| 내용 |
OECD는 Going Digital 프로젝트의 일환으로, ‘Measuring the economic value of data and cross-border data flows’ 출판(’21.12). 디지털 기술 생태계는 사람, 기업, 정부에 긍정적 또는 부정적 영향을 모두 미칠 수 있는 데이터에 의존함. 경제적 관점에서 데이터는 디지털 전환을 지원하고, 의사결정 및 생산을 포함하여 중요한 가치의 원천임. 데이터의 가용성과 보급으로 인해 새롭거나 상당히 개선된 제품, 서비스 및 비즈니스 모델이 등장하고 생산성 향상에 기여함. 온라인 플랫폼은 디지털 거래를 중심으로 데이터에 크게 의존하는 기업 및 비즈니스 모델의 전형적인 사례임. 데이터 가치 평가와 관련된 개념적 문제로서 데이터 가치와 관련된 2가지의 중요한 구성 요소는 데이터가 구현하는 정보인 콘텐츠(Content)와 데이터가 수집되고 보유, 분석 및 사용되는 맥락(Context). 데이터의 정보 콘텐츠는 궁극적으로 데이터가 잠재적으로 사용될 수 있는 범위와 그에 따라 생성할 수 있는 경제적/사회적 가치의 범위를 결정함. 데이터의 정보 콘텐츠는 해당 조직이 데이터를 사용하려는 목적, 도구, 기술 및 전문 지식을 포함하여 의도된 맥락에서 비롯됨. 즉, 콘텐츠와 콘텍스트는 불가분의 관계로 연결되어 있으며, 대부분의 데이터가 해당 조직에서 사용할 수 있도록 맞춤화되어 있음. 데이터의 경제적 특성과 가치는 다음과 같음. - Data are non-rival. · 많은 에이전트가 동일한 데이터를 동시에 사용할 수 있으므로, 일반적인 재화 및 서비스와 차이가 존재함 - Data can be excludable. · 웹사이트의 데이터와 달리, 클라이언트 데이터 또는 관리 데이터는 접근이 엄격히 제한될 수 있음 - Data involve externalities. · 데이터 세트가 결합되어 “부분보다 더 큰 가치의 합”이 될 때 긍정적인 외부 효과가 발생함 - Data may have increasing or decreasing returns to scale. · 더 많은 데이터를 수집하여 추가적인 인사이트를 제공할 수 있지만, 때로는 더 많은 데이터가 추가 가치 없이 비용을 발생시킬 수 있음 - Data has a large option value. · 새로운 데이터, 기술, 알고리즘, 측정 방법론에 따라, 기존 데이터의 가치가 어떻게 변화할지 예측하기 어려움 - Data collection may have high up-front cost and low marginal cost. · 데이터 수집은 하드웨어(센서 등) 및 소프트웨어 등에 대한 투자가 수반되지만, 지속적인 수집은 저렴할 수 있음 - Data about people have particular features. · 한 사람에 대한 정보는 조직에 가치가 없는 경우가 많지만, 개인에게는 매우 가치가 있음 · 사람들이 자신에 대한 정보를 공유할 때 다른 사람들에게 긍정적이고 부정적인 영향을 줄 수 있음 (소셜 네트워크 또는 유전자 분석 서비스 등) · 개인 데이터는 법적 통제의 대상이 되며, 규정 준수 비용은 데이터 수집에 대한 잠재적인 장벽으로 작용함 |
