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 판매를 넘어 가치를 극대화하는 ‘인포노믹스’…성공적인 데이터 비즈니스를 위한 최종 점검

[한국유통신문= 김도형 기자] 성공적인 데이터 비즈니스는 어떻게 만들어질까? 데이터를 발굴하고 상품으로 만드는 것을 넘어, 실질적인 수익으로 연결하는 ‘수익화 전략’이야말로 모든 기업이 가장 목말라하는 영역이다. 제11기 데이터거래사 교육의 마지막 세션에서는 데이터 경제학, 즉 ‘인포노믹스(Infornomics)’ 관점에서 데이터의 가치를 극대화하고, 지속 가능한 비즈니스 모델을 구축하는 구체적인 방법론이 제시됐다.

■ 데이터 경제학 ‘인포노믹스’… 수익 창출을 위한 5단계 로드맵

인포노믹스는 정보(Information)와 경제학(Economics)의 합성어로, 데이터를 기업의 핵심 자산으로 인식하고 그 가치를 체계적으로 측정·관리·활용하는 방법론이다. 김세현 데이터 경제 전문가는 인포노믹스 기반의 데이터 수익화 전략을 5단계로 나누어 설명했다.

1단계: 데이터 자산 식별 (Identify)

기업 내부에 잠자고 있는 모든 데이터를 식별하는 단계. 고객·거래·운영 데이터는 물론, 활용되지 않던 ‘다크 데이터(이메일, PDF 계약서, 로그파일 등)’와 외부의 공공·소셜 데이터까지 자산 목록(인벤토리)으로 만들어야 한다.

2단계: 수익화 방법 평가 (Evaluate)

식별된 자산을 어떻게 돈으로 바꿀지 결정하는 단계. ▲직접 판매 ▲데이터 기반 서비스 제공 ▲비용 절감 및 효율성 개선 등 다양한 수익화 모델을 검토하고 최적의 방안을 모색한다.

3단계: 타 산업 성공사례 벤치마킹 (Benchmark)

금융, 유통, 제조 등 이미 데이터로 성공을 거둔 타 산업의 사례를 분석하고, 자사에 적용할 수 있는 새로운 아이디어를 발굴한다.

4단계: 아이디어 타당성 검토 (Validate)

발굴된 아이디어가 실현 가능한지 다각도로 검증하는 단계. ▲시장성(통할 것인가?) ▲기술성(만들 수 있는가?) ▲법적/윤리적 이슈는 없는지 등을 꼼꼼히 점검한다.

5단계: 가치 증대 방안 모색 (Amplify)

단순 데이터 제공을 넘어, 가공·분석·시각화 등 부가 서비스를 더해 데이터의 가치를 극대화하는 방안을 강구한다.

이 5단계 로드맵은 데이터거래사가 기업의 데이터 수익화 전략을 컨설팅할 때 활용할 수 있는 핵심적인 프레임워크를 제공한다.

<박스 기사>

■ 최종 관문: 데이터 제품 확립 및 육성 전략

모든 전략이 수립되었다면, 마지막은 실행이다. 김 강사는 성공적인 데이터 제품 출시와 안착을 위해 ▲명확한 마케팅 전략 수립 ▲틈새시장(특정 도메인) 공략 ▲라이선스 비용 및 조건 설정 ▲지속적인 고객 지원 및 유지보수 등 전통적인 비즈니스 전략의 중요성을 강조했다.

결국, 성공적인 데이터 비즈니스는 화려한 기술만으로 이루어지지 않는다. 데이터의 본질을 꿰뚫는 경제학적 통찰력과, 시장의 요구에 기민하게 반응하는 비즈니스 전략이 결합될 때 비로소 완성된다.

4시간에 걸친 강연을 마무리하며 김세현 강사는 이렇게 말했다.

“오늘 나눈 모든 내용은 결국 여러분 각자의 ‘템플릿’으로 만들어져야 합니다. 기술, 경제, 전략을 한 판에 담아낼 수 있는 자신만의 프레임워크를 갖춘 전문가만이 변화하는 시장에서 살아남을 수 있습니다.” 그의 말처럼, 이제 데이터거래사들은 각자의 전문 분야에서 자신만의 무기를 갈고닦아 데이터 경제의 최전선에 나설 준비를 마쳤다.

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