본 연구는 마이데이터 개념 태동에 따라, 기존과 상이한 양상을 보이는 마이데이터 비즈니스 생태계의 프레임워크와 해당 생태계에 참여하는 행위자의 특징을 정의하는 것을 목적으로 한다. 마이데이터는 개인이 자신의 데이터의 주권을 행사하는 것이기에, 개인이 비즈니스의 핵심 행위자로 참여한다는 특성이 존재한다. 마이데이터 소유자인 개인, 마이데이터 생성자 및 활용 서비스 제공자와 더불어 개인의 데이터 관리를 지원하는 마이데이터 오퍼레이터가 비즈니스 생태계에 참여한다. 이에, 마이데이터 산업 생태계는 기존의 디지털 비즈니스 생태계와 상이하다. 그러나, 이러한 차별적인 특성에도 불구하고, 그간 마이데이터 생태계를 세밀히 분석한 연구들은 아직 진행되지 못하고 있다. 이에, 본 연구는 국내 마이데이터 산업 활성화를 위하여 국내·외 마이데이터 비즈니스의 사례연구를 수행하여, 마이데이터 비즈니스 생태계 모델을 제안하고자 한다. 이를 위하여, 45개의 해외 마이데이터 오퍼레이터 사례의 비즈니스 모델을 분석하여 4개 그룹 7개 유형으로 분류하였으며, 마이데이터 산업 생태계에서 마이데이터 오퍼레이터 역할의 중요성을 확인하고 발전적 생태계 모델을 제안하였다.
모바일 기기의 확산과 ICT 기술로 핀테크 혁신이 더욱 가속화 될 것으로 전망되는 가운데, 최근 금융의 화두는 '디지털 전환'이며, 여기에는 빅데이터의 활용이 주요 요소라 할 수 있다. 특히 오픈 뱅킹이라는 인프라가 마이데이터와 마이페이먼트 산업과 연계되어 금융정보의 이종결합, 자산 조회 및 이체 기능이 결합되는 오픈 파이낸스 시대가 도래고 있다. 마이데이터는 데이터 활용을 통한 가치 창출에 주목하여 나타난 개념으로, 데이터의 주체가 능동적인 자기결정권을 갖는데 의의가 있는데 현재 국내에서도 마이데이터가 시행 되며 전략적 활용방안을 모색되고 있다. 이에 본 연구는 마이데이터 관련 비즈니스 사례를 분석하여 향후 금융의 디지털 전환을 위한 전략적 활용방안을 제시하는 것을 목적으로 하였다. 해외 주요국가에서 마이데이터 개념을 적용한 PSD2 및 오픈뱅킹 정책을 적극 추진하고 있는 가운데 성공적인 비즈니스 모델(Mint, Information Bank, Strands)의 분석을 통해 데이터 기반 비즈니스의 타당성을 확인하고 공통점을 모색하기 위한 사례 연구를 수행하였다. 거래의 효율성과 다양성을 향상시키는 사업 모델을 제공한다는 관점에서 마이데이터는 기존의 사업 모델을 개선할 수 있는 잠재력이 있음을 확인할 수 있었다. 마이데이터는 본인 중심의 모든 데이터로부터 개별적인 데이터 생태계를 쉽게 구현하고 관리할 수 있어야 하는데 개인이 스스로 이를 관리, 통제, 활용하는 것은 현실적으로 어렵다. 따라서 마이데이터 오퍼레이터 또는 마이데이터 서비스 제공자 역할을 할 수 있는 비즈니스 모델이 적극적으로 모색될 필요가 있겠다.
데이터 기반 경제가 활성화되면서 데이터의 분석과 활용에 중점을 둔 서비스가 증가하는 추세이다. 금융 분야에서만 활용되던 마이데이터를 관광정보인 외부데이터와 결합해 사용자의 디지털 흔적을 수집, 분석하는 여행 마이데이터 플랫폼을 제시한다. 이를 통해 사용자에게 신뢰도가 높은 여행정보를 제공하고 여행 후 정산 문제를 해결하고자 한다.
기존 Web2.0 시대의 플랫폼 기업은 서비스를 통해 생성된 개인 데이터로 다양한 비즈니스를 창출해왔다. 하지만 데이터 제공자인 개인은 해당 수익에서 제외되는 모순된 상황에 놓였다. 이에 개인이 자신의 데이터를 적극 관리·통제하면서 능동적으로 활용할 수 있는 개념인 마이데이터(MyData)가 등장했다. 국내에서는 '20.8월 데이터3법(개인정보보호법, 신용정보법, 정보통신망법)이 통과되면서 신용정보법에 근거해 금융 분야 마이데이터 서비스가 활성화되기 시작했다. 그러나 현존하는 마이데이터 플랫폼은 중앙화된 시스템으로 본래 취지와 다르게 개인의 데이터 소유권과 통제권을 보장하기에 부족하다. 이에 본 논문에서는 기존 마이데이터 플랫폼의 한계점을 분석하고, Web3.0 등 변화하는 환경에서 개인의 데이터 주권을 보장하고, 데이터 가치를 공정하게 분배받을 수 있는 DID 플랫폼 기반의 마이데이터 서비스 모델을 제안한다.
플랫폼 비즈니스의 급속한 성장과 함께 디지털 트랜스포메이션은 기업의 가장 중요한 화두로 부상하였으며, 기업에게 있어 더 이상 선택사항이 아닌 생존을 위한 필수전략이 되었다. 많은 기존 기업들은 디지털화를 위하여 필사의 노력을 하고 있다. 관련된 많은 연구들이 있었지만, 아직 대부분 사례 분석들을 통한 개념적 모델 수준의 연구들에 머물고 있다. 본 연구의 목적은 디지털 트랜스포메이션의 기반이 되는 플랫폼 비즈니스 모델을 중심으로 트랜스포메이션을 통해 획득할 효익의 근간이 되는 데이터의 통합 및 증가되는 네트워크 효과의 효익을 학술적, 체계적으로 분석해 보고자 하는 것이다. 플랫폼 기반 변화는 내부의 효율성 강화와 외부적 확장으로 구분할 수 있다. 내부적으로는 기업의 내부 데이터가 결합되고 다시 의사결정 및 실행과 결합되도록 하는 데이터 구조 개선 및 조직의 개선이 필요할 것이며, 외부적으로는 플랫폼 비즈니스 모델 기반 사업 구현으로 보다 많은 소비자의 외부 데이터를 결합, 활용하는 구조를 세워 신사업 개척, 소비자 행동 예측을 위한 가치를 높여야 할 것이다. 디지털 트랜스포메이션이 성숙되지 않은 상황에서, IT인프라가 가장 구조적으로 앞서 있는 금융산업은 가장 먼저 산업적으로 이상을 실현할 수 있는 산업으로 기대되고 있다. 외부 데이터 결합 사업을 위하여 금융 기업들은 다양한 시도들을 하고 있으며, 좋은 결실을 맺는다면 타 산업의 전환성숙에도 공헌할 수 있을 것으로 기대된다. 정책적으로는 정부의 마이데이터 사업 실시에 있어 국가 차원의 데이터 구조, 거래 체계에 대한 논의가 빨리 진행되어야 할 필요성을 제기하였다.
본 논문은 공공영역에서 의료 마이데이터 사업을 추진하기 위한 생태계 구축 방안을 도출하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 먼저 마이데이터 사업의 유형을 비즈니스 도메인별, 주체별, 목적별, 방식별로 구분하고, 이를 바탕으로 국내 및 해외에서 추진되고 있는 마이데이터 사업을 유형별로 분석하였다. 그 후 분석 결과를 바탕으로 시나리오 기법을 통해 공공영역에서 추진할 수 있는 마이데이터 사업의 시나리오를 도출하고, 각 시나리오를 추진하기 위한 주체별 역할 및 주요 이슈를 파악하여 생태계 구성 주체별 전략방향을 제시하였다. 이와 같은 시도는 민감 정보를 대상으로 하여 민간에서 시작하기에 이슈가 많은 의료 마이데이터 사업이 국내에 정착하기 위해 공공영역에서 주도적으로 할 수 있는 역할이 무엇인지를 드러내는데 1차적 의의가 있다. 이를 통해 국내에서 생태계가 구축되기 위해 예상되는 이슈를 파악하고, 향후 마이 데이터 사업이 국내에서 올바른 방향으로 추진될 수 있는 방향성을 제시하기 위한 논의의 초석이 될 것으로 기대한다.
최근 기업은 저장된 데이터를 비즈니스 인텔리전스 기반으로 통합하고 분석한다. 이를 위해서 기업들은 ETL(Extraction, Transformation, Loading) 기술을 이용하여 다양한 소스로부터 데이터를 추출하여 변환한 후 데이터웨어하우스에 저장한다. 그러나 데이터웨어하우스/데이터 마트 기반 비즈니스 인텔리전스 프로젝트들은 기존의 사용하던 툴이 기능상의 한계를 드러내면서 시스템 통합, 마이그레이션, 동기화 등의 어려움이 있다. 특히, 서로 다른 ETL 툴을 사용하는 경우 메타데이터의 통합, 데이터 실시간 동기화 기술, 데이터 표준화, 데이터 매칭 등이 어려워 부분적으로만 지원되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 다양한 데이터 통합 및 추출, 변환하여 데이터웨어하우스에 저장할 수 있는 XMDR-DAI를 제안한다.
국내 데이터베이스 구축 시장은 작년 기준으로 3조 6,633억원 규모로 추정된다. 데이터베이스 산업의 지속적인 성장과 맞물려, 데이터 마이그레이션의 중요성도 날로 높아지고 있다. 고객 위치를 찾아주는 g-CRM이나 고객에게 상품을 추천하는 맞춤 설계 기능 등은 모두 고객 데이터베이스, 상품 데이터베이스, 지리정보 데이터베이스 등이 결합되어야 구현 가능한 서비스들이다. 스마트 비즈니스의 핵심 인프라도 통합되고 완전하며 신뢰할 수 있는 데이터베이스라고 할 수 있다. 이러한 데이터베이스의 중요성에도 불구하고, 데이터 마이그레이션 및 통합 과정의 효율적인 수행 방안이나 데이터 검증 방법에 대하여는 구체적인 연구가 부족한 실정이다. 본 연구에서는 다양한 타입으로 존재하는 과학기술분야 콘텐츠들을 대상으로 데이터 마이그레이션을 위한 모델을 설계하였고, 모델을 기반으로 실제 데이터 마이그레이션 작업을 수행한 결과를 제시하였다. 아울러 데이터 마이그레이션 결과에 대한 검증을 위해 데이터베이스의 완전성, 데이터값의 일관성, 관계의 일관성을 검증하였고, ANSI/ASQ Z1.4-2003에서 제시된 샘플링 검사 기법도 적용하였다. 결과적으로 모델 수립에 의한 체계적인 데이터 마이그레이션 수행은 데이터베이스 정합성 및 데이터값의 정확성에 영향을 미치고, 고품질의 데이터베이스를 유지하기 위한 필수 요소라 할 수 있다.
소프트웨어 개발은 보통 요구사항, 분석, 설계, 구현, 그리고 테스팅의 5단계의 과정으로 이루어진다. 개발과정 중 시스템 설계의 빈번한 변화와 그에 따른 프로그래밍의 어려움으로 인한 시스템 설계와 구현 사이에 항상 불일치가 발생하게 된다. 본 논문에서는 시스템 설계와 구현 사이의 불일치를 줄이고, 소프트웨어 개발이 신속하고 유연하게 되도록 비즈니스 로직을 인식하여 응용프로그램을 생성시켜주는 도구를 설계하였다. 응용 프로그램 생성기의 핵심 아이디어는 같은 영역에 있는 비즈니스 애플리케이션을 첫째, 공통의 비즈니스 로직과 화면표시 로직으로 나누어 인식한다. 둘째, 시스템 디자인을 지속적인 메타데이터로 다룬다. 셋째, 지속적인 메타데이터를 사용해서 요구사항에 맞는 비즈니스 에플리케이션을 구축하거나 커스터마이즈한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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