2000년대 진입 후 인터넷, 모바일시대에 들어서면서 본격적인 빅데이터 시대가 도래했다. 2020년 이후 사물, 정보, 통신과 증강현실, 인공지능, 다양한 비정형 데이터 등이 활용되면서 데이터 규모도 제타바이트(ZB) 시대가 본격화됐다.
2019년에 생성 및 복제된 데이터의 양은 최고치에 도달했다. COVID-19의 전 세계 유행병으로 인한 수요 증가로 이전에 예상했던 데이터 양보다 크게 증가했다. 이는 더 많은 사람들이 집에서 일하고 배우면서 홈 엔터테인먼트 옵션을 더 자주 사용했기 때문으로 보인다.
IDC에 따르면, 2023년 국내 빅데이터 및 분석도구 시장은 전년대비 11.1% 성장해 2조 7,054억 원을 전망하고 있다. 이는 연평균 성장률이 10.9%로 증가한 수치로, 매년 성장을 거듭해 2027년 국내 시장은 3조 9,771억 원으로 성장할 것을 전망했다.
MarketsandMarkets이 최근 발간한 ‘Big Data Market’ 보고서에 따르면, 전 세계 빅데이터 시장은 2020년 1,388억 8,600만 달러(약 182조원)으로 연평균 성장률 10.6%로 증가했다. 또한 2025년에는 2,294억 2,300만 달러(약 301조원)로 성장할 것으로 전망했다.
전 세계적으로 생성, 캡처, 복사 및 소비되는 데이터 총량은 2025년까지 180제타바이트 이상으로 증가할 것으로 예상되는 가운데, 데이터자산에 대한 활용성이 부각되고 있다. 이처럼 데이터자산이 수익형 모델로 부각되면서, 국내에서는 데이터 기본법의 제정으로 빅데이터의 자산화가 높은 수익형 비즈니스모델로 손꼽히고 있다.
사실, 기술거래와 데이터거래는 모두 무형자산을 거래하는 행위이다.
기술거래는 기술양도계약, 기술이용허락계약, 기술개발계약, 기술공동개발계약 등으로 구분해 지식재산법, 계약법, 공정거래법 등의 법률에 따라 규제되고, 국제적인 기술거래의 경우에는 외국환거래법, 외국인투자법 등도 적용된다.
데이터 거래도 어떤 데이터를 제공하거나 이용하기 위한 계약으로, 개인정보보호법, 정보통신망법, 데이터산업진흥법 등의 법률에 따라 규제된다. 대한민국은 세계 최초로 데이터기본법을 제정하여 지난 2022년 4월 시행하였고, 데이터거래사를 2023년 2월에 배출하는 등 데이터 경제의 확장을 선도하고 있다.
기술거래의 경우, 기술품질평가를 받고 기술사업화에 들어간다. 이때 기술의 가치를 평가하는 기술가치평가를 하면 기술 가격정책이 도출되고, 이를 기준으로 기술 거래중개가 이루어진다.
데이터 거래도 마찬가지다. 데이터 품질평가를 받고 데이터 사업화에 들어가면, 데이터 가치평가를 통해 데이터 가격정책이 도출되면 데이터 거래중개가 이루어진다.
지난 26일, 콤비로(주)는 AI 번역업체 ㈜트위그팜의 빅데이터에 대한 데이터자산의 활용을 위한 ‘데이터 자산진단 워크샵’을 진행했다. 콤비로는 데이터자산 진단 실행 계획을 공표하고 추진 방안에 대해 데이터가치평가 전문가 그룹(데이터 거래사 박양수, 박복남, 김상복, 양필규, 김성환, 이근호)과 외부 협력기관 전문가(한국전자정보통신산업진흥원, 공익기술랩 P.I.T., 한국지식재산서비스협회), 후원기관(한국연구산업협회) 등 프로젝트 관계자 20여명이 참석한 가운데, 데이터 자산평가 및 사업화 전략을 공유하고 발전시키는 자리를 마련했다. 주제발표는 박양수 데이터 거래사와 ㈜트위그팜 백선호 대표가 진행했다.
데이터자산을 보유한 ㈜트위크팜(대표 백선호)은 구글보다 품질 좋은 자연어처리 기능을 인정(TTA)받은 막대한 양의 과학기술 용어(한영 번역) 인공지능 학습용 데이터를 구축한 우수기술 보유 스타트업이다.
콤비로(주)(대표 이윤주)는 한국연구산업협회가 주관하는 연구산업 육성사업의 일환으로 ㈜트위그팜의 데이터 자산을 진단하는 실행기관이다.
빅데이터 시대가 도래하면서, 데이터 자산의 양은 기하급수적으로 증가하고 있고, 빅데이터는 자산으로서 인식되는 중이다. 참석자들은 데이터 자산가치 평가의 목적이 기업가치를 제고하는 것뿐만 아니라, 데이터 활용전략 마련을 통해 신사업으로 확장되어야 한다는 점에 한목소리를 냈다.
데이터 자산진단은 데이터 품질평가, 데이터 사업화, 데이터 가치평가, 데이터 가격정책 수립, 데이터 거래중개 방안 수립을 통해 이루어지며, 빅데이터의 다양한 활용방안을 제시하게 된다.
데이터 품질평가는 데이터의 최신성, 정확성, 상호연계성 등을 확보하여 이를 사용자에게 유용한 가치를 줄 수 있는 수준의 품질을 평가하고, 이러한 데이터 품질 규칙을 실행하여 정의된 조건을 기반으로 데이터를 평가하여 제공하게 되면, 데이터 활용 서비스 아이디어, 데이터 기반 비즈니스 모델을 수립하여 데이터 상품의 유형에 따른 DB형, 조회형/구독형, 리포트/컨설팅형, 가공형, 솔루션 판매형 등 상품사업화 방안이 제시되면, 데이터 사업화 타당성, 데이터 사업화 경쟁력, 데이터 비즈니스 전문성 분석을 통해 데이터 사업화를 수행한다.
데이터 가치평가는 시장에서 유통, 거래되는 데이터의 경제적 가치를 가액, 등급, 점수 등으로 평가하여 데이터에 대한 객관적 가치를 정함으로써 시장에서 데이터 유통과 거래를 활발하게 진행해 준다.
데이터의 가격은 판매자와 사용자가 시장의 물가, 인플레이션, 투입 비용을 포함해 합의한 교환가치로서, 이에 대한 가격정책을 수립하고, 데이터 거래(중개)는 공급자(판매자)와 수요자(구매자) 사이에 온·오프라인 방식으로 데이터를 전송·사용·이전하는 행위에 대한 방안을 수립하게 된다.
전 세계적으로 매년 증가하는 빅데이터가 수익형 비즈니스모델로 부각하며, 데이터 거래에 대한 인식이 바뀌고 있다.
박양수 데이터 거래사는 ‘데이터 자산평가로 데이터의 가치를 명확하게 인식하고 데이터 관리 및 활용에 대한 전략을 수립해 데이터의 품질을 개선하면 유통과 공유가 촉진된다“며, ”데이터 기반의 비즈니스모델을 발전시키면 데이터를 회계적 자산으로 인식하게 될 것“이라고 강조했다.
데이터 자산진단 활용 시, 데이터의 적정 가격을 결정하고, 데이터 거래의 투명성과 신뢰성을 향상을 바탕으로 ‘데이터 거래’가 진행되면, 데이터의 잠재적 수익성과 위험성을 파악하고, 데이터 투자의 합리성과 효율성 향상으로 ‘데이터 투자’는 증가할 것으로 보인다. 또한 데이터를 기업의 무형자산으로 인식하고, 기업가치 평가에 반영하면 ‘데이터 기업가치’ 또한 상승이 예상된다. 특히, 데이터를 담보로 활용하고, 데이터 기반의 금융상품 개발 시 ‘데이터 금융지원’도 가능해 질 것으로 예상되는 가운데, 데이터의 사회적 가치와 공공성을 평가해 데이터 정책수립도 가능해질 것으로 보인다.
이윤주 콤비로 대표는 “이번에 진행되는 데이터 자산진단은 현재까지 표준화된 모델이나 방법이 없는 상태에서 데이터 자산진단을 실제 사례에 적용하는 최초 사례가 됐다”며 “콤비로(주)는 앞으로도 데이터 자산진단의 사례 적용 및 확산을 위해 선도적인 노력을 지속해 나가겠다”고 밝혔다.