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AI 기술의 확산에 따라 데이터 혁신역량이 기업의 핵심 경쟁력으로 부상하고 있으나, 중소·벤처기업은 양질의 데이터 접근성, 규제 대응 역량, 전문 인력 측면에서 구조적 한계에 직면해 있다. 이러한 격차는 AI 기반 디지털 경제에서 중소기업의 시장 도태로 이어질 우려가 있으며, 데이터 플랫폼은 시장 불확실성을 해소하고 데이터 탐색·규제비용을 낮추는 제도적 장치로 기능할 필요가 있다. 이에 본 고는 국내 주요 데이터 플랫폼·지원사업의 운영 현황과 핵심 애로 및 한계를 분석하고, 해외 주요국 정책 동향을 비교하여 정책 개선 방안을 도출하였다.
국내는 디지털 뉴딜 등을 통해 공급 기반 확충에 주력해 왔으나, 기존 공급 위주 전략을 넘어 맞춤형 데이터 등 AI 관점의 수요 기반 데이터 확보·활용으로 정책·제도를 전환해야 할 시점이다. 데이터 확보·활용의 애로·한계 분석 결과, ▲공급 편향에 따른 수요–공급 미스매치, ▲수요기업의 활용 역량·인력 기반 부족, ▲사후 품질관리·표준 부재에 따른 검증·전처리 비용 부담, ▲가명처리·심의의 경직성과 폐쇄망 접근성 제약, ▲플랫폼 간 연계·융합 기반 미흡이 공통적 제약 요인으로 확인되었다.
해외 데이터 정책 동향을 살펴보면, 미국은 네거티브 규제와 클라우드 마켓플레이스를 통해 자생적 시장을, 유럽은 GDPR과 공통 데이터 스페이스를 통해 연합형 생태계를, 중국은 데이터를 핵심 생산요소로 규정한 국가 주도 거버넌스를, 일본은 신뢰기반 데이터 이동(DFFT)을 통한 개방형 전략을 추진하고 있다. 접근 방식은 상이하나 공통적으로 데이터 거래의 신뢰 기반 구축, 표준화를 통한 상호운용성 확보, 민간의 자율적 참여 유도를 핵심 과제로 제시한다는 점에서 국내 정책에 시사하는 바가 크다.
이상의 분석을 바탕으로, 기업의 데이터 활용 장벽을 단계별로 해소하기 위한 '역량 → 인프라 → 법·제도 → 생태계'의 정책 방향을 제안한다.
[정책 방향 1] 기업의 데이터·AI 활용 역량을 고도화해야 한다. 기구축 데이터의 이종 간 결합·융합으로 활용 가치를 증대하고, 중소기업의 데이터 리터러시와 전주기 지원 체계를 강화하며, AI-Ready 데이터 기준·표준을 정립할 필요가 있다.
[정책 방향 2] 신뢰할 수 있는 데이터 거래·활용 인프라를 구축해야 한다. 접근성·공급 유인 강화와 표준계약·분쟁조정 등 거래의 신뢰·공정성 장치를 활성화하고, 수요 중심의 데이터 정의·산업별 표준 정립과 프라이버시 강화 기술(PETs) 도입·확산을 병행해야 한다.
[정책 방향 3] 데이터 보호·활용의 균형을 위한 법·제도를 고도화해야 한다. 가명정보 등의 활용이 실질적으로 기능할 수 있도록 해석 기준 명확화, 사전 확인 체계 정비, 관련 법률 간 정합성 확보 등 제도적 보완을 추진하고, 비조치의견서·규제샌드박스 등 사전 준법 장치를 활성화하여 예측 가능한 활용 환경을 조성해야 한다.
[정책 방향 4] 산업별 데이터 생태계를 단계적으로 조성·확산해야 한다. 일원화된 공공·민간 공급망과 함께 향후 연계·결합을 고려해 플랫폼 간 연계를 의무화·고도화할 필요가 있다. 중소기업 AI 활용 수요가 높은 중점데이터를 산업별 플랫폼으로 공급하고, 선도기업–빅테크 연합이 앵커 역할을 하는 민간 주도 협력 모델을 확산하되 공익 분야는 공공의 초기 기반 지원을 병행해야 한다.
