 정확한 예측과 효율적 작동을 위한 정보를 제공하며 개인화된 사회 구성원들에게 맞춤형 정보를 제공하는 등 과거에는 불가능했던 데이터 중심 사회를 구현하는데 핵심적인 역할을 수행한다. 최근 빅데이터는 산업 전반에 걸쳐 빅데이터 활용에 따른 경쟁적 이점을 제공해 줄 뿐만 아니라 공공 및 기업의 이익에 기여하는 바가 점차 커지고 있다. 따라서 본 연구에서는 데이터 경제 시대에서 빅데이터 관련 정책을 수립하는데 도움이 되는 제반 시사점을 제공하고자 하였다. #데이터 경제 #데이터 경제 프레임워크 #빅데이터 #빅데이터 플랫폼 #데이터 가치사슬 #Data economy #Data economy framework #Bigdata #Bigdata platform #Data value chain
[데이터로 보는 세상] ‘통계데이터처’ 설치, 왜 필요한가
부처간 통계 칸막이 제거해야
우리는 지금 4차 산업혁명시대에 살고 있다. 그 주요 기술들인 빅데이터, 인공지능, 사물인터넷, 메타버스, 클라우드 등이 모두 데이터 기반의 디지털 기술들이다. 데이터가 빈약하면 4차 산업혁명 기술에서 절대 앞서갈 수 없다.
즉, 데이터가 국가든 기업이든 미래경쟁력을 좌우하는 ‘데이터 경제’ 시대에 살고 있다. 데이터 경제라는 개념은 유럽연합 집행위원회(EC)가 2017년 발표한 ‘유럽 데이터 경제 육성책(Building a European Data Economy)’에서 제시한 것으로, 데이터 활용이 모든 산업 발전과 새로운 가치 창출에 촉매 역할을 담당하는 시대의 경제라는 뜻이다.
이 육성책의 골자를 보면, 유럽연합 내에서 데이터의 자유로운 공개와 사용을 보장하고, 데이터 분석 역량을 강화해 새로운 비즈니스 모델을 발굴하고, 국가 간 상호 협력하도록 권장하고 있다.
5월 10일 들어선 윤석열 정부의 핵심 공약 중 하나는 ‘디지털 플랫폼 정부’이다. 이 공약은 방대한 통계데이터를 디지털화하고 효율적으로 공유·활용해 국가 경쟁력을 높이겠다는 것이다.
디지털 플랫폼을 통해 데이터 장벽을 허물고 개방하면, 국정 운영에 데이터·과학화 시스템 구축, 국민의 개개인 맞춤형 서비스 구축, 민간 디지털 경제 활성화 등이 가능하다는 것이다.
‘20세기가 원유의 시대라면 21세기는 데이터의 시대’이다. 그러나 데이터는 우리가 당면한 디지털 시대의 원유이지만 꿰어야 보배가 된다. 새 정부가 들어서면서 데이터를 효과적으로 꿰매고 활용해야 데이터 경제를 효율적으로 운영해 성공하는 정부가 가능하다.
그러면 현재 우리나라는 디지털 플랫폼 정부로 가기 위한 준비가 되어 있는가? 그렇지 못하다. 우리나라는 분산형 통계 제도를 채택하고 있다.
국가 승인 통계는 <표 1>에서 보는 바와 같이 2022년 4월 28일 현재 1276종으로 방대하나 431개 작성기관(중앙행정기관 48곳, 지방자치단체 260곳, 공사.공단 37곳 등)에서 생산하고 있고, 작성기관 간에 데이터베이스로 연동된 ‘연계 통계’는 하나도 없는 실정이다.
통계청이 통계법에 의해 국가통계의 승인 및 조정 기능을 가지고 있지만, 권한이 미약하여 직접 생산하는 66종만 제대로 관리하고, 나머지 통계는 부처별로 제각각 운영된다.
이런 상황이라 방대한 통계데이터들이 부처 간 칸막이에 막혀 제대로 활용되지 못한다. 현 상태라면 효과적인 디지털 플랫폼 구축은 불가능하다.
예를 들어보자. 저출산·고령화로 국민연금 고갈 시점이 앞당겨지면서 연금 개혁이 심각한 문제로 대두되고 있으나 개인·가구별 연금 수급 상황을 정확히 파악할 수 있는 ‘포괄적 연금 통계’는 어느 부처에도 없다.
기초연금과 국민연금은 보건복지부, 퇴직연금은 고용노동부, 개인연금은 국세청, 주택연금은 금융위원회 등 연금 종류에 따라 담당하는 부처가 제각각이고, 상호 연계가 안 되다보니 한 고령자 가구가 각종 연금을 합쳐 한 달에 얼마나 받고 있는지에 대한 실태 파악이 정확히 안 된다.
이런 깜깜이 정보로 어떻게 객관적인 데이터 기반 연금 개혁이 가능하겠는가? 또한 우리나라는 노인 빈곤율이 OECD 국가 중 1위이고, 노인 빈곤율 해소가 급선무이다. 그러나 전문가들은 고령층 소득이 제대로 파악되지 않은 것을 지적한다.
고령층 소득은 국세청 소득자료, 국민연금 등 4대 보험 자료, 보건복지부 복지 통계 자료, 통계청의 인구주택총조사 자료 등이 연계돼야 정확히 파악이 가능하나 부처 간 칸막이가 심해 정확한 파악이 불가능하다. 이외에도 우리나라는 국가적 과제인 인구절벽, 탄소중립, 유엔 지속가능발전목표(SDGs) 등에 대한 포괄적 연계 통계 작성에도 애로 사항이 많다.
윤석열 정부의 핵심 공약 중 하나는 ‘디지털 플랫폼 정부’ 구성이다.
데이터가 산업 발전의 기본
우리나라 부처 간 통계데이터의 칸막이를 제거하려면 소위 ‘데이터 컨트롤타워’ 기능을 하는 조직이 필요하다. 현재의 상태에서 최선의 방법은 기재부 외청으로 있는 통계청을 ‘통계데이터처(가칭)’로 조직 개편하여 모든 부처를 관장할 수 있는 국무총리실 직속으로 옮기는 것이 가장 좋은 방법이다.
새 정부가 염두에 두고 있는 총리실의 총괄·조정 기능 강화를 뒷받침하는 데도 도움이 되고 증거 기반(evidence -based) 국정 운영에도 큰 역할을 할 것이다. 통계청이 기재부 산하에 있는 것도 시대의 변화에 따르지 못한다고 할 수 있다.
경제 통계가 가장 중요한 과거 시절에는 기재부가 적절했지만 지금은 보건, 농림수산, 과학기술, 정보통신, 교육문화, 환경 등의 통계가 모두 중요한 시기가 되었다. 통계청이 생산하는 66종의 통계 중에도 단 20개만이 경제 통계이다.
세계 주요 국가들의 데이터 정책을 살펴보자. 오늘날과 같이 세계적으로 데이터 기반 지능정보화 사회로 가고 있는 시점에 미국을 비롯한 주요 국가들의 데이터 관련 정책은 어떠한가? 한국데이터산업진흥원(KDATA)이 발간한 ‘2019 데이터 산업 백서’를 보면 이와 관련 자료들이 일부 있음을 밝혀둔다.
미국은 이미 오바마 정부 시절인 2009년부터 오픈데이터 정책을 위해 www.data.gov 서비스를 시작해 2019년 말 기준 25만개 이상의 데이터 세트가 여기에 등재되어 일반인에게 개방되어 있다. 또한 2012년에는 대통령 직속 ‘빅데이터 협의체’를 만들어 다양한 부처가 참여해 협업이 잘 이뤄지고 있다.
2014년에는 정부의 재정 데이터 투명성 제고를 위해 ‘Data Act of 2014’를 제정했다. 2019년에는 공공데이터 개방을 권장하는 ‘OPEN Government Data Act’를 제정했다. 빅데이터의 수집과 활용을 위해 2015년부터 4개의 빅데이터 지역혁신 허브를 둬 운영한다.
빅데이터 등 데이터의 수집·정리·활용 등을 연구하는 데이터과학(data science)의 진흥과 활용에서도 미국이 앞서가고 있다. 2021년 11월 현재 미국에서 데이터과학 학위 프로그램을 가진 대학의 수가 학사과정 273개교, 석사과정 376개교, 박사과정 57개교로 많으며, 데이터과학자(data scientist)들을 다수 양성하고 있다.
데이터과학 교육은 석사과정을 중심으로 이뤄지고, 석사과정을 가진 대학 리스트는 https://www.mastersportal.com 에서 찾아볼 수 있다.
유럽연합(EU)은 미국에 뒤처진 데이터산업 경쟁력을 확보하기 위해, EU의 유수한 ICT 기업(Nokia, SAP, Siemens 등)과 독일 인공지능연구센터, 베를린 공대, 이탈리아 로냐대 등 연구기관과 대학이 회원사로 있는 빅데이터가치협회(Big Data Value Association)에 재정 지원하여 2016년부터 민관 빅데이터 연구 및 혁신 등에 투자하고 있다.
EU는 또한 2017년에는 ‘유럽 데이터 경제 육성책’을 발표하여 데이터 경제 활성화를 촉진한다. 2018년에는 ‘개인정보보호규정(GDPR)’을 제정하여 개인정보의 보호와 이용의 가이드라인을 제공한다. 개인정보 보호 차원에서는 유럽이 앞서가고 있다.
영국은 데이터 오픈 정책에서 세계적인 리더이다. 미국의 월드와이드웹(WWW) 재단에서 발표한 2017년 ’제4차 오픈데이터 글로벌 보고서(ODB Global Report Fourth Edition)’에 의하면, 국가별 오픈데이터 지료 순위에서 총 114개국 중에서 영국이 1위(2, 3, 4위는 각각 캐나다, 프랑스, 미국)였다.
영국은 이미 2011년 선도적으로 ‘디지털서비스청’을 만들어 디지털 사회에 대비하여 데이터 서비스를 제공하고 있다. 영국이 2010년에 시작한 공공데이터 포털사이트(data.gov.uk)에는 2019년 6월말 현재 5만1173개의 데이터 세트가 올라와 있으며 데이터 활용을 위한 소프트웨어 애플리케이션도 함께 제공된다.
미·일 등 오픈 데이터 정책 추진
일본은 2012년 ICT 활성화 전략인 ‘액티브 재팬 전략(Active Japan ICT)’의 5대 중점 분야의 하나로 ‘액티브 데이터 전략’을 수립하고, 데이터 관련 법률을 개정하는 등 적극적으로 데이터 활용 정책을 추진한다.
2015년 ‘개인정보 보호에 관한 법률’을 개정해 가명정보(개인의 기본적인 식별 자료가 삭제된 정보)와 익명정보(완전히 개인을 유추할 수 없을 정도로 개인 자료가 삭제된 정보) 개념을 도입해, 가명·익명 정보를 개인의 동의 없이도 상품, 서비스 개발 뿐 아니라 제3자 판매도 가능하도록 했다.
‘미래투자전략 2017’에 의하여 새로운 사회 인프라로 데이터 기반 플랫폼을 구축하고, 데이터 활용을 촉진하기 시작하였다. 현재 일본 정부는 공공데이터 플랫폼(data.gov.jp)을 운영한다.
2019년 6월 말 기준 총 2만5000개의 데이터 세트가 등재되어 있다. 메타데이터(어떤 목적을 가지고 만들어진 데이터)를 종류별로 일괄 다운로드할 수 있는 기능을 제공한다.
중국은 2015년 8월 국무원에서 ‘빅데이터 발전 촉진을 위한 행동 강요’를 리커창 총리 주재 하에 개최된 상무회의에서 통과시켰다. 빅데이터 발전이라는 전 세계적인 변화에 발맞추고자 하는 강력한 의지를 천명했다.
공공데이터의 개방, 데이터의 활용 극대화, 데이터 산업 활성화 등을 밝혔다. 중국은 2016년 ‘제3차 5개년 규획’, 2017년 ‘빅데이터산업 발전 계획’ 등을 발표하면서, 빅데이터 시스템 표준화를 강화하고, 빅데이터 관련 산업을 육성한다.
2017년 계획은 2020년까지 빅데이터 관련 제품 및 서비스 시장 규모는 1조 위안, 연평균 성장률은 30%를 유지하고, 10개 이상의 글로벌 선두 빅데이터 기업을 육성하고, 500개 이상의 응용서비스 기업을 발굴하겠다는 내용도 담고 있다.
중국은 정부 주도로 빅데이터 산업 발전계획을 세워 일사불란하게 빅데이터 기술을 진흥시키고 있으나, 개인정보 보호는 잘 지켜지지 않아, 빅데이터 기반의 ’사회 신용 시스템‘을 국가가 구축하여, 각 개인에게 사회 신용 번호를 부여해 신용도에 따라 혜택이나 불이익을 주는 제도가 있다.
지구촌에서도 데이터 산업의 글로벌화가 진행되고 있으며, 최근 데이터 기반 디지털 교역이 통상의 이슈로 부각되는 상황이다. 따라서 데이터의 국제 이동 관련 제도를 정비할 필요가 발생한다.
예를 들어 보자. 한국 기업들은 비즈니스 확장을 위해 세계 각지에서 상품 기획, 연구개발, 유통, 마케팅 등 타국의 전자상거래 플랫폼이나 개인정보 등을 적극 활용해야 한다. 주요 교역국과 이런 활동에 필요한 데이터를 원활하게 주고받을 수 있느냐는 글로벌 비즈니스의 핵심 요소가 되어가고 있다.
우리 기업들이 자유롭게 전 세계 데이터 교환에 참여할 수 있는 기반을 마련하기 위해서도 정부의 데이터 컨트롤타워가 권한을 가지고 국제적으로 데이터 활용이 가능하도록 행정적인 조치를 취할 필요가 있다.
데이터 활용 측면에서 문재인 정부도 많은 노력을 했다. 문 대통령은 2020년 7월 14일 청와대에서 ‘한국판 뉴딜 국민보고대회’를 열고 “한국판 뉴딜은 선도 국가로 도약하는 대한민국 ‘대전환 선언’이자 ‘새로운 100년의 설계’”라고 천명했다.
‘한국판 뉴딜’은 ‘디지털 뉴딜, 그린 뉴딜, 안전망 강화’로 구성되며, 이 중 디지털 뉴딜은 <표 2>의 대표 과제들로 구성되어 데이터 기반 사회를 구축하기 위함이다.
우리나라는 정부의 전자 시스템 발달 수준이 높은 나라로서, 공공데이터의 개방에 관한 정부의 움직임이 꾸준히 진행되고 있다. 그러나 대부분의 데이터들은 관계부처와 지자체들에서 기관별로 보유하고 있으며, 민간기업과 정부의 데이터 연계도 아직 미진하다.
공공데이터에 대해서는 행정안전부 한국정보화진흥원(NIA)에서 2015년부터 운영하는 범정부 데이터 플랫폼인 공공데이터포털(https://www.data.go.kr)이 있는데, 여기에는 2020년 6월 기준 파일 데이터 3만1759건, 오픈 API(Application Program ming Interface) 5589건, 표준데이터 120건이 공개되어 있다.
이외에도 통계청 통계데이터센터(https://data.kostat.go.kr) 에서도 2017년부터 행정통계자료와 일부 민간자료를 모아 이용자들에게 서비스하고 있다.
그러나 데이터 시장 규모가 매우 빠르게 커지고 있고, 오늘날 지능형 네트워크 사회에서는 정부의 데이터 서비스는 만족할만한 수준이 안 된다. 디지털 뉴딜은 매우 의욕적인 시도라고 생각하며, 이런 좋은 시도는 윤석열 정부에서도 계승할 필요가 있다.
암호 도입하면 안전한 통계 활용 가능
데이터 컨트롤타워에서 모든 공식통계를 모으면 개인정보 보호가 위협 받고, 분산형 통계제도에서 각 통계작성기관의 권한과 기능이 훼손될 수 있다는 우려를 제기하면서 데이터가 집중되는 디지털 플랫폼의 역기능을 염려하는 목소리도 있다. 그러나 이런 염려를 극복할 수 있는 많은 방안들이 연구되고 있다.
가장 유력한 방법은 데이터 컨트롤타워에 통계등록부(hub)가 있고, 각 통계 작성기관이 보유한 데이터(spokes)를 동형암호 등 가장 최신의 정보기술로 연결하고, 암호화한 상태에서 안전하게 분석하는 틀을 만드는 것이다. 이렇게 하면 각 기관이 만든 데이터를 한 곳에 모을 필요도 없다.
데이터 보유기관은 자료를 자신의 데이터 센터 밖으로 내주지 않고 연결할 수 있도록 협조만 하면 된다. 이런 방식을 허브-스포크(hub and spokes) 모형이라고 부르며, 국제적으로 많은 연구와 진전이 이뤄지고 있다.
자료 연계와 자료 분석을 암호화한 상태에서 하고, 그 암호화된 분석 결과도 안전하게 관리할 수 있다. 이런 이치는 은행의 개인 금고를 열 때 은행이든 개인이든 혼자서는 열 수 없고, 둘이 합심해야만 열 수 있는 것과 같다.
이렇게 하면 개인정보보호 문제로 자료 제공을 거부하던 개별 부처의 명분도 사라지고, 자료를 만드는 통계작성기관의 기능도 계속 보호되게 된다. 이런 허브-스포크 모형은 데이터 비밀보호 기능이 탑재된 사실상의 디지털 플랫폼 역할을 수행하게 되어 국정 운영에 꼭 필요한 기관 간 자료 연계 및 부처 간 협업을 가능하게 할 것이다.
시대가 데이터 경제 시대로 접어들면서 우리나라도 발 빠르게 새 정부에서 ‘통계데이터처’의 설립을 심각하게 고려할 때가 되었다. 이를 통하여 데이터 산업이 발전하고 4차 산업혁명 기술에서 앞서 간다면 국가경쟁력 제고에도 큰 도움이 될 것이다.
데이터 컨트롤타워로서의 ‘통계데이터처’의 설치는 디지털 플랫폼 정부의 필수적인 성공의 열쇠이다. 이를 통해 우리나라가 증거 기반 국정과제들을 효율적으로 운영해 국민의 권익을 신장하고, 국가경쟁력을 제고해 명실공히 선진국의 반열에 들어갈 수 있기를 바란다.
[시론] ‘데이터 경제’ 온전히 꽃피우려면…
올해는 개인정보보호법 제정 10주년이 되는 해다. 10년이면 강산도 변한다는데, 시장 환경 역시 크게 변화했다. 글로벌 시장 조사기관인 스타티스타(Statista)의 2020년 발표에 따르면 세계 빅데이터 시장 규모는 2018년 1677억 달러에서 연평균 12.9% 증가해 2024년에는 3500억 달러에 이를 것으로 전망된다.
한국 시장도 2020년 추정치로 전년 대비 14.3% 성장한 19조2736억원 규모로 성장한 것으로 추산됐다. 이처럼 데이터 경제 시대가 본격적으로 도래함에 따라 현행 개인정보 보호법으로 해결하기 어려운 관련 이슈가 다양하게 제기되고 있다.
플랫폼 경제 등 산업구조 달라져
기술혁신에 맞게 규제 완화 필요
특히 최근 크게 주목받는 이슈로 온라인 플랫폼을 둘러싼 쟁점이 있다. 온라인 플랫폼은 이용자가 많아질수록 편익이 커지고, 데이터 정보가 늘어날수록 데이터 추가 수집에 필요한 한계비용이 낮아지기 때문에 태생적으로 네트워크 효과와 규모의 경제를 기반으로 한 승자독식 시장 모델을 갖췄다고 할 수 있다. 그만큼 데이터 독점에 따른 경쟁 제한의 가능성이 크게 우려되는 대표적인 산업이라 볼 수 있다. 플랫폼을 이용하려는 이들의 선택권을 구조적으로 제한하거나 개인정보의 오용과 남용을 통해 이용자 피해를 가중할 우려가 상존하는 것이다.
이를 해결하기 위한 방안으로 이용자가 자신의 개인정보를 본인 또는 제3자에 전송하도록 요구할 수 있는 전송요구권을 이용자에게 부여해 데이터를 분산하는 방안이 꾸준히 논의됐다. 이 경우 다양한 플랫폼을 이용하면서 수년간 축적된 개인정보에 대한 정보 주체의 통제권이 강화돼 이용자가 선택할 수 있는 플랫폼 범위를 손쉽게 확장하는 것이 가능해진다. 플랫폼 기업과 개인 간 힘의 불균형을 완화할 수 있다는 미덕에 더해 대기업과 중소기업, 나아가 스타트업들의 데이터 교류를 활성화해 데이터 산업 전반의 동반성장을 유도한다는 긍정적 효과도 기대해볼 수 있다.
해외 직구 등 온라인 전자상거래의 경계 허물기가 가속하는 상황도 주목해 볼 필요가 있다. 개인정보의 국외 이전 필요성은 물론, 이전된 개인정보의 안전한 보호가 범국가적 과제로 대두하고 있다. 이와 관련해 국외로 이전할 때마다 정보 주체의 명시적인 동의를 요구하는 현행 법체계를 개선할 필요가 있다는 의견이 제기되고 있다.
매번 정보 주체의 동의를 얻어야 하는 기업의 부담을 줄이는 동시에 형식적 동의로 인해 정보 주체에 책임이 전가되는 부작용을 방지해야 한다는 취지다. 물론 국외 이전을 허용하더라도 법을 위반하거나 보호 수준이 취약하다고 판단되는 경우에는 즉시 이를 중지하는 등의 안전장치 마련이 필요할 것이다.
이러한 이슈들은 국내 이용자들의 개인정보를 보호하는 동시에 국내 기업들이 글로벌 데이터 경제를 선도할 수 있는 경쟁력을 갖추는 데에 있어 선결해야 할 주요 과제다. 실시간 정보 수집이 필요한 드론·자율주행차 같은 이동형 영상기기는 디지털 기술 환경의 변화를 고려한 규제 합리화를 논의해야 하는데, 이 부문은 여전히 답보 상태다. 다만 정부가 오랜 논의를 거쳐 최근 국회에 제출한 개인정보 보호법 개정 법률안이 관련 내용의 일부를 다루고 있는데, 이 법안이 진일보의 계기가 되길 기대한다.
우리는 데이터를 중심으로 산업 구조가 전면적으로 재편되는 시대를 살고 있다. 이러한 시점에서 국회는 미래 성장동력을 집중적으로 육성하기 위한 골든타임을 놓치지 않도록 개인정보보호법 개정안을 조속히 심의해 연내에 통과할 필요가 있다.
안전한 데이터 활용을 보장하는 동시에 데이터의 경제적 가치를 보전할 수 있는 데이터 생태계는 한순간의 마법으로 태어나는 것이 아니다. 우리가 모두 수고롭게 이루고 가꿔가야 한다는 사실을 반드시 명심해야 한다.
※ 외부 필진 기고는 본지의 편집 방향과 다를 수 있습니다.
[경제와 세상] 데이터경제와 마이데이터
지난 2일 대통령직인수위원회는 디지털플랫폼정부 추진방향을 발표했다. 디지털플랫폼정부는 ‘모든 데이터가 연결되는’ 디지털플랫폼 위에서 국민·기업·정부가 함께 사회문제를 해결하고, 새로운 가치를 창출하는 정부를 의미한다. 통합적, 맞춤형 공공서비스 제공을 통해 공공서비스를 고도화한다는 계획 외에 특히 눈길을 끄는 점은 민간이 함께하는 혁신 생태계를 조성하겠다는 것과 부처 간 칸막이를 철폐하겠다는 것이다. 공공데이터를 네거티브 원칙하에 전면 개방하고, 정부 데이터와 서비스기능(API)을 제공함으로써 민간이 혁신적 서비스를 창출할 수 있도록 하겠다고 한다. 이와 함께 마이데이터 관련 개인정보 전송요구권을 법제화하겠다고 한다. 또한 부처 간 칸막이를 없애고 하나의 정부를 지향하기 위해 민관 협력 디지털플랫폼정부특별법 제정도 추진할 계획이다. 바람직한 일이다.
정중호 하나금융경영연구소 소장
이전 정부에서도 데이터 3법 개정, 데이터기본법 제정, 마이데이터 발전 종합정책 추진 등 데이터경제 활성화를 위한 입법 및 제도 개선 노력들을 해왔다. 예컨대 마이데이터는 정보 주체가 본인 정보를 적극 관리·통제하고 이를 신용·자산·건강관리 등에 주도적으로 활용할 수 있도록 도입한 제도이다. 마이데이터산업이 작동하기 위해서는 정보 주체의 정보이동권, 즉 자료 전송 요구권이 법적으로 보장되어야 한다. 하지만 현재까지 국내에서는 공공 및 금융 분야에서만 마이데이터가 시행되고 있다. 공공 분야에서는 민원처리법과 전자정부법 개정을 통해, 금융 분야에서는 신용정보법 개정을 통해 공공 분야 또는 금융회사가 보유한 본인 정보의 이동과 활용을 법제화했다.
올해 1월 정식 출범한 금융마이데이터의 경우 2월 기준 39개 마이데이터 서비스가 출시되었고, 누적 125억건이 넘는 데이터가 전송되고, 가입자 수도 누적 기준 1840만명에 이르는 것으로 나타났다. 아직은 초기 단계에 불과하지만, 데이터 공유와 결합 등을 통한 산업적 활용의 가능성을 보여준 것이라고 할 수 있다. 마이데이터가 산업적으로 의미있는 규모로 성장하고 정보통신·의료·소매·교육 등 다양한 분야로 확대되게 하기 위해서는 개인정보 전송요구권을 규정하는 일반법으로서 개인정보보호법 개정안도 조속히 통과되어야 할 것이다. 물론 각 분야의 정보 제공 범위를 확대하기 위해서는 전송 범위에 대한 사회적 공감대 및 이해관계자 간 합의가 중요하다. 또한 해당 분야를 규율하는 관련 법들도 체계적으로 정비하고 일관성을 갖추는 게 필요하다. 따라서 부처별로 각각 추진하기보다는 전체적으로 제도 개선의 속도와 범위 등을 조율하고 가이드하는 기구가 필요하다.
한편 데이터의 공유, 결합 및 활용 확대를 위해서는 공공, 민간 및 기업 간 데이터 거래와 유통이 활성화되어야 한다. 우리나라는 데이터거래소가 출범한 지 2년 정도로 시작에 불과하지만, 활성화의 관건은 사용 가능한 양질의 데이터가 얼마나 풍부한지 여부이다. 정보 주체 및 데이터 보유자에게는 데이터를 제공할 유인이나 대가가 제공될 수 있어야 하고, 데이터 수취자는 데이터의 품질과 가치에 대해 믿을 수 있어야 한다. 그렇게 하려면 데이터에 대한 객관적인 가치평가 체계가 마련되어야 한다. 우리도 미국처럼 자격을 갖춘 데이터 브로커를 육성해 데이터 거래를 활성화시킬 필요가 있다.
끝으로 데이터 공유와 관련해 공정한 경쟁환경 조성이 중요하다. 예컨대 금융마이데이터 분야의 경우 금융회사는 고객의 금융거래와 관련한 제반 개인 신용정보를 제공해야 하나, 빅테크가 보유한 전자상거래 내역 등 고객 분석에 필요한 각종 데이터는 개인 신용정보가 아니라는 이유로 금융회사에 매우 제한적으로만 제공되고 있다. 데이터 공유의 범위와 속도가 분야별로 상이하다 보니 예기치 못한 비대칭 규제가 발생하는 것이다. 이러한 데이터 비대칭 구조는 특정 분야 사업자의 경쟁우위를 심화시키고 공정경쟁을 저해한다. 새 정부에서는 좀 더 일관성 있고 투명한 데이터 정책을 속도감 있게 추진하기를 기대한다.
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