표제지
목차
발간사 2
제1부 역동적인 데이터산업 생태계 지각 변동과 기회 43
제1장 데이터 권리와 연결, 그리고 새로운 가치 44
1. 데이터 권리 44
2. 데이터 연결 49
3. 데이터 가치 52
제2장 데이터 주도 경제 성장과 발전 54
1. 데이터 경제 활성화의 본격 시작 54
2. 국내 데이터3법의 시행과 데이터 경제 56
3. 국가 디지털 뉴딜 정책 58
4. 데이터 거래소 운영 59
5. 마이데이터 사업 62
6. 데이터 보안 64
7. 마무리 65
제3장 새로운 시장 생태계의 지각 변동 66
1. 데이터 생태계 형성과 성장 66
2. 데이터 생태계의 정의 및 특징 68
3. 데이터 시장 생태계의 역동성과 지각 변동 69
제2부 데이터산업 주요 정책 현황 73
제1장 국내 데이터산업 정책 현황 74
1. 한국판 뉴딜 정책과 방향 74
2. 디지털 뉴딜 정책 배경과 주요 내용 75
3. 디지털 뉴딜 대표 과제와 주요 내용 77
제2장 해외 데이터산업 정책 현황 89
1. 미국의 정책 89
2. 유럽의 정책 93
3. 일본의 정책 101
4. 중국의 정책 104
5. 동남아시아의 정책 106
제3부 데이터산업 시장 현황 109
제1장 국내 데이터산업 시장 현황 110
1. 국내 데이터산업 시장규모 110
2. 국내 데이터산업 부문별 시장규모 113
3. 국내 데이터직무 인력 현황 117
4. 데이터직무 인력 수요 122
5. 마무리 126
제2장 해외 데이터산업 시장 현황 127
1. 데이터산업의 시장규모 127
2. 데이터 기업 수 132
3. 데이터 전문인력 133
4. 데이터산업의 경제적 효과 135
5. GDP 대비 데이터 경제적 효과의 비율 137
6. 중장기 데이터 시장 전망 138
제4부 산업별 데이터 활용 비즈니스 현황 141
제1장 금융 분야 데이터 활용 비즈니스 현황 142
1. 금융 데이터 시장과 정책 변화 142
2. 금융 데이터 융합을 위한 기술환경 변화 145
3. 데이터 활용과 금융업 비즈니스 사례 148
4. 향후 기대 및 전망 151
제2장 헬스케어 분야 데이터 활용 비즈니스 현황 152
1. 디지털 헬스케어 시장규모와 성장 152
2. 디지털 헬스케어 분야의 데이터 활용 확대 153
3. 디지털 헬스케어 데이터와 다른 데이터의 융합 비즈니스 157
4. 향후 전망과 기대 158
제3장 제조 분야 데이터 활용 비즈니스 현황 160
1. AI와 접목한 제조업 시장 동향 160
2. 주요 기업 동향 161
3. 제조업에서 AI 도입의 도전 162
4. 제조업에서 AI 적용 분야 166
5. 제조업에 AI 주요 도입 사례 167
6. 향후 제조업의 AI 적용 전망 169
제4장통신 분야 데이터 활용비즈니스 현황 171
1. 국내외 통신시장 현황 171
2. 통신분야 데이터 비즈니스 동향 174
3. 향후 전망 179
제5장 광고 분야 데이터 활용 비즈니스 현황 181
1. 개인데이터를 기반으로 한 광고 사업의 성장 181
2. 데이터를 기반으로 한 광고 시장의 진화 185
3. 데이터 기반 광고 시장의 미래 189
제6장 교육 분야 데이터 활용 비즈니스 현황 192
1. 세계 에듀테크 산업 및 기업 동향 192
2. 에듀테크 정책 추진 동향 196
3. 에듀테크 발전을 위한 제언 199
제7장 유통ㆍ물류 분야 데이터 활용 비즈니스 현황 200
1. 유통 물류 서비스의 혁신 200
2. 생활 물류서비스의 성장, 새벽배송과 배달 대행 서비스 203
3. 데이터 분석 기반의 유통 및 물류 서비스 혁신과 이슈 206
4. 데이터 기반의 유통 및 물류 산업의 혁신 가속화 208
제5부 데이터산업 기술 동향 211
제1장 데이터 생산 및 수집 기술 212
1. 데이터 생산 및 수집 기술 개요 212
2. 데이터 생산 213
3. 데이터 수집 215
제2장 데이터 저장 및 관리 기술 222
1. 데이터 기술 변화의 동인 222
2. 클라우드 DBMS 방향성과 한계 223
3. 클라우드 DBMS 기술의 필요 요소 226
4. DBMS 진화의 선택압, 클라우드, AI 230
제3장 인공지능 기술 231
1. 인공지능 개요 231
2. 딥러닝 232
3. 자연어처리 235
4. 엣지 컴퓨팅 237
제4장데이터 보안과 비식별 기술 239
1. 데이터 보안 기술의 새로운 흐름 239
2. 개인정보 보호 및 활용 시대의 절차와 기술 243
제5장 데이터 분석 및 시각화 기술 250
1. 데이터 바로 보기 250
2. 데이터와 대화하기 251
3. 데이터 시각화 시장 동향 251
4. 데이터 시각화 기술 동향 252
5. 데이터 시각화의 미래 254
[부록 1] 그림으로 보는 데이터산업 동향 4
[부록 2] 코로나19 확산에 따른 데이터산업 글로벌 이슈 분석 8
[부록 3] 2020년 데이터산업 국내 정책 및 비즈니스 이슈 31
판권기 256
[표 1-1-1] 데이터 권리의 주체 비교 46
[표 1-1-2] 개인데이터 규제의 적용 대상 비교 47
[표 1-1-3] 개인데이터 통제권 비교 47
[표 1-1-4] 개인데이터 법규 위반에 따른 제재 비교 48
[표 1-2-1] 디지털 뉴딜 4대 분야 12개 추진과제 58
[표 1-2-2] 2020년 데이터바우처 사업 지원 규모 60
[표 1-2-3] 2020년 본인정보 활용지원(MyData) 실증서비스 선정과제 목록 63
[표 1-3-1] 데이터 생태계의 구성 요소와 촉진 역할 67
[표 2-1-1] 디지털 뉴딜 4대 분야 12개 추진과제와 목표 76
[표 2-1-2] 과학기술정보통신부의 데이터 댐 관련 7대 핵심 사업 78
[표 2-1-3] 스마트 의료 인프라의 현재와 미래 80
[표 2-1-4] 디지털 뉴딜 4개 분야 12대 과제 83
[표 2-2-1] 유럽 데이터 전략의 4가지 축 개요 94
[표 2-2-2] 영국의 국가 데이터 전략의 주요 내용 98
[표 3-1-1] 최근 5개년(2015~2019(E)) 데이터산업 시장규모 총괄 111
[표 3-1-2] 최근 5개년(2015~2019(E)) 데이터 솔루션 중분류별 시장규모 114
[표 3-1-3] 최근 5개년(2015~2019(E)) 데이터 구축ㆍ컨설팅 중분류별 시장규모 115
[표 3-1-4] 최근 5개년(2015~2019(E)) 데이터 서비스 중분류별 시장규모 117
[표 3-1-5] 최근 5개년(2015~2019년) 데이터산업 전체 인력 현황 118
[표 3-1-6] 최근 5개년(2015~2019년) 데이터산업 부문별 데이터직무 인력 현황 119
[표 3-1-7] 최근 4개년(2016~2019년) 전 산업의 데이터직무 인력 현황 120
[표 3-1-8] 2019년 전 산업의 데이터직무별 인력 현황 121
[표 3-1-9] 최근 5개년(2015~2019년) 국내 주요 산업별 시장규모 추이 126
[표 3-2-1] 2016~2020년 유럽연합의 데이터 전문인력 수 134
[표 4-1-1] AI 기반 금융서비스 분류 147
[표 4-1-2] 데이터 활용과 금융서비스 예시 150
[표 4-2-1] 비즈니스에서 많이 활용되는 데이터 원천 153
[표 4-2-2] 임상진료 데이터 활용 사례 154
[표 4-2-3] 유전체 포함 오믹스 데이터 활용 사례 155
[표 4-2-4] 개인 건강 데이터 활용 사례 156
[표 4-2-5] 청구 데이터 활용 사례 156
[표 4-2-6] 디지털 헬스케어 데이터와 타산업 융합 비즈니스 사례 157
[표 4-3-1] IT 서비스 대기업의 스타트업 인수 현황 161
[표 4-3-2] B2C AI와 B2B AI 비교 163
[표 4-3-3] 제조 데이터 분석의 어려움 163
[표 4-3-4] 제조업에서 AI 기술 주요 적용 분야 166
[표 4-3-5] 제조업 AI 적용사례 요약 168
[표 4-6-1] 국외 에듀테크 서비스 동향 194
[표 4-6-2] 국내 에듀테크 서비스 동향 195
[표 5-1-1] 사물인터넷 데이터 생산 방식 214
[표 5-4-1] 신용정보법에 따른 개인정보의 개념과 활용 가능 범위 244
[표 5-4-2] 식별 정보와 식별 가능 정보(예시) 245
[그림 1-1-1] 비즈니스 모델 기반 마이데이터 비즈니스 기획 절차 53
[그림 1-2-1] 빅데이터 플랫폼 통합 데이터지도 55
[그림 1-2-2] 데이터3법 개정으로 바뀌는 산업들 57
[그림 1-2-3] 데이터바우처 지원 사업 구조 60
[그림 1-2-4] 데이터 거래소의 거래 절차 62
[그림 1-2-5] 마이데이터 활용 구조 62
[그림 1-3-1] 데이터 생태계 라이프 사이클 69
[그림 1-3-2] 데이터 기술 관점에서 생태계 연계 및 통합성 강화 70
[그림 1-3-3] 데이터 생태계의 데이터 순환구조와 역동성 71
[그림 2-1-1] 한국판 뉴딜(2020-2025) 75
[그림 2-1-2] 디지털 뉴딜의 4대 분야와 목표 75
[그림 2-1-3] 디지털 서비스 전문계약 제도 운영방식 80
[그림 2-1-4] 차세대 지능형 교통시스템(C-ITS) 체계도 82
[그림 2-1-5] 디지털 트윈의 구성 82
[그림 2-2-1] 미국 연방 데이터 전략의 2020년 실천계획 개요 92
[그림 2-2-2] 독일 GAIA-X 프레임워크 100
[그림 3-1-1] 최근 5개년(2015~2019(E)) 데이터산업 시장규모 111
[그림 3-1-2] 최근 5개년(2015~2019(E)) 데이터산업 부문별 시장규모 비중 112
[그림 3-1-3] 2019(E)~2025(P) 데이터산업 시장 전망 112
[그림 3-1-4] 최근 5개년(2015~2019(E)) 데이터 솔루션 시장규모 113
[그림 3-1-5] 2019년(E) 데이터 솔루션 중분류별 시장규모 비중 114
[그림 3-1-6] 최근 5개년(2015~2019(E)) 데이터 구축ㆍ컨설팅 시장규모 115
[그림 3-1-7] 2019년(E) 데이터 구축ㆍ컨설팅 중분류별 시장규모 비중 115
[그림 3-1-8] 최근 5개년(2015년~2019년(E)) 데이터 서비스 시장규모 116
[그림 3-1-9] 2019년(E) 데이터 서비스 중분류별 시장규모 비중 117
[그림 3-1-10] 최근 5개년(2015~2019년) 데이터산업 전체 인력 현황 118
[그림 3-1-11] 2019년 데이터산업 인력 및 데이터직무별 인력 비중 119
[그림 3-1-12] 2019년 전 산업의 데이터직무 인력 현황 120
[그림 3-1-13] 향후 5년 내 데이터산업 부문별 데이터직무 필요 인력 122
[그림 3-1-14] 향후 5년 내 데이터산업의 기술등급별 필요 인력 비중 123
[그림 3-1-15] 향후 5년 내 데이터산업 부문별 데이터직무 인력 부족률 123
[그림 3-1-16] 향후 5년 내 데이터산업ㆍ일반산업ㆍ전 산업 데이터직무 필요 인력 124
[그림 3-1-17] 향후 5년 내 전 산업 내 데이터직무 인력 부족률 124
[그림 3-1-18] 향후 5년 내 전 산업의 필요 인력 기술등급별 비중 125
[그림 3-2-1] 2017~2022년 데이터 기반 솔루션 전체 시장규모 128
[그림 3-2-2] 전 세계 대륙별 데이터 기반 정보서비스 시장 비교 129
[그림 3-2-3] 코로나19에 따른 2020년 데이터 기반 정보서비스 시장규모 변화 130
[그림 3-2-4] 2016~2020년 디지털 데이터 시장규모 131
[그림 3-2-5] 2016~2020년 디지털 데이터 기업 수 132
[그림 3-2-6] 2016~2020년 데이터 전문인력 수 133
[그림 3-2-7] 2016~2019년 경제적 효과 중 직접 효과 136
[그림 3-2-8] 2014~2018년 경제적 효과: 간접 후방 효과 136
[그림 3-2-9] 2017~2019년 GDP 대비 경제적 효과의 비율(직접 효과 + 간접 후방 효과) 138
[그림 3-2-10] 2019~2025년 EU의 중장기 데이터 시장 전망 139
[그림 4-1-1] 디지털 금융시장의 성장속도 143
[그림 4-1-2] 금융데이터거래소 소개 144
[그림 4-1-3] 클라우드 도입의 편익과 리스크 146
[그림 4-1-4] 금융분야 AI 활성화 워킹그룹 구성안 148
[그림 4-3-1] 제조기업 시장 규모 161
[그림 4-3-2] 제조업의 AI 도입-구축 과정에서 어려움 164
[그림 4-4-1] 모바일 트래픽 추이 172
[그림 4-4-2] 국내 이동통신 가입자 및 ARPU 전망 172
[그림 4-4-3] 2019년 디지털 광고 지출이 최소 50%에 달하는 국가 175
[그림 4-4-4] 통신사 데이터를 활용한 코로나19 확산의 징후 방송사례 177
[그림 4-5-1] 2019~2024년 전 세계 디지털 광고비(단위: 10억 달러 182
[그림 4-5-2] 2019년 디지털 광고 지출이 최소 50%에 달하는 국가 182
[그림 4-5-3] 2014~2018년 미국 프로그래매틱 디지털 광고비(단위: 10억 달러) 183
[그림 4-5-4] 2018년 유럽 전체 디지털 광고 대비 프로그래매틱 광고비 비중 183
[그림 4-5-5] 구글, 페이스북, 네이버의 기업별 전체 매출 대비 광고 매출의 비중 184
[그림 4-5-6] 2019, 2020 구글과 페이스북 vs. 아마존의 디지털 광고 점유율 184
[그림 4-5-7] 가격 모델에 따른 2005~2018년 인터넷 광고 수익 186
[그림 4-6-1] 세계 에듀테크 시장 전망과 교육 시장 규모 193
[그림 4-6-2] 국내 에듀테크 시장 규모 및 성장률 193
[그림 4-6-3] 미래교육 전환을 위한 데이터 활용 정책 방향 198
[그림 4-7-1] 온라인 쇼핑몰 거래 규모 201
[그림 4-7-2] 택배 물동량 및 이용 현황 202
[그림 4-7-3] 코로나19 이후 온라인 쇼핑 및 택배물동량 변화 203
[그림 4-7-4] 택배 물류서비스와 말단 배송 서비스 다양화 204
[그림 4-7-5] 새벽배송 시장의 변화 205
[그림 4-7-6] 새벽배송 시장의 변화 205
[그림 5-1-1] IoT 플랫폼 구성 214
[그림 5-1-2] IoT 기반 서비스 데이터 저장 및 처리를 위한 SW 기술요소 215
[그림 5-1-3] 엔터프라이즈 기업의 EAI 구성 216
[그림 5-1-4] 데이터3법 개정에 따른 오픈 API 플랫폼 필요성 218
[그림 5-1-5] 오픈 API 플랫폼 구성도 219
[그림 5-1-6] 글로벌 APIM 시장 현황 220
[그림 5-2-1] 국내 클라우드 시장 현황 223
[그림 5-2-2] DB 서버 확장의 한계 224
[그림 5-2-3] 데이터 통합의 한계 224
[그림 5-2-4] 현재의 MSA 구조 225
[그림 5-2-5] 5티어 아키택처와 2티어 DB 구조 226
[그림 5-2-6] DB 노드 간 경합 구조 227
[그림 5-2-7] 가상 DB 구조 227
[그림 5-2-8] 다양한 데이터 형태 통합 228
[그림 5-2-9] 지능화한 DB 관제 229
[그림 5-2-10] 5G DBMS로의 발전 230
[그림 5-4-1] 가명 처리 단계별 세부 절차도 246
[그림 5-4-2] 가명정보 결합, 반출 절차 248
[그림 5-4-3] 익명화 처리 2단계 249
[그림 5-5-1] 쿼리 기반 시각화와 연관 분석 시각화 비교 252
[표 1]/[표 2] 머신러닝의 대표 실패사례 11
[표 2]/[표 8] 코로나19 기간 동안 발생한 사이버공격 및 피해 현황 19
[표 3]/[표 14] 코로나19 추적 앱 사용에 대한 EU 공통 가이드라인 27
[그림 1] 코로나19에 따른 기술 관련 이슈 발생 흐름도 10
[그림 2]/[그림 3] 오토메이션 애니웨어의 아이큐봇 12
[그림 3]/[그림 4] 코로나19, 온라인 수업 관련 이슈 발생 흐름도 13
[그림 4]/[그림 5] 영국, 사이버보안 관련 교사 대상 설문조사 결과 15
[그림 5]/[그림 6] 코로나19, 정보유출 및 정보보안 관련 이슈 발생 흐름도 17
[그림 6]/[그림 7] 코로나19를 악용해 만든 사이버범죄 웹페이지 18
[그림 7]/[그림 9] 코로나19, 클라우드 데이터센터 이슈 발생 흐름도 20
[그림 8]/[그림 10] 주요 국가별 데이터센터 시장 전망치 22
[그림 9]/[그림 11] 2020년 2분기 기준, 하이퍼스케일 데이터센터 국가별 점유율 22
[그림 10]/[그림 12] 코로나19 추적 앱 상용화 정책 이슈 발생 흐름도 24
[그림 11]/[그림 13] 중국 코로나19 추적 QR 코드 이미지 25