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  • 작성자 사진인생멘토 이이사

데이터 가치평가 대상

최종 수정일: 2023년 3월 14일


데이터 가치평가에 관한 이야기를 나눌 때 가장 많이 듣는 질문은 “어떤 데이터가 가치 있는 데이터인가요?”, “어떤 데이터의 가치를 평가하는 것이 의미가 있나요?” 입니다. ‘그러게 어떤 데이터가 가치 있는 데이터일까?’ 데이터 가치평가 모델을 개발하면서 많은 국내외 가치평가 전문가들과 인터뷰를 진행하였습니다. 그 중에는 데이터 가치평가를 경험한 전문가도 있었고 기존 가치평가 시장에서만 활동 중인 전문가도 있었습니다. 그러다 보니 데이터 가치평가에 대한 고민의 깊이가 달라서 인터뷰의 수준의 편차가 존재하였었지만 그들이 공통적으로 했던 이야기가 있었습니다. 데이터 가치평가 모델 개발은 데이터를 통한 Monetization(수익 창출) 측정이 핵심이라는 것. 즉, 수익을 창출할 수 있는 데이터가 가치 있는 데이터라는 의미였습니다.


두 번째로 많이 듣는 질문은 “이 데이터의 가치는 얼마일까요?” 입니다. 대답하기 참 어려운 질문이었습니다. 데이터의 가치라고 하는 것은 ① 누가, ② 어떤 데이터와 결합하여, ③ 어떻게 활용하는지에 따라 그 가치는 천차만별입니다. 예를 들어보자. 마켓컬리의 경우 방대한 양의 고객, 쇼핑, 물류 데이터가 적재되어 있을 것 입니다. 이 데이터를 저자가 동일하게 가지고 있다고 가정해봅시다. 저는 이 데이터를 어떻게 수익을 창출할지 계획이 없으며 활용할 수 있는 역량도 없는 상태입니다. 오히려 그 방대한 양의 데이터를 저장, 관리하기 위해 비용만 발생할 것 입니다. 제가 생각하는 이 데이터들의 가치는 0 입니다.


세 번째로 많이 듣는 질문은 “기업이 보유한 데이터를 평가할 때 어떤 데이터를 평가하나요?” 입니다. 기업이 보유한 데이터의 가치를 평가할 때 “귀사는 Data-driven business를 영위하거나 영위할 계획이 있는가?” 질문을 합니다. 즉, “① 귀사는, ② 어떤 데이터들을 결합하여, ③ 어떤 비즈니스 모델을 통해 수익을 창출하고 있거나 할 계획이 있는가?” 저는 데이터 가치평가 모델을 개발할 때 기업으로부터 이 질문에 대한 답변을 명확하게 듣기 위해 Data-Business model Matrix를 정의하였습니다. Matrix의 세로축은 비즈니스에 활용할 미가공 데이터(Raw Data)로 구성되고, 가로축은 데이터를 제공하는 데이터 제공자와 현재의 비즈니스 모델(Business Model)과 가까운 미래(5년 내)의 비즈니스 모델로 구성됩니다. 그리고 데이터들을 어떠한 조합으로 비즈니스 모델에 적용하는지 혹은 적용할 예정인지 표시함으로써 “① 귀사는, ② 어떤 데이터들을 결합하여, ③ 어떤 비즈니스 모델을 통해 수익을 창출할 계획인가?”에 대한 답을 일목요연하게 정리할 수 있습니다.


Data – Business Model Matrix


마지막으로 많이 듣는 질문은 “우리 회사는 데이터를 기반으로 Business Model을 만들어 사업을(Data-driven business) 영위하거나 영위할 계획은 없지만, 데이터를 활용하여 의사결정을 하거나(Data-driven decision), 마케팅을 하거나(Data-driven marketing), 가격정책 수립(Data-driven pricing) 등의 활동을 하고 있습니다. 우리 회사의 데이터도 가치 있지 않은가?”라는 질문입니다. 가치평가 시 가치에 영향을 주는 3가지 핵심요인이 있습니다. ① 현금흐름 창출능력(ex.이익률), ② 현금흐름 성장의 기대치(ex.성장률), ③ 현금흐름의 불확실성(Risk) 또는 안정성(ex.시장점유율, 매출 등의 규모, 안정적이고 지속적인 판매가능성)이 그것입니다. 어떠한 방법으로 평가가 되더라도 가치평가를 위해서는 이 3가지 요소에 대한 고려는 반드시 필요합니다.[1] 이러한 관점에서 생각해 본다면 데이터를 특정목적으로 활용하여 수익을 창출하거나 비용 효율화를 통해 발생하는 금액을 신뢰성 있게 측정할 수 있고, 경제적 효익의 유입가능성이 높은 경우 그 데이터는 가치가 있다고 볼 수 있어 가치평가가 가능할 것입니다.


평가대상 데이터 예시


데이터 가치평가 모델은 KDB산업은행에서 비즈니스 데이터를 평가하는 모델(Data valuation model for Data-driven business) 개발이 먼저 진행되었고, 뒤를 이어 중소벤처기업진흥공단에서 제조 데이터 평가 모델(Data valuation model for Data-driven manufacturing) 개발이 진행되었습니다. 본 글에서는 비즈니스 데이터 평가 모델 중심으로 설명하고자 합니다.


[1] 이중욱, 김성수 (2021년 9월 20일). 《기업가치평가와 재무실사》. 삼일인포마인. ISBN 9791167840073.


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