박주석 경희대 교수

정보화사회는 이미 지나가고 있다. 지금은 초연결사회 그리고 지능정보사회이다. 정보화사회의 인프라가 컴퓨터와 통신이었다면 초연결사회의 인프라는 모바일과 IoT이다. 그리고, 지능정보사회의 인프라는 데이터이다. 

지난해 알파고의 등장은 지능정보사회의 막을 여는 사건이었다. 올 초 미국 라스베이거스에서 열린 세계 최대 가전 전시회 'CES 2017'에서는 챗봇, 음성인식비서 등 지능정보 기술이 실생활에 적용되기 시작했음을 보여줬다. 데이터는 거래를 기록하고 처리하는 역할로부터 경험을 축적하여 미래를 예측하고 최적의 의사결정을 내리는 도구로 진화하고 있는 것이다.

지능정보사회에 대비하기 위해 국가 차원에서는 어떤 노력이 필요할까?
지금까지 우리나라 데이터 정책 수립 자문 및 국가 데이터 전략 연구 경험을 토대로 방향을 설정한다면 다음과 같이 요약할 수 있다.

미래 지능정보사회를 대비하기 위한 국가 데이터 인프라 체계를 정의해야 한다. 국가 데이터 인프라 체계는 총 3개 층으로 구성된다. 상위 층은 국가 차원 데이터 인프라, 중간 층은 산업 차원 데이터 인프라, 하위 층은 개별 조직 차원 데이터 인프라이다.

▶ 국가 차원 데이터인프라
국가 차원 데이터 인프라는 국가 데이터원칙, 국가 데이터거버넌스, 국가 데이터허브 등을 포함한다. 국가 데이터원칙은 데이터생산자, 데이터유통자, 데이터소비자 등 데이터와 관련된 이해당사자들이 인정하고 준수하는 기준이다. 개인정보 보호도 중요하지만 데이터 활용을 통한 국가 경쟁력 향상도 놓칠 수 없다. 관련 이해당사자들이 합의하고 공유하는 기준을 만들게 되면 국가 차원에서 데이터 공유와 활용이 크게 확산될 것이다. 국가 데이터거버넌스는 국가 차원에서 데이터 생성, 유통, 활용 등이 바람직한 방향으로 전개되도록 관리하는 기능이다. 예를 들어서 데이터 독점 현상이 발생하여 자유로운 데이터 활용을 저해하지 않도록 하는 것이다. 국가 데이터허브는 모든 데이터를 보관하는 정보저장소(Repository)가 아니라 어떤 데이터가 있는가를 기록 관리하는 등록소(Registry) 기능을 수행한다. 국가 데이터 허브는 국가 차원에서 데이터 생산과 활용 현상을 판단하고 발전 전략을 수립하기 위한 기반 구조 역할을 한다.

▶ 산업 차원 데이터인프라
산업 차원 데이터인프라는 산업별로 데이터 생태계 목표 모델을 정의하고 이를 추진하는 것이다. 산업별 데이터 생태계는 동일 산업에 속하는 경제 실체들이 데이터 생성, 유통, 활용 등 데이터 니즈와 역할을 정의함으로써, 개별경제 실체의 효율성 향상과 산업계 전체의 최적화 달성을 뒷받침하기 위해 필요하다. 데이터는 개별 기업 또는 기관의 성과에도 큰 도움이 되지만, 기업과 기업, 기업과 개인, 기업과 기관 등 상호 데이터 공유 및 융합이 이루어진다면 혁신적인 효과를 기대할 수 있다.
예를 들어 금융산업에 데이터 생태계 개념이 적용된다면, 개별 금융회사는 고객서비스, 부정사용 탐색, 상품기획 등에서 큰 효과를 볼 수 있다, 또한, 금융소비자는 보다 편리한 서비스를 받을 수 있고, 금융 감독당국은 금융산업의 고도화 및 감독 업무 효율화를 얻을 수 있다. 산업별 데이터 생태계 목표 모델을 수립하는 것은 어느 특정 회사가 할 수 있는 일은 아니다. 국가 차원에서 주도하여야 한다.

▶ 개별 조직 차원 데이터인프라
개별 조직 차원 데이터 인프라는 각 기업 또는 기관 차원에서의 데이터 관리체계이다. 개별 조직 차원에서 데이터 생성, 보관, 활용, 관리 방안을 수립하고 추진하여야 한다. 국가 차원에서는 개별 조직의 역량 확보, 기술 및 지식 공유, 모범 사례 발굴 및 확산 등으로 개별 조직의 데이터 활용을 지원하여야 한다.

데이터 생산량과 활용률이 기업뿐만 아니라 국가 경쟁력도 좌우하는 시대다. 우리나라는 모바일 보급률과 활용률이 세계 정상급이기 때문에 인구 대비 데이터 생산량은 높은 편이다. 국가 행정 정보화 수준 및 기업들의 정보화 수준도 외국과 비교하여 상당히 앞서고 있다. 이는 데이터 문맹률이 상대적으로 낮다는 뜻이 되고, 이는 곧 데이터 활용률을 끌어 올릴 수 있는 좋은 환경이다.

우리나라의 데이터 기본 토양은 좋은 편이지만, 미래 전망은 밝지 않다. 과도한 데이터 규제, 공유와 협업을 꺼리는 문화, 데이터 유통과 융합이 불가능한 생태계 등이 그 원인이라 할 수 있다. 국가 차원에서 전략을 수립하고 접근해야 할 시점이다.

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