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AI 기술의 확산으로 고품질 데이터의 확보·활용 역량이 기업 경쟁력에 직접적인 영향을 미치고 있으나, 자금력과 인프라를 갖춘 대기업과 달리 중소·벤처기업은 양질의 데이터 접근성 제한, 규제 대응 역량 부족, 전문 인력 부재 등 구조적 한계에 직면해 있다. 이러한 격차는 단순한 기술 도입의 차이를 넘어 AI 기반 디지털 경제에서 중소기업의 경쟁력 약화 및 시장 도태로 이어질 수 있는 구조적 불균형을 초래한다.
본고는 기업의 데이터 활용을 둘러싼 제도적·법적·기술적 장애 요인을 분석하고, 데이터 플랫폼·거래소의 활성화를 위한 정책 개선 방안을 도출하는 데 목적이 있다. 이를 위해 해외 주요국의 데이터 정책·전략을 비교 분석하고, 국내 데이터 플랫폼·거래소의 핵심 이슈 사항을 분석하여 기업의 데이터 활용을 촉진하기 위한 정책 방향을 제시하고자 한다.
해외 데이터 정책 동향을 살펴보면, ▲미국(민간 주도)은 네거티브 규제와 클라우드 마켓플레이스를 통해 자생적 시장을 형성하고, ▲유럽(규제 주도)은 GDPR 기반의 제도적 신뢰와 공통 데이터 스페이스를 통해 연합형 생태계를 조성하며, ▲중국(국가 주도)은 데이터를 핵심 생산요소로 규정하고 국가 주도형 거버넌스를 구축하였고, ▲일본(민관 협력)은 유연한 규범과 DFFT를 통해 글로벌 상호운용성을 확보하는 개방형 전략을 추진하고 있다. 각국의 접근 방식은 상이하나, 공통적으로 데이터 거래의 신뢰 기반 구축, 표준화를 통한 상호운용성 확보, 민간의 자율적 참여 유도를 핵심 과제로 다루고 있다는 점에서 국내 정책에 시사하는 바가 크다.
국내의 경우, 정부는 2020년 디지털 뉴딜을 기점으로 143개(2023년 기준)의 데이터 플랫폼을 구축하였으나, 실제 거래·유통 기능을 갖춘 플랫폼은 24개(16.8%)에 불과한 실정이다. AI-Hub, 데이터 바우처, 보건의료빅데이터개방시스템, 금융데이터거래소, 국가교통 데이터 오픈마켓, 피타그래프 등 6개 주요 플랫폼·거래소를 분석한 결과, ▲과도한 비식별화로 인한 학습 성능 저하, ▲폐쇄망 및 긴 심의 기간에 따른 접근성 제약, ▲데이터 적시 활용 제약 및 사업화 지연, ▲공급 기관의 소극적 개방 등이 공통적으로 기업의 데이터 활용을 구조적으로 제약하는 것으로 나타났다.
이상의 분석을 바탕으로, 기업의 데이터 확보·활용 장벽을 단계별로 해소하고 데이터 플랫폼·거래소의 실질적 활성화를 위한 '역량→인프라→제도→확산'의 4단계 정책 방향을 제안한다.
[정책 방향 1] 기업 데이터·AI 활용 기반을 강화해야 한다. 중소기업의 데이터 활용 역량 및 지원 체계를 강화하고, AI 학습에 최적화된 AI-Ready 데이터 기준·표준을 정립하여 데이터 공급 체계를 구축해야 한다.
[정책 방향 2] 신뢰할 수 있는 데이터 거래·활용 인프라를 구축해야 한다. 메타정보·품질지표의 표준화와 표준계약·분쟁조정 체계를 정비하고, 산업별 표준 정립 및 연계를 강화하며, 민감데이터의 안전한 활용을 위한 프라이버시 강화 기술(PETs)의 도입·확산이 필요하다.
[정책 방향 3] 데이터 보호·활용 균형을 위한 법·제도를 개선해야 한다. 「개인정보보호법」을 비롯한 관련 법제를 '보호와 활용의 균형' 관점으로 재정비하고, 비조치의견서·규제샌드박스 등 제도적 장치 마련과 심의 절차 간소화 및 행정 부담 개선이 요구된다.
[정책 방향 4] 산업별 데이터 생태계를 조성하고 확산해야 한다. 공공·민간 플랫폼의 메타데이터를 연동하는 데이터 카탈로그를 구축하여 공급 기반을 재정렬하고, 산업별 특성에 맞춰 단기-중장기로 단계적인 데이터 생태계를 구축하며, 빅테크-선도기업 연합 모델을 통한 민간 주도 협력 플랫폼을 확산할 필요가 있다.
