Article at a Glance데이터는 자본과 노동과 같은 전통적인 생산 요소와는 성격이 다르다. 첫째, 같은 단위라도 데이터마다 건강, 금융, 위치 등 성격이 다르기 때문에 대체가 힘들다. 둘째, 여러 회사가 동시에 사용할 수 있어 배타적이지 않다. 셋째, 데이터의 가치는 날마다, 심지어 매시간 변하며 매우 빠른 속도로 하락한다. 넷째, 대량일 때만 실질적 가치를 갖는다. 다섯째, 둘 이상의 사용 사례가 서로 반응하면서 가치가 증폭된다. 마지막으로, 데이터에 대한 권리는 개인에게 있다. 이런 성질을 갖는 데이터가 대량으로 공유되고, 가장 많은 가치를 창출할 만한 제3자에게 효과적으로 유통되려면 데이터 거래소가 필요하다. 데이터 거래소는 경제 생태계 발전의 촉매제가 될 수 있다.
편집자주
이 글은 MIT 슬론매니지먼트리뷰(SMR) 2020년 여름 호에 실린 ‘What Managers Need to Know About Data Exchanges’를 번역한 것입니다. |
많은 기업이 제품 및 서비스를 생산하고 판매하기 위해 데이터에 크게 의존한다는 것은 새로운 이야기가 아니다.
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2018년에도 세계에서 시장 가치가 가장 높은 6개 기업 중 4개인 아마존, 알파벳, 페이스북, 알리바바
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가 데이터 활용을 바탕으로 한 비즈니스 모델로 광고를 최적화했다. 하지만 데이터는 자본이나 노동 같은 전통적인 생산 요소와는 성격이 다르다. 예컨대 규모를 확보하려면 대량의 고객 데이터가 필요하다. 알고리즘을 가지고 광고 모델이나 매출을 창출하는 다른 모델을 개발하려 한다면 더욱 그렇다. 그렇게 규모가 확대되면 데이터는 어쩔 수 없이 개인 프라이버시, 심지어 국가 보안 문제와 얽히게 된다. 이는 다른 생산 요소들엔 없는 문제다. 데이터는 이런 특성 때문에 데이터 시장에서 효율적이고 투명하게 거래되기 어렵고, 디지털의 본질을 제대로 발휘하지 못한 채 폐쇄적 사일로 안에 갇혀 조직의 가치 극대화를 방해하곤 한다.
하지만 빅데이터가 단일 개체가 관리하는 사일로가 아니라 공유 데이터로 바라보는 쪽으로 사람들의 인식이 바뀌고 있다. 필자들이 특히 관심을 둔 대상은 데이터 거래소다. 이는 여러 다양한 출처, 즉 자발적으로 데이터를 공유하는 모든 개인과 조직으로부터 데이터를 수집하고 큐레이션한 뒤 제3자 업체들이 이로부터 통찰력을 얻을 수 있게 하는 공유 플랫폼을 가리킨다. 이런 통찰력이 시장에서 자유롭고, 안전하고, 은밀하게 전달될 때 데이터를 통한 가치 창출 활동은 큰 도약을 이룰 것이다. 하지만 이런 잠재력이 실현되려면 관리자들이 데이터의 고유한 특징은 물론, 데이터 거래소가 어떻게 위협을 완화하면서 스스로 수익을 창출할 수 있을지 그 방법을 제대로 이해해야 한다.
데이터의 특징공유 데이터가 지닌 잠재력을 완전히 파악하려면 일단 데이터가 다른 생산 요소들과 어떻게 다른지부터 알아야 한다.
데이터는 대체할 수 없다. 첫 번째 특징은 일정한 단위의 데이터가 같은 회사에서도 다르게 사용될 수 있다는 점이다. 이해를 돕기 위해 예를 들겠다. 어떤 회사가 1달러의 투자를 받았다고 치자. 이때 그 회사가 시중에 유통되는 수많은 달러 중 어떤 것을 받았는지, 투자자가 1달러를 지폐 한 장으로 줬는지, 아니면 쿼터 4개로 줬는지, 혹은 1센트 동전 100개로 줬는지는 아무 의미가 없다. 자본은 대체할 수 있기 때문이다. 하지만 어떤 회사가 알고리즘 개발을 위해 데이터 한 단위(가령 1메가바이트)를 받았을 때는 그렇지 않다. 같은 단위라도 데이터마다 성격이 다 다르기 때문에(건강 관련 데이터, 금융 데이터, 지리 위치 데이터 등등) 조직에 도움이 되는 수준도 달라지게 된다.
데이터는 배타적으로 사용되지 않는다. 두 번째 특징은 같은 데이터를 두 회사가 동시에 사용할 수 있다는 점이다.
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반면 자본(보통 1달러는 한 번에 한 회사에만 투자될 수 있다)이나 노동(한 사람이 행하는 한 시간의 일은 한 작업 환경에서만 이뤄진다)은 그렇지 않다.
데이터의 유용성은 빨리 고갈된다. 데이터는 날마다, 심지어 매시간 변할 수 있다. 그래서 데이터는 보통 새로울수록 더 가치가 높다. 모든 데이터가 그런 것은 아니지만(가령 사람의 출생 데이터는 그 가치가 절대 변하지 않는다) 건강, 금융, 지리 위치 데이터 같은 것들은 분명 변한다. 물론 다른 생산 요소들도 시간이 흐르면 쓸모가 없어진다. 하지만 자본의 가치가 떨어지는 데는 수년이 걸리고, 낡은 기술을 보유한 노동자들은 재교육을 통해 기회를 잡을 수 있다. 데이터의 가치는 그보다 훨씬 더 빨리 하락하고, 완전히 사라질 때도 많다.
데이터는 주로 대량일 때 가치를 창출한다. 소량의 데이터도 가치 있는 경우가 있지만 분석을 하거나, 알고리즘을 교육하거나, 많은 고객을 대상으로 사업을 확장할 때는 그렇지 않다. 대부분의 사업 상황에서는 대량의 데이터가 모였을 때만 실질적 가치를 갖는다.
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