데이터 거래와 가치평가

데이터의 가치란 무엇이고 그 가격은 어떻게 평가되는가?
데이터의 가격을 책정하는 것은 어떤 프로세스를 통해서 진행되는가?
데이터의 가치를 판단하는 명확한 평가 기준은 무엇인가?

아쉽게도 현재 국내에서는 이러한 데이터의 가치를 평가하는 표준은 정해져있지 않지만 그 중요성에 대해서는 업계에서 인지하고 있고 데이터산업진흥원을 중심으로 데이터의 가치를 평가하는 관련 연구가 진행되고 있는 중입니다.

국외에서는 일찍부터 데이터 거래의 중요성을 인식하고 관련 법령 정비와 거래 플랫폼을 만드는 노력을 해왔고 현재는 그 시장의 규모가 점점 커지고 있다. 대표적인 사례는 인포노믹스(Infonomics), DAWEX, 귀양데이터거래소, 프라운호퍼 같은 곳이 그 대표적인 기관입니다.

국내에서는 데이터의 가치를 평가하고 그에 맞는 가격을 책정하는 노력은 비교적 최근에 이뤄져왔다고 할 수 있습니다. 그렇다고 데이터 이전에 데이터 거래가 없었다는 것은 아닙니다. 전통적인 데이터거래는 데이터 구축을 전문업체에 비용과 함께 의뢰하고 완성된 데이터베이스를 납품 받는 형식으로 이뤄졌습니다. 이러한 모델은 다소 폐쇄적이고 제한적인 거래라고 할 수 있습니다. 그리고 데이터의 가격은 데이터 구축에 필요한 인건비 수준에서 책정되었습니다.

그러나 4차산업혁명의 시대에 들어서 데이터의 중요성과 가치가 높아지고 이를 찾는 기업이나 연구소 등이 많아지면서 데이터거래 시장은 폐쇄형에서 오픈마켓 형태의 데이터 거래소를 변화해 나가고 있습니다. 국내에서도 한국데이터거래소와 데이터스토어를 중심으로 데이터 거래가 이뤄지고 있습니다.

이런 변화하는 시장환경에서 데이터의 가치평가와 가격 평가는 자연스럽게 중요한 문제로 떠오르고 있습니다.

그러나 이러한 데이터의 가치평가는 몇가지 어려움을 가지고 있습니다.

첫째, 데이터는 경험재이기 때문에 사용하기 전에 그 가치를 미리 평가한다는 것이 어렵다는 것입니다. 이는 소비자의 활용능력에 따라 가치의 변동이 심하다는 특징을 포함하고 있어 일방적인 기준으로 가치를 판단을 한다는 것이 쉽지 않기 때문입니다.

둘째, 데이터는 한 사람이 재화나 서비스를 소비하여도 다른 사람이 그 재화나 서비스를 소비할 수 있는 양이 감소하지 않는 비경합재의 성경이 있기 때문입니다. 이는 한번 생산에 많은 비용이 들어가지만 이를 복제하는데는 약간의 노력만으로 가능하며 복제한다고 해서 원본 데이터가 손상되는 것이 아닌 특징이 있기 때문에 무한정 복사가 가능하고 이러한 특징은 소모할 수록 줄어드는 전통적인 재화의 가치평가와는 다른 것입니다.

셋째, 사용자의 의도에 따라 용도가 무한정으로 변화하기 때문에 수요를 예측하기 어렵다는 것입니다. 이는 같은 데이터라도 각각의 사용방법이 다르고 그로 인해서 창출하는 가치가 다르다는 특징이 있고 또 다른 데이터라도 같은 목적으로 사용되는 경우가 있어서 이것을 모두 예측하고 그 가치를 평가한다는 것은 불가능합니다.

이 외에도 데이터는 무료라는 인식과 데이터 컨텐츠의 품질은 공급자만 알 수 있다는 것도 데이터 가치 측정이 어려운 이유 중에 하나입니다.

그러나 이런 상황에도 불구하고 데이터의 가치평가와 그에 맞는 가격책정은 중요한 이슈입니다. 그렇기 때문에 각 기업에서는 데이터를 거래하는 주체들에게 합리적인 가치판단 기준을 제공하고자 노력하고 있습니다.

DAWEX의 경우는 데이터를 평가하는 기준으로 위와 같은 기준들을 정하고 있습니다. 특이한 것은 데이터 자체의 특징이나 가치도 중요하지만 데이터 생산자의 평판이나 신뢰도를 중요하게 생각한다는 것입니다. 이는 데이터 거래의 중요한 특징이라고 할 수 있습니다. 대부분 데이터는 어떤 의사결정에 중요한 지표로 사용되기 때문에 신뢰할 수 있는 곳에서 생산된 정보여야지만 이를 통해서 내릴 수 있는 결정 역시 신뢰할 수 있기 때문입니다.

우리나라 역시 데이터의 가치평가를 위해서 몇가지 기준을 산정하고 있습니다. 데이터스토어에서는 “원가기준 가격책정”과 “경쟁사기준 가격정책”으로 나눠서 가격을 산정하고 있습니다.

프라운호퍼는 독일정부출연 연구기관으로 데이터기반 사업자가 사업을 위해 구매하게 되는 데이터소스의 가치비교를 위한 모형을 개발하여 3가지 영역에 18개 평가지표를 제안하고 이를 공유하고 있습니다. 이밖에도 데이터를 평가하기 위한 다양한 방법론은 분석하고 평가하고 있습니다.

데이터의 가치가 곧 가격이라는 공식은 성립되지 않습니다. 그 가치는 활용의 목적에 따라서 각기 다르기 때문입니다. 그러나 가치를 올바로 평가하고 산정하는 일관적인 프로세스는 필요합니다.

첫째, 평가 대상의 선정과정입니다. 이때 타겟 데이터상품을 정의하고 유사상품을 수집하는 과정의 포함됩니다.
둘째, 가치평가지표 도출과정입니다. 이때 개념적 가치평가지표를 개발하고 이를 계량화하는 노력이 필요합니다. 이러한 지표 도출과 계량화는 데이터가 생산된 산업 도메인마다 차이가 존재합니다. 이런 도메인간의 차이를 이해하고 적절히 분석하는 것이 필요합니다. 특히 비정형 데이터의 경우는 데이터의 정량적인 사이즈도 중요하지만 수집된 정보의 출처와 품질이 중요합니다.
셋째, 상품간 가치비교 과정입니다. 이는 지표별 가중치를 산출하여 가치를 평가하고 가능하다면 유사 산업 도메인의 데이터를 함께 평가해보는 것도 중요합니다.