표제지
목차
요약 16
Summary 41
제1장 연구의 시작 48
제1절 연구의 배경 및 필요성 48
제2절 연구 목적 49
제3절 분석 관점 및 연구 방법 51
1. 연구의 분석 관점 51
2. 연구 방법 52
제2장 데이터 및 플랫폼 이론 분석 54
제1절 데이터 경제 개관 54
1. 데이터 경제와 자산으로서의 데이터 54
2. 데이터 가치사슬(혹은 생애주기) 58
3. 데이터의 가치 평가와 가격 책정 60
4. 데이터 시장과 비즈니스 모델 62
5. 데이터 분석 72
6. 데이터 기반 혁신 75
7. 소결 80
제2절 데이터 플랫폼 생태계의 이해 82
1. 데이터 플랫폼 및 데이터 생태계의 개념 82
2. 데이터 플랫폼 생태계의 특성 89
3. 데이터 플랫폼 생태계가 활성화되기 위한 조건 93
4. 소결 102
제3장 데이터 플랫폼 정책 현황 및 진단 105
제1절 정권별 국내 데이터 관련 정책동향 105
1. 이명박 정부(2008년~2013년) 106
2. 박근혜 정부(2013년~2017년) 107
3. 문재인 정부(2017년~2022년) 110
4. 윤석열 정부(2022년~현재) 115
제2절 데이터 관련 법체계 분석 119
1. 분석 방법 및 범위 119
2. 데이터 가치사슬 관점에서의 데이터 법체계 120
3. 소결 131
제3절 한국 데이터플랫폼 관련 정책 추진체계 132
1. 개요 132
2. 주요 데이터 정책 관련 위원회 133
3. 데이터 정책 관련 정부부처 140
4. 데이터 정책 관련 주요 전담기관 145
5. 소결 149
제4절 데이터 관련 정책사업 종합 및 비교 분석 150
1. 분석 배경 및 목적 150
2. 국내 데이터 관련 정책사업 개황 및 분석 방법론 151
3. 키워드 기반 국내 데이터 관련 정책사업 군집분석 결과 156
4. 데이터 가치사슬 관점에서의 국내 데이터 관련 정책사업 유형화 163
5. 소결 및 시사점 171
제4장 국내 데이터 관련 주요 정책 사례 분석 173
제1절 〈정부〉 공공 주도형 데이터 플랫폼 이슈 분석 173
1. 공공 주도형 데이터 플랫폼 현황 173
2. 조사 내용 187
3. 공공 주도형 플랫폼의 주요 이슈 및 정책 방향 206
제2절 〈개인〉 마이데이터 정책 분석 211
1. 마이데이터의 개요 211
2. 국내외 현황 215
3. 마이데이터 생태계 분석 226
4. 소결: 마이데이터 정책 이슈 분석 및 정책 제언 231
제3절 〈기업〉 데이터 지원 정책 분석 243
1. 기업 데이터 지원 정책의 필요성 및 해외 정책 현황 243
2. 국내 주요 기업 데이터 지원 정책 현황 246
3. 기업 데이터 지원 정책 이슈 분석 및 정책 제언 260
제5장 데이터 생태계 및 플랫폼 고도화 전략 275
제1절 [확보] 기존 데이터의 밸류업(value-up) 전략 275
1. 기존 데이터의 지속 관리 및 안전한 가명정보 기술 개발 276
2. 기존 데이터와 연계할 수 있는 신규 데이터 추가 확보 276
3. 실험적으로 데이터를 연계하는 과제 지원 277
제2절 [확보] 신규 데이터의 고객화(customization) 전략 278
1. 신규 데이터 사업은 명확한 수요를 기반으로 구축 279
2. 수요자가 주도하는 데이터 구축 프로젝트 추진 280
제3절 [유통] 데이터 흐름을 원활하게 하는 촉진자(Enabler) 강화 전략 280
1. 데이터 생태계 활성화를 위한 다양한 기능의 촉진자(enabler) 양성 280
2. 데이터 유통을 위한 메타데이터의 출처 증명과 데이터 공급자 검증 시스템 282
제4절 [활용] 데이터 특징에 맞는 플랫폼의 생존(survival) 전략 283
1. 플랫폼의 활용성을 높이는 샘플 DB 및 프로토타입 DB 구축 283
2. 데이터 특징별 차별화된 플랫폼 비즈니스 모델 수립 전략 284
제5절 [생태계] 총체적(wholistic) 관점의 데이터 생태계 발전 전략 285
1. 데이터 생태계 발전도에 따른 적합도 높은 정책 추진 285
2. 데이터 정책의 효과성을 확보하는 법 및 추진체계 조정 전략 287
참고문헌 289
[부록] 306
판권기 2
〈표 1-1〉 데이터 관련 주요 정책 사례 선정 48
〈표 2-1〉 자산으로서의 데이터의 특징 57
〈표 2-2〉 삼정 KPMG의 데이터 가치사슬 구분 59
〈표 2-3〉 상황별 가치 평가 방법 60
〈표 2-4〉 데이터의 가치 평가와 가격 책정 방식 61
〈표 2-5〉 데이터 가치 평가에서 고려할 수 있는 차원들 62
〈표 2-6〉 데이터 시장과 비즈니스 모델에 대한 연구 64
〈표 2-7〉 데이터 시장의 매칭 모델 65
〈표 2-8〉 Driessen et al.(2022)의 문헌 리뷰 주요 결과 67
〈표 2-9〉 데이터 시장 연구에서 자주 볼 수 있는 5가지 유형 69
〈표 2-10〉 데이터 거래 비즈니스 모델 10가지 69
〈표 2-11〉 데이터 분석의 4가지 유형 72
〈표 2-12〉 데이터 분석의 6가지 유형 73
〈표 2-13〉 데이터 분석의 7가지 유형 73
〈표 2-14〉 데이터 기반 혁신의 결과 76
〈표 2-15〉 데이터 기반 파괴적 혁신의 유형과 예상 분야 76
〈표 2-16〉 데이터를 이용한 신사업 기회 포착 사례 77
〈표 2-17〉 한국의 데이터 기반 혁신 사례(~2018년) 78
〈표 2-18〉 데이터 생태계에서 데이터 공유를 위해 필요한 역할 87
〈표 2-19〉 데이터 생태계의 유형 구분 예시 및 성공 가능성 88
〈표 2-20〉 카탈리스트가 생태계를 활성화시키기 위해 수행해야 하는 활동 94
〈표 2-21〉 데이터 생태계의 유형 구분 예시 및 성공 가능성 97
〈표 2-22〉 데이터 생태계가 지켜야 하는 원칙 102
〈표 3-1〉 정권별 데이터 관련 정책 추진동향 요약 117
〈표 3-2〉 데이터 관련 법률의 제정목적 및 정의 120
〈표 3-3〉 데이터 확보 관련 법률 및 데이터 명 124
〈표 3-4〉 데이터 유통 관련 법률 및 시스템 명칭 126
〈표 3-5〉 데이터 관련 법률 및 명칭 127
〈표 3-6〉 공공/민간 데이터의 개요 및 정의 129
〈표 3-7〉 산업적 데이터 유통 관련 법률 개요 및 정의 130
〈표 3-8〉 공공데이터전략위원회의 기능 136
〈표 3-9〉 주요 부처의 데이터 정책 관련 법령 및 관련 전담기관 144
〈표 3-10〉 2022년 기준 데이터 관련 재정사업 부처별 현황 153
〈표 3-11〉 데이터 관련 정책사업 문서 내 상위 30개 키워드 156
〈표 3-12〉 데이터 관련 정책사업 네트워크 군집분석 결과 162
〈표 3-13〉 데이터 가치사슬 단계별 주요 키워드 사전 구축 163
〈표 4-1〉 데이터 수집ㆍ공유 기능을 갖춘 플랫폼의 예 176
〈표 4-2〉 데이터 가공ㆍ분석 기능을 갖춘 플랫폼의 예 177
〈표 4-3〉 데이터 전주기 기능을 갖춘 플랫폼의 예 178
〈표 4-4〉 과학기술정보통신부 「빅데이터 플랫폼 및 네트워크 구축」 사업 개요 180
〈표 4-5〉 과학기술정보통신부 「빅데이터 플랫폼 및 네트워크 구축 사업」으로 구축한 데이터 플랫폼(21개)과 빅데이터 센터 현황 181
〈표 4-6〉 공공 주도형 플랫폼 사례 조사 프레임 185
〈표 4-7〉 인터뷰 방식 186
〈표 4-8〉 인터뷰 대상 186
〈표 4-9〉 보건의료빅데이터 플랫폼에서 연계 가능한 가명데이터셋 200
〈표 4-10〉 개인정보 가명처리의 개념(개인정보보호법) 212
〈표 4-11〉 개인정보 활용방식 비교: 가명처리 vs. 마이데이터 213
〈표 4-12〉 분야별 마이데이터 서비스 개수(2023. 5. 24. 기준) 216
〈표 4-13〉 본인신용정보관리업의 허가요건 217
〈표 4-14〉 본인신용정보관리업 허가 현황(2023.5.24. 기준) 218
〈표 4-15〉 공공 분야 마이데이터 추진 경과 220
〈표 4-16〉 마이데이터 서비스 참여자 요건 및 주요 역할(금융 분야) 227
〈표 4-17〉 마이데이터 정책 관련 인터뷰 문항 232
〈표 4-18〉 「개인정보 보호 기본계획(2024-2026)」의 마이데이터 관련 정책 233
〈표 4-19〉 대안신용평가시스템 구축 현황 235
〈표 4-20〉 2021년 「마이데이터 발전 종합정책」에서 개인정보보호위원회의 역할 242
〈표 4-21〉 해외 국가별 중소기업 대상 주요 데이터 정책 개요 245
〈표 4-22〉 정부 부처별 주요 기업 데이터 지원 정책 사업 현황 246
〈표 4-23〉 밸류체인 선도R&D 사업 과제 선정ㆍ수행 현황(총 6개 과제) 257
〈표 4-24〉 기업 데이터 플랫폼 활용지원 사업 관련 전문가 인터뷰 문항 260
〈표 4-25〉 기업 지원 데이터 플랫폼 관련 정책 제언(요약) 274
〈표 5-1〉 데이터 특징별 차별화된 플랫폼 비즈니스 모델(예시) 284
[그림 1-1] 연구의 구조 50
[그림 1-2] 본 연구의 데이터 가치사슬 3단계 52
[그림 2-1] 기술, 조직, 제도의 공진화로서의 혁신 55
[그림 2-2] 삼정 KPMG의 데이터 가치사슬 그림 58
[그림 2-3] 데이터 가치사슬과 주요 이슈 59
[그림 2-4] 데이터 시장에 관한 논문 발표 추이(2010-2023) 63
[그림 2-5] 기존 연구가 다룬 데이터 시장의 매칭 유형별 분포 67
[그림 2-6] 데이터 시장의 문제와 해결 수단 68
[그림 2-7] 범용 데이터 시장의 데이터 제품 분류 70
[그림 2-8] 데이터 구매 전 테스트 유형 6가지 71
[그림 2-9] 데이터 분석 유형별 세부 기법 74
[그림 2-10] 극단적 맞춤화의 예상 사례 77
[그림 2-11] 데이터 생태계의 해결과제와 수단 81
[그림 2-12] 참여자 역할에 따른 플랫폼의 유형 83
[그림 2-13] 플랫폼을 중심으로 한 생태계의 구성원 84
[그림 2-14] 데이터 플랫폼의 개념적 구성도 86
[그림 2-15] 데이터 생태계에서 데이터 공유를 위해 필요한 역할 86
[그림 2-16] 데이터 생태계의 사업모델 87
[그림 2-17] 헬스케어 데이터 생태계의 구성 89
[그림 2-18] 스마트폰 앱 마켓에서의 네트워크 효과 90
[그림 2-19] 온라인 쇼핑몰에서의 데이터 효과 91
[그림 2-20] 데이터 플랫폼 생태계가 활성화되기 위한 조건 96
[그림 2-21] 유럽 IDSA가 지향하는 데이터 생태계의 모습 99
[그림 2-22] Catena-X 데이터 생태계의 구조 100
[그림 2-23] 파레토 효율성의 예시 101
[그림 2-24] 혁신을 구현하는 기존 경로와 최소기능생태계 경로 104
[그림 3-1] 공공데이터 주요정책 추진동향('13-'23) 109
[그림 3-2] 4차 산업혁명 대응계획의 방향 111
[그림 3-3] 데이터 관련 법률 입법 시기별 주요 특징 123
[그림 3-4] 데이터 정책 추진체계 133
[그림 3-5] 공공데이터 정책 거버넌스 개편 137
[그림 3-6] 6개 IT 공공기관의 역할과 책임 146
[그림 3-7] 데이터 관련 정책사업 네트워크 구축 및 군집 식별 결과 157
[그림 3-8] 1번 군집으로 식별된 정책사업 158
[그림 3-9] 2번 군집으로 식별된 정책사업 158
[그림 3-10] 3번 군집으로 식별된 정책사업 159
[그림 3-11] 4번 군집으로 식별된 정책사업 160
[그림 3-12] 5번 군집으로 식별된 정책사업 160
[그림 3-13] 6번 군집으로 식별된 정책사업 161
[그림 3-14] 7번 군집으로 식별된 정책사업 162
[그림 3-15] 키워드 기반 정책사업별 단계 분류 방법(1) 164
[그림 3-16] 키워드 기반 정책사업별 단계 분류 방법(2) 164
[그림 3-17] 데이터 관련 정책사업의 데이터 가치사슬 단계별 분류(1) 165
[그림 3-18] 데이터 관련 정책사업의 데이터 가치사슬 단계별 총 예산 166
[그림 3-19] 데이터 관련 정책사업의 데이터 가치사슬 단계별 사업당 평균 예산 166
[그림 3-20] 데이터 관련 정책사업의 데이터 가치사슬 단계별 총 예산("인공지능 학습용 데이터 구축 사업" 제외시) 167
[그림 3-21] 데이터 관련 정책사업의 데이터 가치사슬 단계별 사업당 평균 예산("인공지능 학습용 데이터 구축 사업" 제외시) 168
[그림 3-22] 데이터 관련 정책사업의 데이터 가치사슬 단계별 총 예산(2) 170
[그림 3-23] 데이터 관련 정책사업의 데이터 가치사슬 단계별 사업당 총 예산(2)("인공지능 학습용 데이터 구축 사업" 제외시) 170
[그림 4-1] 분야별 공공 데이터 플랫폼 구축 수 174
[그림 4-2] 기능별 데이터 플랫폼 구축 현황 175
[그림 4-3] 빅데이터 플랫폼의 개념과 주요 비즈니스 모델 구조 183
[그림 4-4] 시기별 통합빅데이터지도 연계 플랫폼 현황 184
[그림 4-5] KDX 한국데이터거래소 개념도 187
[그림 4-6] 산림빅데이터 플랫폼 개념도 191
[그림 4-7] 산림ESG 플랫폼 생태계 조성(안) 194
[그림 4-8] 금융 데이터 거래소 개념도 195
[그림 4-9] 보건의료 빅데이터 통합플랫폼 운영 프로세스 199
[그림 4-10] 국가교통데이터오픈마켓 플랫폼 개념도 203
[그림 4-11] 자료전송 요구권의 개념 211
[그림 4-12] 마이데이터 사업의 발전단계 214
[그림 4-13] 나의 건강기록 앱 219
[그림 4-14] 행정안전부의 공공 마이데이터 안내 사이트 221
[그림 4-15] 금융 분야 마이데이터의 개요 226
[그림 4-16] 금융 분야 마이데이터 생태계의 주요 주체 227
[그림 4-17] 금융 분야 마이데이터 생태계의 구성 228
[그림 4-18] 의료 분야 마이데이터 생태계의 구성 230
[그림 4-19] 마이데이터의 가치 제안("마이데이터를 통한 실생활 변화 전망") 236
[그림 4-20] 국민 설문조사에서 수요가 높게 나타난 마이데이터 서비스 237
[그림 4-21] 싱글 사인 온(Single Sign On) 기능 241
[그림 4-22] 기업 규모에 따른 빅데이터 분석 수행 비율(2020년 기준) 244
[그림 4-23] 중소기업 데이터 거버넌스 정책의 주요 전략 목표 구분 244
[그림 4-24] 데이터바우처(과기부) 플랫폼 생태계 관계도 249
[그림 4-25] 인공지능학습용데이터구축(과기부) 플랫폼 생태계 관계도 252
[그림 4-26] 데이터인프라구축(중기부) 플랫폼 생태계 관계도 255
[그림 4-27] 산업지능화선도밸류체인육성사업(산업부) 플랫폼 생태계 관계도 259
[그림 5-1] 국내 대규모 데이터 자원 275
[그림 5-2] 미국 All of Us의 코로나19 신규 데이터 277
[그림 5-3] 산림 및 건강데이터의 결합 사례 277
[그림 5-4] 기업의 공공데이터 미활용 사유 278
[그림 5-5] 공공데이터 활용 활성화를 위해 우선적으로 필요한 정책 수요 281
[그림 5-6] 생태계 발전도에 따른 총체적 관점의 데이터 정책 수립 287
[그림 5-7] 데이터 생태계 및 플랫폼 고도화 5대 전략 288
〈부록 표 1〉 2022년 데이터 관련 재정사업 목록 306
〈부록 표 2〉 기능별 공공 데이터 플랫폼 리스트 310