데이터 마켓플레이스란 무엇인가요?

데이터 마켓플레이스는 대부분 외부에 노출되어 있지만, 내부 및 외부 데이터 공유에 초점을 맞춰 조직의 데이터 요구 사항에 맞는 중앙 집중식 플랫폼을 제공할 수 있는 내부 마켓플레이스 또는 데이터 거래소도 있습니다. 고급 검색 및 필터링 기능을 통해 사용자는 특정 요구 사항에 맞는 관련 데이터를 찾을 수 있습니다. 일반적으로 클라우드 서비스에서 호스팅되는 이러한 플랫폼을 통해 데이터 생산자는 데이터 세트를 쉽게 업로드할 수 있습니다.

기존에는 외부 데이터에 대한 액세스를 요청하려면 여러 공급자에게 연락하고 계약을 협상하고 복잡한 데이터 전송을 관리해야 했습니다. 빅데이터가 급증함에 따라 혁신을 위해 데이터의 접근성과 활용성을 높이려는 현대 기업에 데이터 마켓플레이스는 필수적인 요소가 되었습니다. 다양한 산업의 조직들은 자신들이 수집하고 생성하는 데이터가 단순히 운영의 부산물이 아니라 경쟁 우위를 확보하기 위한 귀중한 자산이라는 것을 인식하고 있습니다.

기업은 데이터를 사용하여 시장 입지를 유지하고 확장합니다. 예를 들어, 대형 소매 체인은 데이터를 사용하여 보다 효율적으로 재고를 관리하고 판매 추세를 예측하고 물류를 최적화합니다. 거대 기술 기업은 사용자 데이터를 분석하여 제품 기능을 개선하고 광고를 보다 효과적으로 타겟팅합니다. 머신 러닝(ML) 및 인공 지능(AI) 기능이 발전함에 따라 조직의 내부 데이터만으로는 정확하고 관련성 높은 모델을 구축하기가 어렵고 외부 데이터에 대한 액세스가 필요하게 되었습니다.

이러한 외부 데이터는 공개 데이터 정부 프로그램, 스마트 시티의 센서 데이터, 도시 데이터 거래소, 타사 상용 데이터 공급자 등의 공유 에코시스템에서 유입됩니다. 데이터 마켓플레이스의 등장으로 조직은 정보에 입각한 의사 결정, 향상된 비즈니스 인텔리전스, AI 및 ML 모델 적용에 필요한 데이터에 액세스할 수 있게 되었습니다.

사물인터넷(IoT), 인공 지능(AI), 딥 러닝, ML과 같은 빅데이터 분석 기술의 부상으로 조직의 데이터는 새로운 가치를 갖게 되었습니다. 데이터 교환 플랫폼은 데이터 획득 프로세스를 간소화하여 데이터에 대한 구매자와 판매자 간의 격차를 간편하게 해소하고 마치 데이터를 위한 벼룩 시장과 같은 기능을 합니다.

데이터 마켓플레이스는 세 가지 주요 이점을 제공합니다.

• 상업적 가용성: 비공개 데이터를 온라인으로 판매할 수 있습니다.
• 모두를 위한 접근성: 데이터 과학자 및 분석가를 포함한 개인, 정부 및 조직이 데이터를 사고 팔 수 있으며 이전에는 액세스할 수 없었던 데이터에 액세스할 수 있습니다.
• 확장 가능한 이점: 마켓플레이스 소유자는 구매자와 판매자 모두의 비즈니스 운영을 대규모로 향상합니다.

외부 데이터는 예측 모델을 최적화하고 보안 취약점을 해결하고 효율성을 높이고 투자 수익을 극대화하는 데 사용됩니다. '외부 데이터'라는 용어는 기업 자체 운영 및 트랜잭션 내에서 생성되는 내부 데이터와 달리 조직 외부에서 생성되는 데이터를 의미합니다. 외부 데이터는 내부 데이터를 보완하여 더 폭넓은 컨텍스트를 제공하고 내부 데이터의 한계 내에서는 접근할 수 없었던 인사이트를 제공하므로 조직에 중요한 자산입니다.

데이터의 지속적인 수익화는 조직이 데이터 자산에서 확장 가능한 수익 흐름을 창출할 수 있도록 지원하는 서비스형 데이터(DaaS)의 길을 열어주었습니다. 데이터 마켓플레이스에서 공급자는 데이터 제품을 등록하고 가격을 책정하며 데이터 전송에 필요한 정보를 제공합니다. 소비자는 거의 즉시 데이터를 검색, 구매 및 사용할 수 있으므로 데이터 소싱에 드는 비용과 복잡성을 줄이고 데이터 기반 의사 결정을 촉진할 수 있습니다.

데이터 수집에 대한 접근으로 인해 데이터 개인정보가 침해되어서는 안 됩니다. 참여자는 개인정보 수집과 관련된 모든 법률 및 윤리 기준을 준수해야 합니다. 데이터 공급자는 General Data Protection Regulation(GDPR) 및 California Consumer Privacy Act(CCPA)와 같은 규정을 준수해야 합니다.

전 세계적으로 데이터 마켓플레이스는 다양한 규제 환경을 헤쳐 나가야 하는데, 이는 다국적 운영에 어려움을 줄 수 있습니다. 데이터 마켓플레이스 플랫폼은 적응 가능하고 개방적이어야 하며, 국가마다 상당히 다른 현지 데이터 보호법을 준수해야 합니다.

데이터 마켓플레이스가 성공하기 위해서는 몇 가지 핵심 요소에 우선순위를 두어야 합니다. 그 예는 다음과 같습니다.

내부 데이터 마켓플레이스를 사용하면 특정 도메인 및 사용 사례에 대해 비즈니스용으로 재사용 가능한 데이터를 쉽게 검색하고 액세스할 수 있습니다. 이러한 마켓플레이스에서는 고품질 AI 및 데이터 제품의 검색이 용이해 내부 데이터 수익화를 가속화할 수 있으므로 사용자가 데이터 관리보다 인사이트 생성에 더 집중할 수 있습니다.

많은 양의 데이터를 생성하고 사용하는 대규모 조직과 기업에서 내부 데이터 마켓플레이스의 인기는 점점 더 커지고 있습니다. 데이터 공유, 검색 및 사용성을 향상하도록 구축된 이 마켓플레이스는 데이터 사일로를 허물고 액세스를 민주화하여 권한 있는 모든 사용자가 프로젝트에 적합한 데이터를 빠르고 효과적으로 선택할 수 있도록 지원합니다. 결과적으로 사용 사례의 특수성으로 인해 데이터 검색 및 요청이 성공적인 트랜잭션으로 이어지는 전환율이 증가할 뿐 아니라 조직 내에서 데이터 처리에 더욱 통합적인 접근법을 적용할 수 있습니다.

내부 마켓플레이스는 조직 전체에서 데이터 공유와 데이터 디스커버리를 간소화함으로써 조직의 효율성을 개선하고 투명성과 협업 문화를 조성합니다. 데이터 보안과 서비스 수준 계약(SLA) 및 법적 기준 준수를 보장하기 위해 필요한 보호 장치를 갖춘 엄격한 거버넌스 프레임워크를 구현합니다. 이 프레임워크는 다양한 환경에서 제공되는 데이터 제품이 조직 전체에서 원활하게 공유되도록 지원하여 데이터 제품의 온보딩, 공유, 검색 및 사용을 간소화합니다.

내부 데이터 마켓플레이스는 여러 기술 스택과 원활하게 통합되는 비독점 솔루션을 사용해 공급업체 종속을 방지하고 데이터 운영의 유연성을 보장하는 것을 강조하는 경우가 많습니다. 이러한 전략적 선택은 끊임없이 변화하는 비즈니스 환경에 필요한 다재다능하고 적응력 있는 데이터 관리 인프라를 지원합니다.

데이터 마켓플레이스는 광범위한 데이터 세트에 대한 액세스를 제공함으로써 기업이 내부 데이터 수집을 넘어서는 역량을 구현하도록 지원합니다. 데이터의 다양성은 다양한 솔루션으로 이어지며 광범위한 데이터에 대한 액세스는 새로운 관점과 접근 방식을 실현하는 데 도움이 됩니다. 포괄적인 데이터 세트는 연구 개발을 촉진하고 복잡한 문제에 대해 참신한 해결책을 찾는 데 필수적입니다. 또한 사용 가능한 데이터의 다양한 특성을 활용하면 조직은 내부 데이터로는 얻을 수 없는 인사이트를 찾을 수 있습니다.

데이터 시장은 특히 고품질 데이터를 감당할 수 없거나 액세스할 수 없는 소규모 기업을 위해 경쟁의 장을 평준화합니다. 이 플랫폼은 데이터를 민주화함으로써 경쟁을 촉진하고 기존 산업 장벽을 허물어 다양한 부문에서 제품과 서비스를 개선합니다. 이러한 접근성은 신생 기업과 중견 기업이 대기업에 도전하고 대규모로 혁신할 수 있는 변화의 밑거름이 됩니다.

데이터 시장은 수많은 소스를 통해 지속적으로 업데이트되고 확장되는 풍부한 고품질 데이터를 제공합니다. 이러한 다양성은 분석 범위를 넓힐 뿐만 아니라 정보에 입각한 결정을 내리는 데 중요한 인사이트의 정확성과 신뢰성을 향상합니다. 데이터 환경이 풍부해진다는 것은 기업이 보다 상세하고 정확한 분석을 도출할 수 있음을 의미합니다.

데이터 획득 프로세스는 번거롭고 비효율적인 경우가 많습니다. 데이터 마켓플레이스는 조직이 필요한 데이터를 빠르게 찾고 조달할 수 있는 중앙 집중식 위치를 제공하여 이 프로세스를 간소화합니다. 이러한 효율성 덕분에 시간을 절약하고 기존 데이터 소싱 방법과 관련된 물류 문제를 줄일 수 있습니다.

조직은 보다 포괄적인 범위의 데이터에 액세스하여 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 시장 동향 분석, 소비자 행동 파악, 운영 효율성 최적화 등 다양한 목적에서, 데이터 마켓플레이스는 기업이 전략의 방향을 잡고 결과를 개선하는 데 필요한 인텔리전스를 제공합니다.

데이터 마켓플레이스 에코시스템은 다양한 이해관계자로 구성되어 있으며, 각 이해관계자는 마켓플레이스의 기능과 효율성에 중요한 역할을 담당합니다. 이러한 역할을 이해하면 데이터의 생성부터 소비까지 데이터의 흐름을 명확히 파악하여 모든 참여자가 안전하고 규제된 환경 내에서 활동할 수 있습니다.

데이터 공급자는 소비를 위해 데이터 자산을 제공하는 조직 또는 개인입니다. 이러한 공급자는 제약 회사 및 약물 연구자가 사용할 수 있는 익명의 환자 데이터를 제공하는 의료 기관부터 귀중한 데이터를 컴파일하고 배포하는 집계자, 중개인 및 연구 기관에 이르기까지 다양합니다. 개인 디바이스 또는 앱을 통해 데이터를 생성하는 개별 사용자도 더 큰 기관의 채널을 통해 액세스할 수 없는 고유한 데이터 세트를 제공하여 에코시스템에 크게 기여합니다.

데이터 소비자는 분석, AI 프로젝트, 연구, 비즈니스 인텔리전스 향상 등 다양한 목적으로 특정 데이터 세트를 찾는 조직 또는 개인입니다. 소비자는 데이터의 품질과 관련성에 의존하여 전략적 의사 결정을 내리고 혁신을 추진하며 각 분야에서 경쟁 우위를 유지합니다. 예측 분석을 통해 위험 관리를 개선하려는 금융 서비스부터 소비자 세분화 및 타겟팅 전략을 개선하려는 마케팅 회사에 이르기까지 데이터 소비자의 다양성은 다양한 부문에 걸친 데이터의 광범위한 적용 가능성을 반영합니다.

플랫폼 운영자는 데이터 마켓플레이스의 설계자이자 관리인입니다. 이들은 플랫폼을 개발, 유지 관리 및 운영하여 필요한 인프라와 보안 조치를 제공합니다. 운영자는 마켓플레이스가 원활하게 작동하여 데이터 공급자와 소비자 간의 상호 작용을 지원하도록 합니다. 운영자의 책임에는 데이터 트랜잭션을 지원하는 기술 프레임워크 관리, 데이터 무결성 보장 및 잠재적 위반에 대한 시스템 보안 유지가 포함됩니다.

많은 데이터 마켓플레이스는 데이터 교환 및 사용에 대한 정책, 표준 및 규정 준수 요구 사항을 설정하는 데이터 거버넌스 기관 또는 규제 기관에서 감독합니다. 이러한 기관은 시장 내에서 데이터를 보호하여 모든 트랜잭션이 법적 및 윤리적 표준을 준수하고 사용자 신뢰를 유지하는 데 중요한 역할을 합니다. 데이터를 처리하고 보호하는 방법을 규정한 유럽의 GDPR 및 캘리포니아의 CCPA와 같은 데이터 개인정보 보호법을 시행하는 데 핵심적인 역할을 합니다.

참여자 간의 상호 작용은 마켓플레이스 운영의 기본입니다. 데이터 공급자는 데이터 세트가 정확하고 개인정보 보호 표준을 준수하는지 확인해야 하며, 이를 통해 플랫폼 운영자는 자신 있게 데이터 교환을 호스팅하고 촉진할 수 있습니다. 그러나 데이터 소비자는 데이터를 안전하고 효과적으로 사용하기 위해 플랫폼 보안 조치의 견고성과 데이터 거버넌스의 무결성에 의존합니다. 한편, 거버넌스 기관은 이러한 상호 작용을 모니터링하여 규정 요구 사항의 준수를 보장하고 규정 준수 문제를 해결하기 위해 필요한 경우 개입합니다.

데이터 마켓플레이스는 다양한 산업 분야에 서비스를 제공하며, 각 산업은 다양한 데이터 카테고리에 기여합니다. 이러한 데이터 유형을 이해하면 조직과 개인이 의사 결정에 필요한 정보를 얻고 분석을 강화하거나 비즈니스 전략을 추진하는 데 필요한 특정 데이터 세트를 식별하는 데 도움이 됩니다.

인구 통계 및 기업 특성 정보의 이해에서 시장 동향 및 지리 공간 데이터의 분석에 이르기까지 마켓플레이스 플랫폼은 다양한 요구 사항을 충족합니다. 커넥티드 디바이스의 트랜잭션 기록, 소셜 미디어 인사이트 및 센서 데이터도 데이터 마켓플레이스 및 거래소 내에서 사용할 수 있으므로 기업이 정보에 입각한 결정을 내리고 분석을 추진하며 다양한 부문에서 전략을 최적화할 수 있습니다. 공개 데이터 및 웹 스크래핑된 데이터는 또 다른 계층을 추가하여 여론, 시장 조사 및 정책 개발에 대한 귀중한 인사이트를 제공합니다.

데이터 마켓플레이스는 데이터 상거래를 지원하도록 설계되었으며, 효율적인 운영을 위해 수요와 공급 역학에 의존합니다. 이 플랫폼은 전체 데이터 트랜잭션 프로세스를 간소화하는 다양하고 정교한 기능을 사용하여 데이터를 쉽게 공유 및 액세스하고 안전하게 관리할 수 있도록 합니다.

데이터를 마켓플레이스에 공개하기 위한 첫 번째 단계는 데이터 제품화입니다. 이 프로세스에는 구매할 준비가 된 데이터 제품의 개발, 워크플로 관리 및 유지 관리가 포함됩니다. 데이터 세트를 잠재적 구매자가 액세스할 수 있는 가치 있는 방식으로 패키징하여 데이터의 유용성을 향상합니다.

데이터 마켓플레이스는 사용자가 필요한 정확한 데이터를 효율적으로 찾을 수 있도록 강력한 데이터 디스커버리 도구를 제공합니다. 이러한 도구에는 자세한 메타데이터 표시가 있는 검색 가능한 라이브러리가 포함되어 있어 사용자가 원하는 데이터 세트를 빠르고 쉽게 식별하고 액세스할 수 있습니다. 이 기능은 마켓플레이스에서 사용할 수 있는 데이터 자산의 유용성을 극대화하는 데 매우 중요합니다.

API는 데이터 제품에 대한 액세스를 관리하는 데 결정적인 역할을 합니다. 액세스 제어 통합 및 기타 기술과 함께 API는 권한이 있는 사용자가 데이터에 안전하고 안정적으로 액세스할 수 있도록 합니다. 이 기술은 데이터 공급자와 소비자 간의 원활한 상호 작용을 촉진하여 학술 연구에서 비즈니스 인텔리전스에 이르기까지 다양한 사용 사례를 지원합니다.

데이터 수익화 기능을 통해 공급업체는 데이터 제품에 대한 라이선스를 부여하고 효과적으로 판매할 수 있습니다. 마켓플레이스는 결제 게이트웨이 및 라이선싱 계약과 같은 트랜잭션을 실행하는 데 필요한 도구를 제공함으로써 데이터 공급자가 데이터 자산에서 수익을 창출할 수 있도록 합니다. 이는 공급자에게 이익이 될 뿐만 아니라 다양한 데이터 제공을 유치하여 마켓플레이스의 성장에 기여합니다.

데이터 통합 기능을 통해 다양한 소스와 플랫폼 간에 데이터를 원활하게 전송하고 받을 수 있습니다. 이 기능을 통해 데이터 마켓플레이스는 다양한 데이터베이스, 클라우드 서비스 및 분석 도구와 통합되어 더 큰 기술 에코시스템 내에서 운영될 수 있습니다. 데이터 운영의 확장성을 지원하여 데이터 구매자와 판매자 모두 정보를 효율적이고 안전하게 교환할 수 있습니다.

데이터 마켓플레이스는 유용성과 안정성을 유지하기 위해 데이터 관리의 모범 사례를 준수해야 합니다.

데이터 품질: 데이터의 정확성, 일관성, 완전성 및 적시성을 보장하는 것은 기본입니다.

데이터 프라버넌스: 누가 데이터를 생성했는지, 어떻게 수집되었는지, 개인정보를 보호하기 위해 데이터가 익명화되거나 식별할 수 없게 되었는지 여부를 이해하는 것이 중요합니다.

거버넌스 및 규정 준수: 데이터는 법률 및 규제 표준을 준수해야 하며, 보안 저장 및 액세스 제어를 포함한 강력한 보안 조치가 필요합니다.

마켓플레이스 평판: 품질 검사를 구현하고 사용자 후기를 제공하고 분쟁 해결을 촉진하면 마켓플레이스의 무결성을 유지하는 데 도움이 됩니다.

확인 및 검증: 마켓플레이스에 통합하기 전에 데이터의 정확성과 관련성을 엄격하게 테스트해야 합니다.

공급자와의 파트너십: 데이터 공급자와의 강력한 관계는 데이터의 한계와 용도에 대한 이해를 높여 데이터의 최신성과 관련성을 유지합니다.

공급업체 종속 제거: 마켓플레이스 기술 및 정책이 여러 공급업체 및 시스템과의 손쉬운 통합을 지원하도록 보장함으로써 단일 공급자에 대한 의존을 방지하고 공급업체 선택 및 기술 업데이트의 유연성을 제공합니다.

데이터 마켓플레이스는 구조와 목적이 다양해 사용자 요구와 데이터 민감도 수준에 따라 이용할 수 있습니다. 이러한 변형을 이해하면 특정 데이터 요구 사항에 적합한 마켓플레이스를 선택하는 데 도움이 됩니다.

공개 데이터 마켓플레이스는 공개적으로 사용 가능한 링크를 통해 언제든지 누구나 액세스할 수 있습니다. 다양한 공급자의 광범위한 데이터를 제공하며 내부 마켓플레이스와 비교하여 신뢰 수준이 다릅니다. 공개 마켓플레이스의 공급자는 공유된 데이터가 안전하고 관련 규제 법률을 준수하는지 확인해야 합니다. 사용자는 데이터 액세스 및 사용에 영향을 줄 수 있는 로컬 거버넌스를 기반으로 하는 서비스 수준 계약 및 제한을 예상해야 합니다.

비공개 또는 개인 데이터 마켓플레이스는 개인정보 보호 및 개인 데이터 관리에 대한 소비자의 요구에 부응합니다. 이러한 마켓플레이스를 통해 개인은 온라인 행동이나 위치 정보와 같은 데이터를 공유한 데 대한 보상을 받을 수 있으며, 종종 바우처나 기프트 카드와 교환할 수 있습니다. 이 데이터는 인구 이동 및 행동에 대한 인사이트를 제공하는 데 유용하며, 이는 재난이나 팬데믹과 같은 사건 발생 시 중요하게 이용될 수 있습니다.

하이브리드 데이터 마켓플레이스는 공개 및 비공개 마켓플레이스의 기능을 통합합니다. 데이터의 일부는 공개적으로 액세스할 수 있는 반면, 더 민감하거나 중요한 데이터는 제한된 상태로 유지되고 비공개 링크를 통해서만 액세스할 수 있는 유연한 플랫폼을 제공합니다. 이 설정을 사용하면 내부 및 외부 데이터 소비자 모두에 대해 제어된 데이터 제품 액세스를 사용할 수 있습니다. 예를 들어 조직 내에서는 대규모 데이터 세트를 완전히 제공하지만 외부 사용자에게는 다양한 수준의 사용자 액세스를 제어하는 라이선스 계약에 따라 하위 세트에 대한 액세스만 제공하는 것입니다.

다계층 데이터 마켓플레이스는 내부 및 외부 데이터 소비자 모두를 대상으로 하되 데이터의 '레벨' 또는 '계층'에 따라 규제된 액세스를 제공합니다. 이러한 계층에는 원시 데이터, 처리된 데이터 또는 파생 데이터가 외부 제공을 위해 취합, 변환 또는 보강되어 포함될 수 있습니다. 이 유형의 마켓플레이스는 일반적으로 향상된 보안, 액세스 제어, 트랜잭션별로 관리해야 하는 역할 기반 권한이 필요하기 때문에 복잡한 아키텍처가 필요합니다.

B2B(Business-to-Business) 데이터 마켓플레이스는 조직 간의 데이터 교환을 위해 설계되었으며, 종종 데이터 등록에 대한 결제를 요구하거나 데이터가 판매될 때만 수익을 허용하는 모델을 사용합니다. 이러한 마켓플레이스는 통합을 용이하게 하는 API를 사용해 독점적인 분석에 적합한 데이터와 정교한 데이터 세트를 찾는 조직에 유용합니다.

조직에서 다양한 IoT 디바이스의 데이터 사용이 증가함에 따라 IoT 데이터 마켓플레이스가 부상하고 있습니다. 이러한 마켓플레이스는 전 세계의 정보 흐름을 통합하여 조직이 소비자 행동, 인터넷 동향 및 기술 발전에 맞춰 조정할 수 있도록 해 줍니다. 시간당 결제 옵션과 같은 유연한 가격 책정 모델을 제공하는 경우가 많기 때문에 비교적 쉽게 이용할 수 있습니다.

오픈 데이터 마켓플레이스는 누구나 액세스할 수 있는 공개적으로 사용 가능한 데이터를 제공합니다. 예를 들어 미국 data.gov는 투명성과 책임성을 강화한다는 목적으로 정부 데이터를 집계합니다. 이러한 마켓플레이스는 정부 데이터에 대한 개방형 액세스를 촉진하고 시민 참여와 혁신을 지원하는 데 핵심적인 역할을 합니다.

데이터 마켓플레이스를 효과적으로 탐색하려면 조직의 데이터 전략 및 규정 준수 표준에 부합하는 구조화된 접근 방식이 필요합니다. 다음은 조직이 데이터 획득 노력을 극대화하기 위해 데이터 마켓플레이스에 참여할 수 있는 방법에 대한 단계별 가이드입니다.

모든 조직의 첫 번째 단계는 데이터 요구 사항을 명확하게 이해하는 것입니다. 이는 비즈니스 목표를 지원하고 의사 결정 프로세스를 향상하는 구체적인 데이터 요구 사항을 식별하는 것을 수반합니다. 이러한 요구 사항을 이해하면 가장 관련성이 높은 데이터 세트로 검색 범위를 좁혀 리소스를 효율적으로 사용할 수 있습니다.

데이터 공급자를 전환하는 것은 어렵고 비용이 많이 들 수 있습니다. 공급업체 종속을 방지하면 데이터 소싱 전략의 유연성이 향상됩니다. 오픈 데이터 표준을 우선시하고 독점 시스템을 피하면 조직이 데이터에 대한 제어력을 유지하는 데 도움이 됩니다.

평판이 좋은 데이터 마켓플레이스를 선택하는 것이 중요합니다. 조직은 안정성, 보안 조치 및 긍정적인 고객 피드백으로 알려진 플랫폼을 찾아야 합니다. 평판이 좋은 마켓플레이스는 양질의 데이터를 제공할 뿐만 아니라 트랜잭션이 안전하고 데이터 처리 관행에서 법적 표준을 준수합니다.

적합한 마켓플레이스가 확인되면 해당 마켓플레이스 내 데이터 공급자의 자격 증명과 평판을 평가합니다. 공급자의 이력, 데이터 생성 방법, 이전 고객 후기를 평가하면 공급자의 신뢰성과 제공하는 데이터의 품질에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

데이터의 출처, 수집 방법, 처리, 수정 여부 등을 포괄하는 데이터의 프라버넌스를 이해하는 것이 중요합니다. 데이터는 법적 영향을 피하기 위해 EU 시민에게 적용되는 데이터에 대한 GDPR과 같은 모든 관련 법률 및 규정을 준수해야 합니다.

데이터 품질은 매우 중요합니다. 데이터의 정확성, 적시성, 완전성 및 관련성을 평가하여 조직의 표준을 충족하는지 확인해야 합니다. 고품질 데이터는 비즈니스 성공을 이끄는 정보에 입각한 의사 결정을 내리는 데 매우 중요합니다.

강력한 데이터 거버넌스 관행을 구현하는 것은 데이터 마켓플레이스에 참여할 때 필수적입니다. 데이터 거버넌스는 획득된 데이터가 조직 내에서 라이프사이클 전반에 걸쳐 사전 정의된 표준 및 정책에 따라 관리되도록 보장합니다.

데이터를 시스템에 완전히 통합하기 전에 데이터를 확인하고 검증하여 요구 사항과 일치하고 오류가 없는지 확인합니다. 이를 위해 통계 분석, 기존 데이터와의 상호 참조 또는 현재 시스템에 미치는 영향을 평가하기 위한 파일럿 테스트를 수행할 수 있습니다.

데이터 요구 사항과 데이터 품질은 시간이 지남에 따라 변경될 수 있으므로 데이터와 데이터를 가져온 소스를 지속적으로 모니터링하고 업데이트하는 것이 중요합니다. 정기적인 업데이트와 확인을 통해 데이터의 관련성과 유용성을 유지할 수 있습니다.

조직 내에서 데이터의 관리 및 보관을 감독하는 데이터 관리자는 다음과 같은 추가 사항을 고려해야 합니다.

마켓플레이스의 데이터가 데이터 무결성을 훼손하거나 기술적 장애를 일으키지 않고 기존 시스템과 원활하게 통합될 수 있도록 보장합니다.

데이터에서 파생된 잠재적 가치에 대한 구매의 비용 편익 비율을 분석합니다. 이는 경제적으로 건전한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

획득한 데이터의 유입부터 단계적 폐지까지 데이터의 라이프사이클을 관리하여 사용 전반에 걸쳐 규정을 준수하고 관련성을 유지할 수 있도록 합니다.

정확하고 포괄적인 메타데이터를 유지 관리하여 데이터 사용성 및 아카이빙 관행을 효과적으로 지원합니다.

데이터 사용에 대한 윤리적 표준을 유지하여 데이터, 특히 개인정보나 민감한 정보와 관련된 데이터가 공정하고 책임감 있게 사용되도록 합니다.

조직 구성원에게 데이터 규정 준수, 윤리적 사용, 획득한 데이터 사용의 모범 사례의 중요성에 대해 교육합니다.

데이터 공급자와 좋은 관계를 구축하고 유지하여 불일치나 특정 데이터 요구 사항이 발생할 경우 고품질 데이터를 안정적으로 공급하고 지원합니다.

라이선스 조건 및 법적 문제를 방지하기 위한 사용 제한 사항을 포함하여 구매한 데이터 사용의 법적 측면에 대해 지속적으로 파악합니다.