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데이터를 이해하고 활용하는 능력을 개인과 조직의 핵심 경쟁력으로 제시한다. 윤리, 저작권, 거버넌스, 민주화까지 아우르며, 단순 기술이 아닌 책임 있는 데이터 활용의 지침을 담았다.
데이터 수집은 분석의 첫 번째 단계로, 적절한 출처에서 신뢰할 수 있는 데이터를 확보하는 것이 중요하다. 수집한 데이터가 정확하고 신뢰할 수 있음을 보장하려면, 데이터의 출처와 품질을 꼼꼼히 검토해야 한다. 수집된 데이터는 대부분 오류를 포함하고 있기 때문에, 이를 정제하는 과정이 필수적이다. 정제 과정에서는 결측값을 처리하고, 이상치를 제거하며, 중복된 데이터를 정리하는 등의 작업이 이뤄진다. 이러한 과정을 통해 분석에 적합한 고품질 데이터를 만들 수 있으며, 잘못된 데이터는 분석의 정확성을 떨어뜨리기 때문에 철저한 정제가 필요하다.
－01_“데이터 리터러시” 중에서
데이터 저작권과 개인정보 보호는 서로 밀접한 관계에 있지만, 때로는 충돌할 수 있다. 개인정보가 포함된 데이터의 경우, 데이터 저작권을 주장할 수 있는지에 대한 법적 논란이 존재한다. 예를 들어, 개인정보를 익명화하거나 비식별화하는 경우, 해당 데이터에 대한 저작권을 주장할 수 있을지에 대한 문제가 발생할 수 있다. ｢개인정보보호법｣은 데이터를 보호하고, 데이터 활용 시 개인정보가 침해되지 않도록 해야 한다. 따라서 데이터 저작권은 개인정보 보호와 조화를 이뤄야 하며, 이를 위한 법적 규제를 준수하면서도 데이터의 소유권을 적절히 보호하는 것이 중요하다.
－03_“데이터 저작권” 중에서
국가와 기업의 데이터 전략 및 정책은 각각의 목표에 따라 우선순위를 두고 있으며, 서로 밀접한 영향을 주고받는다. 국가 차원에서는 데이터 주권과 사이버 안보를 최우선으로 고려하며, 이를 바탕으로 공공 데이터 개방과 산업 육성, AI 윤리 등의 정책을 추진한다. 반면, 기업은 데이터 자산화를 통한 수익 창출을 우선시하며, 동시에 규제 준수, 데이터 보안, 맞춤형 서비스 제공 등의 목표를 설정하고 있다.
국가와 기업의 데이터 전략은 서로 긴밀한 관계를 맺고 있다. 국가가 데이터 보호 및 규제 정책을 강화하면 기업은 이를 준수하기 위해 내부 데이터 정책을 조정해야 한다. 예를 들어, ｢GDPR｣이 시행된 이후 글로벌 기업들은 개인정보 보호 정책을 전면 개편하고, 데이터 처리 방식도 변화시켰다. 반대로, 국가가 공공 데이터를 개방하고, 데이터 경제 활성화를 지원하면 기업들은 이를 활용해 혁신적인 서비스를 개발하고 새로운 시장을 창출할 수 있다.
－06_“데이터 전략과 정책” 중에서
데이터의 활용은 기업 내 데이터 문화의 형성과도 깊은 연관이 있다. 데이터 문화는 단순히 데이터를 다루는 방식뿐만 아니라, 데이터를 활용해 더 나은 결과를 예측하고 신뢰성을 높일 방법을 포함한다. 개발자나 기획자가 데이터에 접근함으로써, 더 풍성하고 유의미한 결과를 이끌어 낼 수 있다. 이러한 데이터 민주화(data democratization)는 기업의 개발 문화와 밀접하게 연관되어 있으며, 결과적으로 데이터 기반의 의사 결정이 더 정확하고 효과적으로 이뤄지도록 돕는다. 데이터 민주화가 진정으로 이뤄졌을 때, 기업은 데이터를 통해 더 나은 미래를 예측하고, 창의적이고 혁신적인 결과를 도출할 수 있을 것이다.
－09_“데이터 민주화” 중에서