현재 데이터 트렌드 및 시장 개요
오늘날의 디지털 경제에서는 Web2뿐만 아니라 Web3 세계에서도 데이터와 정보가 기업과 사회에 필수적인 자원입니다. 인공지능(AI)과 탈중앙화 물리적 인프라 네트워크(DePIN)와 같은 새로운 기술 발전은 중앙화 또는 탈중앙화 애플리케이션의 수를 계속해서 증가시키고 있으며, 이들은 비정형 데이터를 생성함으로써 기업의 부가가치를 크게 높일 수 있는 잠재력을 제공합니다. 정보 획득의 원재료인 데이터는 기업의 경제적 성공에 매우 중요한 요소로 간주됩니다.
데이터는 새로운 디지털 서비스뿐만 아니라 새로운 비즈니스 모델을 창출하는 기반이 됩니다. 데이터는 다른 물질적 자산과 마찬가지로 재정적 가치를 지니며, 그 관리에는 비용이 발생하는 자산으로 간주됩니다.
온체인 또는 오프체인에서 생성, 수집, 사용된 데이터는 원시 데이터나 가공된 데이터 형태로 다른 조직이나 개인에게 판매될 수 있으며, 이로써 데이터는 더 이상 제품을 뒷받침하는 요소가 아닌 그 자체로 하나의 제품이 됩니다. 이로 인해 데이터 자산은 조직과 개인 간의 거래와 교환을 통해 수익을 창출할 수 있는 새로운 개념으로 자리잡게 됩니다.
이러한 배경 속에서 최근 몇 년간 원시 데이터와 가공된 데이터(데이터에서 생성된 시각화 및 인사이트 포함)의 거래와 데이터 관련 서비스 제공을 주요 비즈니스 모델로 하는 다양한 중앙화 및 탈중앙화 플랫폼이 등장했습니다.
데이터 분석, 즉 데이터 분석 기능을 제공하는 도구와 분석 결과를 직접 제공하는 플랫폼은 Web2 세계에서 매우 성숙한 비즈니스 모델을 가지고 있습니다. 그 가장 큰 이유는 Web2 산업에서 데이터의 대부분이 공개되지 않으며, 데이터 소유권이 매우 높은 진입 장벽을 만들기 때문입니다. Web3 세계에서는 블록체인의 투명성과 신뢰성 덕분에 누구나 쉽게 온체인 데이터를 획득할 수 있으며, 데이터 수집이 더 이상 문제가 되지 않습니다. 하지만 블록체인의 높은 전문성으로 인해 온체인 데이터에 대한 해석을 일반 대중에게 제공하는 플랫폼들이 등장했으며, 이로 인해 몇몇 잠재적인 유니콘 기업이 탄생했습니다.
한편, 데이터 마켓은 이론적으로나 실무적으로 점점 더 인기를 끌고 있습니다. 일반적으로 이러한 플랫폼은 데이터 제공자와 구매자 간의 연결을 생성하는 중개자로서 데이터 교환을 위한 인프라를 제공합니다. 특히 AI 기술의 발전에 따라 AI 모델 학습을 위한 대량의 원시 데이터가 필요합니다. 주로 가공되고 정제된 데이터는 매우 귀중한 자산이 되었습니다. 또한, 데이터 수집 및 교환 분야에서 많은 유니콘 기업들이 탄생했습니다.
하지만 데이터는 물리적 제품과 다른 특성을 가지고 있어, 거래되는 상품에 대한 기존 프로세스와 규칙을 그대로 적용하기 어렵습니다. 특히 가격 책정 메커니즘과 관련해서는 더욱 그러하며, 거래 데이터의 경우 지불 의사가 낮은 편입니다.
예를 들어, 데이터 또는 데이터 서비스 구매자는 구매하기 전에 그 가치를 완전히 확인할 수 없기 때문에 잠재적인 가치를 잘 인식하지 못하는 경우가 많습니다. 또한, 고품질 데이터의 생성, 가공, 저장 및 분석이 데이터 및 데이터 서비스 제공자에게 주요 비용 요인이라는 것을 사람들은 종종 깨닫지 못합니다. 또 다른 장애물은 신뢰와 보안의 부족으로, 이 때문에 잠재적인 데이터 제공자들이 내부 데이터를 공개함으로써 경쟁자에게 이익을 줄 수 있다는 우려를 갖게 됩니다.
다음 표는 인덱싱, 데이터 교환, 분석에 이르기까지 다양한 분야를 포괄하는 대표적인 데이터 프로젝트를 나열하고 있습니다.
| Project | Value proposition | Data transformation | Architecture |
|---|---|---|---|
Indexing | Raw Data -> Formated Data | Decentralized | |
Indexing | Raw Data -> Formated Data | Decentralized | |
Analysis | Raw Data -> Analysis | Centralized | |
Analysis | Raw Data -> Analysis | Centralized | |
Marketplace | Dataset <> Dataset | Decentralized | |
Marketplace | Dataset <> Dataset | Decentralized | |
RPC and API | Raw Data -> Formated Data | Decentralized | |
Analysis | Raw Data -> Analysis | Centralized |
데이터 인프라 분야에서 많은 우수한 프로젝트들이 등장하고 있으며, 이는 후발 주자들에게는 상대적으로 기회가 줄어들고 있음을 의미합니다.
그러나 동시에 데이터 인프라의 핵심 기능을 넘어 가치를 더하는 데이터 관련 서비스를 제공하는 것이 중요한 성공 요소로 보입니다.
다음과 같은 몇 가지 예시가 있습니다:
| Project | Architecture | Description |
|---|---|---|
Centralized | Data labelling | |
Centralized | Dataset exchange | |
Centralized | On-chain data analysis | |
Decentralized | On-chain DID and reputation |
결정적인 요소는 이러한 시너지가 시장에 어떤 영향을 미치고 데이터 제공자들이 자신의 데이터를 제공하도록 어떻게 유도하는지입니다.
결과적으로, 데이터는 점점 더 중요해지고 있습니다. 데이터는 AI 기술 발전에 대한 동력을 제공하는 필수적인 생산 자원으로 자리 잡을 것입니다. 동시에, 다음 산업 혁명을 이끄는 핵심 기술로서 AI는 범용적인 대규모 모델 기술로 확고하게 나아가고 있습니다. 이러한 배경 속에서 데이터 수집, 조직, 확인 및 거래를 위한 필수 서비스를 구축할 수 있는 인프라는 더욱 늘어날 것입니다. 이에 우리는 Web2와 Web3 모두에서 데이터 분야에 여전히 많은 기회가 있을 것이라고 판단했습니다.
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