강연자: 장기영

주요경력: 제2기 데이터거래사, 한국마사회 정보화사업부 과장

장기영 강사, 가치 평가 모델부터 반려동물 ‘비문(鼻紋)’ 인식 사례까지… 데이터 가치 창출의 모든 것

[한국유통신문= 김도형 기자] 데이터는 4차 산업혁명 시대의 원유라 불리지만, 그 가치를 객관적으로 평가하고 증명하는 것은 여전히 어려운 숙제다. 데이터의 가치는 어떻게 책정되며, 어떤 과정을 거쳐 새로운 비즈니스로 탄생할까? 데이터 비즈니스 전문가 장기영 강사는 제11기 데이터거래사 교육에서 데이터 플랫폼의 유형부터 가치 평가 모델, 그리고 동물의 생체정보를 활용한 혁신적인 사례까지 소개하며 데이터 가치 창출의 A to Z를 제시했다.

■ 원천에서 모델까지, 데이터의 4단계 진화

데이터는 가공 수준에 따라 그 가치가 달라진다. 장 강사는 데이터가 상품화되는 과정을 4단계로 나누어 설명했다.

원천 데이터(Raw Data): 가공되지 않은 날것의 데이터. 가능성은 있지만 활용 가치는 낮다.

가공 데이터(Processed Data): 전처리, 정제 등을 거쳐 분석 가능한 형태로 만들어진 데이터. 실질적인 활용의 시작점이다.

분석 데이터(Analytics Data): 통계 분석, 머신러닝 등을 통해 인사이트가 도출된 데이터. 예측과 추론이 가능한 고부가가치 데이터다.

모델/알고리즘(Model/Algorithm): 분석 결과를 바탕으로 특정 문제를 해결하기 위해 만들어진 최종 산출물. 가장 높은 경제적 가치를 지닌다.

"데이터 플랫폼이 어떤 단계의 데이터를 제공하는지에 따라 비즈니스 모델과 전략이 완전히 달라집니다. 데이터거래사는 이 4단계의 가치 사슬을 이해하고, 각 단계에 맞는 거래 전략을 수립해야 합니다."

■ 무한 복제, 비소모성… 데이터 가치 평가의 핵심

데이터는 일반적인 유형 자산과 다른 독특한 특성을 가진다. 장 강사는 데이터의 가치를 평가할 때 반드시 고려해야 할 핵심 특성들을 다음과 같이 정리했다.

무한 복제 및 재사용성: 사용해도 닳지 않으며, 복제 비용이 거의 들지 않는다.

시간 민감성: 데이터의 ‘신선도’가 가치를 결정한다. 실시간 교통 정보는 가치가 높지만, 어제의 교통 정보는 가치가 급격히 떨어진다.

품질 의존성: 정확성, 적시성, 일관성 등 데이터의 품질이 신뢰도와 활용성을 결정하며, 이는 곧 가치로 이어진다.

그는 “정부 지정 데이터 가치 평가 기관들이 이러한 특성을 종합적으로 고려해 기업이 보유한 데이터의 사업적 가치를 평가하고 있다”며, “이를 통해 데이터 자산을 담보로 투자를 유치하거나 금융 지원을 받는 길이 열리고 있다”고 설명했다.

<박스 기사>

■ 데이터 경제의 미래, AI 에이전트 정부

강연의 마지막에서 장 강사는 ‘AI 에이전트 정부’라는 미래 비전을 제시했다. 이는 국민이 일일이 요청하지 않아도 AI 비서가 개인의 상황을 파악해 맞춤형 행정 서비스를 자동으로 처리해주는 차세대 정부 모델이다.

“AI 에이전트 정부가 실현되려면, 결국 다양한 공공 및 민간 데이터가 안전하게 연계되고 활용되어야 합니다. 데이터거래사는 기술과 제도를 이해하고, 공공과 민간의 데이터를 잇는 가교 역할을 수행하며 이러한 미래를 앞당기는 핵심 주체가 될 것입니다.”

결론적으로, 데이터의 가치는 단순히 저장된 정보의 양이 아니라, 명확한 목적 아래 어떻게 분석되고, 어떤 새로운 가치를 창출하며, 사회 문제를 해결하는가에 따라 결정된다. 데이터거래사는 바로 그 가치 창출의 전 과정을 설계하고 이끄는 ‘오케스트라의 지휘자’와 같다.

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