본격 맞은 데이터경제 시대…통신3사, 데이터사업 날개 단다
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본격 맞은 데이터경제 시대…통신3사, 데이터사업 날개 단다
  • 박효길 기자
  • 승인 2020.08.05 14:29
  • 댓글 0
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5일 데이터 3법 시행으로 가명정보의 데이터 가공 등 활용범위 커져
통신3사, 통신 사용 정보 등 활용해 각종 고객 맞춤형 상품 출시 전망
SK텔레콤은 1800만명이 이용하는 T맵의 빅데이터를 분석해 맛집을 추천하는 ‘T맵 미식로드’를 지난달 출시했다. 사진=SK텔레콤 제공
SK텔레콤은 1800만명이 이용하는 T맵의 빅데이터를 분석해 맛집을 추천하는 ‘T맵 미식로드’를 지난달 출시했다. 사진=SK텔레콤 제공

[매일일보 박효길 기자] 데이터3법이 시행되면서 통신3사의 데이터사업에도 속도가 붙을 전망이다.

5일 개인정보보호법·신용정보법·정보통신망법 등 이른바 ‘데이터3법’이 본격 시행된다. 이제 가명정보의 데이터 가동 등 활용범위가 더욱 커진 만큼 따라서 데이터 경제 시대가 본격적으로 열릴 것으로 기대가 모아진다.

데이터경제란 데이터의 활용이 다른 산업 발전의 촉매역할을 하고 새로운 제품과 서비스를 창출하는 경제를 말한다. 4차 산업혁명의 진전에 따라 데이터는 사람·자본 등 기존의 생산요소를 능가하는 핵심 자원으로 부상하고 있으며, 기존 산업의 혁신은 물론 신산업 창출 등 혁신성장을 가속화하고 있다.

데이터는 4차 산업혁명 시대의 중요한 생산요소다. 글로벌 시장조사기관 IDC에 따르면 세계 데이터 시장규모는 지난 2018년 1660억달러에서 2022년 2600억달러로 늘어날 것으로 관측된다.

한국의 데이터분야 기술력(미국 100 대비 79(정보통신기획평가원))과 활용도(63개국 중 31위(IMD))는 주요국에 비해 낮아 글로벌 경쟁력을 높이기 위한 ‘데이터경제’로의 전환이 필요하다는 지적이 제기돼 왔다. 이번 데이터3법 시행이 데이터경제로의 출발점을 알리는 초석이 될 것으로 전망된다.

특히 통신업계의 수혜가 예상된다. 앞으로 고객의 통신 사용 정보 등을 금융 소비패턴 정보와 결합해 각종 고객 맞춤형 서비스가 가능해지기 때문이다.

KT는 지난해 2월 ‘에어맵코리아’ 프로젝트를 발표했다. 사진=KT 제공
KT는 지난해 2월 18일 오전 서울 광화문 KT 스퀘어에서 에어맵 코리아 기자간담회를 진행했다. 사진=KT 제공

이에 통신3사도 추진 중인 각사의 데이터사업에 속도를 낼 전망이다.

SK텔레콤은 주거·유동인구 등 데이터와 T맵 콘텐츠 응용프로그램환경(API) 등 10여종 데이터를 제공한다. SK텔레콤은 1800만명이 이용하는 T맵의 빅데이터를 분석해 맛집을 추천하는 ‘T맵 미식로드’를 지난달 출시한 바 있다. ‘T맵 미식로드’는 △지역 △성별 △나이 △동행자 등도 고려해 개인 맞춤형 맛집을 추천한다. 이용자의 성별과 연령대에 따라 인기있는 맛집을 소개하는 한편, 어린이 혹은 부모님과 방문하기 좋은 음식점을 추천해주기도 한다.

KT는 생활·유동인구, 전국단위 공기질 등 데이터 6종을 제공하고 있다. KT는 지난해 2월부터 시작한 ‘에어맵코리아’ 프로젝트를 통해 기상청보다 더 상세한 동단위 공기질 정보를 제공하고 있다. KT는 전국 각지에 구축된 2000여개의 외부 측정소를 비롯 500개의 측정소를 추가 구축하고 이동형 관측센서 7000여개를 투입해 빈틈 없는 미세먼지 측정망을 구축한다는 계획이다.

LG유플러스는 신한은행과 빅데이터를 활용한 공동사업 추진 업무협약을 체결했다. 사진=LG유플러스 제공
LG유플러스는 신한은행과 빅데이터를 활용한 공동사업 추진 업무협약을 체결했다. 사진은 강호석 LG유플러스 빅데이터센터장(상무, 오른쪽)와 김철기 신한은행 빅데이터센터 본부장이 업무협약을 맺고 있다. 사진=LG유플러스 제공

LG유플러스는 신한은행·CJ올리브네트웍스와 빅데이터를 활용한 신사업 발굴을 추진 중이다. 빅데이터 공유와 결합 데이터 공동 개발 등 폭넓은 범위에서 데이터 협업을 추진하고 있다. 예를 들어 프로야구를 좋아하는 고객 특성을 파악할 경우 LG유플러스 모바일 야구 중계 서비스인 ‘U+프로야구’ 앱 사용이력과 신한은행의 2018년 프로야구 타이틀 스폰서 기념 ‘신한 KBO리그 적금·정기예금’ 가입 및 이벤트 참여정보 등 양사의 빅데이터를 조합하면 보다 심도 있고 다양한 고객 특성 분석이 가능해진다는 설명이다.


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