글. 오민석(메가존 전무)

전 세계적으로 외부 데이터의 적극적 활용을 통한 기업의 통찰력 확보에 대한 중요성이 커지고 있다. 퍼블릭 클라우드 기반의 데이터 인프라 확대로 기업 간 외부 데이터 거래 및 공유를 위한 서비스가 빅테크 기업을 중심으로 빠르게 확산하고 있다. 이와 같은 움직임은 전 산업으로 확대되는 중이다. 금융, 유통, 미디어, 헬스케어 등 업종별 주요 기업들은 이러한 클라우드 기반의 데이터 공유(Sharing) 플랫폼을 통해 산업 데이터셋, 서비스 애플리케이션 데이터 협업 및 공유도 확대하는 움직임이다.

| 데이터는 기업의 건강을 알려주는 혈액

기업 간 외부 데이터 우리는 건강을 유지 관리하기 위해서 매년 건강검진을 받는다. 건강검진에서 빠지지 않는 것은 혈액검사로 건강에 대한 기본적인 판단과 예측을 가능케 한다. 기업에서 이 혈액은 바로 데이터와 같다. 기업은 데이터를 통해 조직의 현황을 객관적으로 판단하고 평가한다. 또한 최적화 방안을 찾고, 미래에 올 기회와 위협을 예측하며, 새롭게 시작하고자 하는 일의 합리적 근거를 확인하기도 한다.

결국 기업이 디지털 전환을 통해 목표 달성과 문제 해결을 하기 위해서는 그 시작을 데이터에서 하는 것이 합리적일 것이다. 이에 데이터 활용을 위한 노력이 오랫동안 지속돼 왔다. 그러나, 모바일 시대가 열리고 모든 사람들이 스마트폰을 가지게 되면서 더 이상 데이터는 기업의 전유물이 아니게 되었다. 데이터의 중심이 기업에서 개인으로 이동하게 되었고, 데이터의 활용 방식도 기업 또는 특정 조직 안에 더 이상 머물러 있지 않게 되었으며 조직과 조직 간, 조직과 개인 간, 개인과 개인 간의 데이터 공유 및 협업을 통해 새로운 서비스를 만들고 비즈니스를 창출하게 되었다. 그리고 이러한 생태계를 기술적으로 지원하기 위해서는 보다 유연하고 확장성 있는 기반과 플랫폼이 필요해졌다.

본고에서는 이러한 데이터 공유를 위한 주요 요소와 데이터 공유의 최신 동향, 새로운 비즈니스 사례를 살펴보고 이를 기술적으로 잘 지원할 수 있는 클라우드 기반 데이터 공유 플랫폼에 대해 서도 알아보도록 한다.

| 데이터 공유를 위한 주요 요소

데이터 공유를 위해서는 4가지 요소가 필요하다. 제도, 융합, 거래, 플랫폼이 그것이다. 우선 제도는 데이터를 안전하게 서로 공유할 수 있도록 하기 위해 법제도 등이다. 국내에는 데이터 3법의 통과로 마이데이터 사업이 본격화 되고 있고, 미국은 스마트 공시 제도, 유럽은 EU-GDPR, PSD2 등과 같은 제도를 통해 안전한 데이터의 거래와 공유를 촉진하고 있다.

융합의 경우 가치 높은 인사이트 도출을 가능케 한다. 즉 공유되는 데이터는 대부분 한 종류의 데이터보다는 다양한 종류의 데이터가 융합되어 데이터셋을 이루게 되고 이러게 연계되고 융합된 데이터로 의미 있는 결과값을 얻을 수 있는 것이다.

거래가 데이터 공유의 주요 요소가 되는 이유는 데이터의 생산자와 소비자 등 데이터 생태계의 다양한 조직과 조직, 조직과 개인, 개인과 개인과의 활발한 데이터 유통을 통해 새로운 비즈니스를 창출하고, 또는 데이터의 거래 자체가 중요한 비즈니스 모델이 되기도 하기 때문이다.

마지막으로 플랫폼은 거래가 일어나고 관리되는 플랫폼을 의미한다.

| 업종별 주요 데이터 공유 비즈니스 동향 및 사례

우선 제조업 분야의 사례를 살펴보면, 현대자동차의 오픈데이터 플랫폼이 있다. 고객의 차량으로부터 수집한 누적 주행 거리, 잔여 주유량, 운전 습관 등의 운행 데이터를 외부에서 활용 가능한 API 형태로 가공하여 파트너사에게 제공하는 플랫폼으로 현대해상, 캐롯손해보험, 오일나우, 잇차 등이 해당 플랫폼으로부터 데이터를 공유 받아 차량 관리 서비스, 차량 편의 서비스, 차량 정보 서비스, 차량 금융 서비스 등의 서비스를 만들어 고객들에게 제공하고 함으로써 새로운 비즈니스를 창출하고 확장하고 있다.

공공 분야에서는 서울시의 사례가 있다. 서울시는 열린 데이터 광장이라는 데이터 공유 플랫폼을 통해 서울시 및 자치구, 그 산하기관에서 보유하고 있는 공공데이터를 지속적으로 발굴하고 개방하고 있다. 공유하는 데이터의 특징은 통신사와 연계한 사용자의 행동 데이터 중심의 데이터라는 것이다. 구체적으로는 SKT와 연계한 서울 시민 생활 데이터, KT와 연계한 서울 생활 인구 현황 데이터이다. 이를 통해 서울시민에 생활 편의성을 증진할 수 있는 서비스를 만들고 관련 비즈니스를 창출하고자 하고 있다.

헬스케어 분야에서는 (재)한국보건의료정보원의 데이터 공유 플랫폼이 있다. 이 플랫폼은 개인이자신의 건강정보를 한곳에 모아 원하는 대상에게 정보를 제공하고 의료, 보험 등 다양한 분야에 활용할 수 있다. 이를 통해 의료 분야 마이데이터 도입의 기반 및 체계를 마련하고, 개인주도의 의료 데이터 활용을 지원하며, 파일럿 시스템의 구축 및 실증을 지원하고 있다. 서울아산병원은 의료 데이터를 이용하여 타 기관과 공동 연구를 효율적으로 수행하기 위한 표준화된 데이터 모델 제공 플랫폼을 운영하고 있다.

통신 분야에서는 LGU+와 KT 사례를 들 수 있다. LGU+는 자사의 빅데이터 솔루션을 통해 원천 데이터를 파일 형태로 제공하고 있다. 트렌드 데이터를 활용한 시각화 구독형 서비스, 데이터 마케팅 서비스를 제공하고 있다. 해당 데이터 플랫폼의 활용 기업으로는 대교, GS리테일, 나이스 지니데이터, 마켓링크 등이 있고 공유되는 데이터를 통해 홍보 및 마케팅에 활용하는 중이다.

KT는 데이터 공급자와 데이터 수요자가 직접 참여하고 소통할 수 있는 데이터 공유 공간으로 빅데이터 생태계를 구축하여 데이터 공유 플랫폼을 운영하고 있다. 이를 통해 통신 데이터 기반의 입지분석 서비스, 음식 데이터를 통한 맞춤형 도시락 개발/공급, SNS 빅데이터를 통한 신제품 출시 등에 활용하여 신규 비즈니스 창출과 확장에 기여하고 있다.

마지막으로 교통 분야에서는 한국도로공사가 구축 운영하고 있는 데이터 공유 플랫폼이 있다. 이  플랫폼은 국민 누구나 접근 및 활용할 수 있도록 한 교통 모빌리티 데이터 오픈마켓으로 이를 통해 장애인 콜택시 배차 개선 서비스,  AI와 데이터를 활용한 신규 비즈니스 창출, 의료 기관 개원 후보지 탐색 등의 서비스를 제공하고 있다.

| 마이데이터를 활용한 금융 공유 데이터 동향

예전에는 개인이 생성하는 데이터를 개인이 관리하는 것이 아니라 기업이나 조직의 데이터베이스에 축적하고 기업 고유의 서비스를 유지하기 위한 최소한의 용도로만 사용이 되었다. 그러나, 모바일 시대가 도래하고 스마트폰이 확산되면서 개인 특히, MZ세대가 핵심 데이터의 중심에 서면서 가치 있는 데이터의 활용에 대한 고민이 시작되었다. 이러한 결과로 나타난 것이 마이데이터 제도이다. 데이터의 핵심 주체인 개인이 데이터의 주권을 가지고 본인에 관한 개인정보를 적극적으로 관리하고 능동적으로 활용할 수 있게 한 것이다. 국내에서는 데이터 3법이 통과되면서 본격화되고 있으며, 이 제도를 통해 금융 기업이 개인의 동의 하에 데이터를 제공받아 맞춤형 자산 관리를 하는 등 새로운 사업 모델을 찾을 수 있게 되었다.

국내에서는 7개 분야(은행, 여신금융, 보험, 전자금융, 공공, 금융투자, 통신)별로 다양한 마이데이터 기반 서비스가 출시 되고 있다. 대표적인 사례로는 농협은행의 가상자산 조회 서비스(은행), 신한카드의 자산관리 집사 서비스(여신금융), KB손해보험의 마이보험 서비스(보험), 11번가의 쇼핑 어드바이저 서비스(전자금융), 행정안전부의 디지털 비대면 서비스(공공), 미래에셋증권의 올인원 투자 진단 서비스(금융투자), SK텔레콤의 인공지능 개인화 서비스(통신) 등이 있다.

이러한 마이데이터 사업은 국내보다 해외에서 먼저 활성화 되어 성공사례들이 나오고 있다. 미국은 데이터 공유를 위해 마이데이터와 유사한 제도로 스마트 공시 제도(개인이 데이터를 바탕으로 현명한 선택을 하도록 민간 및 정부 정보에 접근을 허용)를 시행하고 있으며, 금융 분야에서는 민간 차원의 자율적인 공유가 일어나고 있다.

사례로 민트(Mint)는 금융 마이테이터의 대표적인 성공 사례이다. 민트는 ‘Money Intelligence’의 줄임말로 개인 금융정보를 손쉽고 간편하게 관리할 수 있도록 개인의 은행 입출금 내역, 신용카드 사용 내역, 투자 내역 등 개인의 금융정보를 자동으로 집계하여 재무 상태를 종합 관리하도록 지원한다. 유럽에서는 EU-GDPR 시행을 통해 산업 전반에 걸쳐 개인의 정보결정권을 강화하는 한편, PSD2(개인의 동의 하에 금융기관이 축적한 고객 데이터를 제3자가 조회할 수 있는 기능과 고객을 대신하여 제3자가 금융기관에 지급을 지시할 수 있는 기능을 허용)를 통해 개인정보 이동권을 금융산업에 적용하고 있다.

| 클라우드 기반 데이터 플랫폼의 강점

데이터 공유와 협업이 다양한 데이터 주체와 소비 자간에 원활히 일어나기 위해서는 이를 유연하고 확장성 있게 지원할 수 있는 플랫폼이 필요하다. 이를 가능하게 하는 것이 클라우드 네이티브 접근 방식에 의해 설계되고 구축된 플랫폼이다. 이러한 접근 방식에 따른 데이터 공유 플랫폼은 동적으로 확장되는 데이터의 종류와 규모에 대해 애자일리티(Agility)하고 효율적으로 대응 가능하다. 특히, 정형화된 환경이 아닌 사용자 행동 패턴에 따른 데이터의 축적과 소비 패턴의 변화에 대응할 수 있으며, 거의 실시간으로 데이터를 활용할 수 있다. 클라우드 기반의 데이터 플랫폼의 기술적 방향은 전통적인 데이터 웨어하우스에서 데이터 매시 형태로 발전하고 있다.

| 데이터 공유 플랫폼 통한 비즈니스 창출 및 확대 사례

디즈니 AS(Disney Advertising Sales)는 월트 디즈니 컴퍼니 엔터테인먼트 및 스포츠 비즈니스 부문의 광고 판매와 통합 마케팅을 담당하고 있다. 데이터 공유 플랫폼을 통해 광고주에게 방대한 양의 시청자 정보를 제공하고 있는데, 광고주는 이를 통해 확장 가능한 타깃 마켓팅 및 분석을 할 수 있다. 디즈니는 이러한 데이터 공유 플랫폼을 운영하면서 자사 콘텐츠 서비스의 광고 수익을 확대할 뿐만 아니라, 고객에게 새로운 사업을 창출할 수 있는 기회를 제공하고 있다.

글로벌 비행기 제조업체 에어버스는 생산성의 지연 문제를 해결하기 위한 방안으로 데이터 공유플랫폼을 활용했다. 에어버스는 대량의 정보를 하나의 공통 플랫폼에 모으고 같은 데이터 자산으로 최소 20개 이상의 유스 케이스(활용용도)를 만들었다. 그리고 에어버스는 이러한 데이터를 공유하기 위해 클라우드 기반의 항공 데이터 플랫폼인 스카이와이즈(Skywise)을 오픈하여 모든 항공사 파트너와 데이터를 공유하였다. 현재 130개의 항공사가 에어버스와 공통의 데이터를 공유하고 이를 통해 운행 지연을 사전에 방지함으로써 지상에서 노는 항공기를 줄이고 고객 서비스 품질을 향상하고 있다.

펩시콜라는 SNS 데이터를 수집 연계하여 소셜 예측을 수행하고 있다. 1만 4천여 개의 미시 트렌드의 우선순위를 정해 소비 트렌드를 분석하여 제품을 개발하고 마케팅을 한다. 이를 기반으로 지속적으로 매출 확대를 달성하는 중이다. 이러한 결과가 가능한 이유는 바로 데이터 공유 플랫폼의 활용이다. 플랫폼을 통해 다양한 SNS 데이터를 공유 받고 융합 연계할 수 있는 것이다. 특히, 여기에 사용되는 데이터는 고객의 다양한 대화와 행동데이터로부터 추출되는 소비 패턴과 트렌드에 대한 것이다. 이를 기반으로 기존 상품의 판매량 확대 및 이뮨 서포트(Propel Immune Support)와 같은 새로운 상품 출시 등을 수행하고 있다. 기존의 고객 설문조사와 같은 접근방식으로 데이터를 수집하고 분석했다면 얻을 수 없는 결과를 데이터 공유 및 분석 플랫폼을 통해서 달성하고 있는 것이다.

| 시사점

현재 금융 산업은 새로운 변화에 직면하고 있다. 시장 경쟁 관점에서는 핀테크 기업, 인터넷 은행 등 새로운 특성을 가진 경쟁자들이 출현하여 보다 복잡한 경쟁 관계가 형성되고 있으며, 고객 관점에서는 개인 데이터 주권의 중심에 서 있는 MZ 세대가 새로운 소비의 중심으로 떠오르고 있다는 것이 주요 이슈이다. 또한 디지털 기술이 성숙하면서 산업 패러다임이 급격히 변화하고 있고, 이 과정에서 금융과 비금융업 간의 경계가 모호한 빅블러((Big Blur) 현상이 심화되고 있어 보다 다양한 요소를 고려한 금융 기업의 전략이 필요하게 됨과 동시에 플랫폼 기반의 비즈니스 경쟁이 본격화될 것으로 예상되고 있다.

금융 경쟁 환경에서 성공하기 위해서는 소비자의 트렌드를 세심하게 읽고 고객 중심의 경쟁력을 갖춘 상품과 서비스를 제공하는 것이 필수적이다. 결국 고객의 광범위한 데이터를 어떻게 더 많이 확보하고 융합 연계하여 활용할 수 있는가가 핵심 요소이며, 이를 위해서 각 금융 기업들은 데이터 공유 플랫폼을 통해 보다 풍부하고 높은 가치를 생성할 수 있는 데이터 생태계를 형성하는 것이 점점 더 중요한 과제가 될 것이다.

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