데이터 마켓이란? 데이터 마켓플레이스 뜻 + 실제 활용 사례

   

외부 데이터를 활용해 마케팅 전략, 시장 리서치, 상품 기획 등을 하려고 준비하고 계신가요?

새로운 시장에 진출할 준비를 하거나 소비자 행동 분석이 필요할 때 내부 데이터만으로는 한계가 있으므로 외부 데이터가 필요합니다. 그러나 우리 회사의 상황에 적합한 데이터를 찾는 것도 어렵고, 찾는 데 성공하더라도 데이터를 가져와서 활용하기까지는 수많은 장벽에 부딪히게 됩니다.

기업 간 데이터 공유는 보안 문제, 규제 이슈, 사전 협의 및 계약 절차 등의 복잡한 과정을 거치게 되죠. 민감한 데이터는 접근 자체가 제한됩니다. 이 때문에 많은 기업이 비싼 비용을 들여서 자체적으로 시장조사를 하거나, 부정확한 데이터로 전략을 세우는 울며 겨자먹기식 비효율 겪고 있습니다.  

이런 문제를 해결하는 것이 바로 데이터 마켓입니다.

데이터 마켓을 활용하면 기업이 필요로 하는 데이터를 빠르고 안전하게 확보할 수 있습니다. 최근에는 다른 데서 찾을 수 없었던 민감 데이터까지 활용할 수 있는 데이터 마켓도 있습니다.

이 글에서는 데이터 마켓의 개념과 유형, 그리고 대표적인 데이터 마켓 사례를 소개합니다.  

   

✅ 데이터 마켓, 데이터 마켓플레이스 뜻

데이터 마켓(Data Market)이란, 데이터를 하나의 상품처럼 사고팔 수 있는 플랫폼을 의미합니다.

기업･기관･연구소 등 데이터 보유 주체는 데이터를 판매하고, 이를 필요로 하는 기업은 구매하여 활용할 수 있는 데이터 시장입니다. 기업들은 데이터 마켓을 통해 원하는 데이터를 신속하게 확보하고, 이를 바탕으로 인사이트를 도출하여 보다 정교한 비즈니스 전략을 수립할 수 있습니다.

데이터 마켓에서는 소비자 행동 데이터, 금융 데이터, 산업 데이터, 유통·물류 데이터 등 다양한 유형의 데이터를 구매할 수 있습니다. 기업들은 이를 활용하여 시장 분석, 고객 세분화, 맞춤형 마케팅 전략 수립 등에 활용할 수 있습니다.    

데이터 마켓의 주요 유형

1) 오픈 데이터 마켓(Open Data Market)

오픈 데이터 마켓은 공공기관, 연구기관, 비영리조직 등이 운영하며, 데이터를 무료 또는 최소한의 비용으로 이용할 수 있는 데이터 플랫폼입니다. 예를 들어 정부 기관이 제공하는 국가 통계 데이터, 연구기관의 기후 데이터･교통 데이터 등이 대표적입니다.

이러한 데이터는 기업이나 연구자들이 활용하여 해당 분야의 최신 동향을 분석하거나, 새로운 정책 또는 서비스를 개발하는 데 사용됩니다.  

2) 상업용 데이터 마켓(Commercial Data Market)

상업용 데이터 마켓은 기업이 직접 데이터를 판매하거나, 데이터 중개 플랫폼을 통해 데이터를 거래하는 시장입니다. 데이터 마켓플레이스라고 칭하는 경우도 있습니다.

이러한 플랫폼에서는 금융 데이터, 소비자 행동 데이터, 위치 데이터, 마케팅 데이터 등 다양한 유형의 데이터를 제공하며, 기업들은 이를 활용해 시장 분석, 고객 세분화, 마케팅 전략 기획 등의 작업을 수행합니다.

대표적인 사례로는 기업이 자사 및 타사의 다양한 고객 데이터를 활용하여 새로운 인사이트를 도출하고자 할 때, 외부 데이터를 결합해 분석할 수 있는 데이터 마켓이 있습니다.  

 

💡 CDP, DMP란?

데이터 마켓과 함께 자주 언급되는 개념으로 **CDP(Customer Data Platform)**와 **DMP(Data Management Platform)**가 있습니다.

CDP는 기업 내부에서 고객 데이터를 통합하고 관리하는 플랫폼으로, 고객의 구매 기록, 웹사이트 방문 이력, 이메일 응답률 등의 데이터를 수집하여 맞춤형 마케팅을 수행하는 데 활용됩니다. 즉 기업의 퍼스트파티(1st party) 데이터를 통합 관리하는 플랫폼입니다.

반면 DMP는 익명화된 외부 데이터를 활용하는 데 쓰이는 플랫폼입니다. CDP가 고객과의 직접적인 관계를 기반으로 데이터를 수집해 활용하는 반면, DMP는 제3자 데이터(3rd party data)를 제공받아서 자사 내부 데이터보다 더욱 광범위한 소비자 그룹을 분석하는 데 초점을 맞춥니다.  

💡 데이터 동맹과 데이터 마켓의 차이

과거에는 기업들이 데이터를 주고받을 때 주로 데이터 동맹(Data Alliance)을 맺었습니다.

고객의 데이터에는 개인정보･민감정보 등 법적으로 보호하지 않으면 처벌을 받는 중요한 정보들이 포함되어 있으므로, 기업들은 데이터가 오남용되는 사고를 방지하기 위해 데이터를 주거나 받을 일이 있을 때 아예 ‘동맹’을 맺는 수준으로 협약을 체결했습니다.

법규를 준수하고 기술적으로도 안전하게 데이터를 주고 받기 위해서 사전 협의 과정이나 데이터 전처리 및 가공, 활용 등등 모든 과정에서 상당한 시간이 소요되었습니다.

그러나 데이터 마켓의 등장으로 이러한 불편함이 해소되었습니다. 데이터 마켓을 이용하면 데이터 동맹을 맺지 않고도 필요한 데이터를 즉시 구매하여 활용할 수 있으며, 기업 간의 협의 과정 없이 안전한 환경에서 데이터를 확보할 수 있습니다.

이는 특히 빠르게 변하는 시장에서 데이터를 기반으로 신속하게 의사결정하고자 하는 기업들에게 유용한 도구로 자리잡고 있습니다.  

   

✅ 디사일로 데이터 마켓: 안전하고 빠르게 외부데이터를 활용하세요

 

1) 디사일로 데이터 마켓 개요

디사일로는 B2B 데이터 마켓플레이스로, 기업들이 필요한 데이터를 보다 안전하고 효율적으로 구매하고 활용할 수 있도록 지원합니다.

금융･결제･소비･이동통신 데이터 등 마이데이터를 간편하게 활용할 수 있도록 제공하며, 기업들은 이러한 데이터를 시각화된 형태로 곧장 활용할 수 있습니다.

최근에는 보안성과 데이터 프라이버시 보호가 중요한 이슈로 떠오르면서, 단순한 데이터 거래를 넘어 암호화된 데이터 분석, 인사이트 제공, 데이터 활용 자동화 등의 기능을 갖춘 데이터 마켓이 증가하고 있는데 디사일로 데이터 마켓이 바로 대표적인 사례입니다.  

2) 디사일로의 차별점: 동형암호 기반의 안전한 데이터 거래

디사일로의 가장 큰 차별점은 동형암호 기술을 기반으로 민감 데이터를 안전하게 활용할 수 있다는 점입니다.

기존 데이터 마켓에서는 보안 및 규제 문제로 인해 민감 데이터를 활용하기 어려웠지만, 디사일로는 동형암호 기술을 통해 데이터를 암호화된 상태에서 분석할 수 있도록 지원합니다.

이 덕분에 기업들은 일반적으로 접근하기 어려웠던 의료 데이터, 금융 데이터, 소비 데이터, 결제 데이터 등 민감 데이터까지 활용하여 보다 깊이 있는 인사이트를 도출할 수 있습니다.

과거에는 이러한 데이터에 접근하려면 데이터 동맹을 맺어야 했지만, 디사일로 데이터 마켓에서는 즉시 데이터를 구매하여 활용할 수 있어 보다 신속하고 효율적인 데이터 활용이 가능합니다.  

 

3) 디사일로 데이터 마켓의 활용 사례

디사일로 데이터 마켓에서는 기업의 니즈에 맞는 맞춤형 데이터를 구매할 수 있습니다.

예를 들어 소비자 행동 데이터가 필요하다면, 2030세대 1만명의 소비･자산 데이터에서 추출한 카드 결제 내역, 계좌 잔고, 이자･배당 등 금융소득 정보는 물론 투자 종목 및 액수 데이터, 건강검진 데이터, 보험 데이터까지 열람할 수 있습니다.

이를 통해 나이･성별 등으로 나눈 특정 인구집단이 어떤 소비 패턴을 보이는지, 어떤 분야에 자주 돈을 쓰고 큰 돈을 쓰는지 등을 정량조사할 수 있습니다.

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외부 데이터를 활용해 비즈니스에 정확성을 더해보세요

편리한 시각화를 제공하며, 암호화된 상태로 분석할 수 있습니다

  다른 기업･기관의 데이터를 활용해 타깃 광고를 집행하면 광고 클릭율(CTR)이 15% 증가합니다. 또한 맥킨지에 따르면, 데이터 기반으로 브랜딩 전략을 수립하게 되면 ROI가 20% 증가하는 것으로 집계되었습니다.

이처럼 인하우스 데이터만으로는 충분하지 않을 때, 타 기업･기관의 외부 데이터를 활용하는 것이 정량조사의 정확성과 효율을 높이는 방법입니다.   디사일로는 완전동형암호(FHE)와 개인정보 강화 기술(PET)을 활용해 철저하게 안전한 환경에서 데이터를 분석･활용할 수 있도록 지원하는 디사일로 클린룸(DESILO Clean Room, DCR)을 제공합니다.

디사일로 마켓인텔리전스(DESILO Market Intelligence, DMI)를 활용하면, 테이블이든 대시보드든 원하는 시각화 형태로 필요한 데이터를 뽑아서 활용할 수 있습니다.

기존의 데이터 분석 시 매우 불편하고 지난한 작업이었던 ‘데이터 협의 및 전처리 과정’ 없이, 실시간으로 데이터를 가져와서 곧바로 분석을 시작할 수 있어 만족도가 높습니다.  

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