2020년 8월부터 시행되는 ‘데이터3법’은 4차 산업혁명 시대에 개인과 기업이 정보를 활용할 수 있는 폭을 넓혀 추가정보의 결합 없이는 개인을 식별할 수 없고, 안전하게 처리된 가명정보의 개념을 도입하여 새로운 서비스나 기술, 제품 등을 개발하도록 하는 것이 핵심이다.
‘데이터3법’ 개정으로 인해 데이터를 다루고 있는 산업에서는 많은 변화가 예상된다. 그중에서 가장 빠르게 변화가 나타날 것으로 보는 산업은 다음과 같다.
▣ 첫째, 마이데이타(MyData) 산업의 본격화가 예상된다. 마이데이터는 은행, 보험회사, 카드회사 등의 개인신용정보를 통합 해 새로운 서비스를 제공하는 산업이다. 마이데이터 사업자는 수집된 정보를 바탕으로 개인의 정보관리를 돕고, 맞춤형 상품 추천, 금융상품 자문 등을 할 수 있다. 개인고객은 유사한 소비자들이 가입한 금융상품의 조건을 비교할 수 있어 선택지가 넓어진다.
▣ 둘째, 신용평가 시장이 확대될 것이다. 신용정보법 개정안은 신용정보조회업(CB: Credit Bureau)을 개인 CB와 개인사업자 CB, 기업 CB 등으로 구분해 진입 규제 요건을 완화했다. 비금융정보를 활용해 신용을 평가하는 비금융정보 전문 CB와 개인사업자에 특화된 신용평가체계를 구축하기 위해 개인사업자 CB가 신설된다. 그동안 정확한 신용평가가 어려웠던 소상공인들의 자금 조달 체계가 보다 편리해질 것으로 예상한다.
▣ 셋째, 종합지급결제업과 지급지시서비스업 도입으로 현존하는 금융 서비스 전달 체계가 완전히 바뀔 것으로 전망한다. 지금까지는 핀테크 기업이 은행과 제휴해 계좌를 만드는 형태로 금융 결제망에 참여했지만, 앞으로는 직접 개설 하고 관리하는 역할이 가능해진다. 여기에 지급지시서비스업과 후불 결제 기능까지 허용된다면, 기존 은행과 신용카드의 일부 기능이 핀테크 기업들로 옮겨올 수 있다고 판단한다.
▣ 넷째, 데이터거래소 활성화로 다양한 산업 생태계가 열릴 가능성이 크다. 데이터 접근이 어려웠던 기업에게는 데이터 구매를 통해 기존 사업을 보다 정교화 시키거나 데이터 관련 사업에 진출할 수 있게 되고, 데이터를 보유한 기업에게는 또 다른 사업 기회가 창출될 것으로 예상된다.
한편 Statista의 자료에 의하면 전 세계 빅데이터 시장 규모는 2019년 550억 달러를 기록하였고 2023년까지 15% 가까운 성장세를 유지하며 770억 달러로 시장 규모가 확대될 것으로 예측하고 있다.
MarketsandMarkets 발표에 의하면 데이터 시장 중 데이터 통합 시장은 2019년 151억 1천만 달러에서 2023년 약 275억 달러까지 성장할 것으로 전망하고 있고, 전 세계 빅데이터 및 데이터 엔지니어링 서비스 시장은 2018년 약 344억 7,000만 달러에서 연평균 17.6% 성장하여 2023년 약 773억 7,000만 달러에 이를 것으로 예상되고 있으며, 이중 데이터 통합 시장은 2018년 130억 달러에서 2023년 약 275억 달러까지 성장할 것으로 바라다 보이고 있다.
과학기술정보통신부에 따르면 2019년 국내 빅데이터 시장 규모는 7,207억 원으로 전년 대비 28.5% 성장한 것으로 분석했다.
2019년 이후에도 20% 이상의 높은 성장세가 지속될 것으로 전망되며, 이에 따라 2022년 국내 빅데이터 시장 규모는 1조 4,077억 원까지 확대되어 2018년 대비 2.4배 이상의 시장이 형성될 전망이다.
더욱이 본 보고서에서는 ‘국내외 데이터 시장현황과 비즈니스 전략’, ‘국내 데이터산업 시장조사 및 분석’, ‘데이터3법 개정으로 바뀔 산업’ 등을 집중적으로 분석해 실제 기업 현장에서 활용 가능하도록 구성했다.
또한 빅데이터 시장은 물론 전략시장으로 예상되는 ‘빅데이터 기반 마케팅 인텔리전스 플랫폼 분야’, ‘유통/물류 빅데이터 구축 및 분석시스템 분야’, ‘빅데이터 분석 및 시각화 플랫폼 분야’, ‘데이터 3D 변환 시각화 도구 분야’, ‘스마트헬스케어를 위한 빅데이터 수집 시스템 영상 분야’, ‘영상 등의 개인정보 비식별화 솔루션’, ‘빅데이터 내 데이터 품질검사 자동화 시스템 분야’, 자연어 처리기반 텍스트 마이닝 분야‘, ’감성정보 분석 서비스 분야‘ 등의 분야를 분석하였다.
이외에도 ’빅테이터 관련 기술동향‘, ’주요 국가별 빅데이터 산업 및 정책분석‘, ’국내 정부의 데이터 산업에 관한 정책‘ 등을 폭넓게 다루어 다양한 소비자 니즈에 부응하고자 했다.
끝으로 본 보고서에 관심 있는 분들에게 많은 도움이 되었으면 하는 바람이다
상품상세 정보
국내외 (빅)데이터 시장 분석과 비즈니스 전략
| 필자 | 신성장동력산업정보기술연구회 지음 |
|---|---|
| 출판사 | 산업경제리서치 |
| 페이지 | 840쪽 210 * 297 mm 판형 |
| 출판년도 | 2020년 08월 12일 출간 |
| 판매가 | ₩396,000원 |
| 시중가격 | |
| 상품코드 | P0000BDZ |
| 배송방법 | 택배 |
| 배송비 | ₩2,500원 (₩30,000원 이상 구매 시 무료) |
| ISBN | 9791185508412(1185508414) |
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책소개
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신성장동력산업정보기술연구회의 『국내외 (빅)데이터 시장 분석과 비즈니스 전략』은 〈데이터 경제 현황〉, 〈초연결시대 데이터를 통한 경제 활성화 방안 분석〉, 〈데이터 경제 시대 인공지능의 본질적 이해〉, 〈국내 데이터 시장 분석〉 등 국내외 (빅)데이터 시장 분석과 비즈니스 전략에 대한 기초적이고 전반적인 내용이 수록되어 있다.
목차
Ⅰ. 데이터 경제의 성장과 국내외 데이터 시장현황 및 비즈니스 전략
1. 데이터 경제 현황
1) 데이터의 유형과 경제학적 특징
(1) 데이터의 유형
(2) 데이터의 경제학적 특징
(3) 데이터와 가치사슬
2) 데이터와 인공지능 관련 통계 분석
(1) 데이터 관련 통계 분석
가. 데이터 생성 및 이용 현황
나. 데이터 시장 규모
다. 데이터 공급기업 현황
라. 공공 데이터 공개와 한국의 현황
(2) 인공지능 관련 통계 분석
가. 인공지능 관련 특허 출원 수
나. 인공지능 관련 논문, 투자 및 도입
다. 데이터 관련 종사자
라. 데이터 경제와 새로운 일자리
2. 초연결시대 데이터를 통한 경제 활성화 방안 분석
1) 5G 현황 및 특징
2) 5G에 의한 데이터 경제 기회 영역
(1) 교통
(2) 미디어 & 엔터테인먼트(게임)
3) 데이터 경제 활성화를 위한 기술
(1) 인공지능(Artificial Intelligence)
(2) 디지털 트윈(Digital Twin)
4) 정부 정책에 따른 데이터 경제 기회
5) 결론
3. 데이터 경제 시대 인공지능의 본질적 이해
1) 인공지능의 정의로 살펴본 본질적 의미
2) 인공지능 구현방법
(1) 딥러닝의 출현과 그 의미
(2) 딥러닝과 인공지능
(3) 기계학습 종류에 따른 인공지능
3) 학습 데이터의 확보 및 애노테이션
(1) 노동 집약 사업으로서의 인공지능
(2) 애노테이션 아웃소싱 현황
4) 전이학습 기반 사전학습모형의 보편화
5) 마무리
4. 국내 데이터 시장 분석
1) 국내 데이터산업 시장규모
2) 국내 데이터산업 부문별 시장규모
(1) 데이터 솔루션 시장
(2) 데이터 구축·컨설팅 시장
(3) 데이터 서비스 시장
3) 국내 데이터산업 직접매출 시장규모
4) 국내 데이터직무 인력 현황
5) 국내 데이터직무 인력 수요
6) 마무리
5. 해외 데이터 시장 분석
1) 글로벌 데이터 산업의 시장규모
(1) 데이터 기반 솔루션 시장
(2) 정보서비스 시장
(3) 디지털 데이터 시장
2) 데이터 기업 수
3) 데이터 전문인력 수
4) 데이터 산업의 경제적 효과
(1) 직접 효과
(2) 간접 후방 효과
5) GDP 대비 데이터 경제적 효과의 비율
6) 중장기 데이터 시장 전망
6. 데이터 비즈니스 현황 분석
1) 금융 분야 데이터 비즈니스
(1) 국내 금융데이터 발전 현황
(2) 금융데이터 개방
가. 금융 빅데이터 개방시스템(CreDB) 구축
나. 본인 신용정보관리업(MyData) 도입
다. 오픈뱅킹
(3) 금융데이터 활용 비즈니스 사례
가. 신용평가시스템 고도화
나. 맞춤형 상품 추천
다. 금융사기 근절 모니터링 시스템
라. 민간 데이터거래소 추진
(4) 전망
2) 헬스 분야 데이터 비즈니스
(1) 유전체 데이터 관련 비즈니스
(2) 병원정보시스템 관련 비즈니스
(3) 개인건강기록 비즈니스
(4) 라이프로그 및 개인 생산 건강데이터 관련 비즈니스
(5) 분석 관련 비즈니스
(6) 결론
3) 제조 분야 데이터 비즈니스
(1) 스마트 팩토리
가. 스마트 팩토리 개요
나. 공장 자동화(Factory Automation)와의 차이점
(2) 스마트 팩토리 활용
가. 스마트 팩토리 활용 방향
나. 각국의 스마트 팩토리 추진 현황
다. 데이터 분석 활용하는 스마트 팩토리 도입 사례
라. 중견·중소 기업을 위한 스마트 팩토리 개발 필요
(3) 스마트 팩토리 추진 현황
가. 스마트 팩토리 도입 수준
나. 스마트 팩토리 추진 이슈
다. 스마트 팩토리 시장규모
(4) 스마트 팩토리 사업 추진 전망
가. 왜 스마트 팩토리인가?
나. 데이터 팩토리(Data Factory)
4) 농축산 분야 데이터 비즈니스
(1) 스마트팜 지능화를 위한 기본 조건
(2) 스마트팜 데이터의 특성
가. 스마트팜 데이터의 일반적인 구성
나. 사이언스/엔지니어링 데이터
다. 스마트팜 지능화를 위한 정형/비정형 데이터
(3) 데이터 기반 스마트팜 시장
가. 스마트팜 인공지능 관련 기술 시장
나. 스마트팜 소프트웨어 관련 시장
다. 농업용 드론 관련 시장
라. 스마트팜 IoT 시장
(4) 결론
5) 자동차 분야 데이터 비즈니스
(1) 자율주행 빅데이터 산업의 중요성
(2) 자율주행 빅데이터 산업의 정의 및 범위
가. 자율주행 빅데이터 기술의 정의
나. 자율주행 빅데이터 기술의 범위
(3) 국내외 시장현황 및 전망
(4) 국내외 산업 현황 및 전망
가. 국외 기술 동향
나. 국내 기술 동향
6) 광고 분야 데이터 비즈니스
(1) 데이터 마케팅의 등장
(2) 데이터 마케팅이란?
(3) 2019 마케팅 트렌드: 마테크(MarTech)
(4) 데이터 마케팅 동향
(5) 데이터 마케팅 미래: 빅데이터를 활용한 인공지능 기술 기반으로 성장할 것
7) 도시 · 환경 분야 데이터 비즈니스
(1) 도시·환경 분야 개요
(2) 데이터를 통한 도시문제의 해결, 스마트시티
(3) 스마트시티 관련 기술
가. 도시의 에너지 관리와 이용에 관한 기술
나. 가상도시 기술
다. 도시 교통 관련 기술
라. 도시 환경 관련 기술
마. 도시 빅데이터 관련 기술
(4) 스마트시티 기술의 중요성
8) 유통 · 물류 분야 데이터 비즈니스
(1) 유통·물류 데이터 및 활용사례
가. 온라인 소비 트렌드 분석
나. 온라인 소비자 니즈 분석
다. 온라인 상품 가격 흐름 분석
라. 상권분석 및 입지전략 수립
마. 신용평가 모델 활용
바. 고객 추천 서비스
사. 예측 기반의 업무 효율화
아. 상품 구성배치 및 재고관리
자. 위험감소
7. 빅데이터 시대의 이슈, 디지털 플랫폼
1) 서론
2) 디지털 플랫폼 시장
(1) 디지털 플랫폼의 개념 및 특징
(2) 디지털 시장 집중을 초래하는 요인들
3) 디지털 플랫폼의 잠재적 문제
(1) 개요
(2) 디지털 플랫폼과 소비자 : 정태적 효과
(3) 디지털 플랫폼의 시장 경쟁과 혁신 : 동태적 효과
(4) 디지털 플랫폼과 지대 : 플랫폼上에서의 공정 경쟁
4) 정책 시사점
Ⅱ. 국내 데이터 산업 시장조사 및 분석
1. 국내 데이터산업 시장규모
1) 시장규모
2) 부문별 시장 규모
(1) 데이터 솔루션 시장
(2) 데이터 구축/컨설팅 시장
(3) 데이터 서비스 시장
3) 직접매출 시장규모
(1) 전체 직접매출 시장
(2) 부문별 직접매출 시장
가. 데이터 솔루션 시장
나. 데이터 구축/컨설팅 시장
다. 데이터 서비스 시장
4) 국내외 데이터 시장 비교
(1) 세계 데이터 관련 시장 비교
(2) 국내 타 산업과의 비교
2. 데이터 직무 인력 현황 및 수요
1) 데이터 직무 인력 현황
(1) 데이터 산업 종사자 현황
(2) 데이터 산업의 데이터직무 인력 현황
가. 데이터 산업 부문별
나. 기술등급별
다. 성별
(3) 전산업의 데이터직무 인력 현황
가. 산업 부문별
나. 기술 등급별
다. 성별
2) 데이터직무 인력 수요
(1) 데이터산업의 필요 인력 및 부족률
(2) 전산업의 필요 인력 및 부족률
3) 빅데이터 관련 데이터직무 인력 현황 및 수요
(1) 빅데이터 관련 인력 현황
가. 데이터 산업
나. 전산업
(2) 빅데이터 관련 필요 인력 및 부족률
가. 데이터 산업
나. 전산업
4) 데이터 직무 채용
(1) 채용 현황
(2) 채용 시 애로사항
3. 해외 진출 현황 및 IT 투자
1) 해외 진출 현황
2) IT 투자 현황
(1) 데이터산업의 IT 예산
(2) 일반산업의 IT 예산
4. 데이터 유통/보유 현황
1) 데이터 유통 현황
2) 데이터 보유 현황
5. 데이터산업 정책 수요
1) 데이터 사업 수행시 애로사항
2) 데이터산업 활성화 정책 수요
3) 데이터 사업 수행 시 필요 정보
4) 데이터 전문인력 양성 정책 수요
6. 국내 빅데이터 도입 및 투자 현황
1) 조사 개요
2) 빅데이터 도입 현황
(1) 빅데이터 도입률
(2) 빅데이터 도입 유형 및 활용 분야
(3) 빅데이터 미도입 이유
3) 빅데이터 투자 현황
(1) 빅데이터 도입 기업의 제품분야별 투자 비중
4) 국내 빅데이터 시장규모
(1) 빅데이터 시장규모 추이
(2) 영역별 빅데이터 시장규모
(3) 제품 분야별 빅데이터 시장규모
Ⅲ. 데이터3법의 의미 및 산업적 파장 분석
1. 데이터 3법 개정안
1) 데이터 3법 주요 개정 내용
(1) 데이터 3법 개요
(2) 데이터 3법 개정안
2) 국내외 개인정보 활용 현황
(1) 유럽연합 (EU)
(2) 미국
(3) 일본
(4) 국내 정부 시행령 주요 내용
3) 데이터 3법과 디지털 혁신
(1) 바이오 헬스케어 분야
(2) 금융 분야
(3) 데이터 유통 분야
4) 데이터3법, 데이터 경제의 첫 걸음
5) 남은 과제 및 결론
2. 데이터 3법 개정으로 바뀔 산업
1) 마이데이터 사업 본격화
(1) ‘주거래 은행’보다 ‘주거래 채널’이 중요한 시대
(2) NHN , 마이데이터 정식 라이선스 확보 가능성 높아
2) 신용정보조회업 확대
3) 지급지시서비스업과 종합지급결제업 도입
(1) 은행과 신용카드의 일부 기능이 핀테크 기업들로 옮겨 올 것
(2) 카카오페이의 영업이익은 올해 BEP 달성 전망
(3) 카카오페이증권 계좌가 갖는 의미
(4) 네이버가 뿌리는 포인트는 테크핀 사업에서 ‘넛지’ 효과가 될 것
(5) 네이버페이, 커머스의 금융화 포텐셜은 이제 시작
4) 데이터를 거래 가능한 데이터거래소 플랫폼 탄생
(1) 포켓몬고는 구글의 API가 있어야 존재했을 게임
(2) 웹케시, 오픈뱅킹 시행으로 금융 API 수요 증가 예상
3. 해외 사례를 통한 비즈니스 모델 분석
(1) 민트(Mint), 거래 당사자 모두가 돈을 버는 수익 모델
(2) 회계SW 인튜이트, 크레딧카르마 인수로 금융 플랫폼까지
4. 코로나19가 앞당긴 마케팅의 변화
1) 제품에서 브랜드로 소비자를 이끌어라
2) Untact가 Ontact 되도록 해야
5. 무한 성장 및 무한 경쟁 시대가 열린다
6. 디지털 전환의 가속화
1) 모바일 데이터 사용량의 확대, 코로나19로 더 빨라져
2) 비대면 증가로 인한 오프라인 데이터의 디지털화
3) 데이터3법: 훗날 개별 기업들의 데이터도 수면 위로 부상케 해
4) 데이터의 범람 속에 플랫폼 업체들의 수익화 모델이 각광
Ⅳ. 국내외 빅테이터 산업 및 연관 전략산업 시장 분석
1. 빅데이터 산업
1) 빅테이터 정의
2) 국내외 시장 분석
(1) 세계 시장
가. 세계시장 동향 및 전망
나. 해외업체 동향
(2) 국내시장
가. 국내 시장 동향 및 전망
나. 국내 생태계 현황
다. 생태계 주요업체 동향
3) 국내외 기술 분석
(1) 해외 기술
가. 주요 기술 동향
나. 해외업체 기술동향
(2) 국내 기술
가. 주요 기술 동향
나. 국내업체 기술동향
4) 국내외 정책 분석
(1) 해외
(2) 국내
5) 국내 기술개발 전략
(1) 연구개발 추진전략
(2) 전략 제품
2. 빅데이터 기반 마케팅 인텔리전스 플랫폼 분야
1) 개념정의 및 범위
2) 국내외 산업 및 시장 분석
(1) 산업 분석
가. 산업 특징
나. 산업의 구조
(2) 시장 분석
가. 세계시장
나. 국내시장
3) 국내외 기술 분석
(1) 기술개발 이슈
(2) 국내외 업체 기술 동향
가. 해외업체
나. 국내업체
(3) 국내 연구기관
가. 연구개발 기관
나. 연구기관 기술개발 동향
4) 국내 기술개발 전략
(1) 핵심기술
(2) 기업 기술개발 전략
(3) 국내 중기 기술개발 로드맵
(4) 기술개발 목표
3. 유통/물류 빅데이터 구축 및 분석 시스템 분야
1) 개념정의 및 범위
2) 국내외 산업 및 시장 분석
(1) 산업 분석
가. 산업 특징
(2) 시장 분석
가. 세계시장
나. 국내시장
3) 국내외 기술 분석
(1) 기술개발 이슈
(2) 국내외 업체 기술 동향
가. 해외업체
나. 국내업체
(3) 국내 연구기관 동향
가. 연구개발 기관
나. 연구기관 기술개발 동향
4) 국내 기술개발 전략
(1) 핵심기술
(2) 기업 기술개발 전략
(3) 국내 중기 기술개발 로드맵
(4) 기술개발 목표
4. 빅데이터 분석 및 시각화 플랫폼 분야
1) 개념정의 및 범위
2) 국내외 산업 및 시장 분석
(1) 산업 분석
(2) 시장 분석
가. 세계시장
나. 국내시장
3) 국내외 기술 분석
(1) 기술개발 이슈
(2) 기술개발 트렌드
(3) 국내외 업체 기술 동향
가. 해외업체
나. 국내업체
(4) 국내 연구기관 동향
가. 연구개발 기관
나. 연구기관 기술개발 동향
4) 국내 기술개발 전략
(1) 핵심기술
(2) 기업 기술개발 전략
(3) 국내 중기 기술개발 로드맵
(4) 기술개발 목표
5. 데이터 3D 변환 시각화 도구 분야
1) 개념정의 및 범위
2) 국내외 산업 및 시장 분석
(1) 산업 분석
(2) 시장 분석
가. 세계시장
나. 국내시장
3) 국내외 기술 분석
(1) 기술개발 이슈
(2) 국내외 업체 기술 동향
가. 해외업체
나. 국내업체
(3) 국내 연구기관 동향
4) 국내 기술개발 전략
(1) 핵심기술
(2) 기업 기술개발 전략
(3) 국내 중기 기술개발 로드맵
(4) 기술개발 목표
6. 스마트 헬스케어를 위한 빅데이터 수집 시스템 분야
1) 개념정의 및 범위
2) 국내외 산업 및 시장 분석
(1) 산업 분석
가. 산업 특징
나. 산업 구조
(2) 시장 분석
가. 세계시장
나. 국내시장
3) 국내외 기술 분석
(1) 기술개발 이슈
가. 기술개발 트랜드
나. 기술환경 분석
다. 기술개발 이슈
(2) 국내외 업체 기술 동향
가. 해외업체
나. 국내업체
(3) 국내 연구기관 동향
가. 연구개발 기관
나. 연구기관 기술개발 동향
4) 국내 기술개발 전략
(1) 핵심기술
(2) 기업 기술개발 전략
(3) 국내 중기 기술개발 로드맵
(4) 기술개발 목표
7. 영상, 음성 등의 개인정보 비식별화 솔루션 분야
1) 개념정의 및 범위
2) 국내외 산업 및 시장 분석
(1) 산업 분석
가. 산업 특징
나. 산업 구조
(2) 시장 분석
가. 세계시장
나. 국내시장
3) 국내외 기술 분석
(1) 기술개발 이슈
(2) 국내외 업체 기술 동향
가. 해외업체
나. 국내업체
(3) 국내 연구기관 동향
가. 연구개발 기관
나. 연구기관 기술개발 동향
4) 국내 기술개발 전략
(1) 핵심기술
(2) 기업 기술개발 전략
(3) 국내 중기 기술개발 로드맵
(4) 기술개발 목표
8. 빅데이터 내 데이터 품질 검사 자동화 시스템 분야
1) 개념정의 및 범위
2) 국내외 산업 및 시장분석
(1) 산업 분석
가. 산업 특징
나. 산업 구조
(2) 시장 분석
가. 세계시장
나. 국내시장
3) 국내외 기술 분석
(1) 기술개발 이슈
(2) 국내외 업체 기술 동향
가. 해외 업체
나. 국내 업체
4) 국내 기술개발 전략
(1) SWOT 분석
(2) 핵심기술
(3) 국내 기술개발 로드맵
가. 국내 현황
나. 국내 중기 기술개발 로드맵
9. 자연어 처리기반 텍스트 마이닝 분야
1) 개념정의 및 범위
2) 국내외 산업 및 시장 분석
(1) 산업 분석
가. 산업 특징
나. 산업 구조
(2) 시장 분석
가. 세계시장
나. 국내시장
3) 국내외 기술 분석
(1) 기술개발 이슈
(2) 국내외 업체 기술동향
4) 국내 기술개발 전략
(1) SWOT 분석
(2) 핵심기술
(3) 국내 기술개발 로드맵
가. 국내 현황
나. 중기 기술개발 로드맵
10. 감성정보 분석 서비스 분야
1) 개념정의 및 범위
2) 국내외 산업 및 시장 분석
(1) 산업 분석
가. 산업 특징
나. 산업 구조
(2) 국내외 시장 분석
가. 세계시장
나. 국내시장
3) 국내외 기술 분석
(1) 기술개발 이슈
가. 기술개발 트렌드
나. 기술환경
다. 기술개발 이슈
(2) 국내외 업체 기술 분석
가. 해외 업체
나. 국내 업체
4) 국내 기술개발 전략
(1) SWOT 분석
(2) 핵심기술
(3) 국내 기술개발 로드맵
가. 국내 현황
나. 국내 중기 기술개발 로드맵
Ⅴ. 주요 국가별 빅테이터 산업동향 및 정책 분석
1. 중국
1) 중국 빅데이터 시장의 눈부신 성장과 BAT의 진화
2) 빅데이터 기반 Online to Offline의 중국의 신유통
2. 미국
1) Amazon.com의 빅데이터 활용 사례
2) 빅 데이터 분석 솔루션을 제공하는 Cloudera 사례
3. EU
1) 디지털 미래와 데이터 경제
(1) 배경
(2) 유럽의 디지털 미래 청사진
가. 개요
나. EU 디지털 전략의 목표와 비전
다. 글로벌 플레이어로서의 유럽
(3) 새로운 유럽 산업전략
가. 개요
나. 새로운 유럽 산업전략의 주요 내용
다. 데이터 산업 관점에서의 시사점
(4) 결론 및 시사점
2) EU 데이터 경제의 새로운 이슈
(1) 배경
(2) EU 데이터 경제 정책동향
(3) EU 데이터 경제 주요이슈
가. 데이터 물결과 새로운 기회
나. EU 데이터 단일시장 구축
다. 데이터 활용과 보호의 균형
라. 비개인 데이터의 경제적 가치에 대한 인식 확대
마. 데이터 주권과 데이터 국경
바. 데이터 저장·처리 위치는 사용자와 가까운 엣지(Edge)
(4) 결론 및 시사점
3) EU 인공지능 백서와 데이터 전략
(1) 배경
가. 추진배경
나. EU의 AI 정책과 전략방향
다. EU 데이터 정책과 전략 방향
라. EU 인공지능 백서와 EU 데이터 전략 발표
(2) EU 인공지능 백서(White Paper on AI)
가. 서론
나. 산업 및 전문 시장의 강점 활용
다. 미래 기회의 포착 : 데이터의 물결
라. 우수한 생태계(ecosystem of excellence) : AI 정책 프레임워크
마. 신뢰기반 생태계(ecosystme of trust) : AI 규제 프레임워크
바. 결론
(3) EU 데이터 전략 (European strategy for data)
가. 서론
나. 무엇에 성패가 달려있는가?
다. 비전
라. 문제점
마. 전략
바. 개방적이며 사전 규제적인 국제적 접근
사. 결론
(4) 결론 및 시사점
4) EU의 비개인 데이터(non-personal data) 정책 분석
(1) 배경
(2) EU의 비개인 데이터 정책동향
가. 비개인 데이터 개념 등장
나. 비개인 데이터 관련 정책동향
(3) EU의 비개인데이터 관련 정책 주요내용
가. 비개인 데이터의 자유로운 흐름 관련 주요내용
나. EU 데이터 전략(’20.2)과 비개인 데이터
다. 비개인 데이터 관련 추진사례
(3) 결론 및 시사점
가. 비개인 데이터에 대한 인식 확산
나. 국내 빅데이터 플랫폼 강화 방안
5) 데이터 주권과 데이터 국경
(1) 배경
(2) 데이터 주권 관련 글로벌 정책동향
가. 주요국의 대응
나. 국내 대응현황
(3) 데이터 주권 관련 EU 정책동향
(4) 현황과 이슈
가. 데이터 현지화에 대한 논의는 국가 및 분야에 따라 다양하게 진행
나. 데이터 현지화와 이전 제한에 대한 문제와 우려도 제기
다. 데이터 현지화 장벽 제거를 위한 국제협력 방안 논의 확대
(5) 결론 및 시사점
가. 주요 대응방안
나. 정책제언
다. 향후전망
Ⅵ. 국내외 (빅)데이터 기술동향 및 분석
1. 데이터산업 기술 동향
1) 데이터 표준 동향
(1) 국내 동향
가. 한국산업표준(KS)
나. 한국정보통신기술협회(TTA)
다. 분야별 활동
(2) 국제 동향
가. ISO/IEC JTC1(정보 기술에 관한 ISO/IEC 합동 기술 위원회)
나. ISO/TC184/SC4/WG13(산업 데이터)
다. ITU-T/SG13(미래 네트워크)
라. W3C/Dataset Exchange Working Group
(3) 마무리
2) 데이터 수집·유통 기술
(1) 데이터 통합 및 연계, 교환, 개방 관련 컨설팅 동향
(2) 데이터 통합 및 연계, 교환, 개방 관련 솔루션 기술 동향
가. ETL
나. EAI
다. ESB
라. API Gateway
마. iPaaS
(3) 데이터 통합 및 연계, 교환, 개방 관련 솔루션 동향
3) 데이터 익명화 기술
(1) 개인정보와 데이터 익명화
(2) 데이터 익명화의 기술적 정의
(3) 데이터 익명화 기술
가. 전통적인 데이터 익명화 기술
나. 현대적인 데이터 익명화 기술
(4) 빅데이터 산업 활성화를 위한 데이터 익명화 기술 발전 방향
4) 그래프 데이터베이스 시스템
(1) 그래프 데이터베이스의 필요성
(2) 그래프 데이터
(3) 그래프 데이터베이스
(4) 대표적인 그래프 데이터베이스
가. Neo4j
나. JanusGraph
다. GraphDB
라. Giraph
마. Dgraph
바. TigerGraph
(5) 향후 전망
5) 데이터 분석 기술
(1) 데이터 분석 기술 개요
(2) 데이터 분석 기술 관련 최근의 주요 변화들
(3) 데이터의 양과 종류 증가
(4) 탐색적 데이터 분석 활용 증가
(5) 오픈소스 분석 도구의 변화
(6) 데이터 과학과 시민 데이터 과학자
(7) 예측분석과 머신러닝 활용 증가와 기술 발전
가. 머신러닝 프레임워크 보급 확대
나. 생성적 적대 네트워크와 오토인코더
다. 설명가능한 인공지능
라. 머신러닝 자동화
6) 데이터 관리 기술
(1) 데이터 = 혁신 성장 동력
(2) 다양한 유형의 데이터 수용과 활용 중심의 데이터 거버넌스로 변화
가. 데이터 거버넌스의 확장
나. 데이터 거버넌스와 구성 요소의 연계
다. 문화로서의 데이터 거버넌스
(3) 지능화 & 자동화되는 데이터베이스 관리
(4) 향후 전망
7) 데이터 보안 기술
(1) 데이터 보안 관련 솔루션의 변화
(2) 데이터 보안 관련 규제 현황
(3) 데이터 보안 방안
가. 데이터 접근제어
나. 데이터 암호화
(4) 향후 전망
2. 데이터 기반의 스마트시티 재난예방/조기감지 기술 분석
I) 서론
2) 스마트시티 재난관리의 전제조건
(1) 데이터 및 프로토콜 표준화
(2) 장비의 상호운용성 확보
(3) 데이터 공개 및 실시간 현행화
3) 예방중심의 스마트시티 재난관리 기술
(1) 공간정보 및 객체정보 추적 기술
(2) 예방중심의 재난회피를 위한 센서 융합 및 데이터 분석 기술
(3) 이종 데이터를 융합하는 데이터 허브
4) 결론
3. 일본의 정보은행 인증제도와 데이터 유통 서비스 모델 사례분석
1) 개요
2) 사례 분석
3) 시사점
4. GDPR 개인정보 데이터 처리를 지원하는 oneM2M 표준
1) 머리말
2) 개인정보보호법 및 법령
3) GDPR 준용 oneM2M 플랫폼
4) 결론 및 향후 표준 방향
5. 데이터 주권 문제와 대응 기술 동향
1) 서론
2) 현황 및 기술 이슈
(1) 법/규제적 대응
(2) 기술적 이슈
3) 대응 기술
(1) DIDs
(2) Solid
4) 결론
6. 국제표준 기반 오픈 데이터 유통 플랫폼 확장 기술
1) 결과물 개요
2) 기술의 개념 및 내용
(1) 기술의 개념
(2) 기술의 상세내용 및 사업화 제약사항
3) 국내외 기술 동향 및 경쟁력
(1) 국내 기술 동향
(2) 해외 기술 동향
(3) 표준화 동향
(4) 기술의 경쟁력
4) 국내외 시장 동향 및 전망
(1) 국내 시장 동향 및 전망
(2) 해외 시장 동향 및 전망
(3) 제품화 및 활용 가능 분야
5) 기대효과
(1) 기술도입으로 인한 경제적 효과
(2) 기술사업화로 인한 파급효과
Ⅶ. 국내 정부의 데이터 산업에 관한 정책 분석
1. 데이터ㆍ인공지능ㆍ클라우드 7개 분야, 2020년 추경 착수
▣ 붙임. 2020년도 데이터·인공지능·클라우드 분야 추경 사업 안내
2. 디지털 뉴딜 핵심, 「데이터 댐」구축에 나섰다.
1) 선정 분야
2) 크라우드소싱 방식 도입으로 일자리 창출
3) 추경 예산을 통해 AI 학습용 데이터 확대 구축
▣ 붙임. 20년 과제 선정결과 및 주요 내용
3. 과기정통부, 의료ㆍ금융ㆍ공공 등 마이데이터 실증서비스 8개 선정
▣ 붙임. 2020년 본인정보 활용지원(MyData) 실증서비스 선정 과제 목록
4. 국가공간정보포털, 데이터 댐의 스마트 플랫폼으로 도약
▣ 참고1. 표준분류체계별 공간정보 목록 현황
▣ 참고2. ‘20년 민간개방 공간정보 추가 목록
5. 10개 부처ㆍ청 합동, ‘생명연구자원’ 빅데이터 구축 전략 발표
▣ 붙임1. 「생명연구자원 빅데이터 구축 전략」 비전 및 주요 과제
▣ 참고. 주요 과제별 소관 부처
6. ‘희귀질환’ 빅데이터 구축 본격화
▣ 붙임1. 희귀질환 협력기관
▣ 붙임2. 희귀질환 환자 모집기준
▣ 붙임3. 희귀질환 환자 참여신청 및 문의처
▣ 붙임4. 국가 바이오 빅데이터 구축 시범사업 주요 내용
▣ 붙임5. 희귀질환 환자 모집 홍보자료
7. 빅데이터 등 기술혁신과 제품의 유통ㆍ소비 구조의 변화로 제품안전관리와 소비자보호 강화한다
▣ 붙임1. 제4차 제품안전관리 종합계획 주요내용(도표)
▣ 붙임2. 제4차 제품안전정책협의회 회의 개요
8. AI 기반 특허 빅데이터 분석으로 혁신성장 동력 찾는다.
▣ 붙임. 특허빅데이터담당관 추진내용
9. 특허청, ‘국가 특허 빅데이터 센터’ 출범
▣ 붙임1. 「국가 특허 빅데이터 센터」 개소식 개최 계획
▣ 붙임2. 「국가 특허 빅데이터 센터」 개소식 참석자
▣ 붙임3. 특허 빅데이터 기반 산업혁신 전략 사업
10. 중소기업 빅데이터 분석ㆍ활용 지원 사업으로 디지털 전환 앞당긴다
▣ 붙임1. 사진 설명
▣ 붙임2. 2019 중소기업 빅데이터 활용 지원사업 추진성과
11. 경제 살리기, 금융사기 예방, 감염병 대응도 빅데이터로!
▣ 붙임1. 2020년 데이터 플래그십 추진 과제 개요
12. 금융 빅데이터 개방으로 디지털 금융혁신을 촉진
1) 개요
2) 신용정보원 빅데이터 개방시스템(CreDB) 개방 확대
(1) 현황 및 평가
(2) CreDB 개방 확대 방안
(3) 기대 효과
3) 금융결제원 빅데이터 개방 시스템 구축
(1) 현황 및 문제점
▣ 참고1. 금융결제원 보유데이터 유형 및 특성
(2) 구축 방안
(3) 기대 효과
4) 향후 계획
▣ 참고. 신용정보원 빅데이터 개방 시스템(CreDB) 이용 사례
13. ‘데이터 경제를 위한 블록체인 기술 개발 사업’에 총 1,133억원 투자
14. 자율주행시대 성큼, 데이터 공유사업으로 본격 ‘시동’
▣ 참고1. 데이터 공유센터 및 데이터 공유 협의체 개요
▣ 붙임. 주행 데이터 공유 협의체 참여기관 현황
▣ 참고2. 주행 데이터 수집차량 대여사업 개요
▣ 붙임. 자율주행 데이터 수집차량 제원
15. 소재 연구데이터 모아 신소재 개발 속도 높인다.
1) Systematic. 소재 연구데이터 플랫폼 구축 및 운영
2) Specialized. 소재 연구데이터 플랫폼 기반 신소재 탐색·설계
3) Sustainable. 데이터 기반 소재연구 혁신 생태계 조성
▣ 붙임1. 소재 연구데이터 플랫폼 구축 방안(안)
▣ 붙임2. 소재 연구데이터 플랫폼 구축의 기대효과
▣ 붙임3. 소재 연구데이터 플랫폼 개념도
16. 과기정통부, 2020년 ‘데이터 활용 지원’에 730억 투입
1) 데이터 바우처 지원 사업
2) 마이데이터 실증서비스 지원
3) 데이터 플래그십 등
▣ 붙임1. 2020년 데이터 바우처 지원 사업 공모 안내
▣ 붙임2. 2020년 마이데이터(본인정보 활용 지원) 실증서비스 공모 안내
▣ 붙임3. 2020년 데이터 플래그십 사업 공모 안내
▣ 붙임4. 2020년 중소기업 빅데이터 분석·활용 지원사업 공모 안내
17. 산업부, 신규 사업기회 및 성장 위해 ‘공공데이터’ 제공
▣ 붙임. 산업부 공공데이터 활용 비즈니스 아이디어 공모전 공모요강
18. 과기정통부, 빅데이터 플랫폼 통합 데이터지도 서비스 개시
▣ 붙임. 빅데이터플랫폼 통합 데이터지도 주요 기능
19. 국가 바이오 빅데이터 구축 사업, 본격 개시
▣ 붙임1. 국가 바이오 빅데이터 구축 시범사업 희귀질환 협력기관
▣ 붙임2. 국가 바이오 빅데이터 구축 시범사업 추진위원회 명단
▣ 붙임3. 제1차 국가 바이오 빅데이터 구축 시범사업 추진위원회 개요
▣ 붙임4. 국가 바이오 빅데이터 구축 시범사업 주요 내용
20. 인공지능 데이터 국제표준, 우리 손으로 만든다.
21. 특허청, 특허 빅데이터를 활용한 서비스기업 육성 사업 신규 추진
▣ 붙임1. IP정보서비스 벤처기업 육성사업 개요
▣ 참고. 지식재산서비스산업의 의의(意義)
1. 데이터 경제 현황
1) 데이터의 유형과 경제학적 특징
(1) 데이터의 유형
(2) 데이터의 경제학적 특징
(3) 데이터와 가치사슬
2) 데이터와 인공지능 관련 통계 분석
(1) 데이터 관련 통계 분석
가. 데이터 생성 및 이용 현황
나. 데이터 시장 규모
다. 데이터 공급기업 현황
라. 공공 데이터 공개와 한국의 현황
(2) 인공지능 관련 통계 분석
가. 인공지능 관련 특허 출원 수
나. 인공지능 관련 논문, 투자 및 도입
다. 데이터 관련 종사자
라. 데이터 경제와 새로운 일자리
2. 초연결시대 데이터를 통한 경제 활성화 방안 분석
1) 5G 현황 및 특징
2) 5G에 의한 데이터 경제 기회 영역
(1) 교통
(2) 미디어 & 엔터테인먼트(게임)
3) 데이터 경제 활성화를 위한 기술
(1) 인공지능(Artificial Intelligence)
(2) 디지털 트윈(Digital Twin)
4) 정부 정책에 따른 데이터 경제 기회
5) 결론
3. 데이터 경제 시대 인공지능의 본질적 이해
1) 인공지능의 정의로 살펴본 본질적 의미
2) 인공지능 구현방법
(1) 딥러닝의 출현과 그 의미
(2) 딥러닝과 인공지능
(3) 기계학습 종류에 따른 인공지능
3) 학습 데이터의 확보 및 애노테이션
(1) 노동 집약 사업으로서의 인공지능
(2) 애노테이션 아웃소싱 현황
4) 전이학습 기반 사전학습모형의 보편화
5) 마무리
4. 국내 데이터 시장 분석
1) 국내 데이터산업 시장규모
2) 국내 데이터산업 부문별 시장규모
(1) 데이터 솔루션 시장
(2) 데이터 구축·컨설팅 시장
(3) 데이터 서비스 시장
3) 국내 데이터산업 직접매출 시장규모
4) 국내 데이터직무 인력 현황
5) 국내 데이터직무 인력 수요
6) 마무리
5. 해외 데이터 시장 분석
1) 글로벌 데이터 산업의 시장규모
(1) 데이터 기반 솔루션 시장
(2) 정보서비스 시장
(3) 디지털 데이터 시장
2) 데이터 기업 수
3) 데이터 전문인력 수
4) 데이터 산업의 경제적 효과
(1) 직접 효과
(2) 간접 후방 효과
5) GDP 대비 데이터 경제적 효과의 비율
6) 중장기 데이터 시장 전망
6. 데이터 비즈니스 현황 분석
1) 금융 분야 데이터 비즈니스
(1) 국내 금융데이터 발전 현황
(2) 금융데이터 개방
가. 금융 빅데이터 개방시스템(CreDB) 구축
나. 본인 신용정보관리업(MyData) 도입
다. 오픈뱅킹
(3) 금융데이터 활용 비즈니스 사례
가. 신용평가시스템 고도화
나. 맞춤형 상품 추천
다. 금융사기 근절 모니터링 시스템
라. 민간 데이터거래소 추진
(4) 전망
2) 헬스 분야 데이터 비즈니스
(1) 유전체 데이터 관련 비즈니스
(2) 병원정보시스템 관련 비즈니스
(3) 개인건강기록 비즈니스
(4) 라이프로그 및 개인 생산 건강데이터 관련 비즈니스
(5) 분석 관련 비즈니스
(6) 결론
3) 제조 분야 데이터 비즈니스
(1) 스마트 팩토리
가. 스마트 팩토리 개요
나. 공장 자동화(Factory Automation)와의 차이점
(2) 스마트 팩토리 활용
가. 스마트 팩토리 활용 방향
나. 각국의 스마트 팩토리 추진 현황
다. 데이터 분석 활용하는 스마트 팩토리 도입 사례
라. 중견·중소 기업을 위한 스마트 팩토리 개발 필요
(3) 스마트 팩토리 추진 현황
가. 스마트 팩토리 도입 수준
나. 스마트 팩토리 추진 이슈
다. 스마트 팩토리 시장규모
(4) 스마트 팩토리 사업 추진 전망
가. 왜 스마트 팩토리인가?
나. 데이터 팩토리(Data Factory)
4) 농축산 분야 데이터 비즈니스
(1) 스마트팜 지능화를 위한 기본 조건
(2) 스마트팜 데이터의 특성
가. 스마트팜 데이터의 일반적인 구성
나. 사이언스/엔지니어링 데이터
다. 스마트팜 지능화를 위한 정형/비정형 데이터
(3) 데이터 기반 스마트팜 시장
가. 스마트팜 인공지능 관련 기술 시장
나. 스마트팜 소프트웨어 관련 시장
다. 농업용 드론 관련 시장
라. 스마트팜 IoT 시장
(4) 결론
5) 자동차 분야 데이터 비즈니스
(1) 자율주행 빅데이터 산업의 중요성
(2) 자율주행 빅데이터 산업의 정의 및 범위
가. 자율주행 빅데이터 기술의 정의
나. 자율주행 빅데이터 기술의 범위
(3) 국내외 시장현황 및 전망
(4) 국내외 산업 현황 및 전망
가. 국외 기술 동향
나. 국내 기술 동향
6) 광고 분야 데이터 비즈니스
(1) 데이터 마케팅의 등장
(2) 데이터 마케팅이란?
(3) 2019 마케팅 트렌드: 마테크(MarTech)
(4) 데이터 마케팅 동향
(5) 데이터 마케팅 미래: 빅데이터를 활용한 인공지능 기술 기반으로 성장할 것
7) 도시 · 환경 분야 데이터 비즈니스
(1) 도시·환경 분야 개요
(2) 데이터를 통한 도시문제의 해결, 스마트시티
(3) 스마트시티 관련 기술
가. 도시의 에너지 관리와 이용에 관한 기술
나. 가상도시 기술
다. 도시 교통 관련 기술
라. 도시 환경 관련 기술
마. 도시 빅데이터 관련 기술
(4) 스마트시티 기술의 중요성
8) 유통 · 물류 분야 데이터 비즈니스
(1) 유통·물류 데이터 및 활용사례
가. 온라인 소비 트렌드 분석
나. 온라인 소비자 니즈 분석
다. 온라인 상품 가격 흐름 분석
라. 상권분석 및 입지전략 수립
마. 신용평가 모델 활용
바. 고객 추천 서비스
사. 예측 기반의 업무 효율화
아. 상품 구성배치 및 재고관리
자. 위험감소
7. 빅데이터 시대의 이슈, 디지털 플랫폼
1) 서론
2) 디지털 플랫폼 시장
(1) 디지털 플랫폼의 개념 및 특징
(2) 디지털 시장 집중을 초래하는 요인들
3) 디지털 플랫폼의 잠재적 문제
(1) 개요
(2) 디지털 플랫폼과 소비자 : 정태적 효과
(3) 디지털 플랫폼의 시장 경쟁과 혁신 : 동태적 효과
(4) 디지털 플랫폼과 지대 : 플랫폼上에서의 공정 경쟁
4) 정책 시사점
Ⅱ. 국내 데이터 산업 시장조사 및 분석
1. 국내 데이터산업 시장규모
1) 시장규모
2) 부문별 시장 규모
(1) 데이터 솔루션 시장
(2) 데이터 구축/컨설팅 시장
(3) 데이터 서비스 시장
3) 직접매출 시장규모
(1) 전체 직접매출 시장
(2) 부문별 직접매출 시장
가. 데이터 솔루션 시장
나. 데이터 구축/컨설팅 시장
다. 데이터 서비스 시장
4) 국내외 데이터 시장 비교
(1) 세계 데이터 관련 시장 비교
(2) 국내 타 산업과의 비교
2. 데이터 직무 인력 현황 및 수요
1) 데이터 직무 인력 현황
(1) 데이터 산업 종사자 현황
(2) 데이터 산업의 데이터직무 인력 현황
가. 데이터 산업 부문별
나. 기술등급별
다. 성별
(3) 전산업의 데이터직무 인력 현황
가. 산업 부문별
나. 기술 등급별
다. 성별
2) 데이터직무 인력 수요
(1) 데이터산업의 필요 인력 및 부족률
(2) 전산업의 필요 인력 및 부족률
3) 빅데이터 관련 데이터직무 인력 현황 및 수요
(1) 빅데이터 관련 인력 현황
가. 데이터 산업
나. 전산업
(2) 빅데이터 관련 필요 인력 및 부족률
가. 데이터 산업
나. 전산업
4) 데이터 직무 채용
(1) 채용 현황
(2) 채용 시 애로사항
3. 해외 진출 현황 및 IT 투자
1) 해외 진출 현황
2) IT 투자 현황
(1) 데이터산업의 IT 예산
(2) 일반산업의 IT 예산
4. 데이터 유통/보유 현황
1) 데이터 유통 현황
2) 데이터 보유 현황
5. 데이터산업 정책 수요
1) 데이터 사업 수행시 애로사항
2) 데이터산업 활성화 정책 수요
3) 데이터 사업 수행 시 필요 정보
4) 데이터 전문인력 양성 정책 수요
6. 국내 빅데이터 도입 및 투자 현황
1) 조사 개요
2) 빅데이터 도입 현황
(1) 빅데이터 도입률
(2) 빅데이터 도입 유형 및 활용 분야
(3) 빅데이터 미도입 이유
3) 빅데이터 투자 현황
(1) 빅데이터 도입 기업의 제품분야별 투자 비중
4) 국내 빅데이터 시장규모
(1) 빅데이터 시장규모 추이
(2) 영역별 빅데이터 시장규모
(3) 제품 분야별 빅데이터 시장규모
Ⅲ. 데이터3법의 의미 및 산업적 파장 분석
1. 데이터 3법 개정안
1) 데이터 3법 주요 개정 내용
(1) 데이터 3법 개요
(2) 데이터 3법 개정안
2) 국내외 개인정보 활용 현황
(1) 유럽연합 (EU)
(2) 미국
(3) 일본
(4) 국내 정부 시행령 주요 내용
3) 데이터 3법과 디지털 혁신
(1) 바이오 헬스케어 분야
(2) 금융 분야
(3) 데이터 유통 분야
4) 데이터3법, 데이터 경제의 첫 걸음
5) 남은 과제 및 결론
2. 데이터 3법 개정으로 바뀔 산업
1) 마이데이터 사업 본격화
(1) ‘주거래 은행’보다 ‘주거래 채널’이 중요한 시대
(2) NHN , 마이데이터 정식 라이선스 확보 가능성 높아
2) 신용정보조회업 확대
3) 지급지시서비스업과 종합지급결제업 도입
(1) 은행과 신용카드의 일부 기능이 핀테크 기업들로 옮겨 올 것
(2) 카카오페이의 영업이익은 올해 BEP 달성 전망
(3) 카카오페이증권 계좌가 갖는 의미
(4) 네이버가 뿌리는 포인트는 테크핀 사업에서 ‘넛지’ 효과가 될 것
(5) 네이버페이, 커머스의 금융화 포텐셜은 이제 시작
4) 데이터를 거래 가능한 데이터거래소 플랫폼 탄생
(1) 포켓몬고는 구글의 API가 있어야 존재했을 게임
(2) 웹케시, 오픈뱅킹 시행으로 금융 API 수요 증가 예상
3. 해외 사례를 통한 비즈니스 모델 분석
(1) 민트(Mint), 거래 당사자 모두가 돈을 버는 수익 모델
(2) 회계SW 인튜이트, 크레딧카르마 인수로 금융 플랫폼까지
4. 코로나19가 앞당긴 마케팅의 변화
1) 제품에서 브랜드로 소비자를 이끌어라
2) Untact가 Ontact 되도록 해야
5. 무한 성장 및 무한 경쟁 시대가 열린다
6. 디지털 전환의 가속화
1) 모바일 데이터 사용량의 확대, 코로나19로 더 빨라져
2) 비대면 증가로 인한 오프라인 데이터의 디지털화
3) 데이터3법: 훗날 개별 기업들의 데이터도 수면 위로 부상케 해
4) 데이터의 범람 속에 플랫폼 업체들의 수익화 모델이 각광
Ⅳ. 국내외 빅테이터 산업 및 연관 전략산업 시장 분석
1. 빅데이터 산업
1) 빅테이터 정의
2) 국내외 시장 분석
(1) 세계 시장
가. 세계시장 동향 및 전망
나. 해외업체 동향
(2) 국내시장
가. 국내 시장 동향 및 전망
나. 국내 생태계 현황
다. 생태계 주요업체 동향
3) 국내외 기술 분석
(1) 해외 기술
가. 주요 기술 동향
나. 해외업체 기술동향
(2) 국내 기술
가. 주요 기술 동향
나. 국내업체 기술동향
4) 국내외 정책 분석
(1) 해외
(2) 국내
5) 국내 기술개발 전략
(1) 연구개발 추진전략
(2) 전략 제품
2. 빅데이터 기반 마케팅 인텔리전스 플랫폼 분야
1) 개념정의 및 범위
2) 국내외 산업 및 시장 분석
(1) 산업 분석
가. 산업 특징
나. 산업의 구조
(2) 시장 분석
가. 세계시장
나. 국내시장
3) 국내외 기술 분석
(1) 기술개발 이슈
(2) 국내외 업체 기술 동향
가. 해외업체
나. 국내업체
(3) 국내 연구기관
가. 연구개발 기관
나. 연구기관 기술개발 동향
4) 국내 기술개발 전략
(1) 핵심기술
(2) 기업 기술개발 전략
(3) 국내 중기 기술개발 로드맵
(4) 기술개발 목표
3. 유통/물류 빅데이터 구축 및 분석 시스템 분야
1) 개념정의 및 범위
2) 국내외 산업 및 시장 분석
(1) 산업 분석
가. 산업 특징
(2) 시장 분석
가. 세계시장
나. 국내시장
3) 국내외 기술 분석
(1) 기술개발 이슈
(2) 국내외 업체 기술 동향
가. 해외업체
나. 국내업체
(3) 국내 연구기관 동향
가. 연구개발 기관
나. 연구기관 기술개발 동향
4) 국내 기술개발 전략
(1) 핵심기술
(2) 기업 기술개발 전략
(3) 국내 중기 기술개발 로드맵
(4) 기술개발 목표
4. 빅데이터 분석 및 시각화 플랫폼 분야
1) 개념정의 및 범위
2) 국내외 산업 및 시장 분석
(1) 산업 분석
(2) 시장 분석
가. 세계시장
나. 국내시장
3) 국내외 기술 분석
(1) 기술개발 이슈
(2) 기술개발 트렌드
(3) 국내외 업체 기술 동향
가. 해외업체
나. 국내업체
(4) 국내 연구기관 동향
가. 연구개발 기관
나. 연구기관 기술개발 동향
4) 국내 기술개발 전략
(1) 핵심기술
(2) 기업 기술개발 전략
(3) 국내 중기 기술개발 로드맵
(4) 기술개발 목표
5. 데이터 3D 변환 시각화 도구 분야
1) 개념정의 및 범위
2) 국내외 산업 및 시장 분석
(1) 산업 분석
(2) 시장 분석
가. 세계시장
나. 국내시장
3) 국내외 기술 분석
(1) 기술개발 이슈
(2) 국내외 업체 기술 동향
가. 해외업체
나. 국내업체
(3) 국내 연구기관 동향
4) 국내 기술개발 전략
(1) 핵심기술
(2) 기업 기술개발 전략
(3) 국내 중기 기술개발 로드맵
(4) 기술개발 목표
6. 스마트 헬스케어를 위한 빅데이터 수집 시스템 분야
1) 개념정의 및 범위
2) 국내외 산업 및 시장 분석
(1) 산업 분석
가. 산업 특징
나. 산업 구조
(2) 시장 분석
가. 세계시장
나. 국내시장
3) 국내외 기술 분석
(1) 기술개발 이슈
가. 기술개발 트랜드
나. 기술환경 분석
다. 기술개발 이슈
(2) 국내외 업체 기술 동향
가. 해외업체
나. 국내업체
(3) 국내 연구기관 동향
가. 연구개발 기관
나. 연구기관 기술개발 동향
4) 국내 기술개발 전략
(1) 핵심기술
(2) 기업 기술개발 전략
(3) 국내 중기 기술개발 로드맵
(4) 기술개발 목표
7. 영상, 음성 등의 개인정보 비식별화 솔루션 분야
1) 개념정의 및 범위
2) 국내외 산업 및 시장 분석
(1) 산업 분석
가. 산업 특징
나. 산업 구조
(2) 시장 분석
가. 세계시장
나. 국내시장
3) 국내외 기술 분석
(1) 기술개발 이슈
(2) 국내외 업체 기술 동향
가. 해외업체
나. 국내업체
(3) 국내 연구기관 동향
가. 연구개발 기관
나. 연구기관 기술개발 동향
4) 국내 기술개발 전략
(1) 핵심기술
(2) 기업 기술개발 전략
(3) 국내 중기 기술개발 로드맵
(4) 기술개발 목표
8. 빅데이터 내 데이터 품질 검사 자동화 시스템 분야
1) 개념정의 및 범위
2) 국내외 산업 및 시장분석
(1) 산업 분석
가. 산업 특징
나. 산업 구조
(2) 시장 분석
가. 세계시장
나. 국내시장
3) 국내외 기술 분석
(1) 기술개발 이슈
(2) 국내외 업체 기술 동향
가. 해외 업체
나. 국내 업체
4) 국내 기술개발 전략
(1) SWOT 분석
(2) 핵심기술
(3) 국내 기술개발 로드맵
가. 국내 현황
나. 국내 중기 기술개발 로드맵
9. 자연어 처리기반 텍스트 마이닝 분야
1) 개념정의 및 범위
2) 국내외 산업 및 시장 분석
(1) 산업 분석
가. 산업 특징
나. 산업 구조
(2) 시장 분석
가. 세계시장
나. 국내시장
3) 국내외 기술 분석
(1) 기술개발 이슈
(2) 국내외 업체 기술동향
4) 국내 기술개발 전략
(1) SWOT 분석
(2) 핵심기술
(3) 국내 기술개발 로드맵
가. 국내 현황
나. 중기 기술개발 로드맵
10. 감성정보 분석 서비스 분야
1) 개념정의 및 범위
2) 국내외 산업 및 시장 분석
(1) 산업 분석
가. 산업 특징
나. 산업 구조
(2) 국내외 시장 분석
가. 세계시장
나. 국내시장
3) 국내외 기술 분석
(1) 기술개발 이슈
가. 기술개발 트렌드
나. 기술환경
다. 기술개발 이슈
(2) 국내외 업체 기술 분석
가. 해외 업체
나. 국내 업체
4) 국내 기술개발 전략
(1) SWOT 분석
(2) 핵심기술
(3) 국내 기술개발 로드맵
가. 국내 현황
나. 국내 중기 기술개발 로드맵
Ⅴ. 주요 국가별 빅테이터 산업동향 및 정책 분석
1. 중국
1) 중국 빅데이터 시장의 눈부신 성장과 BAT의 진화
2) 빅데이터 기반 Online to Offline의 중국의 신유통
2. 미국
1) Amazon.com의 빅데이터 활용 사례
2) 빅 데이터 분석 솔루션을 제공하는 Cloudera 사례
3. EU
1) 디지털 미래와 데이터 경제
(1) 배경
(2) 유럽의 디지털 미래 청사진
가. 개요
나. EU 디지털 전략의 목표와 비전
다. 글로벌 플레이어로서의 유럽
(3) 새로운 유럽 산업전략
가. 개요
나. 새로운 유럽 산업전략의 주요 내용
다. 데이터 산업 관점에서의 시사점
(4) 결론 및 시사점
2) EU 데이터 경제의 새로운 이슈
(1) 배경
(2) EU 데이터 경제 정책동향
(3) EU 데이터 경제 주요이슈
가. 데이터 물결과 새로운 기회
나. EU 데이터 단일시장 구축
다. 데이터 활용과 보호의 균형
라. 비개인 데이터의 경제적 가치에 대한 인식 확대
마. 데이터 주권과 데이터 국경
바. 데이터 저장·처리 위치는 사용자와 가까운 엣지(Edge)
(4) 결론 및 시사점
3) EU 인공지능 백서와 데이터 전략
(1) 배경
가. 추진배경
나. EU의 AI 정책과 전략방향
다. EU 데이터 정책과 전략 방향
라. EU 인공지능 백서와 EU 데이터 전략 발표
(2) EU 인공지능 백서(White Paper on AI)
가. 서론
나. 산업 및 전문 시장의 강점 활용
다. 미래 기회의 포착 : 데이터의 물결
라. 우수한 생태계(ecosystem of excellence) : AI 정책 프레임워크
마. 신뢰기반 생태계(ecosystme of trust) : AI 규제 프레임워크
바. 결론
(3) EU 데이터 전략 (European strategy for data)
가. 서론
나. 무엇에 성패가 달려있는가?
다. 비전
라. 문제점
마. 전략
바. 개방적이며 사전 규제적인 국제적 접근
사. 결론
(4) 결론 및 시사점
4) EU의 비개인 데이터(non-personal data) 정책 분석
(1) 배경
(2) EU의 비개인 데이터 정책동향
가. 비개인 데이터 개념 등장
나. 비개인 데이터 관련 정책동향
(3) EU의 비개인데이터 관련 정책 주요내용
가. 비개인 데이터의 자유로운 흐름 관련 주요내용
나. EU 데이터 전략(’20.2)과 비개인 데이터
다. 비개인 데이터 관련 추진사례
(3) 결론 및 시사점
가. 비개인 데이터에 대한 인식 확산
나. 국내 빅데이터 플랫폼 강화 방안
5) 데이터 주권과 데이터 국경
(1) 배경
(2) 데이터 주권 관련 글로벌 정책동향
가. 주요국의 대응
나. 국내 대응현황
(3) 데이터 주권 관련 EU 정책동향
(4) 현황과 이슈
가. 데이터 현지화에 대한 논의는 국가 및 분야에 따라 다양하게 진행
나. 데이터 현지화와 이전 제한에 대한 문제와 우려도 제기
다. 데이터 현지화 장벽 제거를 위한 국제협력 방안 논의 확대
(5) 결론 및 시사점
가. 주요 대응방안
나. 정책제언
다. 향후전망
Ⅵ. 국내외 (빅)데이터 기술동향 및 분석
1. 데이터산업 기술 동향
1) 데이터 표준 동향
(1) 국내 동향
가. 한국산업표준(KS)
나. 한국정보통신기술협회(TTA)
다. 분야별 활동
(2) 국제 동향
가. ISO/IEC JTC1(정보 기술에 관한 ISO/IEC 합동 기술 위원회)
나. ISO/TC184/SC4/WG13(산업 데이터)
다. ITU-T/SG13(미래 네트워크)
라. W3C/Dataset Exchange Working Group
(3) 마무리
2) 데이터 수집·유통 기술
(1) 데이터 통합 및 연계, 교환, 개방 관련 컨설팅 동향
(2) 데이터 통합 및 연계, 교환, 개방 관련 솔루션 기술 동향
가. ETL
나. EAI
다. ESB
라. API Gateway
마. iPaaS
(3) 데이터 통합 및 연계, 교환, 개방 관련 솔루션 동향
3) 데이터 익명화 기술
(1) 개인정보와 데이터 익명화
(2) 데이터 익명화의 기술적 정의
(3) 데이터 익명화 기술
가. 전통적인 데이터 익명화 기술
나. 현대적인 데이터 익명화 기술
(4) 빅데이터 산업 활성화를 위한 데이터 익명화 기술 발전 방향
4) 그래프 데이터베이스 시스템
(1) 그래프 데이터베이스의 필요성
(2) 그래프 데이터
(3) 그래프 데이터베이스
(4) 대표적인 그래프 데이터베이스
가. Neo4j
나. JanusGraph
다. GraphDB
라. Giraph
마. Dgraph
바. TigerGraph
(5) 향후 전망
5) 데이터 분석 기술
(1) 데이터 분석 기술 개요
(2) 데이터 분석 기술 관련 최근의 주요 변화들
(3) 데이터의 양과 종류 증가
(4) 탐색적 데이터 분석 활용 증가
(5) 오픈소스 분석 도구의 변화
(6) 데이터 과학과 시민 데이터 과학자
(7) 예측분석과 머신러닝 활용 증가와 기술 발전
가. 머신러닝 프레임워크 보급 확대
나. 생성적 적대 네트워크와 오토인코더
다. 설명가능한 인공지능
라. 머신러닝 자동화
6) 데이터 관리 기술
(1) 데이터 = 혁신 성장 동력
(2) 다양한 유형의 데이터 수용과 활용 중심의 데이터 거버넌스로 변화
가. 데이터 거버넌스의 확장
나. 데이터 거버넌스와 구성 요소의 연계
다. 문화로서의 데이터 거버넌스
(3) 지능화 & 자동화되는 데이터베이스 관리
(4) 향후 전망
7) 데이터 보안 기술
(1) 데이터 보안 관련 솔루션의 변화
(2) 데이터 보안 관련 규제 현황
(3) 데이터 보안 방안
가. 데이터 접근제어
나. 데이터 암호화
(4) 향후 전망
2. 데이터 기반의 스마트시티 재난예방/조기감지 기술 분석
I) 서론
2) 스마트시티 재난관리의 전제조건
(1) 데이터 및 프로토콜 표준화
(2) 장비의 상호운용성 확보
(3) 데이터 공개 및 실시간 현행화
3) 예방중심의 스마트시티 재난관리 기술
(1) 공간정보 및 객체정보 추적 기술
(2) 예방중심의 재난회피를 위한 센서 융합 및 데이터 분석 기술
(3) 이종 데이터를 융합하는 데이터 허브
4) 결론
3. 일본의 정보은행 인증제도와 데이터 유통 서비스 모델 사례분석
1) 개요
2) 사례 분석
3) 시사점
4. GDPR 개인정보 데이터 처리를 지원하는 oneM2M 표준
1) 머리말
2) 개인정보보호법 및 법령
3) GDPR 준용 oneM2M 플랫폼
4) 결론 및 향후 표준 방향
5. 데이터 주권 문제와 대응 기술 동향
1) 서론
2) 현황 및 기술 이슈
(1) 법/규제적 대응
(2) 기술적 이슈
3) 대응 기술
(1) DIDs
(2) Solid
4) 결론
6. 국제표준 기반 오픈 데이터 유통 플랫폼 확장 기술
1) 결과물 개요
2) 기술의 개념 및 내용
(1) 기술의 개념
(2) 기술의 상세내용 및 사업화 제약사항
3) 국내외 기술 동향 및 경쟁력
(1) 국내 기술 동향
(2) 해외 기술 동향
(3) 표준화 동향
(4) 기술의 경쟁력
4) 국내외 시장 동향 및 전망
(1) 국내 시장 동향 및 전망
(2) 해외 시장 동향 및 전망
(3) 제품화 및 활용 가능 분야
5) 기대효과
(1) 기술도입으로 인한 경제적 효과
(2) 기술사업화로 인한 파급효과
Ⅶ. 국내 정부의 데이터 산업에 관한 정책 분석
1. 데이터ㆍ인공지능ㆍ클라우드 7개 분야, 2020년 추경 착수
▣ 붙임. 2020년도 데이터·인공지능·클라우드 분야 추경 사업 안내
2. 디지털 뉴딜 핵심, 「데이터 댐」구축에 나섰다.
1) 선정 분야
2) 크라우드소싱 방식 도입으로 일자리 창출
3) 추경 예산을 통해 AI 학습용 데이터 확대 구축
▣ 붙임. 20년 과제 선정결과 및 주요 내용
3. 과기정통부, 의료ㆍ금융ㆍ공공 등 마이데이터 실증서비스 8개 선정
▣ 붙임. 2020년 본인정보 활용지원(MyData) 실증서비스 선정 과제 목록
4. 국가공간정보포털, 데이터 댐의 스마트 플랫폼으로 도약
▣ 참고1. 표준분류체계별 공간정보 목록 현황
▣ 참고2. ‘20년 민간개방 공간정보 추가 목록
5. 10개 부처ㆍ청 합동, ‘생명연구자원’ 빅데이터 구축 전략 발표
▣ 붙임1. 「생명연구자원 빅데이터 구축 전략」 비전 및 주요 과제
▣ 참고. 주요 과제별 소관 부처
6. ‘희귀질환’ 빅데이터 구축 본격화
▣ 붙임1. 희귀질환 협력기관
▣ 붙임2. 희귀질환 환자 모집기준
▣ 붙임3. 희귀질환 환자 참여신청 및 문의처
▣ 붙임4. 국가 바이오 빅데이터 구축 시범사업 주요 내용
▣ 붙임5. 희귀질환 환자 모집 홍보자료
7. 빅데이터 등 기술혁신과 제품의 유통ㆍ소비 구조의 변화로 제품안전관리와 소비자보호 강화한다
▣ 붙임1. 제4차 제품안전관리 종합계획 주요내용(도표)
▣ 붙임2. 제4차 제품안전정책협의회 회의 개요
8. AI 기반 특허 빅데이터 분석으로 혁신성장 동력 찾는다.
▣ 붙임. 특허빅데이터담당관 추진내용
9. 특허청, ‘국가 특허 빅데이터 센터’ 출범
▣ 붙임1. 「국가 특허 빅데이터 센터」 개소식 개최 계획
▣ 붙임2. 「국가 특허 빅데이터 센터」 개소식 참석자
▣ 붙임3. 특허 빅데이터 기반 산업혁신 전략 사업
10. 중소기업 빅데이터 분석ㆍ활용 지원 사업으로 디지털 전환 앞당긴다
▣ 붙임1. 사진 설명
▣ 붙임2. 2019 중소기업 빅데이터 활용 지원사업 추진성과
11. 경제 살리기, 금융사기 예방, 감염병 대응도 빅데이터로!
▣ 붙임1. 2020년 데이터 플래그십 추진 과제 개요
12. 금융 빅데이터 개방으로 디지털 금융혁신을 촉진
1) 개요
2) 신용정보원 빅데이터 개방시스템(CreDB) 개방 확대
(1) 현황 및 평가
(2) CreDB 개방 확대 방안
(3) 기대 효과
3) 금융결제원 빅데이터 개방 시스템 구축
(1) 현황 및 문제점
▣ 참고1. 금융결제원 보유데이터 유형 및 특성
(2) 구축 방안
(3) 기대 효과
4) 향후 계획
▣ 참고. 신용정보원 빅데이터 개방 시스템(CreDB) 이용 사례
13. ‘데이터 경제를 위한 블록체인 기술 개발 사업’에 총 1,133억원 투자
14. 자율주행시대 성큼, 데이터 공유사업으로 본격 ‘시동’
▣ 참고1. 데이터 공유센터 및 데이터 공유 협의체 개요
▣ 붙임. 주행 데이터 공유 협의체 참여기관 현황
▣ 참고2. 주행 데이터 수집차량 대여사업 개요
▣ 붙임. 자율주행 데이터 수집차량 제원
15. 소재 연구데이터 모아 신소재 개발 속도 높인다.
1) Systematic. 소재 연구데이터 플랫폼 구축 및 운영
2) Specialized. 소재 연구데이터 플랫폼 기반 신소재 탐색·설계
3) Sustainable. 데이터 기반 소재연구 혁신 생태계 조성
▣ 붙임1. 소재 연구데이터 플랫폼 구축 방안(안)
▣ 붙임2. 소재 연구데이터 플랫폼 구축의 기대효과
▣ 붙임3. 소재 연구데이터 플랫폼 개념도
16. 과기정통부, 2020년 ‘데이터 활용 지원’에 730억 투입
1) 데이터 바우처 지원 사업
2) 마이데이터 실증서비스 지원
3) 데이터 플래그십 등
▣ 붙임1. 2020년 데이터 바우처 지원 사업 공모 안내
▣ 붙임2. 2020년 마이데이터(본인정보 활용 지원) 실증서비스 공모 안내
▣ 붙임3. 2020년 데이터 플래그십 사업 공모 안내
▣ 붙임4. 2020년 중소기업 빅데이터 분석·활용 지원사업 공모 안내
17. 산업부, 신규 사업기회 및 성장 위해 ‘공공데이터’ 제공
▣ 붙임. 산업부 공공데이터 활용 비즈니스 아이디어 공모전 공모요강
18. 과기정통부, 빅데이터 플랫폼 통합 데이터지도 서비스 개시
▣ 붙임. 빅데이터플랫폼 통합 데이터지도 주요 기능
19. 국가 바이오 빅데이터 구축 사업, 본격 개시
▣ 붙임1. 국가 바이오 빅데이터 구축 시범사업 희귀질환 협력기관
▣ 붙임2. 국가 바이오 빅데이터 구축 시범사업 추진위원회 명단
▣ 붙임3. 제1차 국가 바이오 빅데이터 구축 시범사업 추진위원회 개요
▣ 붙임4. 국가 바이오 빅데이터 구축 시범사업 주요 내용
20. 인공지능 데이터 국제표준, 우리 손으로 만든다.
21. 특허청, 특허 빅데이터를 활용한 서비스기업 육성 사업 신규 추진
▣ 붙임1. IP정보서비스 벤처기업 육성사업 개요
▣ 참고. 지식재산서비스산업의 의의(意義)