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ICT/정보통신 지금 주목받고 있는 데이터를 원동력으로 하는 결제 시스템 - ‘데이터 이코노미’란?

  • 관리자 (irsglobal1)
  • 2021-04-16 16:25:00
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출처 : https://data.wingarc.com/what-is-data-economy-27518

 

많은 사람의 일상을 바꿔버린 COVID-19 팬데믹. 미증유의 사태 속에서 지금까지 상식으로 여겨져 왔던 가치관이 변화하기 시작하였다.

 

비즈니스 분야에서는, 바이러스의 확산을 막기 위해 사람들의 외출이나 이동이 제한되기 때문에 모든 업계에서 디지털화가 가속화되었다. 예를 들면 고급 음식점이 있다. 이러한 가게들은 보통 요리뿐 아니라 서비스나 가게의 분위기 등의 체험도 중요시한다. 하지만 외출 자제로 인해 미슐랭 레스토랑에서조차 앱을 이용한 배달 서비스를 시작하였다.

 

비즈니스의 주요 시장이 온라인으로 옮겨지면, 데이터 이코노미는 더욱더 강화될 것이다.

 

데이터 이코노미란 누적된 정보를 통해 가치를 이끌어내는 것을 목적으로 하여, 기업 간에 네트워크를 통해 데이터를 수집하고, 정리하며, 교환하는 글로벌 디지털 에코시스템을 말한다. 데이터는 검색 엔진이나 SNS, 온라인 벤처나 실제 점포, 결제 시스템이나 SaaS 벤더, 그 밖의 다양한 IoT 기기 등으로부터 수집된다. 이것은 말 그대로 데이터를 원동력으로 하는 결제 시스템으로서, 2000년대 초부터 GAFA(Google, Apple, Facebook, Amazon)가 리드해 왔다.

 

데이터는 이제 새로운 석유라 불릴 만큼 가치 있는 자원이다. GAFA와 같은 IT 업계의 대기업은 자사의 서비스를 통해 수집한 방대한 데이터를 분석하여, 마케팅에 활용하거나 프로그램에 투입하여 AI(인공지능)를 개발한다.

 

데이터를 활용하기까지의 대략적인 흐름은 다음 그림과 같다.

 

<그림> 데이터를 활용하기까지의 대략적인 흐름

 

하지만 GAFA의 비즈니스는 닫힌 에코시스템이므로 독점이 일어나기 쉬워, 디지털화가 늦어지고 있는 중소기업에 악영향을 미칠 수 있다. 이를 완화하기 위해, GDPR(EU 일반 데이터 보호 규칙)과 같은 법률에서는 데이터 포털리티권(자신의 데이터를 다른 기업으로 옮기는 권리)를 규정하고 있다.

 

그렇다면, 중소기업은 법률에 의해 보호받으면서 근근이 살아남을 수밖에 없는 걸까? 그렇지 않다. 다음의 4가지 포인트에 중점을 둔다면, 비즈니스를 데이터 이코노미로 전환할 수 있다.

 

1. 빅데이터 분석

 

가치 있는 데이터는 여기저기에 분산되어 있다.

 

예를 들어, Twitter나 Instagram, YouTube와 같은 SNS의 트렌드는 일반적으로 공개되어 있으며, 이러한 플랫폼에서 1초 동안 생성되는 데이터의 양(표 참조)은 방대하다. 이러한 데이터를 분석하여 자사의 비즈니스 마케팅에 활용하는 것은 어떤 기업이라도 할 수 있는 일이다.

 

<표> 1초 동안 생성되는 데이터의 양

 

2. 기계학습 알고리즘 도입

 

빅데이터 분석의 효율을 높이려면 기계학습 알고리즘을 도입해야 한다. 그러려면 우수한 데이터 사이언티스트가 필요한데, 데이터 사이언티스트의 수요는 높지만, 공급이 따라가지 못하고 있다.

 

다만, 기계학습에 대한 지식을 익힌 소프트웨어 엔지니어는 어느 정도 존재한다. 기계학습은 사실 소프트웨어이기 때문에, 그들이 기본적인 구조를 아는 것도 이상한 일은 아니다. 또한 IT 비즈니스 애널리스트도 훈련을 한다면, 분석적 시행 능력을 기계학습에 응용할 수 있다.

 

실적이 있는 데이터 사이언티스트를 즉시 채용할 수 없는 경우에는, 사내에서 이미 활약하고 있는 인재를 중심으로 기계학습을 도입할 수도 있다.

 

3. 클라우드 서비스 이용

 

데이터를 저장하거나 분석하는 데 사용하는 소프트웨어를 자사에서 개발하려면 매우 많은 비용과 시간이 들어간다. 또한 독자적인 닫힌 시스템을 구축하면, 나중에 외부 프로그램과 연계하기 어려워진다.

 

SaaS와 같은 클라우드 서비스를 활용하면 자동으로 업데이트되는 최신 기술을 저렴한 비용으로 즉시 도입할 수 있다. 클라우드 서비스는 데이터를 활용하는 비즈니스로 나아가는 지름길이라 할 수 있다.

 

4. 데이터 거버넌스

 

조직 내에서는 개별적인 팀이 서로 다른 데이터 처리 시스템을 구축하기 때문에 데이터가 고립되기 쉽다.

 

이것은 시간적으로 매우 큰 손실이기 때문에, 데이터나 검토 결과를 읽어 들이고 관리하며 조작하고 통합하는 일을 원활하게 진행할 수 있는 솔루션을, 사내 전체에서 공유해야 한다.

 

데이터 이코노미의 문제점

 

데이터 이코노미는 팬데믹 상황에서 꼭 필요하지만, 사용자는 자신의 개인정보의 취급에 대해 잘 살펴야 한다.

 

다시 말하지만, 데이터 이코노미의 원동력은 데이터다. 그러므로 현재로서는 일상적인 행동이 디지털화되고 있는 사회일수록 데이터 이코노미가 발전하기 더 쉽다. 예를 들어 중국은 타의 추종을 불허할 정도로 무현금 사회를 이루고 있으며, 거리의 행위 예술가도 전자머니로 기부를 받는다고 한다.

 

하지만 이미 8억 명 이상이 무현금 결제를 이용하고 있는 중국에서는, 개인의 구매 행동이 결제 프로바이더 안에 기록되어, 신용점수(크레디빌리티)에 반영된다. 점수가 기준에 미치지 못하면, 받을 수 있는 서비스가 한정되거나 구입할 수 없는 상품이 생긴다.

 

데이터 이코노미의 촉진과 감시 사회의 강화가 비례해서는 안 된다. 각국이 연계하여 데이터 이용에 관한 국제법을 조정함으로써 데이터 이코노미와 프라이버시가 공존하는 시스템을 만들어야겠다.

 

 

[데이터 경제 시대, 데이터 거래 활용방안 및 전망] 보고서 상세보기

https://www.irsglobal.com/shop_goods/goods_view.htm?category=02000000&goods_idx=84663&goods_bu_id=

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