“데이터 얼마에요?” 라는 말로는 데이터를 살 수 없다

빅데이터 구매 시 알아야 할 것들

AI와 데이터분석이 닿지 않는 곳이 없습니다. 오프라인 신규 매장을 낼 때, AI로 매출을 예측하는 건 이미 널리 퍼져 있고, 축산업에서는 가축의 생체데이터를 활용해 농가의 수익을 높이고 있습니다. 최근 저희 회사에서는 지자체의 버스 노선을 효율화 하는 AI모델링 프로젝트를 진행하고 있기도 합니다. 이처럼 민간/공공 분야를 가리지 않고 AI의 적용 범위가 넓어지고 있습니다. 

날로 커지는 AI의 영향력 (출처:침투부)

AI는 데이터를 통해 학습합니다. 이미 갖고있던 데이터만 사용해 AI 모델링을 할 수도 있지만, 분석 대상이나 분야를 늘리려다 보면 외부 데이터가 필요할 때가 있습니다. 앞서 말했던 지자체의 버스노선 효율화 프로젝트에는 사람들의 이동을 다층적으로 분석하기 위해, 통신사의 유동인구 데이터와 카드사의 결제 데이터를 활용하고 있습니다. 그래야 더 활용도 높게 AI 모델링을 할 수 있으니까요. 다양한 데이터가 유용한 결과를 낳습니다. 

그래서 AI를 찾는 곳이 많아지는 만큼, 데이터 구매문의도 늘고 있습니다. 저도 데이터 구매 문의를 자주 받는데요. 매번 듣는 질문이 있습니다. 

“요즘 배달 산업 데이터는 얼마에요?” 

“유동인구 데이터는 대략적인 가격이 어떻게 되나요?” 

이것은 마치 백화점 안내데스크에 가서 “이 백화점에서는 옷이 얼마에요?” 라고 묻는 것과 같습니다. 필요에 따라 옷값은 천차만별이니까요. 물론 누구도 이런 실수를 하진 않습니다. 어떤 기준으로 옷을 골라야 하는 지 모르는 사람은 없으니까요. 하지만 데이터를 살 때는 이런 실수를 하기 쉽습니다. 데이터가 있으면 좋을 것 같기는 한데, 어떤 기준으로 골라야 할 지 익숙하지 않기 때문입니다.

데이터 가격도 이렇게 시원시원하게 정해지면 좋을텐데 (출처 : https://www.dmitory.com/issue/240538153)

데이터를 살 때 개인적으로 생각한 중요 기준을 정리해봤습니다. 견적을 요청할 때 아래 내용을 적어서 보낸다면 커뮤니케이션이 한층 편해집니다. 

1. 데이터 제공 기간과 단위

데이터를 받고자 하는 대상 기간과 상세 단위를 말합니다. 
예) 2021년 1월부터 2022년 12월까지 과거 2년치의 데이터를 월 단위로 구매

2. 데이터 제공 대상지역 범위

대상 지역 범위는 작은 면적의 주소지부터 전국 전체까지 정할 수 있습니다. 

예) 서울-경기 지역 거주자 대상

3. 필요 카테고리 범위 

데이터 분석에 필요한 성별/연령/상세분야(업종 등)을 정해야 합니다. 데이터 판매처의 상황에 따라 상세하게 정할 수 있는 세부 카테고리가 더 있는지 먼저 확인하는것도 방법입니다.  

예) 남녀 전체/30대 이상/외식업종결제

4. 데이터 해상도

데이터를 얼마나 잘게 쪼개어 볼 수 있는지를 정해야 합니다. 특히, 오프라인 지도 기반 데이터를 살 때는 “시군구 단위 - 행정동 단위 - 세부 지역 단위” 에 따라 가격이 크게 달라집니다. 

5. 데이터 제공 방식

데이터를 우리가 보유하는 게 아니라 특정 시각화 서비스에 노출만 시킬 것인지, 아니면 완전히 데이터 소유권을 살 것인지에 따라 가격이 나뉩니다. 물론 후자가 비쌉니다. API로 받을 지, CSV로 받을 지도 미리 견적 요청 시 전달하면 좋습니니다. 

6. 개발 필요 여부와 범위 

데이터 시각화 서비스가 필요하거나, 구매할 데이터로 AI모델링까지 요청할 경우에도 가격 차이가 생깁니다. 이런 니즈도 견적 요청 시 같이 전달할 수 있습니다. 

이외에도 선택해야 할 옵션이 회사에 따라 다를 수 있습니다. 하지만 보통 위 기준 정도를 고려해 데이터 견적을 요청한다면, 이전보다 훨씬 더 빠르게 논의할 수 있을 것입니다. 미리 위 요소를 정하다 보면, 데이터를 사서 하고자 하는 프로젝트도 다시 한 번 명확히 할 수 있습니다. 데이터 구매를 고려할 때 꼭 참고해 보세요. 

이후 협상은 알아서.. 화이팅.. (출처 : 네고왕)