▷ 이 책의 특징 - 데이터를 활용한 비즈니스 산업의 전반을 살필 수 있다. - 기업들의 비즈니스 활용 모델을 살펴볼 수 있다. - 데이터 산업의 과거, 현재, 미래를 볼 수 있다. - 데이터 기반 혁신 기업들의 성장 과정을 살펴볼 수 있다. ▷ 이 책의 대상 독자 - 기업과 공공 기관의 데이터 활용 전략 및 기획자 - 데이터 관련 사업의 신규 창업자 - 빅데이터 전략을 구상하는 경영자 - 데이터 거래, 유통, 공유 사업자 - 데이터 관련 직무에 관심 있는 대학생 * ‘데이터 자본주의’가 온다! 데이터 자산과 데이터 상품화를 이해하기 위해 읽어야 할 책! 지금 데이터 산업의 참여자들은 무엇을 하고 있을까? 기업들은 어떤 데이터 비즈니스 모델을 만들고 있을까? 책에서도 소개했듯, 아마존의 제프 베조스 회장의 행동이 데이터 시대를 살아가는 우리에게 힌트를 준다. 아마존의 제프 베조스 회장은 이미 2002년 직원들에게 다음과 같은 메일을 보냈다. 1. 지금부터 모든 팀은 서비스 인터페이스(API)를 통해 모든 프로그램 기능과 데이터를 공개해야 합니다. 2. 팀들은 이 인터페이스를 통해서만 다른 팀과 소통해야 합니다. 3. 다른 내부 프로세스의 소통 즉, 직접 연결, 다른 팀의 저장된 데이터를 직접 가져오는 것, 메모리상의 데이터 모델 공유 그리고 이를 위한 그 어떤 뒷거래 작업도 허락하지 않습니다. 유일하게 허락된 내부 소통은 네트워크를 통한 서비스 인터페이스만 통해야 합니다. 4. 이를 위해 어떤 기술을 사용하든 상관없습니다. 5. 모든 서비스 인터페이스는 예외 없이 처음부터 외부와 소통을 할 수 있도록 설계해야 합니다. 즉, 팀은 외부 세계의 개발자에게 인터페이스를 노출할 수 있도록 계획하고 설계해야 합니다. 예외 없이. 이처럼 하지 않는 사람은 누구든지 해고될 것입니다. 감사합니다. 즐거운 하루 보내세요. 데이터가 가져올 산업의 혁신을 미리 알았던 제프 베조스는 기업 운영을 바꾸고 혁신을 이뤄냈다. 그 결과 소매 유통 업체에서 시작한 아마존은 ICT 클라우드 기업이자 시가 총액 1위 기업으로 올라섰다. 이 모든 것은 ‘데이터’를 자산으로 인식했기 때문이었고, 데이터를 기반으로 기업 혁신을 이뤄냈기 때문이었다. 이 책은 아마존의 사례처럼, 글로벌 기업들이 데이터를 가지고 어떻게 혁신을 이뤄냈는지 알려 준다. 미국 최대 데이터 회사 액시엄에서 수많은 데이터 관련 프로젝트에 참여하며 쌓인 저자만의 노하우와 정보를 모두 담았다. 데이터 산업의 전반을 이해하는 참조 자료로써 유용하게 사용될 것이다. *데이터 산업을 이해하기 위해 알아야 할 사전 지식을 담았다! 기업 혁신은 데이터를 자산으로 인식하면서부터 시작한다! 1960~1980년까지 우리나라 정부에서 의도적 ㆍ 지속적으로 추진한 기초 인프라 산업과 제철 ㆍ 기계 등과 같은 중공업의 발전은 세계 경쟁력의 밑바탕이 됐다. 이와 마찬가지로 데이터 가공 ㆍ 유통 산업의 발전은 기존 전통 산업의 혁신은 물론 현재 존재하지 않은 데이터 신사업을 만들어 내는 근간이 될 것이다. ‘첫째마당, 데이터 자본주의가 온다‘에서는 빅데이터를 기반으로 산업 전반에 큰 영향을 미친 데이터 유통 경제가 어떻게 형성되는지 알아보고, 이 데이터 유통 경제가 전통 산업의 기본 틀에 미친 영향과 데이터를 기반으로 한 신사업을 알아본다. 아직까지 우리나라에는 데이터 경제의 기반이 되는 데이터 가공 및 유통 산업이 거의 형성돼 있지 않고, 그만큼 해당하는 산업에 대한 이해도 많이 부족하므로 데이터 산업이 형성되는 과정들을 상세히 살펴볼 필요가 있다. ’둘째마당, 데이터 경제만이 살길이다’에서는 데이터 경제가 저성장 시대에 접어들고 있는 우리에게 어떻게 다가왔고, 지금까지 어떤 문제를 해결해 왔는지 살펴본다. 또한 글로벌 기업에서 시대별 문제를 해결하기 위해 데이터 중심의 기업 경쟁력을 키워 온 과정을 살펴보고, 이들이 어떤 방법으로 데이터를 활용하고 분석 경쟁력을 강화해 왔는지 살펴봄으로써 우리 기업이 저성장 위기를 극복하는 데 도움이 되고자 한다. *데이터를 자산화하고 데이터 생태계를 구축해야 데이터 중심 혁신 산업으로 거듭날 수 있다! ‘셋째마당, 데이터를 자산화하라’에서는 개별 기업의 데이터 분석 경쟁력을 갖추기 위한 데이터 자산화 과정에 중요한 환경을 제공할 데이터 가공과 관리 플랫폼을 알아본다. 또한 분산된 데이터를 통합 ㆍ 정제하는 데 필요한 데이터 거버넌스도 살펴본다. 데이터 경제의 기반이 되는 데이터 생태계는 각 기업에서 생성된 데이터를 통합 ㆍ 공유하고, 이러한 데이터들이 산업의 데이터군을 형성하며 서로 다른 산업 간의 데이터들이 공유 ㆍ 연결됨으로써 조성된다. 그런 이유로 셋째마당에서 살펴볼 개별 기업의 데이터 자산화는 건강한 데이터 생태계를 조성할 선행 요소가 된다. ‘넷째마당, 데이터 생태계를 구축하라’에서는 데이터 경제를 활성화하는 데 반드시 필요한 데이터 생태계를 살펴본다. 데이터 역시 생태계가 마련되지 않으면 다양한 산업 분야에서 신생 스타트업의 탄생 및 신시장의 창출과 같은 데이터 중심 혁신 사업 모델을 기대하기 어렵다. 또한 데이터 생태계를 성장시키는 데이터 과학의 진화 과정과 데이터 기반 혁신 사업 운영의 연결성 그리고 데이터 인사이트에 대해서도 논의하고자 한다. *기업과 공공 기관의 데이터 활용 전략 및 기획자부터 데이터 산업을 이해하고 싶은 창업자, 대학생까지 추천! 데이터 산업에 종사하고 있지만, 맡은 분야 외에는 잘 몰랐던 분들이라면 이 책을 통해 데이터 산업의 전반을 이해할 수 있는 인사이트를 얻을 수 있다. 비즈니스 관련 일을 하는 경영자라면 지금 진행하고 있는 사업이 데이터 산업에서 어느 단계이며, 기업을 어떻게 운영해 갈 것인지에 관해 도움을 받을 수 있다. 기업과 공공 기관의 데이터 활용 전략 및 기획자, 데이터 관련 사업의 신규 창업자들이라면 사업 계획서에 넣을 수 있는 참조 자료로 활용할 수 있다. 또한 데이터 관련 직무에 관심 있는 대학생들은 데이터 산업의 전반적 흐름과 개념에 관해 이해할 기회가 될 것이다.

프롤로그 4차 산업혁명에 따른 데이터 기반 기업 혁신 모델을 제시한다! 첫째마당 데이터 자본주의가 온다 1장 공유 경제와 데이터 경제 공유 경제의 진화데이터 경제 시스템 2장 데이터 자본과 데이터 현금화 데이터 현금화와 상품화 데이터의 가치 데이터 자산 가치 측정 모델 3장 데이터 시장 데이터 가격 데이터 판매 정책 데이터 중개 및 가공 서비스 사업 모델 크레딧 뷰로 및 데이터 뷰로 데이터 제공에 특화된 기업들 4장 데이터 보안과 개인 정보 보호 미국의 대표적인 데이터 관련 사건 데이터 활용 및 분석 관련 소송 데이터의 보호 ㆍ 보안 5장 4차 산업혁명: 스마트 혁신 사회 산업별 스마트 사회의 사례 둘째마당 데이터 경제만이 살길이다 6장 국가가 저성장의 늪에 빠지는 이유 인구 대비 경제 규모의 한계와 인구 구조의 양극화 기업 핵심 경쟁 비즈니스의 순환적 요인 신규 설비 투자 부족과 저임금 산업 구조 산업 간 또는 기업 내 사일로 효과가 초래한 비효율성 데이터 경제는 저성장 시대의 생존 방법 7장 시대별 데이터 위주의 혁신과 성장 기업의 데이터 분석 경쟁력과 진화 배경 IT 시스템의 발전 과정 8장 데이터 기반 사업 모델과 데이터 전략 데이터 중심의 비즈니스 전략은 항상 이긴다 데이터 활용 모델 4가지 데이터 기반 비즈니스 모델 - 빌슈마르조 모델 딜로이트 컨설팅이 제시한 6가지 비즈니스 모델 데이터 활용 단계적 전략 셋째마당 데이터를 자산화하라 9장 데이터는 살아 있는 생물이다 데이터의 생명 주기 10장 데이터 연결, 통합, 융합 데이터 개발 기획 ㆍ 생성 ㆍ 수집 ㆍ 저장데이터 연결 데이터 통합 및 융합 11장 데이터 관리 데이터 관리 플랫폼 데이터 식별 관리 식별 ID 매칭 식별 엔진 데이터 옵스 AI 플랫폼 12장 데이터 거버넌스 데이터 거버넌스의 목적 데이터 거버넌스의 단계별 수위 데이터 거버넌스 구현의 3단계 13장 데이터 서비스 서비스 아키텍처 시스템 연결: API 데이터 서비스 넷째마당 데이터 생태계를 구축하라 14장 데이터 생태계 데이터 생태계의 정의 데이터 생태계를 구성하는 데이터의 종류 신규 데이터의 기획과 생성 산업별 데이터의 종류 KOBAnet와 KODEX 기업에서 중요하게 인식하는 데이터의 종류 산업 데이터 생태계 데이터 가공 및 중개 마이데이터 오픈 데이터 15장 데이터 과학과 인사이트 데이터 과학과 연결성 데이터 과학 데이터 과학과 인공지능 데이터 과학과 인사이트 데이터 인사이트 도출 방법 - 연역법과 귀납법 데이터 인사이트 도출 방법 - A/B 테스트 데이터 측정과 평가 데이터 관련 직무들 데이터 기반의 디지털 전환 성공 사례 - 캐피털 원 데이터 기반의 디지털 전환 성공 사례 - 베스트 바이 이 책의 참고 문헌 찾아보기