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
제11기 데이터거래사 교육 현장 르포 - AI 시대, 데이터 전문가의 역할과 미래
[한국유통신문= 김도형 기자] 인공지능(AI)이 산업의 지형을 바꾸는 지금, 그 엔진 역할을 하는 ‘데이터’의 가치가 폭발적으로 증가하고 있다. 데이터는 더 이상 기업의 창고에 쌓아두는 정보가 아닌, 그 자체로 수익을 창출하는 ‘거래 가능한 자산’이 되었다. 이러한 시대적 요구에 부응해 데이터 경제의 최전선에서 활동할 전문가를 양성하는 ‘제11기 데이터거래사 교육’ 현장을 찾아, 그 뜨거운 열기와 미래 전망을 담았다.
■ 단순 정보에서 ‘경제 자산’으로… 데이터 패러다임의 전환
지난 6월 30일, 서울 강남의 한 교육장. 다양한 산업 분야의 실무자와 예비 전문가들이 ‘데이터거래사’가 되기 위해 한자리에 모였다. 한국데이터산업협회가 주관하고 과학기술정보통신부가 후원하는 이 교육은 데이터의 생산부터 가공, 유통, 평가, 비즈니스 모델 설계까지 아우르는 5일간의 집중 과정이다.
교육의 시작을 알린 김세현 데이터 경제 전문가는 AI 시대의 본질을 명확히 정의했다.
“AI 성능의 핵심은 기술이 아니라 데이터의 품질과 구조입니다. 이제 데이터는 단순한 정보 더미가 아니라, 실제 산업 시스템에 접목되어 수요와 공급의 흐름을 만드는 ‘경제’ 그 자체입니다.”
그의 말처럼, 데이터 경제는 생성형 AI의 발전과 맞물려 기하급수적으로 확장되고 있다. 기존에는 분석이 불가능했던 방대한 데이터를 AI가 처리하면서, 제조업부터 의료, 금융에 이르기까지 모든 산업에서 데이터 기반의 새로운 비즈니스 모델이 탄생하고 있다.
<박스 기사>
데이터, 어떻게 ‘상품’이 되는가? 김세현 강사는 데이터가 상품이 되는 과정을 기술적 관점에서 4단계로 설명했다. 생산/수집: IoT 센서, API 연동, 웹 크롤링 등을 통해 원시 데이터를 확보한다. 저장/관리: 클라우드 인프라를 활용해 데이터를 정형 또는 비정형 형태로 저장한다. 분석/가공: 머신러닝, 딥러닝 알고리즘을 통해 데이터에서 인사이트를 추출하고 가치를 더한다. 보안/식별: 데이터 3법에 의거, 동형 암호화·가명 처리 등 기술을 적용해 안전하게 유통할 수 있는 상품으로 만든다. |
■ "현장을 모르면 데이터는 죽은 지식"… 거래사의 핵심 역량은?
김 강사는 스마트 팩토리의 ‘파이프 벤딩(Pipe Bending)’ 공정 사진을 보여주며 질문을 던졌다. “이 현장에서 어떤 데이터 요소를 추출할 수 있을까요?”
그는 온도, 압력, 기계 동작 센서 데이터부터 생산된 제품의 메타 정보까지, 현장에 숨겨진 데이터의 가치를 짚어냈다. 특히 같은 구조의 설비라도 직류(DC) 전기를 쓰느냐 교류(AC) 전기를 쓰느냐에 따라 데이터의 위험도와 가치가 달라진다는 점을 강조하며, ‘도메인 지식(현장 전문성)’의 중요성을 역설했다.
“데이터거래사는 기술만 아는 사람이 아닙니다. 스마트 팩토리든, 금융이든, 의료든 자신이 몸담은 산업의 특성을 꿰뚫고 있어야 합니다. 그럴 때 비로소 죽은 데이터에서 살아있는 가치를 발굴하고, 수요와 공급을 연결하는 다리가 될 수 있습니다.”
결국 데이터거래사의 핵심 역량은 ▲현장을 이해하는 도메인 전문성, ▲데이터의 흐름을 파악하는 기술적 이해도, ▲이를 비즈니스로 연결하는 기획력의 3박자를 고루 갖추는 데 있다.
■ "나만의 평가 도구를 만들어라"… 수강생들을 위한 실전 조언
강의 내내 김 강사는 수강생들에게 특별한 과제를 제시했다. 바로 ‘나만의 템플릿’을 만드는 것이었다.
“강의를 듣고 고개를 끄덕이는 데서 그치면 안 됩니다. 어떤 산업, 어떤 기업을 만나도 그들의 데이터 가치를 체계적으로 분석하고 평가할 수 있는 '나만의 체크리스트'와 '평가 폼(Form)'을 만드십시오. 그것이 이 교육이 끝난 뒤 여러분 손에 남는 가장 강력한 무기가 될 것입니다.”
그는 기업의 데이터 기술 수준을 평가하기 위해 ▲자체 데이터 처리 시스템을 갖췄는지, 아니면 클라우드에 의존하는지, ▲데이터 보안을 위한 ‘데이터옵스(DataOps)’ 시스템은 있는지, ▲활용하는 기술이 최신 기술이 아닌 ‘적정 기술’인지 등을 꼼꼼히 따져봐야 한다고 조언했다.
단순한 지식 전달을 넘어, 현장에서 즉시 활용 가능한 ‘방법론’을 제시하자 수강생들의 눈빛이 빛나기 시작했다.
■ 데이터 경제의 주역을 꿈꾸다
데이터 시장은 연평균 12% 이상 성장하며 미래 핵심 산업으로 자리매김하고 있다. 하지만 그 성장의 이면에는 데이터의 가치를 제대로 평가하고, 공정한 거래를 중개하며, 새로운 비즈니스를 설계할 전문가의 부재라는 갈증이 있었다.
이번 ‘데이터거래사’ 교육은 그 갈증을 해소하고, 데이터 경제의 실질적인 주역을 키워내는 요람이었다. 5일간의 교육을 통해 탄생할 새로운 데이터 전문가들이 산업 현장에서 데이터의 가치를 어떻게 꽃피울지, 그 귀추가 주목된다.
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