Ⅰ. 진화하는 (빅)데이터 기술 개발 동향 1. AI 기반 디지털 시대와 빅데이터 기술 1-1. 빅데이터 개요 및 분석 기술 1) 빅데이터 개념 2) 빅데이터 분석 1-2. 빅데이터의 중요성 1) 데이터 혁명 2) 빅데이터 비전 3) 빅데이터의 진화 4) 빅데이터와 인공지능의 결합 5) 데이터 허브(Data Hub) 1-3. 미래 경제 사회에서의 빅데이터 역할 1) 새로운 산업 시대 2) 미래 성장 동력 데이터 (1) 인터넷의 발전에 따른 데이터 활성화 (2) 산업과 사회의 혁신을 위한 데이터 산업 3) 4차 산업시대 빅데이터 역할 (1) 새로운 산업혁명의 비전(vision) (2) 무한경쟁의 디지털 시대 도래 (3) 데이터 산업 활성화 1-4. AI와 빅데이터의 시대 1) 데이터 경영의 중요성 2) 4차 산업혁명과 빅데이터의 가치 창출 (1) 데이터 기술(Data Technology) (2) 데이터 분석을 위한 기술 혁신 (3) 데이터 가치사슬(Data Value Chain) 3) 데이터 기술 개요 (1) 데이터 시대 (2) 21세기 새로운 원유 데이터 4) 데이터 시대 도래 (1) 데이터 가치의 급상승 (2) 데이터의 복잡성 (3) 데이터 활용의 어려움 (4) 데이터 관리의 중요성 1-5. 성공적인 비즈니스 구현을 위한 데이터 운영 1) 데이터 기반 비즈니스 (1) 데이터 기반 접근 방식 (2) 데이터 기반 비즈니스 구축의 중요성 2) 데이터 거버넌스(Data Governance) 기술 (1) 데이터 폭증과 데이터 거버넌스(Data Governance) ① 데이터 거버넌스(Data Governance) 등장 배경 ② 데이터 통합 관리시스템의 필요성 ③ 데이터 신뢰 강화를 위한 데이터 거버넌스 (2) 데이터 거버넌스(Data Governance) 개념 및 정의 ① 데이터 거버넌스(Data Governance) 개념 ② 데이터 거버넌스(Data Governance) 정의 (3) 데이터 거버넌스의 중요성 (4) 데이터 거버넌스의 역할 (5) 데이터 거버넌스 프레임워크 (6) 데이터 거버넌스 프레임워크 주요 요소 ① 데이터 거버넌스 프레임워크 ② 데이터 거버넌스 프레임워크의 핵심 (7) 데이터 거버넌스 목표 및 이점 ① 데이터 거버넌스 목표 ② 데이터 거버넌스 이점 1-6. 빅데이터 기술 진화 1) 빅데이터 기술 (1) 미래 사회의 핵심 빅데이터 (2) 새로운 빅데이터 기술 (3) 빅데이터의 7V 특성 ① 볼륨(Volume) ② 속도(Velocity) ③ 다양성(Variety) ④ 가변성(Variability) ⑤ 정확성(Veracity) ⑥ 시각화(Visualization) ⑦ 가치(Value) 2) 빅데이터 트렌드 및 빅데이터의 한계 (1) 빅데이터 트렌드 (2) 빅데이터의 한계 2. 진화하는 빅데이터 기술 발전 방향 2-1. 데이터 패브릭(Data fabric) 기술 개요 1) 빅데이터 산업 2) 데이터 관리 진화 과정 (1) 데이터 관리 1단계 (2) 데이터 관리 2단계 (3) 데이터 관리 3단계 2-2. 데이터 활용을 위한 데이터 패브릭(Date fabric) 기술 개요 1) 데이터 패브릭 등장 배경 및 데이터 패브릭의 필요성 (1) 데이터 패브릭 등장 배경 (2) 효과적인 데이터 관리를 위한 데이터 패브릭(Date fabric)의 필요성 (3) 데이터 전략의 재구성을 위한 데이터 패브릭 2) 데이터 패브릭 개념 및 정의 (1) 데이터 패브릭(Data Fabric) 개념 (2) 데이터 패브릭(Data Fabric)의 정의 3) 데이터 패브릭 특징 4) 데이터 패브릭의 이점 5) 데이터 패브릭의 위험 요소 2-3. 데이터 패브릭 아키텍처 1) 지능형 데이터 통합 2) 데이터 민주화 3) 데이터 보안 역량 향상 4) 신뢰할 수 있는 AI 제공 5) 데이터 패브릭의 빅데이터 활용 3. 데이터 패브릭 기술 동향과 시장 전망 3-1. 데이터 가상화(Data Virtualization) 1) 데이터 가상화 개념 2) 데이터 가상화 소프트웨어 3) 데이터 가상화 특징 및 단점 (1) 데이터 가상화 특징 (2) 데이터 가상화 단점 3-2. 데이터의 카탈로그화(Data Catalog) 1) 데이터의 카탈로그화(Data Catalog) 기술 (1) 데이터 문화 구축의 필요성 (2) 데이터 액세스와 이해를 위한 데이터 카탈로그 2) 데이터 카탈로그 개념 및 특징 (1) 데이터 카탈로그 개념 (2) 데이터 카탈로그 특징 3-3. 데이터 패브릭 시장 전망 및 발전 방향 1) 데이터 패브릭 시장 전망 2) 데이터 패브릭 발전 방향 Ⅱ. (빅)데이터 활용 동향과 시장 전망 1. 보건의료 분야 빅데이터 활용 동향 1-1. 전자의무기록(EHR) 1) EMR(Electronic Medical Record) 2) EHR(Electronic Health Record) 3) 전자건강기록(EHR) 활용 4) 전자의무기록의 향후 과제 1-2. PHR(Personal Health Record) 1) PHR(Personal Health Record) 개념 2) PHR시스템 활용 3) 국내외 PHR 동향 4) PHR 향후 과제 1-3. 주요국별 의료 데이터의 기반과 EHRㆍPHR 현황 1) 미국 2) 영국 3) 핀란드 4) 네덜란드 5) 호주 6) 일본 (1) EHR·PHR 환경의 현황 (2) EHRㆍPHR 데이터의 확충ㆍ연계의 현황 (3) 건강 의료 데이터 2차 이용의 현재 상황 7) 민간 사업자에 의한 시책 1-4. 청구데이터(claim data) 1) 청구데이터(Claim Data) 개요 (1) 개념 (2) 청구데이터 특징 (3) 구성 2) 청구데이터 활용 3) 청구데이터 활용 해결 과제 1-5. 개인의 생활습관 및 건강 관련 환자 유래 의료데이터(PGHD) 1) 환자 유래 의료데이터(Patientgenerated health data, PGHD) 개념 2) 환자 유래 의료데이터(PGHD)의 중요성 3) 환자 유래 의료데이터(PGHD)의 활용 4) 환자 유래 데이터의 한계 2. 글로벌 빅데이터 시장 동향과 전망 2-1. 글로벌 빅데이터 시장 전망 2-2. 빅데이터 분야별 시장 2-3. 빅데이터 관련 기업 동향 2-4. 빅데이터 활용 및 소비 동향 2-5. 클라우드 컴퓨팅 & 데이터 센터 Ⅲ. 마이데이터(MyData) 산업 현황 및 데이터 활용 프로세스 1. 마이데이터(MyData) 기술 개요 1-1. 마이데이터 개념 및 등장배경 1) 마이데이터(MyData) 개념 2) 마이데이터(MyData) 등장 배경 1-2. 마이데이터(MyData) 특징 및 데이터3법 1) 마이데이터(MyData) 특징 2) 데이터3법 1-3. 마이데이터 접근 방식 및 마이데이터 아키텍처 1) 마이데이터 접근 방식 2) 마이데이터 관리 시스템 3) 마이데이터 아키텍처 1-4. 마이데이터 유형별 트렌드 1) 개인 데이터 2) 공공 데이터 3) 민간데이터 및 공익데이터 (1) 민간데이터 (2) 공익데이터 2. 데이터 활용 프로세스 및 마이데이터 산업 현황 2-1. 마이데이터와 개인정보보호법 1) 마이데이터 핵심 2) 마이데이터와 개인정보 보호 2-2. 데이터 활용 촉진을 위한 생태계 조성 1) 데이터 구축 및 개방 (1) 데이터 구축 (2) 데이터 개방 2) 데이터 분석 및 활용 (1) 데이터 분석 (2) 데이터 활용 3) 데이터 산업 활성화를 위한 데이터 시장 (1) 데이터 시장 개요 ① 데이터 소유와 독점 ② 데이터 통합을 위한 데이터 옵스(DataOps) (2) 데이터 거래 시장 ① 데이터 유통 ② 데이터 중개 ③ 데이터 거래 시장 (3) 원활한 데이터 거래를 위한 해결 과제 2-3. 마이데이터 산업 현황 1) 마이데이터 산업 개요 2) 공공 마이데이터 서비스 (1) 공공 마이데이터 서비스 개요 (2) 공공데이터 현황 (3) 공공데이터 포털 3) 마이데이터 산업 현황 2-4. 마이데이터 활용 및 향후 전망 1) 마이데이터 활용 현황 (1) 해외 마이데이터 활용 사례 (2) 국내 마이데이터 활용 사례 2) 마이데이터 향후 전망 (1) 데이터 경제의 규모 (2) 마이데이터 산업 향후 전망

최근 빅데이터는 현대 비즈니스와 기술 분야에서 매우 중요한 역할을 하면서 새로운 혁신을 불러오고 있으며, 전세계 글로벌 기업들은 이미 수집된 대량의 데이터를 사용하여 새로운 비즈니스 기회를 찾기 위해 빅데이터와 AI에 중점 투자하고 있다. 무엇보다 데이터가 자산이 되는 데이터 경제 시대에서 AI를 학습시키는 가장 기본적 인프라인 데이터가 모든 산업의 발전과 새로운 가치를 창출하는 촉매 역할을 하고 있으며, AI 경쟁력의 핵심으로 부각됨에 따라 데이터가 국가 경쟁력을 확인하는 척도로 평가되는 새로운 경제패권 시대가 다가오고 있다. 이처럼 빅데이터의 중요성이 전세계 기업들에게 큰 영향을 미치고, 또한 데이터 수집, 저장, 분석, 보안 등 다양한 측면에서 빅데이터를 다루는 능력이 기업의 경쟁력과 성장의 핵심으로 부각되면서, 최근 많은 기업들은 그 어느 때보다 빅데이터 분석을 통해 유익한 자원을 얻기 위해 다각적인 노력을 하고 있다. 하지만, 다양한 소스에서 방대한 양의 데이터가 쏟아지면서 데이터 관리에 한계를 드러내기 시작하고 있으며, 이에 데이터가 저장된 다양한 애플리케이션, 플랫폼 및 위치에 관계없이 조직이 복잡한 데이터 문제 및 사용 사례를 해결하기 위해 분산 데이터 환경에서 마찰 없는 액세스 및 데이터 공유를 지원하는 데이터 패브릭이 떠오르고 있다. 기존 데이터 관리 시스템은 데이터를 통합하여 통합된 뷰를 제공하는데 어려움이 있으며, 다른 요구사항을 가진 비즈니스 부서 내에 데이터를 효율적으로 공급하는 것과 방대한 데이터를 관리하는데 한계를 드러내고 있기에, 데이터 패브릭은 이를 해소하기 위해 등장한 새로운 개념으로 데이터를 모으는데 주력했던 기존 방법론과 달리, 데이터를 정리해 원하는 데이터에 쉽게 접근할 수 있도록 지원하기 때문에 디지털 시대 데이터에 대한 완전한 프레임워크를 제공할 것으로 예측하고 있다. 한편, 최근 몇 년 사이에 코로나19로 인해 비대면 문화가 확산되고 이로 인해 급격한 디지털 플랫폼 전환이 이루어지면서, 데이터 창작자의 권한을 강화하자는 취지의 ‘마이데이터(MyData)’ 도입이 전세계적으로 진행되고 있다. ‘마이데이터(MyData)’는 소유와 처리에 대한 ‘자가결정권’을 갖는 새로운 접근 방식으로 개인데이터의 활용처와 활용범위 등에 대한 정보주체의 능동적인 의사결정을 지원함으로써 개인정보 자기결정권을 보장하기 때문에, 데이터를 개인이 액세스하고 제어할 뿐 아니라 원하는 기업이나 정보활용 기관에 제공하는 것을 선택하는 등 개인데이터 관리 및 처리 또는 리소스로서의 활용성을 결정할 수 있다. 개인 신용정보를 취합하여 활용할 수 있는 마이테이터 사업이 본격적으로 시행되면, 소비자의 다양한 데이터를 활용해 소비 성향이나 이용 빈도를 반영한 새로운 수익모델이 등장하는 등 데이터에 기반하여 응용할 수 있는 비즈니스 모델이 무궁무진할 것으로 예상하고 있다. 이러한 가운데, 우리 정부는 2023년 8월에 '국가 마이데이터 혁신 추진전략'을 발표했다. 정부는 '마이데이터로 선도하는 디지털 대전환 시대'라는 비전 아래 2027년까지 데이터 시장규모를 20% 이상 성장시키는 것을 목표로 세웠으며, 2023년 하반기부터 범정부 마이데이터 추진단을 중심으로 하위법령안을 마련하고 2024년부터 선도서비스 발굴 및 플랫폼 구축에 나서겠다는 전략이다. 이에 IRS글로벌은 진화하는 빅데이터 분야의 기술 및 비즈니스 정보를 제공하기 위하여, 빅데이터, 데이터 패브릭, 마이데이터 등을 중심으로 국내외 핵심기술 트렌드와 시장 및 육성정책 등을 조사 분석하여 본서를 출판하게 되었다. 모쪼록 본 보고서가 (빅)데이터 관련 사업을 추진하는 관계자뿐만 아니라, 관심을 가지고 계신 모든 분들의 업무에 미력하나마 도움이 되길 바랍니다.