I. 데이터 유통 기업, 데이터 브로커
가. 데이터 브로커의 개념
- 고객 데이터를 수집, 재판매, 가공, 분석하거나 다른 기업과 데이터를 공유하는 기업
나. 데이터 브로커에 의한 데이터 가치사슬
| 데이터화 및 수집 | – 고객이 필요로 하는 데이터 수집 – 웹Crawling, LOD, RDF |
| 데이터 분석 | – 데이터 가공 조합 활용 분석 – Data Mining, K-means, HDFS |
| 데이터 판매 | – 데이터가 필요한 기업에 판매 – 데이터 큐레이션 데이터 거래소 |
- 데이터 브로커는 데이터 가치사슬의 전 단계에 참여하여 부가가치 획득
II. 데이터 브로커 비즈니스 모델
| 구분 | 설명 | |
|---|---|---|
| 직간접 마케팅 | 데이터 제공 | – 고객 명단에 필요 항목 추가 제공 – 특정 조건 해당 소비자 명부 제공 |
| 타겟 고객 선정 | – 특정 마케팅 위해 고객 명단 보내면 가능성 있는 고객 선별 서비스 | |
| 기업간 협업 중계 | – 사업체 협업 시 각자 고객 정보 공유를 원치 않는 경우 고객 정보 결합, 분석하여 각자 필요한 정보 제공 | |
| 마케팅 분석 | – 고객 데이터 분석, 행동 예측 서비스 – 어떤 채널, 지역 등 최적 분석 서비스 | |
| 사기 및 위험 방지 | 신원 분석 | – 금융 기관이 고객 신원 인증 시 거래 건 별 위험점수 산출, 제공, 신원 확인 |
| 사기 탐지 | – 공공 기관에 제출한 소득 정보의 진위 여부 판단 등 공공 부문에도 활용 | |
| 정확한 사람 찾기 | – 기업 보유 세부 정보 제공 서비스 – 공개된 정보를 기초로 작성 정보 구성 | |
III. 데이터 분야 활성화 위한 전략 과제
| 전략과제 | 설명 |
|---|---|
| 정부 내 데이터 브로커 설립 | – 정부부처 데이터 수집, 가공 분석 지원하는 데이터 전문 담당 조직 |
| 데이터 기반 국가정책 결정 제도 도입 | – 데이터 활용 활성화 위한 데이터 분석 기반 정책 결정 체계 마련 |
| 정부 데이터 가공 Factory 사업 추진 | – 데이터 전처리 및 변환 과정 전문 대행 데이터 가공 사업 추진 |