데이터경제는 핵심 원자재로 ‘데이터’가 활용되고, 이를 통해 창출되는 부가가치가 경제사회 전반의 혁신과 성장을 견인하는 체제라 할 수 있다. 데이터는 동시에 다수가 활용 가능한 비경합성으로 인해 개방 및 공유될수록 가치가 커지는 반면, 정제와 표준화는 쉽지 않은 속성을 지닌다. 데이터경제의 성공은 혁신적이고 창의적인 데이터 활용과 함께, 수집-가공-분석-활용 전주기에 걸친 품질관리와 정보보호가 조화를 이룰 때 가능하다고 본다.
오늘날 아마존, 구글 등 글로벌 빅테크가 시가총액 최고 자리를 차지하고 있는데, 이들 모두가 강력한 플랫폼을 매개로 전 세계 소비자와 접점을 맺고 AI기술을 탁월하게 활용하는 데이터기업이다. 네이버, 카카오 등 국내 빅테크도 방대한 고객 접점과 데이터를 기반으로 이체, 상품추천, 대출 등 금융업 진출을 가속화하고 있어 긴장감이 고조되고 있다. 조만간 마이데이터 산업이 열리면 ‘데이터 격차’가 아니라 데이터 처리능력과 비즈니스 모델의 창의성이 경쟁우위를 가르는 추세가 가속화될 것이다.
데이터 셋의 개방 확대, 금융·유통을 비롯한 각종 데이터 플랫폼 오픈, 가명정보 도입 등 다각도로 활용기반이 마련되어 온 점은 고무적이다. 다만 정의가 모호하거나 오류 데이터는 추가정제나 폐기를 위한 비용을 증가시키고, 오용될 경우 기업이나 소비자에게 막대한 피해를 초래할 수 있으므로 품질 측면에 관심이 필요하다. 또 개정된 데이터3법의 시행에 발맞추어 데이터를 효과적으로 관리·운영할 수 있는 체계 마련에도 나서야 할 것이다. 데이터를 정의하는 정보인 메타데이터 관리, 데이터 형식의 표준화·구조화, 데이터 분석절차 확립과 효율적인 IT 자원의 배분, 공신력 있는 데이터 유통을 위한 품질관리체계 구축 등 종합적인 ‘데이터 거버넌스’가 필요하다. 이를 통해 데이터의 검색 용이성, 분석 정확성 및 신뢰성 제고로 데이터에 기초한 의사결정이 확산되고, 네트워크 기반 초연결 사회에서 서로 다른 영역의 데이터와 플랫폼 간 연결과 융합이 강화될 수 있다. 이러한 긍정적 연쇄반응 속에서 새로운 비즈니스가 창출되고 소비자의 편익이 확대되는 선순환구조가 가능할 것이다.
효과적 정보보호를 위해 민감 정보의 암호화, 인적·물적 방어체계 구축, 상시 관제시스템 등 보안 투자가 필요하나 이것만으로 충분치 않다. 데이터 활용의 전주기에 걸쳐 정보보호의 가치가 우선될 수 있도록 전사적 관심 제고와 함께, 상시 직원교육이 필요하다. 또 데이터가 취수ㆍ정제된 후 N차 활용자로 흘러가면서 책임성이 희석되지 않도록, 신용정보 생태계에서 이미 효과성이 검증된 공동규약, 조건부 계약 등 자율기구를 적극 활용하는 한편, 데이터보호 옴부즈만 도입도 고려할 필요가 있다.
