지난해 데이터 바우처를 지원 받은 한 패션기업 매출이 전년대비 200% 증가를 달성했다. 데이터 바우처로 인공지능(AI) 학습 데이터를 구매, 고객 맞춤형 서비스 개발과 제공에 활용했다.
민기영 한국데이터산업진흥원(Kdata) 원장은 “기업은 비즈니스에 꼭 필요한 데이터에 대한 구체적 계획을 수립해 바우처 지원 신청을 하면 된다”면서 “진흥원은 객관적 심사와 컨설팅으로 기업이 알맞은 데이터를 구매하고 가공하는 비용을 지원할 것”이라고 밝혔다.
진흥원은 데이터 구매와 가공 비용뿐만 아니라 기업이 보유한 데이터 품질관리와 표준화를 비롯해 데이터 비즈니스 고도화를 위한 전방위 컨설팅을 지원한다. 가공식품을 제조하던 기업이 데이터로 최적화된 생산·유통과정을 갖게 되고 새로운 판로 개척이 가능해진다.
구매·가공으로 생산된 새 데이터는 판매를 위한 상품이 될 수도 있다. 진흥원이 운영하는 데이터 오픈마켓 '데이터스토어'에 등록 가능하다. 사업 참여만으로 데이터 생산, 유통·거래, 활용에 이르는 데이터경제 활성화에 동참할 수 있다.
데이터 바우처사업 관련 수요·공급기업과 기관이 갖는 궁금증에 대한 민 원장과 인터뷰 내용을 일문일답 형태로 재구성했다.
◇일문일답
-데이터 구매 바우처와 가공 배우처 차이점은 무엇인가.
▲데이터 구매 바우처는 기업이 필요로 하는 '1차 데이터(raw data) 상품' 구매비용을 지원하는 것이다. 데이터 가공 바우처는 기업이 이미 보유한 데이터를 활용 목적에 맞도록 '맞춤형 가공서비스'에 발생되는 비용을 지원한다.
-AI 가공은 일반 가공 바우처와 어떻게 다른가.
▲AI 가공은 데이터를 AI가 학습하고 테스트할 수 있는 데이터로 가공하는 것이다. AI 알고리즘이 고도화되려면 AI가 학습할 수 있는 대량 데이터가 필수다. 이세돌을 상대한 알파고 승리는 수십만 기보 데이터를 3000만번 이상 학습한 결과다. AI 가공 바우처는 텍스트, 이미지, 동영상 등 데이터를 가공작업해 AI가 학습할 수 있는 형태의 데이터로 재생산하는 것을 지원한다.
-데이터 공급기업 요건은 무엇인지.
▲안전한 데이터를 안정적으로 공급할 수 있는 기업이다. 같은 데이터라도 누가 어떻게 활용하고 어떤 분야 데이터를 융합하느냐에 따라 새로운 부가가치가 창출될 수 있다.
-공급기업 자격으로 대기업도 참여하는지.
▲현재 통신사, 금융사 등 다양한 대기업이 데이터 공급기업으로 참여한다. 데이터가 자산으로 평가되는 시대에 대기업도 데이터 유통·거래를 통한 부가가치 창출에 주목하고 있다. 데이터 거래 시장이 열리는 것을 기대한다. 우리 산업구조상 대기업이 보유한 데이터가 많다.
-중소기업 등에 데이터 바우처가 갖는 의미는.
▲중소기업과 스타트업의 생존을 가장 크게 위협하는 것이 자금력이다. 사업에 반드시 필요하고 중요한 데이터지만 자금력이 열악한 중소기업은 데이터 구매·가공비용에 큰 부담을 느낄 수밖에 없다. 필요한 데이터가 어디 있는지, 적정 가격에 구입할 수 있을지 걱정이 앞서는 것도 사실이다. 바우처 사업은 기업 고민을 원스톱으로 해결해주는 '데이터 토털 솔루션'이다.
-데이터 바우처사업 긍정적 영향은.
▲지금까지 중소기업이 가격부담이나 협상력 부재로 데이터 활용 기회를 포기했다면 바우처 지원으로 비용부담을 덜고 적정가격에 활용할 기회를 얻을 수 있다. 중소기업과 스타트업이 바우처로 대기업 데이터를 활용한다면 대·중소기업 간 '데이터 빈부격차'도 해소될 것이다.
박종진기자 truth@etnews.com
