[소셜타임스=김승희 기자]

구글과 아마존 등 글로벌 기업들은 대규모 데이터 활용으로 세계 시장 선점을 통한 이익 극대화와 생산성을 높이고 있다. 구글의 AI예약 ‘Duplex’, 아마존의 무인점포 ‘Amazon Go’와 예측 배송 ‘Anticipatory Shipping’이 대표적인 데이터 활용 사례로 꼽힌다.

세계 유수의 기업들이 데이터를 활용해 급성장하고 있는 가운데 우리나라의 데이터 거래는 어떤 수준일까. 데이터 이용 확대는 왜 필요한가.

ㆍ삼성전자 반도체 데이터 분석 통해 제품 결함률 510% 감소

4차 산업혁명 시대는 데이터·AI 기반의 산업 지능화와 자동화를 통해 생산량을 증대시키고 노동시간을 단축하는 등 기업의 생산성 높이고 있다.

우리나라의 생산성 순위는 OECD 35개 국가 중 30위이다. 국내 산업 전반에서 데이터를 활용한 혁신 서비스 창출로 수익 증대 및 생산성 제고 추진이 필요하다.

2015년 기준으로 OECD 국가의 생산성(노동시간당 GDP) 순위 1위는 룩셈부르크(93.4달러)이며 미국은 5위(68.3달러), 일본 20위 (41.9달러), 한국은 30위(31.6달러)에 그쳤다. 우리나라는 미국의 절반 이하 수준이다.

우리나라 데이터 활용 사례를 보면 농림축산식품부의 경우 2018년 데이터 기반의 스마트팜 보급 이후 단위면적 당 생산량이 30% 증가했다. 삼성전자 반도체는 데이터 분석을 통해 노동생산성이 30% 증가했고 제품 결함률은 510% 감소했다.

4차 산업시대에 데이터·AI 산업 활성화를 위해서 데이터 이용 확대가 필요한 이유다.

ㆍ개방 공공 데이터량 한국 2만5,000개, 미국 23만3,000개

현재 국내 시장은 양질의 데이터가 부족하고 취약한 기술 기반과 낮은 데이터 이용률 등 한계에 직면한 상태다.

개방 공공 데이터량은 한국은 2만5,000개, 미국 23만3,000개, 빅데이터 기술 수준은 미국 대비 79% 수준이다.

이런 상황에서 국내 기업의 빅데이터 이용률은 2017년 기준으로 7.5%에 불과하다.

미국의 경우 현재 세계 최대 규모인 약 1,500억 달러의 데이터 거래 시장이 형성돼 있다. 개인 정보 활용이 용이하기 때문이다. 이런 환경 덕에 민간 가공기업 위주로 데이터 이용이 활성화되고 있다.

데이터 가공 기업이 필요한 외부 데이터를 수집하고 수요기업이 원하는 형태로 가공·분석을 통해 맞춤형 서비스를 제공해 거래 시장의 촉매제 역할을 담당한다.

ㆍ맞춤형 광고 정보 제공 Acxiom 연 50조 건 가공

맞춤형 광고 정보를 제공하는 Acxiom은 연 매출 8억 달러 규모다. 전 세계 7억 명의 소비자 고객 데이터를 기반으로 연 50조 건의 거래내역을 자체적으로 가공·분석한다.

Corelogic는 맞춤형 부동산정보가 전문이며 연 15억 달러의 매출을 자랑하고 있다. 부동산 거래 공공DB 8억 건, 재무 담보 민간DB 1억 건을 자체 가공·분석한다.

통계 관련 시각화 정보를 제공하는 Qlik은 연 3억 달러 규모의 매출을 올리고 있다. 주요 35개 국의 주식시세정보와 인구 산업 통계정보를 시각화해 직접 판매한다.

IDAnalytics는 신용등급 시각화 정보를 가공하는 업체로 연 4억 달러의 매출을 기록했다. 개인이나 기업의 신용등급 정보 및 채무 위험도를 시각화해 직접 판매하고 있다.

ㆍ중국 약 50조 투입 데이터 거래 활성화 추진

중국은 아직 초기 단계 수준이다. 빅데이터 산업지원 및 특구 개발에 3,000억 위안(약 50조 원)을 투자하는 등 국가 전략사업으로 데이터 거래 활성화를 추진하고 있다. 2015~2018년 거래 금액이 총 3억 위안(약 500억 원)에 불과하다.

중국은 2015년 4월 공공데이터 가공을 통한 민간의 데이터 활용 극대화를 위해, 빅데이터 거래소(귀주省) 설립했다. 본소 거래소 외 상해와 북경 2곳의 운영센터와 지역별 11개 분소 센터를 운영하고 있다.

이곳은 금융과 유통 등 약 30개 분야 4,200여 종의 데이터를 (공공데이터 약80%) 확보해 거래한다.

특히, 데이터 중개와 거래의 기본기능뿐만 아니라 기업 보유 데이터에 대한 가치 평가 등을 지원하며, 온라인 데이터 유통·거래 플랫폼(GBDEX)을 운영하고 있다.

우리나라의 경우 기업 간 직접 거래 및 온라인 거래 플랫폼을 통한 국내 데이터 거래 시장은 약 5,000억 원으로 추정하고 있다. 약 200조 원인 미국 시장의 0.25% 수준이다.

거래 시장 규모는 2017년 기준으로 직접거래 4,800억 원, 플랫폼 거래 140억 원으로 약 5,000억 원으로 추정하고 있다.

ㆍ공공데이터 개방 늘리고 데이터 활용 정부 지원 필요 

국내 시장은 일반적으로 데이터를 보유한 기업이 수요기업의 이용목적에 맞게 데이터를 가공‧분석해 직접 거래하는 방식으로 진행된다.

통신 사업자의 경우 통신서비스 사용자 위치 정보를 유동인구 정보로 가공·판매하고, 금융기업은 카드 실적 데이터를 성별‧연령별 등 소비 트렌드 데이터로 가공·판매하고 있다.

데이터 거래는 직접거래와 플랫폼 거래로 분류한다. 직접 거래는 데이터 활용이 활발한 통신·금융·기업정보 분야 등에서 판매기업과 수요기업 간 계약을 통한 기업 간 거래다.

반면 플랫폼 거래는 데이터 스토어(데이터진흥원), Big Data Hub(SKT), APIStore(KTH) 등 민간분야 약 15개의 주요 온라인 플랫폼을 통해 거래가 이루어진다.

데이터 거래의 경우 데이터 가격이 높은 데다 가격산정 기준 부재로 거래기업 간 가격 신뢰성 저하와 구매처 정보 부재, 낮은 데이터 품질 등이 문제로 지적되고 있다.

데이터 가공도 마찬가지다. 높은 데이터 가공 비용과 가공 전문 인력 및 기업의 부족, 낮은 데이터 품질 등이 문제다.

데이터는 산업 성장과 사회혁신의 핵심 자원으로 꼽힌다. 미국의 10%수준인 개방 공공데이터량을 늘리고 중소기업이 데이터를 활용할 수 있도록 정부 지원이 필요한 시점이다.