데이터는 내가 줄게, 동맹은 누가 할래? -데이터 동맹
TREND INSIDE
데이터 동맹이란 무엇인가?
데이터 동맹이란 서로 다른 업종의 기업들이 협약을 맺고 각 사가 보유하고 있는 데이터를 결합하여 활용하는 방식을 말한다.
데이터 동맹은 어떻게 등장하게 되었을까?
우선 23년 7월 21일에 발표된 ‘가명정보 활용 확대방안’과 9월 15일 시행된 ‘개인정보보호법’을 꼽을 수 있다. ‘가명정보 활용 확대방안’의 경우 가명정보 활용 절차 합리화, 활용 지원 확대를 통해 가명정보 활용에 있어 유연함과 지원을 더해 데이터 활용에 있어 더욱 수월하게 하고자 하였다. 또한 해당 법안을 통해 공공데이터를 공공과 민간에 제공 및 활용이 가능하다는 것을 법률 개정을 통해 명확화 하여 데이터 활성화를 돕고자 하였다.
다음 ‘개인정보보호법’의 경우, 해당 법안을 통해 자신의 개인정보를 본인 혹은 제삼자에게 전송 요구할 수 있는 법적 근거인 ‘개인정보 전송요구권’ 이 신설되었다. 이번 개정으로 금융 및 공공분야에 제한적으로 적용되었던 마이데이터 서비스가 개개인의 의견에 따라 전 영역에서 보편적으로 이뤄질 수 있는 기반이 마련된 것이다. 위 두 법률의 개정안이 이종 산업 간 데이터 동맹 활성화에 법률적 기반이 되었다고 볼 수 있다.
출처: 2023 데이터산업백서이러한 제도적 변화와 함께 데이터의 가공 및 활용 기술 역시 같이 발전하게 되었다. 가명정보 관련 법안 개정 이후 가명정보를 활용한 데이터 공유가 가능해지면서 개인정보를 가명정보로 만드는 암호화 기술이 요구됨에 따라 동형암호가 등장하였다. 기존 암호화 방식 사용 시 가명 처리 단계를 반복하더라도 개인정보 유출 및 분석 정확도 하락이라는 문제점이 있었다. 그런데 이 과정에 동형암호화를 적용하면 해당 문제점을 해결할 수 있다. 이를 통해 손실 없는 정확한 데이터를 분석할 수 있게 됨으로써 원활한 데이터 공유 및 사용이 가능하게 되었다.
출처: 2023 데이터산업백서데이터 사용이 활성화되면서 이를 저장하고 활용하는 기술의 필요성이 요구되었는데, 이에 데이터 패브릭이라는 새로운 데이터 아키텍처가 등장하게 되었다. 데이터 패브릭은 기존 아키텍처 방식인 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크를 포괄하는 데이터 아키텍처로, 다양한 시스템에 분산된 여러 데이터를 연결하여 다양한 데이터를 연결하고 공유할 수 있는 정보네트워크 체계이다. 기업은 데이터를 자산화하기 위해서 모든 직원이 필요한 데이터에 쉽고 빠르게 접근·활용할 수 있게 만들어야 했지만, 기존 데이터 아키텍처 방식 사용 시에는 어려웠다는 문제점이 있었다. 데이터 패브릭은 이러한 문제점을 해결하고 데이터 관리 작업을 최대 70%까지 줄여 데이터 활용 효율을 높였다. 해당 기술들을 통해 데이터를 가공하고 활용하는 것이 더욱 수월해지면서 데이터 동맹이 활성화될 수 있었다.
데이터 동맹은 어떻게 활용되고 있을까
1) 삼성카드 LINK 파트너 : 제휴사 마케팅 협력 플랫폼
삼성카드는 이마트 24와 함께 데이터 사업 제휴 협약을 체결하고 빅데이터 활용 협업을 진행하며 데이터 동맹을 확장하였다. 양사는 데이터 교류 및 분석, 공동 리서치 및 데이터 판매, 삼성카드의 ‘LINK 파트너’를 통한 빅데이터 기반 협업에 집중하고자 했다. 이때 ‘LINK파트너’는 제휴사가 직접 플랫폼에 접속해 빅데이터와 머신러닝을 활용해 고객 타깃팅, 시뮬레이션, 모니터링 등 마케팅 전 과정을 수행할 수 있는 서비스이다. 해당 동맹에서 삼성카드는 ‘LINK 파트너’를 통해 1260만 회원의 방대한 카드 결제, 소비 데이터, 회원 및 가맹점 분석 데이터를 제공하는 역할을 수행한다. 이번 데이터 동맹을 통해 양사는 데이터 상품은 물론 고객에게 맞춰진 혜택을 제공할 예정이다.
(출처: 동아일보, 서울파이낸스)
2) 신한은행-KT : 디지털 전환 동맹
2022년 1월 17일, KT와 신한은행은 인공지능(AI), 메타버스, 대체불가능토큰(NFT), 빅데이터, 로봇 등 DX관련 영역에서 23개 공동사업을 진행하고자 한다는 계획을 밝혔다. KT의 AI 역량과 신한은행이 보유한 금융 데이터를 기반으로 차별화된 혁신 사업 모델을 이뤄갈 예정이다. 또한 빅데이터 기반으로 소상공인을 위한 특화 통신·금융 융합 서비스도 함께 개발한다. KT의 입지상권데이터 등과 연계한 대안신용평가 모델을 개발해 출시할 예정이다. KT에서는 이번 동맹을 통해 진행되는 공동 프로젝트들과 추가 협력과제 발굴을 위해 공동 R&D TF를 조직하여 신한은행과 함께 고객중심의 차별화된 디지털 융합서비스를 제공하고자 하였다.
(출처: AI타임스)
그렇다면 데이터 동맹의 전망과 한계는 어떨까?
[카드사들의 데이터 사업 집중화]
데이터 사업은 카드사의 새로운 비즈니스 모델이 될 것으로 보인다. 최근 정부의 수수료 인하 등의 규제로 인해 카드사의 주 수입원이었던 가맹점 수수료와 카드론 등의 기존 금융사업 수익성이 약화되었기 때문이다. 카드사의 본업 경쟁력이 악화되는 상황 속에서 새로운 수익 창출 수단으로써 데이터 사업이 떠오르게 되었고, 회원에게 혜택을 주는 데이터 기반 마케팅을 넘어 데이터 가공·판매로 수익을 얻는 것을 목표로 하고 있다. 신한카드의 경우엔 이미 금융데이터거래소에 625개의 유·무상 데이터 상품을 올려 거래하고 있고, 공공기관과 기업을 대상으로 한 데이터 분석 컨설팅 서비스를 통해 매출을 올리며 데이터 사업 확장을 선도하고 있는 상황이다.
(출처: 청년일보, 머니투데이, 뉴스핌)
[정부의 마이데이터 시장 활성화 전략 추진에 따른 데이터 생태계 확장]
디지털 전환 가속화와 관련 법령 개정 등에 따라 마이데이터 기반 서비스들이 등장하였으나, 금융·공공 분야 등 제한된 분야에서만 시행되어 왔었다. 하지만 2023년 2월 개인정보보호법 개정안이 통과되면서 전 분야에 마이데이터를 시행할 수 있는 법적근거가 마련됨에 따라 정부는 '국가 마이데이터 혁신 추진전략'을 발표하며 국민 수요가 높은 보건의료, 복지, 통신‧인터넷서비스 등을 10대 중점부문으로 선정해 해당 분야에서부터 ‘마이데이터’ 서비스 개발을 적극 도입할 예정임을 밝혔다. 또한 2025년부터는 국민들 스스로 정보전송의 권리를 행사할 수 있도록 지원하는 ‘마이데이터 지원 플랫폼’을 구축할 예정임을 밝혔다.
(출처: 한겨레, 머니투데이, 연합뉴스)
[데이터 서비스 간 높은 유사성]
많은 마이데이터 기반 금융 서비스들이 출시되었지만 대부분 유사하다는 문제점이 제기되었다. 동일 데이터 활용, 결합분석 제약, 수익모델화 한계 등으로 인해 현재 마이데이터 금융 서비스들이 제공하는 주요 서비스들 자체가 유사하다는 지적이다. 당초 이종 산업 간 데이터 동맹을 통해 새로운 서비스를 고객들에게 제공하겠다는 목표와 다르게 차별화된 경험은 제공하지 못하고 있다는 것이다. 실제 KT와 신한의 경우 양사 간 데이터 공유로 데이터 기반 차별화된 혁신 모델을 발굴하겠다고 하였지만, 실제로는 공동 사내벤처 지원, 융합 혁신 점포 개점 등 일반적인 수준의 사업제휴로 그치는 모습을 보여주어 양사가 말한 혁신을 보여주지는 못한 실정이다.
(출처: 한국금융, 연합인포맥스)
[데이터 동맹 간 기여도 문제]
데이터 동맹을 맺은 기관 간 보유 및 제공 가능 데이터의 내용과 품질이 동일하지 않을 수 있다는 문제가 있다. 따라서 데이터 동맹을 통해 발생한 가치에 대해 각 참여 기관이 기여한 정도에 따라 수익과 배분이 이뤄져야 하지만, 데이터로 인한 기여도를 명확하게 산출하기는 쉽지 않은 상황이다. 이로 인해, 자신이 제공하는 데이터에 비해 적절하지 않은 가치를 제공받는다고 판단하는 참여기관의 경우 이탈할 가능성이 높아지게 될 수 있다. 이러한 상황이 심화된다면 데이터 동맹이 활발하게 작동되지 않을 뿐만 아니라 존속에도 위험이 될 수 있다.
(출처: 2023 데이터산업백서)
[적절한 데이터 분석 모델의 부재]
현재까지 데이터 분석 지표, 모형, 방법론 및 결과 선택, 해석과 활용 등의 의사결정은 사람이 주관적으로 판단하여 수행하고 있다. 따라서 분석하고자 하는 시스템에 대한 이해와 통찰력의 정도에 따라 서비스의 질이 차이가 날 수 있다는 문제점이 있다. 적절한 데이터 분석 모델이 부재한 상황에서의 ‘*데이터 댐’ 은 그저 방대하고 많고 불필요한 정보를 혼란스럽게 모아 놓은 것에 지나지 않을 수 있다는 우려가 제기된다.
*데이터댐 : 데이터를 축적해 댐에 담고 인공지능, 5G 통신 네트워크와 결합하여 방류함으로써 스마트 농업, 스마트 공장 등 다양한 산업 분야에서 데이터가 가치 있게 활용되도록 하는 것
(출처: 한국일보)
작성자만의 인사이트는?
*해당 단락은 2주 동안 해당 트렌드를 조사한 작성자의 주관적인 예측을 기반으로 한 의견입니다.
1) 단순한 동맹 내 데이터 수집, 결합을 넘어 각 동맹들만의 데이터 분석 모델을 구축하게 될 것이다.
현재 데이터 동맹들은 대부분 이종 산업 간의 데이터를 수집하고 결합하여 참여 기관들에게 필요한 데이터를 제공하고 있는 모습을 보이고 있다. 동맹을 통해 제공받은 데이터를 어떻게 활용될지는 각 기관마다 상이하기에, 활용 결과는 기관이 가진 데이터 분석 전문성에 따라 질적인 차이가 날 수 있다. 또한 동일한 데이터를 다루는 경우 유사한 서비스가 도출될 가능성이 있기에, 동맹이 경쟁력을 가지기 위해선 데이터 분석 모델의 고도화가 필요하다. 따라서 동맹 내 기관 간 데이터 활용 결과의 질적 차이를 줄이고 동맹만의 차별성을 가지기 위해서는, 단순히 정보를 수집하고 결합·제공하는 것이 아닌 동맹 고유의 데이터 분석 모델이 요구될 것이다.
2) 차별화된 데이터 수집을 위해 오프라인 접점을 확대시킬 것이다.
먼저 기존의 통신·금융·IT 기업 중심의 데이터 동맹에서 다양한 오프라인 접점을 가진 도·소매업종과의 동맹으로까지의 확장을 기대할 수 있다. AI카메라를 통해 소비자 행동 데이터를 수집하는 등 온라인에서 얻지 못하는 데이터를 오프라인 매장에서 얻을 수 있게 되면서, 수많은 점포를 가지고 있는 도·소매업종 기업과의 데이터 동맹으로 새롭고 풍부한 데이터를 수집할 수 있다. 더 나아가 동맹은 각 데이터 동맹만의 특장점을 살린 오프라인 스토어, 브랜드 등을 직접 만들어 오프라인 접점을 늘리고 각 동맹만이 가질 수 있는 데이터를 만들어 차별성을 가지려 할 것이다.
3) 개인이 주체가 되는 데이터 동맹이 가능해질 것이다.
정부의 ‘국가 마이데이터 혁신 추진전략’, ‘개인정보 전송 요구권 개정’ 등의 영향으로 기업이 데이터를 독점하는 것이 아닌 개인이 자기 자신의 데이터를 활용할 수 있게 되었다. 이에 따라 데이터 소유 및 활용에 대한 개인의 영향력이 커지면서 개인이 주체가 되는 데이터 동맹이 나타날 것이다. 기존에는 기관을 중심으로 일방향적으로 개인에게 해결책을 제시하고 니즈를 충족시켜 줬다면, 문제의식과 니즈를 공유하는 개인들이 모여 각자의 데이터를 자발적으로 제공하고 목적을 이루고자 하는 것이다.
4) 동맹 내 데이터 기여도를 측정할 수 있는 데이터 리터러시 전문 기업이 등장하게 될 것이다.
데이터 활용이 외부 기관과 협업으로 범위가 확장되면서 기관과 기관 간의 데이터 리터러시 활용의 중요성이 떠오르고 있다. 또한 동맹 내 기관들 간 데이터의 질, 기여도를 측정하는 것이 중요해지면서, 이를 측정하고 데이터 활용 타당성을 확인할 수 있는 데이터 리터러시 전문 기업이 필요해질 것이다. 해당 기업을 통해 동맹은 동맹 내 기관 간 기여도 측정에 정당성을 부여하고 동맹 이탈을 방지할 것이다.
데이터3법 개정을 시작으로 가명정보처리, 개인정보보호법 등 많은 데이터 관련 법안들이 개정되었다. 이에 따라 이종 산업 간 데이터 동맹이 활성화되고 있는데, 여전히 금융사를 중심으로 비슷한 서비스들이 이어지고 있어 체감하기 어려운 상황이다. 후에는 이종 산업 간 데이터 동맹을 통한 보다 혁신적인 서비스를 기대해 본다.
고려대학교 디자인조형학부 조재혁
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