마이데이터라 쓰고, ‘데이터주권’이라 읽는다
데이터 생태계의 종착지 ‘데이터결합’ 비즈니스

데이터가 돈이 되는 시대가 도래했다. 2020년 1월 이른바 데이터3법이 통과되면서 우리나라의 데이터 사업(BM)이 본격화됐다.

데이터 사업이라는 것이 단어만 보면 별거 아닐 것 같다. 하지만, 현실은 개념잡는 것 자체가 꽤 어렵고 복잡하다.

심지어 성급한 일반화의 오류에 빠져 비즈니스 전략을 잘못 세우게 되면, 자신이 속한 회사에 큰 손해를 끼칠 수 있으니 주의해야 한다.

지금은 그야말로 신 데이터 시대가 열렸다고 해도 과언이 아니다. 데이터3법 이후 데이터 시장이 열리고 있고, 정부에서도 데이터 사업의 활성화를 위해 엄청난 예산과 정책 사업을 쏟아내고 있다. 기회의 장이 열리고 있는 것이다.

이번 글에서는 데이터 비즈니스, 그 중에서도 마이데이터와 데이터결합 비즈니스를 중심으로 살펴보고자 한다.

ㅣ‘마이데이터’ 정의

마이데이터는 정보 주체자의 동의받은 데이터를 기반으로 하는 사업을 말한다. 마이데이터에서 핵심은 ‘동의받은 정보’이다.

그렇다면 여기서 의문이 생길 수 있다. ‘그동안 기업들이 동의받지 않고 개인데이터를 활용해왔는가?’에 대한 반문이다.

물론 기업에서는 개인 데이터를 활용하기 위해 제3자 마케팅 동의 등처럼 사용목적을 명확히 한 뒤에 개인동의를 받아 수집해서 활용해왔다.

여기서 말하는 ‘동의받은 정보’라는 것은 과거 소위 스크래핑이란 웹크롤링 기술하고 관련이 있다.

스크래핑 기술하면 어렵다고 생각할 수 있는데, 쉽게 설명해보면 과거 뱅크샐러드나 토스, 브로콜리 같은 가계부 앱의 초기 버전으로 생각하면 이해하기 쉽다.

이들 가계부 앱을 다운받아 실행하게 되면, 공인인증서를 등록하라는 팝업 메시지가 나온다. 이들 앱들이 내세운강력한 기능은 바로 자산관리 기능이었다. 나의 공인인증서를 기반으로 내가 거래하고 있는 금융사나 증권사를 선택해서 연동하도록 설정해놓으면 로그인할 때마다 해당 금융사와 증권사로부터 내 금융 정보를 가져와서 내게 깔끔하게 보기 좋은 이미지로 보여주는 기능이다.

여기서 나의 금융사 및 증권사 인증 정보를 이용해서 이들 앱이 해당 기관으로부터 필요한 정보를 수집하는 기법이 바로 스크래핑 기술이다.

그리고 우리나라에 4차 산업혁명 바람이 불고, 금융권에 금융(Finance)에 IT기술(Technology)을 접목한 핀테크 풍이 불면서 많은 핀테크 기업들이 스크래핑 기술을 이용해 다양한 서비스를 내놓는 상황이 됐다.

이러한 상황에서 2018년 7월 18일 금융위에서는 ‘금융분야 마이데이터 산업 도입 방안’이 발표됐다. 그동안 핀테크 업체들이 스크래핑 방식으로 흩어져 있는 개인 신용정보를 한번에 조회하도록 한 것들을 이제 ‘면허’를 통해 허가받은 이들만 할 수 있도록 규제영역에 넣어 관리하겠다는 것이었다.

그러면서 함께 발표된 부분이 바로 기존에 핀테크 업체들이 사용해오던 ‘스크래핑’ 기술에 대한 금지였다. 금융위는 스크래핑 기술 사용 금지에 대한 근거로 2015년 10월 호주 멜버른에서 발생한 회계법인의 스크린 스크래핑 소프트웨어 해킹 사건을 언급하며, 당시 이 소프트웨어가 해킹 당해 고객 및 직원 1,600명의 성명, 주소, 생년월일 등 개인정보 뿐 아니라 계좌 상세 내역 등 금융정보가 모두 유출됐다고 설명했다.

즉, 스크래핑 기술이 정보 유출 우려가 있는 만큼 이제는 스크래핑 기술의 무분별한 사용을 규제해야 한다는 논리였다.

그래서 앞으로 고객의 금융정보를 다른 기관으로부터 가져와서 비즈니스를 하려면 정부가 정한 일정한 인적, 물적 요건을 갖추고 엄격한 규제 관리하에서 사업을 하라는 것이었다.

그것이 바로 금융위가 발표한 ‘내 손안의 금융비서’, 마이데이터 비즈니스의 시작이다.

ㅣ’마이데이터’에서의 동의받은 정보란?

마이데이터의 핵심 서비스는 ‘내 손안의 금융비서’란 문구에서 확인할 수 있듯이 바로 자산관리와 맞춤형금융상품 추천 서비스다.

이 핵심 서비스인, 고객의 자산관리 화면을 보여주고, 고객의 카드 사용 및 지출 패턴 데이터를 가져와서 맞춤형금융상품을 추천해주기 위해서는 은행과 증권사, 보험사 등 금융기관으로부터 고객의 금융 정보를 가져와야 한다.

그래서 동의를 받아야 하고, 고객이 동의한 은행, 증권사, 보험사에 한해 데이터를 사용할 수 있다는 얘기다.

여기서 또하나의 의문이 들 수 있다. ‘그럼 스크래핑 기술과 마이데이터가 차이가 없는 거 아닌가’에 대한 물음이다.

맞다. 다를 게 없다. 다른 게 있다면 제도권 규제를 받느냐 아니냐 여부다.

[그림1] 기존 스크래핑 기술과 마이데이터 기술의 차이 개념도
*출처: '공공 마이데이터로 내 정보는 내가 스스로 관리한다'. 행정안전부. 2021.6.8.

다시 말해, 기존 스크래핑 기술 대신에 이제는 고객의 동의를 받아 고객 금융 정보를 활용한 비즈니스를 하고 싶다면 마이데이터 사업자 면허를 받으라는 것이다.

이제 조금 더 마이데이터에서의 동의받은 정보라는 개념에 대해서 파고들어보자.

ㅣ ‘도대체 마이데이터와 데이터주권은 어떤 연관관계가 있는가?’

‘데이터 주권’이란 신체나 재산의 권리처럼 개인에게 정보 권리를 부여해 스스로 자신의 데이터가 어디서, 어떻게, 어떤 목적으로 사용될지 결정할 수 있는 권리를 의미한다.

자 그럼 마이데이터를 이렇게 정의할 수도 있다.

마이데이터란 것은 정보의 주체가 자신의 데이터가 어디에서 어디로 이동하는지, 어디로 내 정보가 모이는지를 ‘마이데이터’, 즉 데이터 주인인 정보주체자가 명확하게 알도록 알려주겠다는 서비스다.

좀더 쉽게 설명하면, 나는 정보주권자로서 내 정보를 이용할 수 있는 업체를 선정할 수 있다. 내 선택을 받은 마이데이터 사업자는 대한민국에 존재하는 내 데이터를 가져와서 나를 위한 서비스를 할 수 있다. 나는 정보주권자로서 내 데이터에 대한 권리, ‘데이터주권’을 행사하게 된다. 바로 이 논리다.

그리고 여기에 더해 마이데이터 사업자가 되기 위해서는 막대한 비용을 투자해 인적, 물적 요건을 구비해야 하고, 여기에 정부에서 정해놓은 시스템 보안 등에 대한 요건도 완벽하게 구비해야 한다.

그래서 마이데이터 시대에는 기존에 없던 ‘데이터주권’이란 개념이 정립이 됐을 뿐 아니라, 여기에 정부가 허가 조건으로 법에 명시한 인적, 물적 요건과 보안 등의 안전장치를 확실하게 갖춰놓은 기업들만이 서비스를 할 수 있게 되어 더욱 나의 개인정보는 더욱 안전하게 됐다로 정리할 수 있다.

ㅣ 데이터주권이 성립되기 위한 필수요건 ‘개인신용정보전송요구권’

이제 여기까지 이해가 됐다면, 개인신용정보전송요구권 개념도 어렵지 않다.

개인신용정보전송요구권이란 특정 기업이나 기관이 가지고 있는 개인정보를 정보주체인 개인의 요구에 따라 다른 사업자로 옮길 수 있는 권리다. 즉, 내 데이터는 내가 직접 관리할 테니, 내가 지정하는 제3자에게 데이터를 보내달라고 요구할 수 있는 권리다.

[그림2] 마이데이터와 개인신용정보 전송요구권
*출처: 마이데이터종합포털. https://www.mydatacenter.or.kr:3441/myd/mydsvc/sub1.do — [그림2] 마이데이터와 개인신용정보 전송요구권 *출처: 마이데이터종합포털. https://www.mydatacenter.or.kr:3441/myd/mydsvc/sub1.do

[그림3] 마이데이터와 개인신용정보 전송요구권
*출처: 마이데이터종합포털. https://www.mydatacenter.or.kr:3441/myd/mydsvc/sub1.do — [그림3] 마이데이터와 개인신용정보 전송요구권 *출처: 마이데이터종합포털. https://www.mydatacenter.or.kr:3441/myd/mydsvc/sub1.do

ㅣ데이터주권과 개인신용정보전송요구권이 더해지면
ㅣ이것이 바로 진정한 마이데이터란 개념

데이터 주권에 개인신용정보전송요구권 개념이 더해지면, 정보 주체자는 자신의 데이터를 자신이 원하는 기관에서 볼 수 있도록 자신의 데이터를 보관하고 있는 기업 또는 기관에 내신용정보를 전송하라고 요청할 수 있게 되는 것이다.

그것이 한 곳에 모아져서 정보 주체자의 모아진 정보를 분석하여 정보 주체자가 원하는 정보를 한눈에 보여줘 그 정보를 통한 부가가치를 창출해 내는 사업이 마이데이터 사업이다.

ㅣ안타깝게도 현재 마이데이터 면허 발급 개수는 95개

2023년 10월 기준으로, ‘마이데이터’는 이제 전 산업계에서 엄청난 마케팅비를 쏟아부으며 가입자 유치에 열을 올리고 있는, 올렸던 서비스다. 하지만 2023년 10월 13일 기준 마이데이터 사업자(예비허가 및 허가신청 포함)는 총 95개사다.

[그림4] 마이데이터 허가 현황(2023년 10월 13일 현재 기준)
*출처: 신용정보협회. https://www.cica.or.kr/14_mydata/mydata_05.jsp — [그림4] 마이데이터 허가 현황(2023년 10월 13일 현재 기준) *출처: 신용정보협회. https://www.cica.or.kr/14_mydata/mydata_05.jsp

처음에 마이데이터 허가 이야기가 나왔을 때 수많은 기업들이 주목했던 이유는 하나였다. 바로 ‘허가’란 이름이 가진 무게였다.

허가란 일정한 행위나 영업을 예외 없이 금지하고 일정한 경우에 행정청의 행위를 통해 이러한 금지를 해제하여 금지된 행위를 할 수 있게 허용하는 것을 말해서다.

ㅣ자산관리와 맞춤형금융상품 연계를 통한 부가가치 창출이 목표

현재 마이데이터 사업자들이 내놓는 핵심 서비스는 자산관리와 맞춤형금융상품 추천 서비스다. 데이터주권자로부터 정보를 사용해도 된다는 허락을 받은 제3자가 데이터를 관리하고 이를 바탕으로 분석⋅추천해줘 부가가치를 창출하고 있다.

예를 들어, 정보 주체자의 소비패턴을 분석해서 맞춤형 카드 제안이 가능하다. 자산 현황을 파악한 뒤에 좀 더 낮은 대출이자로 갈아탈 수 있다고 컨설팅해주는 것도 가능하다. 이것들이 지금 마이데이터 사업자들이 하고 있는 주요 비즈니스 모델이다.

사실 마이데이터라는 사업에서 많은 사업자들이 단순 금융 관련 맞춤형 상품 추천에 그치고 있는 것은 안타까운 상황이지만, 그 중에서도 두각을 나타내는 마이데이터 기업이 있어 소개해보고자 한다.

ㅣ마이데이터란 나무를 보지말고
ㅣ마이데이터 사업의 무한한 가치인 숲을 보자

바로 KB국민카드다. KB국민카드는 자사 고객의 카드 사용내역을 기반으로 상권, 지역, 테마, 관광 및 이벤트 가맹점 등 5가지 주제별 상시데이터 분석 서비스를 제공하는 ‘초개인화 마이데이터 서비스’인 ‘데이터루트’를 선보이고 있다.

동의받은 고객 데이터, 즉 마이데이터를 토대로 이종 산업 간 데이터를 연결하여 오픈형 데이터분석 플랫폼을 구축해나가고 있는 것이다.

KB국민카드의 큰 그림은 “마이데이터 서비스를 이용하는 고객들의 데이터를 모아 분석하고, 이들의 데이터를 분석해서 구매 잠재력이 높은 고객을 파악하여 맞춤 광고를 전달하고 결제까지의 분석결과를 제공하겠다”는 것이다.

이렇게 하면, 상권분석의 경우 특정 상권에서 발생한 소비 트렌드를 업종별로 분석해 상권 자체에 대한 평가나 비교 평가를 할 수 있게 된다. 또한 지역 소비 트렌드를 행정 단위나 시장별로도 분석이 가능해져 다양한 업종에 대한 지역 경기 동향을 파악할 수 있다. ‘우리 상권에서는 어떤 업종이 잘될까' '신사동 한식업종은 타 지역 대비 경쟁력이 있는가?' 등에 대한 해답도 얻을 수 있게 되는 셈이다.

또한 테마분석을 통해 '음식 배달분석'을 키워드로 넣었을 경우, '선택지역의 음식배달 이용규모' '어떤 요일 어떤 시간대에 많이 배달시키는가?' '어떤 음식들이 많이 배달되고 있는가?' 등에 대한 분석도 가능해진다. 유입되는 방문객 소비 특성과 영향도를 분석해 지역 축제, 상권 활성화 정책 수립 지표로도 활용할 수 있다는 게 KB국민카드 측의 설명이다.

고객의 동의를 얻은 마이데이터를 분석해 자영업자와 소상공인들에게는 세분화된 정보를 제공해줄 수 있고, 고객에게는 고객이 원하는 맞춤형 결과를 전달할 수 있는 서로가 필요한 정보를 제공해주게 되는 것이다.

KB국민카드의 사례만 놓고 보면 마이데이터를 기반으로 했지만, 결국 이종 산업 간 데이터 결합으로 확장한 사례다. 앞으로 데이터 비즈니스가 나아가야할 방향이기도 하다. 이것을 전문용어로는 ‘데이터결합 비즈니스’라고 부른다.

이종 산업 간 데이터 결합을 위해서는 마이데이터처럼 국가로부터 데이터 결합을 할 수 있도록 허가를 받은 전문기관을 찾아가야 한다. 이 기관을 개인정보보호법상에서는 ‘가명정보결합전문기관’이라 부르고, 신용정보법상에서는 ‘데이터전문기관’이라고 일컷는다.

아주 간단하게 설명하면, 은행, 증권, 금융 관련 공공기관 등 금융위원회와 금융감독원의 관리와 감시를 받는 곳의 데이터 또는 ‘금융’ 관련한 데이터를 활용하고자 한다면 신용정보법상에 명시된 ‘데이터전문기관’에 의뢰를 해야하고 그 외 나머지 비금융 데이터는 개인정보보호법상 ‘가명정보결합전문기관’에 의뢰하면 된다.

이 부분은 데이터3법과 관련한 것으로 법과 규제, 그리고 우리나라 데이터 정책과 관련한 부분이어서 나중에 기회가 되면 자세히 설명하겠다.

ㅣ이젠 마이데이터가 아닌 ‘데이터결합비즈니스’에 주목할 때

앞서 간단히 언급했지만, KB국민카드의 사례에서 봤듯이, 차별화가 생명이고 앞으로 데이터 비즈니스의 미래는 ‘이종 산업 간 데이터 결합을 통한 데이터 인사이트 발굴’이 관건이다.

이는 이미 마이데이터 사업자가 100개사에 육박하고 있어 그만큼 차별화된 서비스를 만들어내기 어렵고, 어렵게 만들어 낸다고 해도 금방 카피캣나 나와 차별화가 사라질 수 밖에 없는 시장이 되어서다.

그래서 이제는 단순히 동의받은 고객의 데이터를 가지고 비즈니스를 하겠다는 1차원 사고에서 벗어나야 한다. 큰 그림을 그려야 한다. 그 큰 그림이 바로 내가 요즘 주목하고 있는 ‘데이터결합비즈니스’ 시장이다.

ㅣ ‘마이데이터’에서 ‘데이터 결합 비즈니스’로의 확장성

과기정통부와 한국데이터산업진흥원이 발표한 2022 데이터산업현황조사 보고서’(2023,.04)에 따르면,

국내 데이터산업 시장규모는 2021년 22조 8,986억 원으로 전년 대비 14.5% 성장했으며, 2022년에는 25조 527억 원 성장할 것을 전망됐다. 2020년부터 2022년 예상치까지 3개년 연평균 증감률(CAGR)은 11.9%를 기록하면서 지속적인 성장세를 이어 갈 것으로 조사됐다.

국내 데이터산업의 부문별 규모를 살펴보면, 2021년 기준 데이터 판매 및 제공 서비스업 시장이 11조 3,869억 원으로 가장 높고, 다음으로 데이터 구축 및 컨설팅 서비스업이 8조 5,274억 원, 데이터 처리 및 관리 솔루션 개발⋅공급업이 2조 9,843억 원으로 나타났다.

향후 국내 데이터산업 시장은 지난 5개년 연평균 성장률인 12.6%와 같이 지속적으로 성장한다면 2028년(P)까지 51조 원을 넘어설 것으로 전망된다.

[그림5-1] 데이터 산업 시장 현황 및 전망
*출처: 2022 데이터산업현황조사 보고서. 한국데이터산업진흥원. 2023.04.18. 4p

[그림5-1] 데이터 산업 시장 현황 및 전망
*출처: 2022 데이터산업현황조사 보고서. 한국데이터산업진흥원. 2023.04.18. 4p — [그림5-1] 데이터 산업 시장 현황 및 전망 *출처: 2022 데이터산업현황조사 보고서. 한국데이터산업진흥원. 2023.04.18. 4p

[그림5-1] 데이터 산업 시장 현황 및 전망
*출처: 2022 데이터산업현황조사 보고서. 한국데이터산업진흥원. 2023.04.18. 4p — [그림5-1] 데이터 산업 시장 현황 및 전망 *출처: 2022 데이터산업현황조사 보고서. 한국데이터산업진흥원. 2023.04.18. 4p

[그림5-2] 2013~2022년(E) 데이터산업 시장규모
*출처: 2022 데이터산업현황조사 보고서. 한국데이터산업진흥원. 2023.04.18. 54p

ㅣKT+롯데멤버스, 민간분야 가명정보 결합 시범과제 첫 성과
ㅣ통신빅데이터(KT)와 유통소비정보(롯데멤버스) 결합 통한 소비행태 분석 결과에 주목

지난 2021년 7월 15일 개인정보보호위원회에서 민간분야 가명정보 결합 시범과제 첫 성과 발표가 있었다. 개인정보보호위원회와 과학기술정보통신부 등 관계부처 합동 결합 시범과제 4번째 성과였다.

이 때 활용된 정보가 바로 통신 관련 데이터와 유통 소비 데이터였다. KT의 이동통신 이용고객 가명정보와 롯데멤버스 유통소비 가명정보를 결합하여 고객유형별 소비패턴을 분석해 유의미한 결과를 도출한 것이다.

KT: 고객 성별‧연령별 정보, 거대자료(빅데이터) 분석을 통해 도출한 거주지, 근무지, 관심분야, 가구구성 형태 등 추정정보
롯데멤버스: ’20.12. 서울지역 롯데마트‧하이마트의 구매상품의 품목정보, 구매금액 정보

[그림9] 통신빅데이터(KT)와 유통소비정보(롯데멤버스) 결합 통한 소비행태 분석 결과
*출처: 민간분야 가명정보 결합 시범과제 첫 성과 발표. 개인정보보호위원회. 2021.07.15

기업들은 자신의 분야에 관련한 데이터만 보유하곤 한다. KT의 경우에는 통신 관련 데이터를, 롯데멤버스의 경우 고객 소비패턴에 대한 데이터를 가지고 있다. 문제는 이러한 자체 보유 데이터분석만으로는 보다 유의미한 데이터 인사이트를 발굴하는데에는 한계가 존재한다는 점이다.

이러한 한계를 극복하기 위해 개인정보보호위원회와 과학기술정보통신부 등 관계부처가 나섰다. KT와 롯데멤버스가 보유한 이종 간 산업데이터를 결합하도록 제안한 것이다. 당연히 정부부처의 감독 하에 개인정보는 가명처리됐고, 안전한 결합을 위해 결합전문기관인 한국지능정보사회진흥원(NIA)에서 데이터를 결합을 진행했다. 이종 산업 간 데이터를 결합하여 고객 유형별 소비패턴을 분석이 성사된 것이다.

[그림10] 통신빅데이터(KT)와 유통소비정보(롯데멤버스) 결합 통한 소비행태 분석 결과
*출처: 민간분야 가명정보 결합 시범과제 첫 성과 발표. 개인정보보호위원회. 2021.07.15

[그림10] 통신빅데이터(KT)와 유통소비정보(롯데멤버스) 결합 통한 소비행태 분석 결과
*출처: 민간분야 가명정보 결합 시범과제 첫 성과 발표. 개인정보보호위원회. 2021.07.15

그 결과, ① 세대구성에 따라 자녀가 있는 가구는 식품을 주로 구매하고, 1인 가구는 의류‧패션잡화, 가전‧다지털기기의 구매 비중이 높은 것으로 확인할 수 있었다. ② 구매금액 기준 상위 고객은 30대로 분석됐고, 유아동의류와 완구의 구매 비중이 높음도 확인됐다. ③ 개인별 관심도가 높은 품목에 대한 구매 비중은 2배 이상 높은 것으로 분석됐다.

KT와 롯데멤버스 간 이종 산업 간 가명정보 데이터 결합을 통해 향후 데이터 결합이 활발히 이뤄지게 되면, 기업에게는 새로운 상품과 서비스를 개발할 수 있는 기회의 폭을 넓히고, 국민에게는 개인별·지역별 특성 등에 따른 다양한 수요에 대응한 맞춤형 상품과 서비스를 선택할 수 있게 된다.

그간 데이터3법 이후 급변하는 데이터 산업 시장에서 다양한 비즈니스 기회를 만들어가기 위해 전략을 세우며 사업기획을 해왔던 입장으로 보면, 이제 데이터 시장은 이제 빅데이터 분석이 아닌 데이터 인사이트가 중요한 시대가 됐다. 다양한 데이터들을 활용해 나만의 데이터 인사이트를 뽑아내는 자가, 그리고 그러한 데이터 경험을 많이 해본 자가 데이터 시장의 패권을 장악할 수 있다는 시대가 왔다는 얘기다.

그러한 측면에서 ‘이종 산업 간 데이터 결합 비즈니스’를 통해 데이터 인사이트를 뽑아내는 것이 중요하다고 생각한다. 이종 산업 간 데이터를 결합하기 위해서는 정부로부터 ‘데이터(결합)전문기관’ 면허를 받아야 한다. 개인정보보호법과 신용정보법에 근거해 면허를 받은 기관만이 데이터를 결합할 수 있다.

데이터 결합을 통해 더 많은 데이터 인사이트를 경험한 자가 데이터 능력자가 될 것임에는 분명하다.결국 데이터로 돈을 버는 시대에 데이터 매출을 일으키는 핵심 역량은 바로 ‘데이터 컨설팅’ 능력이다. 대기업들이 앞다투어 마이데이터 사업에 뛰어들고, 데이터결합면허를 받기 위해 부단히 애쓰는 이유이기도 하다.

자기 데이터만 죽어라 분석한 사람은 데이터 인사이트에도 한계가 있을 수밖에 없다. 나무만 본다고 되지 않는다. 숲도 볼 줄 알아야 하고, 숲 너머에 어떤 데이터가 있는지도 알아야 하는 시대가 됐다.

이제는 남이 어떤 데이터를 가지고 있으며, 그 데이터가 내가 가진 데이터와 연결됐을 때 어떤 더 나은 가치를 줄 수 있는지를 찾아내야 한다는 얘기다.

정리하면, 데이터3법의 등장으로 데이터 관련 마이데이터, 가명 정보 ‘결합 전문기관’, ‘데이터 전문기관’ 등 신규 면허가 나오고 정부가 데이터 시장 활성화를 위해 다각도로 애쓰고 있다. 더 이상 내가 가진 데이터가 전부가 아닌 세상이 됐다.

데이터 비즈니스는 전세계 주요 비즈니스가 됐다. 모두가 데이터의 중요성을 인지하고 있으며, 데이터의 무한한 가공성에 놀라고 있다. 이제 우물안 개구리에서 벗어나 우리나라 그리고 전세계에 펼쳐져 있는 데이터의 무한한 가능성 속에서 새로운 기회를 찾아내어 IT강국을 너무 데이터강국으로 전세계를 호령했으면 하는 바람이다.