PE Notes · DB
데이터 가치평가
비경합·비소모·결합가치 같은 데이터 재화 특성과, 비용·시장·수익 세 접근법, 품질을 반영한 평가 절차와 활용을 정리합니다.
건물과 기계는 쓰면 닳고, 한 사람이 쓰면 다른 사람은 못 씁니다. 데이터는 써도 원본이 남고, 붙일수록 쓰임이 늘어나며, 같은 표라도 맥락에 따라 값이 갈립니다. 는 그 차이를 비용·시장·수익 언어로 적는 일입니다. 거래소 호가, 인수 실사, 내부 투자 심의에 같은 질문이 올라옵니다.
재화로서의 특성
일반 재화와 달리, 데이터는 동시에 여러 곳이 쓸 수 있고 복제해도 원본이 줄지 않습니다.
| 특성 | 뜻 | 평가에 미치는 영향 |
|---|---|---|
| 비경합성 | 한 쪽 사용이 다른 쪽을 막지 않음 | 동시 활용, 한계비용 낮음 |
| 비소모성 | 사용해도 원본이 닳지 않음 | 재사용·누적 |
| 결합가치 | 다른 데이터와 붙이면 새 쓰임 | 단독 원가보다 시너지가 큼 |
| 맥락 의존 | 용도마다 가치가 다름 | 절대액 하나로는 부족 |
| 시간 민감 | 신선도가 가치를 좌우 | 실시간과 역사 데이터를 구분 |
| 외부효과 | 제3자에 이득·피해 | 프라이버시 리스크를 차감 |
| 비대칭 | 생성·보유·활용 주체가 다름 | 배분 분쟁 |
때문에 복제본마다 원가를 다시 매길 수 없습니다. 전송과 개방은 같은 파일이 여러 서비스에 붙는 자리입니다.
세 접근법
| 접근 | 재는 것 | 잘 맞는 때 | 약점 |
|---|---|---|---|
| 비용 | 수집·정제·저장·유지 원가 | 취득 직후, 내부 원장 | 쓸모없는 데이터도 원가가 큼 |
| 시장 | 유사 거래가 × 규모·품질·희소 보정 | 거래소, 데이터 M&A | 비교 사례가 드묾 |
| 수익 | 미래 수익·절감의 현재가치 | 투자 심의, 내부 우선순위 | 예측 오차 |
은 투입 합입니다. 은 호가에 규모··독점성·적시성을 곱합니다. 은 마케팅 절감, 이탈 감소처럼 현금흐름을 할인합니다.
가치는 품질(정확·완전·일관·신선), 희소(대체 불가능성), 활용 범위가 올리면 오르고, 개인정보·저작권 리스크가 있으면 깎습니다. 여러 데이터셋이 한 모델에 붙을 때는 로 기여분을 나눕니다.
절차와 활용
현장 순서는 짧게 세 칸입니다. 거래·회계·투자 중 목적을 고르고, 범위·품질·독점·활용을 본 뒤, 선택한 모형으로 산정하고 다른 방법으로 검증합니다. 품질 점수는 가중치로 남기는 편이 안전합니다.
| 자리 | 쓰는 이유 |
|---|---|
| 기업 인수 | 데이터 자산을 기업가치에 포함 |
| 거래 플랫폼 | 호가·보정 근거 |
| 회계 | 무형자산 인식 논의 |
| 담보·투자 | 수집·정제 ROI |
| 공공 개방 | 가치 높은 세트부터 개방 |
국내에는 과기정통부 가치평가 가이드와 거래·바우처 창구가 있습니다. 국제 회계가 데이터를 자산으로 언제 올릴지, AI 학습 데이터에 얼마를 줄지는 아직 제도가 따라오는 구간입니다.
기술사 답안 포인트
기출 이력
제140회 정보관리기술사 4교시