강연자: 김세현 (데이터 경제 전문가)

주요 경력:

중공업 분야 소프트웨어 엔지니어 (자동화, 메카트로닉스, 로보틱스) 10년

한국인공지능협회 초기 멤버, AI 인증센터 근무 (데이터/AI 모델 검토 및 테스트)

현재 AI 교육 플랫폼 운영

단순 중개를 넘어 '데이터 제품 관리자'로…가치 평가부터 수익화 전략까지

[한국유통신문= 김도형 기자] 데이터가 넘쳐나는 시대, 그러나 정작 ‘돈 되는’ 데이터 상품을 만드는 것은 별개의 문제다. 기업 창고에 쌓인 원석 같은 데이터를 어떻게 세공하고, 시장이 원하는 상품으로 만들어낼 것인가? 이는 오늘날 모든 기업의 숙제이자, 데이터거래사가 풀어야 할 핵심 과제다. 제11기 데이터거래사 교육 현장에서, 김세현 데이터 경제 전문가가 제시한 ‘데이터 상품화 전략’과 그 이면의 경제적 원리를 심층 취재했다.

■ AI는 거들 뿐, 핵심은 ‘프로세스’다

김세현 강사는 점심 식사 후 나른해진 분위기를 깨우기 위해 직접 코딩한 시뮬레이션 프로그램을 선보였다. 단순한 데이터 입력부터 ▲AI 학습(Training) ▲모델 생성(Model) ▲추론(Test) ▲서비스 적용(Service)까지 이어지는 4단계 프로세스를 시각적으로 보여주자, 추상적으로만 느껴졌던 데이터 처리 과정이 한눈에 들어왔다.

“AI 시대의 데이터 활용 프로세스는 이 4단계와 거의 유사합니다. 어떤 데이터를, 어떤 순서로, 어떻게 가공하여 AI 모델에 적용하고, 그 결과를 사용자에게 보여줄 것인가. 이 프로세스를 설계하고 관리하는 능력이야말로 데이터의 가치를 극대화하는 핵심입니다.”

그는 이 과정을 통해 데이터거래사가 기술적 흐름을 이해하고, 수요-공급 기업이 제대로 된 프로세스를 갖추고 있는지 평가하는 ‘눈’을 길러야 한다고 강조했다.

■ 당신의 데이터, 얼마에 팔 것인가? - 가치 평가의 3대 접근법

데이터를 상품으로 만들었다면, 이제 가격을 매겨야 한다. 김 강사는 데이터의 경제적 가치를 평가하는 3가지 핵심 접근법을 소개했다.

원가 접근법 (Cost Approach): 데이터를 수집·가공·저장하는 데 들어간 실제 비용을 기반으로 가격을 산정. (예: 특허 기술 개발비)

시장 접근법 (Market Approach): 시장에서 유사한 데이터 상품이 거래되는 가격을 참고하여 가치를 평가. (예: 경쟁사 거래 가격)

수익 접근법 (Income Approach): 해당 데이터 활용 시 발생할 미래 예상 수익을 기반으로 가치를 측정. (예: AI 알고리즘 도입 후 예상되는 5년간의 이익)

데이터거래사는 이 세 가지 관점을 종합적으로 고려하여 객관적이고 합리적인 데이터 가치 평가 체계를 수립하고, 이를 통해 공정한 거래의 기준을 제시해야 한다.

<박스 기사>

■ 중개자를 넘어 ‘데이터 제품 관리자(DPM)’로 진화하라

성공적인 데이터 상품화의 마지막 열쇠는 바로 ‘데이터 제품 관리(Data Product Management)’에 있다. 이는 단순히 데이터를 거래하는 것을 넘어, 시장과 고객을 분석하고, 수익 모델을 설계하며, 지속적으로 상품을 개선해 나가는 총체적인 활동을 의미한다.

김 강사는 미래의 데이터거래사가 ‘데이터 제품 관리자(DPM, Data Product Manager)’의 역할을 수행해야 한다고 역설했다.

“데이터 제품 관리자는 기술, 비즈니스, 마케팅 전략을 모두 이해하는 융합형 인재입니다. 고객의 요구를 파악하고, 기술적 실현 가능성을 검토하며, R&D를 통해 프로토타입을 만들고, 시장의 피드백을 통해 끊임없이 제품을 개선해 나가야 합니다.”

결국 데이터 산업의 성패는 잠자는 데이터를 깨워 시장이 원하는 ‘상품’으로 만들고, 그 가치를 지속적으로 키워나갈 수 있는 전문가의 손에 달려있다. 기술과 경제, 비즈니스를 아우르는 통찰력을 갖춘 데이터거래사가 데이터 경제 시대의 진정한 ‘게임 체인저’가 될 것이다.

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