[미래포럼]데이터경제 활성화를 위한 디지털 뉴딜 정책

[미래포럼]데이터경제 활성화를 위한 디지털 뉴딜 정책

디지털 뉴딜에 쏠린 관심이 산업계 안팎에서 뜨겁다. 코로나19 확산으로 각 산업의 디지털 전환 필요성이 대두되고 있다. 경제 침체 위기 극복 방안이 절실한 상황에서 디지털 뉴딜이 어려운 경제 여건을 개선하고 4차 산업혁명 시대 글로벌 경쟁을 선도할 구조 대전환을 이뤄 낼 지 관심을 끌고 있다.

정부는 오는 2025년까지 디지털 뉴딜 정책에 총 58조원 이상 투자하고 일자리 90만개를 창출하겠다는 목표를 설정했다. 특히 데이터 산업은 최근 데이터 3법 개정으로 제도 환경 개선을 이뤄 가고 있다. 4차 산업혁명의 핵심어로 많은 관심을 받고 있음에도 산업 생태계 실질 조성은 이뤄지지 않고 있다. 정부 차원의 선제 활성화 정책 및 지원이 필요한 대목이다.

정책의 실효를 거두기 위해 중요한 것은 디테일이다. 디지털 뉴딜 대표 과제를 보면 데이터 공급을 위한 기초를 쌓기 위한 데이터 댐이다. 공공데이터 14만여개를 개방하고, 데이터 바우처 8400개를 기업에 제공하며, 인공지능(AI) 학습 데이터 1300종을 구축하기로 했다. 일관된 데이터 개방 확대 지속과 함께 질도 중요하다. 개방되는 데이터 숫자가 중요한 것이 아니라 사용 가능한 품질의 원천 데이터를 기계학습이 가능한 형태로 적시성 있게 제공해야 한다. 현재 각 기관과 부처에 따라 데이터 개방 범위, 형태, 품질이 제각각이다. 일관성 있게 관리되지 않고 있으며, 운영 담당자 변경이라도 있으면 개방 시기도 불명확하게 미뤄지는 일이 발생한다. 이미 정부 개방 데이터를 기반으로 사업 모델을 마련해서 운영하는 기업 입장에서는 부정확한 공급 일시에 서비스 제공도 함께 흔들릴 수밖에 없다. 더욱이 개방 데이터 수집뿐만 아니라 정제에도 여전히 많은 시간과 노력이 소요된다. 이제는 공공데이터 역시 부처 간 협의를 통한 표준화, 품질 관리 계획과 노력이 필요하다.

데이터바우처 사업은 호평을 입증하고 있는 만큼 명목보다 실질에 더 주의해야 한다. 바우처 제공 기업 수나 양보다 실수요 기업과 실용 사례를 발굴해야 한다. 데이터 비즈니스가 안정화된 성공 사례를 만들기 위한 지속 지원도 필요하다. AI 학습 데이터 사업 역시 목적이 없는 데이터 수집 활용 가능성은 지극히 옅다. 속도보다 방향성에 초점을 맞춰야 한다. 많은 예산이 투입되는 만큼 일회성 재정정책이 아니라 관련 전문 인력 발굴과 양성, 생태계 조성에 기반이 되는 장기 방향으로 진행돼야 한다. 적시성과 지속성을 유지할 수 있는 방향으로 설계돼야 한다.

AI 정부로 가기 위해 중요한 것은 정보의 디지털화보다 업무 프로세스 등 근본 혁신이다. 동시에 이를 설계할 수 있는 장기 계획이다. 빅데이터와 AI 기술 발전이 우리에게 준 것은 담당자의 느낌으로 이뤄지던 많은 의사결정을 데이터에 근거해 분석, 비교해 볼 수 있는 기회다. 많은 기업이 이 같은 프로세스 효율성을 시험하고 도입하기 위해 움직이고 있다. 그 성패에 따라 디지털 패러다임 전환 시대의 승자가 결정될 것이다. 정부 역시 비효율성을 개선하고, 미래 비전에 알맞은 전문성을 띤 지능형 정부로 거듭나야 한다. 이를 위해 불필요하게 낭비되고 중복되는 의사결정과 업무 프로세스를 혁신하고, 인력 재교육과 전문 인재 양성에 노력해야 한다.

결국 데이터 생태계 조성을 위해 정부는 불필요한 규제 완화와 공정하고 건강한 시장 조성을 위한 발판을 마련해야 한다. 기업은 윤리 및 책임 의식을 바탕으로 한 사업화와 서비스 개발로 경쟁해야 한다. 디지털 뉴딜 정책이 데이터 경제 활성화를 위한 진정한 마중물이 될 수 있도록 힘을 모아야 할 때다.

김진경 빅밸류 대표 jin.kim.1006@gmail.com