창업 트렌드와 빅데이터를 활용한 창업지원

창업 트렌드와 빅데이터를 활용한 창업지원

1.

들어가는

말

•

주요국가들은’

09

년글로벌금융위기 이후세계적인경기침체의장기화에따른 새로운생존전략으로 창업

(start-up)

에주목하고스타트업생태계 형성지원을 확대함 ▶ 미국은 ’11년부터 스타트업 아메리카(Start-up America)를 국가 비전으로 제시하고 기업의 상생과 창업 생태계 조성을 위해 적극적으로 노력 중임 ▶ 유럽연합(EU)는 ’16년에 기존 스타트업 지원정책을 개선한 스타트업 증진계획(Start-up

and Scale-up Initiative)을 발표하고, 세계 기업 시장에서 유럽의 혁신적인 기업가들의 주도적 역할 확대를 강조함 ▶ 중국은 ’15년 정부공작보고(政府工作报告)에서 대중창업, 만민혁신(大众创业, 万 众创新) 경제발전 방침을 제기한 후 중국 전역으로 창업 열풍이 확산되었고, 중국 정부는 新성장 동력으로 ‘창업을 통한 혁신’을 강조함 ▶ 우리나라는 ’13년 일자리 중심의 창조경제 실현을 위한 국정 과제로 창업벤처 활성화를 통한 일자리 창출을 제시함. 이번 정부는 건강한 창업 생태계 조성 지원 방안을 통해 벤처 창업 활성화를 위해 3년 동안 80조원을 투자할 예정임

•

주요 국가들이창업에주목하는이유는창업의일자리창출효과와함께새로운 성장동력의원천으로서경제성장에기여가크기때문임

▶ Global Startup Survey Report(GSER) 2015에 따르면, 글로벌 상위 20대 기술기반

스타트업 생태계들은 경제적 가치 등에서 주요 국가의 경제 규모에 비견될 만큼 큰 규모임 ▶ 상위 20대 글로벌 기술기반 스타트업 생태계의 경제적 가치는 총 6,581.5억 달러로 추정되며, 2015년 대만의 GDP(5,230억 달러)보다 크고 한국(1조 3,775억 달러)의 약 1/2에 해당됨 ▶ 특히, 실리콘벨리가 2,935억 달러로 전체의 약 44.6%를 차지하며, 절대적 위상을 차지하고 있음 [표 1] US 상장 시가 총액 상위 10 및 IT분야 상위 10 (단위: 억 달러) 출처: [2] 2017년 1월** 2016** 순위 업체명 시가총액 순위 업체명 시가총액 1 Apple 6.412 1 Apple 6.176 2 Alphabet 5.689 2 Alphabet 5.391 3 Microsoft 5.235 3 Microsoft 4.832 4 Berkshire Hathaway 4.036 4 Amazon.com 3.563 5 Amazon.com 3.955 5 Facebook 3.316

6 Facebook 3.792 6 Tencent 2.295

7 Exxon Mobil Corporation 3.542 7 Alibaba 2.195 8 Johnson & Johnson 3.127 8 삼성전자 2.066 9 JPMorgan Chase & co. 3.117 9 Intel 1.719 10 Wells Fargo & co 2.813 10 IBM

자료_*이베스트 투자 증권, **S&P Capital IQ IITP

스타트업(Startup)의정의

•

설립된지얼마되지않은신생기업으로혁신적인기술과아이디어를보유한창업기업 ▶ 1990년대 말 미국의 IT버블 과정에서 생겨난 기술기반의 벤처기업을 의미하였으나, 최근에는 새로운 비즈니스 모델이나 아이디어를 기반으로 한 소규모 신생기업의 의미로 확장되어 사용됨 출처: 한경 경제용어사전, [8] 1) 이 원고는 한국정보화진흥원의 김배현 수석연구원이 작성함

2.

스타트업

전성

시대

1) 글로벌 스타트업 현황

•

Global Entrepreneurship Monitor

의초기단계기업활동지수

(TEA: Total

early-stage Entrepreneurial Activity)*

에따르면

,

세계주요국에서초기단계 기업활동지수가확대되는등스타트업창업활동이증가하는추세임 * 18∼64세의경제활동인구중, 창업한기간이짧거나창업단계에있는인구비중

•

미국은 ’

08

년글로벌 금융위기이후’

10

년

TEA

가

7.6%

에 불과했으나

,

’

11

년

12.3%,

’

13

년

12.7%

에이어

,

’

14

년

13.8%,

’

15

년

6.9%,

’

16

년

8.8%

를기록함

•

영국은 ’

07

년

5.4%

를기록한 이후

,

’

10

년

6.4%, 2012

년

9.0%

로증가하였고

,

’

14

년

10.6%,

’

15

년

6.9%,

’

16

년

8.8%

로다시증가함

•

이스라엘은’

10

년

5.0%

에서’

16

년

11.3%

로꾸준히증가추세이며

,

중국은’

11

년

24%

로높은창업활동을보였고

,

이후평균

10%

를유지중임

•

우리나라는’

10

년

6.6%

로저점을기록한뒤에’

13

년부터상승하여’

15

년

9.25%

로 증가하였다가’

16

년

6.69%

로하락함 [그림 2]주요국의 초기 단계 기업 활동 지수 추이 출처: [2] 30 25 20 15 10 5 0 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 ■ ■ ● ● ● ✚ ● ● ● ● ■ ■ ■ ■ ✽ ✽ ▲ ✽ ▲ ▲ ✽ ▲ ▲ ✽ ▲ ✚ ✽ ✽ ✚  ✚ ✚ ✚ ✚    ▲  

자료_Global Entrepreneurship Monitor 2016/2017, IITP 재작성

•

’

08

년 금융 위기 이후 글로벌

ICT

산업을 이끌고 있는 것은 구글

,

페이스북

,

알리바바등스타트업에서시작한기업들이다수를차지함 ▶

미국 상장 Top 10 내 3개 기업은 스타트업에서 빠르게 성장한 기업이며, IT 분야 TOP 10내 5개 기업도 구글, 아마존, 페이스북, 텐센트, 알리바바 등 스타트업에서 출발하여 ICT 산업을 주도하고 있는 대표 기업임 ▶

국내도 네이버(NHN), 다음카카오 등이 스타트업으로 출발하였으며, 국내 대표 IT기업으로 빠르게 성장함 ■ ✽ ▲ ✚  중국 한국 대만 영국 미국 이스라엘

2) 글로벌 벤처캐피탈(VC) 투자 동향

•

’

16

년전세계

VC

투자는’

15

년대비약화되었으나

,

거래건수및투자금액은높은 추세이며

,

안정적투자로변화중임 ▶

다국적 컨설팅 회사인 KPMG는 ’16년 글로벌 VC 투자를 ’15년 17,992건 대비 24% 감소한 13,665건, 총 투자액은 1,274억 달러(’15년 1,406억 달러)로 추정함

•

북미지역은 ’

16

년 감소세를 보였지만

,

투자액은

720

억불로 세계

VC

투자의

56.7%

를차지하며

,

실리콘밸리를기반으로지난

5

년간

(

’

12

년

~

’

16

년

)

기술기반 스타트업전체거래의

65%

를차지하는등투자를선도함 ▶

’11년 이후 VC의 기술 기반 기업에 대한 투자는 계속 증가하여 ’16년 전체 투자의 76%를 차지하고 교통, 헬스케어, AI, VR, 핀테크 분야에 높은 투자가 이루어짐

•

우리나라 신규벤처투자액은’

15

년

2

조

858

억원에서’

16

년

2

조

1,503

억원으로

3.1%

증가하고

,

신규벤처펀드도’

15

년

2

조

7,146

억원에서’

16

년

3

조

1,998

억원으로

17.9%

증가함 ▶ ’17년 현재 쿠팡과 옐로우 모바일만이 유니콘 기업에 이름을 올리고 있으며, ’14년 이후 글로벌 시장에서 많은 유니콘 기업이 탄생한 것과는 반대로 국내에서는 새롭게 유니콘 기업으로 성장된 기업은 없으며, 스타트업의 기업 가치는 아직 낮은 수준임

•

미국

,

유럽등 글로벌주요시장의투자 분야를살펴보면

,

교통

(

차량공유등

),

핀테크

,

헬스케어분야의높은투자가이뤄지는반면국내는배달

,

숙박등의

O2O

서비스분야의투자가높은수준임

3. 4

차

사업혁명

시대의

빅데이터

빅데이터정의

•

빅데이터란인터넷, 모바일기기, 센서등에서수집되어통상적으로저장·처리할수있는한계를 넘어선방대한양의데이터를이르는용어로, 데이터양(Volume), 생성속도(velocity), 다양한 종류(Variability)라는특징을갖음 다양성(variety) 크기(volume) 속도(velocity) MB, GB 단위규모 유통활용주기 수시간~수주 고객 신상 데이터 매출 데이터 재고 데이터 회계 데이터 등 TB, PB, EB, 단위 분, 초, 단위 유통 활용

 

_{ }







정형 데이터 비정형 데이터 동영상 음악 메시지 소셜 미디어 위치정보 게시물 ▶ 빅데이터 분석을 통해 새로운 가치를 찾아내고 다양한 분야의 데이터간 융합을 통해 산업의 경쟁력 강화, 신규 서비스 창출 등 새로운 경쟁 원천임

•

4

차산업혁명을견인하는인공지능기술은데이터를기반으로하는기계학습

(Machine

learning)

을 통해성능이향상되기때문에 각국산업계와정부는 데이터를필수 자산으로인식함

•

4

차 산업혁명으로 기업 기능의 수직적 분해가 확대되는 등 산업구조의 근본적 변화를가져올것으로예상됨 ▶ 디지털 혁신으로 R&D를 포함한 대부분의 기업 기능을 외부에서 수혈할 수 있게 됨. 이를 통해 개방형 혁신(Open Innovation)으로 대변되는 대기업과 스타트업 간 협업이 확대되는 등 기업 기능의 수직적 분해가 확대되어 전 세계적으로 스타트업의 출현이 가속화됨 세계대형은행과스타트업의핀테크혁신협업사례

•

마케팅부터고객응대, 신용평가, 대출실행, 상환프로세스관리에이르기까지모든것을은행이 담당하던과거의금융은현재분해되어마케팅은카드리틱스(Cardlytics), 고객응대는 IBM

왓슨(IBM Watson), 투자분석기능은켄쇼(Kensho)가담당함

•

이렇게제조, 마케팅등특정기능의전문성을기반으로하는 기업이기존 산업을혁신하는 사례가증가할것으로예상됨

1) 빅데이터 해외 정책동향

•

미국

, EU,

일본등세계주요국들은데이터중요성을인식하고데이터주도경제로 전환하기위한국가차원의전략을추진중임

▶ 미국은 빅데이터 연구개발 전략(’16년), 국가과학재단(NSF), 빅데이터(’15년) 허브

구축, 빅데이터 Spoke 계획(’15년), 데이터주도 혁신(DDI: Data-Driven Innovation) 전략(’13년)을 마련하여 주요 R&D 지원과 데이터 활용 촉진 등 정책을 추진함 ▶ EU는 빅데이터 가치 PPP(’15년), 데이터주도 경제전략(’14년), 24만 데이터셋 오픈데이터 공개(’15년) 등 데이터 경제 생태계 마련을 통한 경쟁력 확보를 추진함 ▶ 일본은 데이터 중심 사회 실현(’14년), 4차 산업혁명 주도전략(’16년), 개인정보보호법 개정(‘15년) 등을 통해 데이터 유통 및 ICT 융합 활성화 등을 추진함 ▶ 중국은 빅데이터 산업 발전계획(’16년), 데이터 거래소 설립(’15년), 빅데이터의 발전 촉진에 관한 행동 강요(’15년) 등 정부주도, 탈 외산 빅데이터 산업 육성을 추진함

2) 빅데이터 시장 동향

•

세계 빅데이터 시장은’

17

년

1,508

억달러에서 ’

20

년

2,100

억달러로연평균

11.9%

성장할것으로전망됨 ▶ ’17년 뱅킹, 조립제조, 공정제조, 연방/중앙정부, 전문 서비스 분야에 총 724억 달러를 투자 할 것으로 전망되며, ’20년에는 1,015억 달러 규모에 이를 것으로 예상됨 ▶ 산업별로는 뱅킹 부문(연평균 13.3%)이 가장 빠른 성장세를 보일 것으로 예상되며, 헬스케어, 보험, 증권과 자본투자중개업, 통신 부문으로 연평균 12.8% 성장할 것으로 예상됨

•

우리나라빅데이터시장은’

16

년

3,440

억원규모의시장을형성하며

,

전년

(

’

15

년

2,623

억원

)

대비

30%

이상高성장세를유지할것으로전망됨 ▶ 영역별로는 스토리지 시장이 26.5%로 가장 높은 비중을 차지하였고, 소프트웨어 23.5%, 서버 21.4%, 서비스 20.8%, 네트워크 7.8% 순임

4.

새로운

자본재

,

데이터

인프라

•

우리나라는초고속인터넷과스마트폰 보급률

,

전자정부와같은공공 인프라등 데이터축적을위한우수한인프라를보유하고있지만

,

이에대한활용은부족한 실정임 ▶ 양질의 공공 데이터 부족, 데이터 거래 시장 미형성에 따른 데이터 부익부 빈익빈 현상, 개인정보에 대한 포괄적이고 모호한 규제 환경이 데이터 활용이 부족한 이유임

1) 공공 데이터

•

세계각국은교육·법률·국방·의료등민간에서접근하기힘든다양한정보를 오랜기간축적된공공데이터개방을통해혁신을추진중임 ▶ 영국은 빅데이터를 미래의 핵심 국가 인프라로 정의하고, 2010년부터 3단계에 걸친 공공 데이터 확대 전략을 추진 중임 ▶ 미국은 오바마 정부에서 강력한 창업 육성 정책인 스타트업 아메리카 계획(Startup America Initiative)의 핵심으로서 공공 데이터 개방과 활용을 적극적으로 추진함

•

우리나라도공공데이터포털

(data.go.kr)

과중앙부처·지자체가운영하고있는 데이터포털

(50

여개

)

을통해공공데이터개방을지속적으로확대중임 ▶ 그러나, 부가가치가 높은 정보의 다양성이 아직 부족하고 제공 기관마다 포맷이 상이하여 전처리에 상당한 비용이 발생함. 또한 공개된 데이터의 약 25%는 HWP, PDF 등 기계로 판독할 수 없는 형태이며, 활용이 쉬운 LOD(Linked open data) 형태의 데이터는 0.2% 수준에 불과함

2) 데이터 유통·거래

•

미국은정부

,

온라인

,

민간 기업 등다양한출처에서수집한데이터를가공하여 판매하는데이터브로커들이마케팅이나부동산등의특정영역별로전문화되어 발달됨 ※미국의데이터브로커업체수는약 650개, 연매출규모는 1,560억달러(약 184조원)로추정 ▶ 또한, BDEX 등 다수의 참여자가 데이터를 거래할 수 있는 데이터 마켓플레이스 형태의 시장이 발달됨

•

중국은 ’

14

년부터 지방정부가참여한

7

개의빅데이터 거래소를개설하여 민간 데이터거래를활성화함 ▶ 빅데이터 분석 전문업체가 가공한 정부의 공공 데이터뿐 아니라 거래소에 참여한 민간 기업들이 공급한 데이터가 증권과 유사한 형태로 거래됨

▶ 지방정부의 7개 거래소의 운영 경험을 바탕으로 ’18년까지 국가 단위의 통합 데이터 거래소를 설립하여 양질의 데이터를 혁신의 자본으로 육성할 계획임

•

우리나라는 현재 빅데이터허브

(SKT), API

스토어

(KTH),

데이터 스토어

(

한국데이터진흥원

)

등이존재하지만

,

거래는미미한상황임

•

스타트업은 자체적으로 데이터를 수집하거나 데이터 보유 기업과 연계없이 양질의데이터에접근하기에는한계가있음 ▶ 따라서 민간 데이터 유통을 통해 스타트업이 데이터를 확보할 수 있는 유통시장 활성화가 필요함

3) 데이터와 개인정보보호

•

개인정보는 엄격한보호의 대상이나여러국가에서는 적절한조치를 취해개인 식별이 불가능한 비식별 개인정보를 규제하지 않는 법적 근거를 마련하여 개인정보의보호와활용을함께추구함

•

미국의 개인정보보호법제는 기본법

(

개인정보보호법

)

없이산업분야나 사안에 따라개별법을마련하고공공ㆍ민간부문체계를분리하여운영함 ▶ 미국에서 개인정보 비식별화 원칙은 현재 입법 추진 중인 소비자 프라이버시

권리장전(Consumer Privacy Bill of Rights, CPBR) 개정을 통해 명확하게 정의될 예정임 ▶ 비식별화 관련 지침으로는 미 연방거래위원회(FTC)가 ’12년 3월 발표한 개인정보의 비식별화 가이드라인이 존재함 ※ 이가이드라인은비식별화해야하는데이터의범위와관련하여, 개인정보뿐만아니라개인이 사용하는각종디바이스도식별가능성을최소화하도록관련업계의자율적인대책을촉구하고 재식별가능성에대해서도각별히주의할것을권고함

▶ 의료분야의 경우, HIPAA(Health Insurance Portability and Accountability

Act)에서 비식별 개인정보는 규제의 대상에서 제외할 수 있도록 규정함

•

EU

는「개인정보의처리와자유로운이동에관한개인정보보호지침」을채택하여

,

EU

회원국에대해개별법률의제·개정을강제

(1995. 10. 24.)

▶ ’15년 12월 합의된 일반정보보호규정(General Data Protection Regulation,

GDPR)을 통해 가명화를 통한 개인정보의 비식별화 조치를 조건으로 데이터를 수집 및 이용 가능하도록 규정함 ※ 가명화는특정개인에게연결되지않을것을조건으로하며, 재식별화가가능한만큼개인정보로 취급되지만기술적·관리적방법을통해특정목적을위해활용할수있도록허용함 ▶ 개인정보 비식별화에 대한 일반적인 원칙은 GDPR을 통해 제시되고 있지만, 구체적인 비식별화 지침은 회원국별 가이드라인을 통해 제시됨

•

일본은민간부문의개인정보보호에관한법률로「개인정보보호에관한법률」이 있으나기본법적성격이있음 ▶ 4차 산업혁명 시대를 대비하기 위한 빅데이터 산업 활성화를 목적으로 ’15년 「개인정보보호에 관한 법률」 개정을 통해 비식별화된 데이터를 익명 가공정보로 정의하고 정보 주체의 동의없이 활용할 수 있도록 허용함

•

우리나라 개인정보 관련법제는민간과 공공전반에걸쳐적용되는 일반 법인 개인정보보호법과산업별특정분야에서적용되는정보통신망법

,

신용정보보호법

,

의료법등의개별법으로구성됨 개인정보보호 관련 국내 법제현황 • 전자정부법 • 공공기록물 관리에 관한 법률 • 주민등록법 • 민원 사무 처리에 관한 법률 • 공공기관의 정보공개에 관한 법률 • 국가정보화 기본법 정보통신 • 정보통신망 이용 촉진 및 정보보호 등에 관한 법률 • 위치정보보호법 • 전기통신사업법 • 통신비밀보호법 • 정보통신기반보호법 상거래 • 전자문서 및 전자 거래 기본법 • 전자상거래등에서의 소비자 보호에 관한 법률 • 전자서명법 • 산업기술의 유출 방지 및 보호에 관한 법률 금융·신용 • 신용정보의 이용 및 보호에 관한 법률 • 금융실명거래 및 비밀 보장에 관한 법률 • 전자금융 거래법 • 특정 금융거래 정보의 보고 및 이용등에 관한 법률 보건·의료 • 의료법 • 국민건강보호법 • 후천성면역결핍증 예방법 • 감염병의 예방 및 관리에 관한 법률 • 응급의료에 관한 법률 개인정보보호법(일반법) 공공 민간 ▶ 복합적으로 구성된 개인정보 관련 법체계로 인해 융복합형 스타트업은 높은 법적 리스크 뿐만 아니라 규제 간 상충되는 경우가 있어 혼란을 야기시킴 ▶ 개인정보에 대한 포괄적 정의와 강력한 사전 동의 규제는 다양한 데이터 간 매쉬업을 통한 가치 창출과 이를 위한 데이터 거래 자체가 어려워 빅데이터 시장 활성화 및 스타트업들의 데이터 기반의 혁신 서비스 개발을 저해하는 중요한 요인이 될 수 있음

•

우리나라에서도 빅데이터 산업을 활성화하기 위한 업계의 지속적인 요구로

2016

년

6

월관계부처합동으로개인정보비식별조치가이드라인이공개됨 ▶ 그러나 법적 효력이 없는 참고자료로 기업들의 빅데이터 활용에는 여전히 법적 리스크가 존재함

5.

결언

•

4

차산업혁명시대의도래로전세계적으로스타트업활동이활발하게일어나고 새로운시장을선도할혁신적인스타트업도지속적으로출현될것으로예상됨 ▶ 이에 따라 데이터는 4차 산업혁명 시대와 창업 생태계에서 새로운 자본재로서 중요한 역할을 함

•

데이터를 활용한 혁신 스타트업을 육성하기 위해서는 공공과 민간 영역에서 양질의데이터에대한접근성확대가필요함 ▶ 공공 데이터는 스타트업들이 쉽게 접근할 수 있는 데이터로, 데이터 품질관리를 통해 활용성을 높이는 방안이 요구됨 ▶ 이를 위해 영국의 ‘5 Stars of Openness 원칙’과 같이 데이터 수요자(스타트업)가 활용도를 평가하는 데이터 관리 체계 도입이 필요함 ▶ 또한, 민간 데이터의 경우 스타트업이 필요한 데이터를 확보할 수 있도록 데이터 거래소 도입이 필요함 ▶ 상품성을 높인 공공 데이터와 민간 기업이 데이터를 상품화하여 거래할 수 있도록 다양한 업체가 참여하는 운영 모델 마련과 생태계 조성이 필요함

•

비식별 정보의활용에대한 필요성을인식하고데이터활용과 개인정보보호의 균형적인조화를이룰수있도록관련법제도개선이필요함 ▶ 비식별 정보에 대해 사전 동의없이 적절한 기술적·관리적 조치를 취하면 활용할 수 있게 하고 정보 주체가 원하지 않은 경우에 활용을 제한할 수 있는 방안 등을 고려함 ▶ 법 개정을 통해 비식별 정보의 정의, 기준을 명확히하여 합법적으로 비식별 정보를 거래할 수 있는 방안 등을 고려함 참고자료 [1] 4차산업혁명을주도하기위한스타트업코리아!, 아산나눔재단·구글캠퍼스서울, 2017년 7월 13일 [2] 국내외스타트업투자현황및시사점, 과학기술&ICT정책·기술동향정보통신기술진흥센터, ICT SPOT ISSUE(2017-3호) [3] 빅데이터산업의부상및시사점, 산업은행, 2016. 10.

[4] 올해세계빅데이터및분석시장 1,500억달러넘어설전망, IDC-Press Release, April 17, 2017 [5] 2016년빅데이터시장현황조사보고서, 빅데이터기획보고서 4호, 한국정보화진흥원

[6] 개인정보보호법제로인한빅데이터활용한계사례조사·분석, 한국정보화진흥원 2015. 12. [7] 개인정보비식별화관련해외현황및사례, 개인정보보호핫이슈심층분석보고서, 2016년 5월,

한국인터넷진흥원