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2022년 마이데이터 핵심기술 및 시장 동향과 유망 사업 분야별 사업화 전략 DX(디지털 전환)시대의 데이터 비즈니스를 위한

J1 27
데이코인텔리전스 편집부 지음 | 데이코인텔리전스 | 2022년 01월 06일 출간
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    08월 12일 출고 예정 배송일정 안내
상품상세정보
ISBN 9791190816175(1190816172)
쪽수 602쪽
크기 210 * 297 mm 판형알림

책소개

이 책이 속한 분야

산업조사 전문 기관인 데이코산업연구소가 ‘2022년 마이데이터 핵심기술 및 시장 동향과 유망 사업 분야별 사업화 전략’ 보고서를 발간했다.

Digital Transformation(DX) 시대에 데이터는 경제성장과 혁신의 동력으로 그 가치가 확대되고 있다. 이처럼 데이터가 경제활동의 중요한 생산요소로 사용되는 ‘데이터 경제’라는 경제 구조가 출연하여 다양한 개념으로 정의되고 있다. 데이터 경제에 대한 세계 시장규모는 2018년 1,660억 달러에서 2022년 2,600억 달러로 성장할 것으로 전망되며, 데이터량은 2016년 16ZB에서 2020년 44ZB, 2025년 180ZB로의 급격한 증가가 예상되고 있다.

데이터가 마치 산업화 시대 석유와 같은 핵심 자원으로 부상하면서, 데이터를 생산하는 개인과 이를 이용하는 기업 사이의 권리와 책임이 중요한 이슈로 부상하게 되었다. 마이데이터(MyData)는 이러한 관점에서 발생한 개념으로, 개인이 자신의 정보에 대한 관리와 통제 권한을 가지고 이를 바탕으로 개인정보 활용처 및 활용범위 등에 대해 능동적인 의사결정을 하는 개인정보 활용의 새로운 패러다임을 뜻한다.

마이데이터의 도입은 단순히 정보주체가 자기결정권이라는 권리를 확립하는데 그치지 않고, 데이터를 기반으로 새로운 서비스를 창출시키고 이러한 서비스들을 보다 자유롭게 선택하도록 함으로서 소비자의 권익을 제고할 것으로 기대된다.

2022년 1월 국내에서는 마이데이터 사업이 전면 시행되었다. 이를 통해 이용자는 분산되어 있는 개인의 신용정보를 한곳에서 확인할 수 있고, 재무 현황·소비 습관을 분석해 개인맞춤형 금융상품을 추천받는 등의 서비스를 이용할 수 있다. 현재는 금융 산업에 초점이 맞춰져 있지만, 향후 의료 정보를 통한 개인 맞춤형 헬스케어 및 보험상품 설계, 개인 소비패턴이나 기호 데이터를 기반으로 하는 스마트유통 등으로 서비스가 확대·발전해 나갈 전망이다.

개인정보를 다루는 마이데이터 사업의 특성상 개인정보 보호와 산업발전이라는 두 가지 가치 사이에서 균형을 잡아줄 정부의 역할이 어느 때보다 중요한 시점으로, 자유로운 기업활동이 보장됨과 더불어 소비자의 권익이 보호받을 수 있는 마이데이터 생태계를 구축해나가야 할 것이다.

이에, 당사는 DX 시대 데이터 비즈니스 분야 핵심 키워드로 부상하고 있는 마이데이터 기술 및 시장 동향과 유망 사업 분야별 사업화 전략 등을 종합적으로 정리 분석하여 본서를 출간하게 되었으며, 특히 국내외 마이데이터 시장과 주요국 정책 동향외에, 금융, 의료, 유통 및 물류 등 마이데이터 핵심 사업 분야별 기술개발 동향 등을 통하여 시장의 변화를 예측하고, 경쟁전략 수립에 유용한 참고자료가 될 수 있도록 하는데 중점을 두었다.

데이코산업연구소는 모쪼록 해당 보고서가 마이데이터 산업뿐만 아니라 관련 산업에 종사하는 분들의 업무에 미력하나마 도움이 되기를 바란다고 밝혔다.

목차

Ⅰ. 데이터 산업 동향 및 주요 이슈

1. 빅데이터 및 클라우드 산업 동향과 주요 이슈
1-1. 빅데이터 및 클라우드 산업 동향
1) 데이터 산업의 의미와 부상
(1) 데이터 거래 필요성과 의의
(2) 데이터 민주주의와 마이데이터
2) 빅데이터 분야 산업 동향
(1) 빅데이터 플랫폼 산업 동향
(2) 빅데이터 분석 솔루션 산업 동향
3) 빅데이터 및 클라우드 분야별 시장 동향
(1) 해외 데이터 산업 시장 동향
(2) 국내 데이터 산업 시장 동향
(3) 데이터 수집 시스템 시장 동향
(4) 클라우드 서비스 중개업 시장 동향
(5) 클라우드 보안 시장 동향
1-2. 데이터 산업 및 마이데이터 분야 주요 이슈
1) 개인 측면의 주요 이슈
(1) 데이터에 대한 개인의 통제권
(2) 개인정보의 보호와 데이터 활용의 균형
2) 기업 측면의 주요 이슈
(1) 데이터 침해행위 규제
(2) 저작물 공정이용 확대
(3) 공익데이터 개념 도입
(4) 데이터 독과점 규제

2. 마이데이터 산업 동향 및 주요국 현황
2-1. 마이데이터 산업 동향 및 주요 이슈
1) 마이데이터의 의미와 주요 개념
(1) 마이데이터 의미와 범위
(2) 마이데이터와 동의
(3) 마이데이터와 열람권
(4) 마이데이터 플랫폼 구성 요소
2) 마이데이터 산업의 부상
(1) 데이터 생태계의 발전
(2) 마이데이터 도입 기대 효과
(3) 마이데이터 산업과 기업 경쟁력
(4) 마이데이터 서비스 개요
3) 데이터 3법과 마이데이터
(1) 마이데이터 관련 데이터 3법 개정안
(2) 마이데이터 이슈에 따른 고려사항
(3) 금융 분야 파급효과 전망
4) 마이데이터와 개인정보 이동권
(1) 개인정보 이동권 관련 해외 사례
(2) 마이데이터 관련 쟁점 및 향후 과제
2-2. 마이데이터 서비스 및 주요국 동향
1) 마이데이터 기반 서비스 동향
(1) 개인 자산관리 서비스
(2) 데이터 뱅크
2) 글로벌 마이데이터 분야 정책 및 사례
(1) 미국
(2) 영국
(3) EU
(4) 핀란드
(5) 호주
(6) 일본
3) 국내 마이데이터 정책 동향
(1) 국내 마이데이터 정책 추진 개요
(2) 금융분야 마이데이터 정책

Ⅱ. 마이데이터 기술과 시장 및 정책 동향

1. 국내·외 데이터 산업 및 마이데이터 분야 기술 동향
1-1. 데이터 산업 분야 기술 동향
1) 데이터 산업 핵심기술 동향
(1) AutoML 동향과 대중화
(2) 클라우드 컴퓨팅
(3) 개인정보 비식별 처리 수준 및 프레임워크
(4) 안정적 AI/ML 서비스를 위한 MLOps
2) 국내·외 빅데이터 기술 및 주요기업 동향
(1) 글로벌 빅데이터 기술 및 주요기업 동향
(2) 국내 빅데이터 기술 및 주요기업 동향
1-2. 국내·외 빅데이터 표준화 및 IPR 현황
1) 빅데이터 표준화 개요
(1) 빅데이터 중점 표준화 항목
(2) 빅데이터 표준화 목표 및 기대효과
2) 국내·외 빅데이터 표준화 현황
(1) 글로벌 빅데이터 표준화 현황
(2) 국내 빅데이터 표준화 현황
3) 국내·외 빅데이터 IPR 현황
(1) 빅데이터 분야 특허분석 개요
(2) 빅데이터 분야 특허분석 항목별 출원 동향
1-3. 마이데이터 기술 개요
1) 개인신용정보 전송
(1) 개인신용정보 전송 개요
(2) 개인신용정보 전송 원칙
(3) 개인신용정보 전송 방식
(4) 개인신용정보 전송 유형
(5) 전송 유형별 전송 절차 및 규격
2) 마이데이터 서비스
(1) 마이데이터 서비스 개요 및 참여자 역할
(2) 마이데이터 서비스 등록 준비
(3) 마이데이터 개인신용정보 전송 절차
(4) 마이데이터 개인신용정보 전송 내역 관리
3) 마이데이터 본인인증
(1) 마이데이터 본인인증 개요
(2) 개별인증
(3) 통합인증
(4) 중계기관을 통한 본인인증
4) 마이데이터 보안
(1) 마이데이터 보안 개요
(2) 관리적 보안사항
(3) 물리적 보안사항
(4) 기술적 보안사항

2. 국내·외 데이터 경제 및 마이데이터 시장 현황과 전망
2-1. 데이터 경제 개념과 전망
1) 4차 산업혁명과 데이터경제
(1) 데이터 경제의 의미와 글로벌 동향
(2) 경제 패러다임의 전환과 데이터경제 부상
(3) 데이터 경제 생태계 조성 방안
2) 데이터경제의 범위와 추진전략
(1) 데이터경제의 부상과 과제
(2) 데이터경제의 개념적 모델링
(3) 데이터경제 정책 수립방안
3) 데이터의 경제적 특징과 시장 동향
(1) 데이터 유형과 경제학적 특징
(2) 데이터 생성 및 이용 현황
(3) 데이터 시장 규모
(4) 데이터 공급기업 현황
(5) 공공 데이터 제공 및 활용 현황
2-2. 국내·외 마이데이터 시장 동향
1) 마이데이터 개념 및 도입 현황
(1) 마이데이터의 정의와 부상
(2) 국내·외 마이데이터 동향
(3) 마이데이터 주요 이슈
2) 국내·외 마이데이터 관련 시장 동향
(1) 미국
(2) EU
(3) 일본
(4) 중국
(5) 국내
3) 마이데이터와 고용시장
(1) 데이터산업 인력 현황
(2) 국내 데이터 공급기업 고용 현황
(3) 국내 데이터 수요기업 고용 현황
(4) 데이터 전문가 양성 현황 및 육성 방안

3. 국내·외 빅데이터 및 마이데이터 분야 정책 동향
3-1. 글로벌 빅데이터 및 마이데이터 분야 정책 동향
1) 미국
2) EU
(1) EU 데이터 전략
(2) 독일 GAIA-X 프로젝트
(3) 영국 마이데이터
3) 중국
4) 일본
3-2. 국내 빅데이터 및 마이데이터 분야 정책 동향
1) 마이데이터 발전 종합정책
(1) 마이데이터 개념 및 발전단계
(2) 마이데이터 기대효과
(3) 마이데이터 보완 사항
(4) 마이데이터 정책 추진 전략
2) 데이터 플랫폼 발전전략
(1) 추진 배경
(2) 선결과제 및 시사점
(3) 추진방향
(4) 추진과제
3) 데이터 플랫폼 활성화 방안
(1) 데이터 플랫폼 개념과 분류체계
(2) 데이터 플랫폼 개선 사항
(3) 10대 실천과제와 3대 도전과제
4) 마이데이터 표준화 방안
(1) 추진배경 및 주요경과
(2) 마이데이터 관련 데이터 표준화 방안
5) 데이터보호 핵심기술 개발전략
(1) 데이터 보호기술의 글로벌 수준 경쟁력 확보
(2) 데이터 보호기술의 시장 안착을 위한 지원 강화
(3) 지속적인 데이터 보호 기술 성장 기반 조성
6) 금융분야 데이터 거래소 구축
(1) 추진 배경
(2) 데이터 거래소 구축·운영 방향
(3) 금융분야 데이터 유통 생태계 구축 협의회 구성·운영
7) 금융 빅데이터 개방 확대
(1) 신용정보원 빅데이터 개방시스템(CreDB) 개방 확대
(2) 금융결제원 빅데이터 개방 시스템 구축
8) 금융분야 마이데이터 테스트베드 오픈
(1) 개요
(2) 주요기능

Ⅲ. 마이데이터 유망 사업 분야별 사업화 전략

1. 금 융
1-1. 핀테크(FinTech)의 부상과 국내·외 시장 동향
1) 핀테크(FinTech) 3.0 시대와 빅테크 기업의 부상
(1) 핀테크 3.0 시대의 도래
(2) 빅테크 기업의 금융업 진출 배경과 강점
2) 국내·외 빅테크 기업 금융업 진출 동향
(1) 미국 빅테크 기업 동향
(2) 중국 빅테크 기업 동향
(3) 국내 빅테크 기업 동향
(4) 국내·외 규제 동향
3) 국내·외 핀테크 시장 동향
(1) 미국
(2) 독일
(3) 국내
1-2. 국내·외 금융 분야 마이데이터 추진 동향
1) 마이데이터와 금융산업
(1) 마이데이터의 개념 및 도입 배경
(2) 마이데이터의 금융산업에 대한 영향
2) 글로벌 금융분야 마이데이터 동향
(1) 미국
(2) EU
(3) 영국
(4) 호주
3) 국내 금융분야 마이데이터 동향
(1) 금융분야 마이데이터 추진 동향
(2) 금융데이터 비즈니스 활용 사례

2. 의 료
2-1. 빅데이터 기반 의료 및 헬스케어 산업 동향
1) 디지털 헬스케어 개념과 부상
(1) 디지털 헬스케어 개념과 유형
(2) 디지털 헬스케어 부상 배경
2) 헬스케어 데이터 구분
(1) 개인유전정보
(2) 개인건강정보
(3) 전자의무기록
(4) 국민건강정보
3) 의료분야 빅데이터 및 인공지능 기술 동향
(1) 빅데이터 및 인공지능 기술 적용 분야
(2) 빅데이터 및 인공지능 기술 기반 임상 진료
(3) 데이터의 종류에 따른 기술 동향
4) 의료산업 글로벌 기업 빅데이터 활용 동향
2-2. 국내·외 의료 분야 마이데이터 추진 동향
1) 국내 보건의료 데이터 재정사업 현황
(1) 보건의료 데이터의 개념 및 범위
(2) 보건의료 데이터 정책 및 재정사업 현황
(3) 보건의료 데이터 분야 주요 이슈
2) 의료데이터 활용 전략 및 사례
(1) 보건의료데이터 구축과 이용 활성화 전략
(2) 국내·외 의료데이터 활용 사례

3. 공공 및 산업 분야
3-1. 공공 분야 마이데이터 추진 동향
1) 공공 빅데이터의 의미와 이용 현황
(1) 빅데이터와 공공 빅데이터의 의미
(2) 서울시 빅데이터 정책 동향
(3) 서울시 빅데이터 이용 현황
2) 지능형 정부의 의미와 주요 이슈
(1) 지능형 정부의 의미와 부상
(2) 지능형 정부 시대의 이슈
(3) 지능형 정부의 과제와 대응
3) 국토교통 분야 데이터 공개 현황 및 품질 향상 방안
(1) 국토교통 분야 데이터 공개 현황
(2) 공개데이터 품질 개선 방안
3-2. 국내·외 제조 분야 마이데이터 추진 동향
1) 스마트 팩토리 제조 데이터 및 활용 기술
(1) 국내 스마트 팩토리 제조 데이터 활용 현황
(2) 스마트 제조 분야 D·N·A 기술 동향
2) 국내·외 제조 분야 데이터 활용 동향
(1) 제조데이터 활용 필요성
(2) 제조데이터 활용 사례
(3) 제조데이터 정책 동향
3-3. 국내·외 유통·물류 분야 마이데이터 추진 동향
1) 물류산업 기술 및 시장 동향
(1) 물류산업 지능화 기반 기술
(2) 디지털 물류 시장 동향
2) 유통·물류 분야 데이터 응용 기술 동향
(1) 물량과 이벤트 정보 분석을 통한 수요 예상 및 대처
(2) 최적의 센터 운영을 위한 설비 자동화
(3) 라스트마일을 위한 경로 최적화

Ⅳ. 마이데이터 분야 주요기업 동향

1. 글로벌 마이데이터 분야 주요기업 동향
1-1. 데이터 플랫폼 및 솔루션
1) 구글
(1) 회사 일반현황
(2) 마이데이터 관련 사업동향
2) 아마존
(1) 회사일반현황
(2) 마이데이터 관련 사업동향
3) 마이크로소프트
(1) 회사 일반현황
(2) 마이데이터 관련 사업동향
4) IBM
(1) 회사 일반현황
(2) 마이데이터 관련 사업동향
5) Oracle
(1) 회사 일반현황
(2) 마이데이터 관련 사업동향
6) SAP
(1) 회사 일반현황
(2) 마이데이터 관련 사업동향
7) 디지미(Digi.me)
(1) 회사 일반현황
(2) 마이데이터 관련 사업동향
8) Splunk
(1) 회사 일반현황
(2) 마이데이터 관련 사업동향
9) Teradata
(1) 회사 일반현황
(2) 마이데이터 관련 사업동향
10) FICO
(1) 회사 일반현황
(2) 마이데이터 관련 사업동향
1-2. 금융 및 의료
1) 인튜이트(Intuit)
(1) 회사 일반현황
(2) 마이데이터 관련 사업동향
2) 업스타트홀딩스(Upstart Holdings)
(1) 회사 일반현황
(2) 마이데이터 관련 사업동향
3) 크레디테크(Kreditech)
(1) 회사 일반현황
(2) 마이데이터 관련 사업동향
4) 클로버헬스(Clover Health)
(1) 회사 일반현황
(2) 마이데이터 관련 사업동향
5) 핑안보험그룹
(1) 회사 일반현황
(2) 마이데이터 관련 사업동향

2. 국내 마이데이터 분야 주요기업 동향
2-1. 데이터 플랫폼 및 솔루션
1) KT
(1) 회사 일반현황
(2) 마이데이터 관련 사업동향
2) SKT
(1) 회사 일반현황
(2) 마이데이터 관련 사업동향
3) LG유플러스
(1) 회사 일반현황
(2) 마이데이터 관련 사업동향
4) 네이버
(1) 회사 일반현황
(2) 마이데이터 관련 사업동향
5) LG CNS
(1) 회사 일반현황
(2) 마이데이터 관련 사업동향
6) SK C&C
(1) 회사 일반현황
(2) 마이데이터 관련 사업동향
7) 쿠콘
(1) 회사 일반현황
(2) 마이데이터 관련 사업동향
8) 솔트룩스
(1) 회사 일반현황
(2) 마이데이터 관련 사업동향
9) 위세아이텍
(1) 회사 일반현황
(2) 마이데이터 관련 사업동향
2-2. 금융
1) 카카오뱅크
(1) 회사 일반현황
(2) 마이데이터 관련 사업동향
2) 비바리퍼블리카
(1) 회사 일반현황
(2) 마이데이터 관련 사업동향
3) 뱅크샐러드
(1) 회사 일반현황
(2) 마이데이터 관련 사업동향
4) 핀크
(1) 회사 일반현황
(2) 마이데이터 관련 사업동향
5) 국민은행
(1) 회사 일반현황
(2) 마이데이터 관련 사업동향
6) 신한은행
(1) 회사 일반현황
(2) 마이데이터 관련 사업동향
7) 우리은행
(1) 회사 일반현황
(2) 마이데이터 관련 사업동향
8) 하나은행
(1) 회사 일반현황
(2) 마이데이터 관련 사업동향
9) 기업은행
(1) 회사 일반현황
(2) 마이데이터 관련 사업동향
10) 농협은행
(1) 회사 일반현황
(2) 마이데이터 관련 사업동향
11) 키움증권
(1) 회사 일반현황
(2) 마이데이터 관련 사업동향
12) NH투자증권
(1) 회사 일반현황
(2) 마이데이터 관련 사업동향
2-3. 헬스케어
1) NDS
(1) 회사 일반현황
(2) 마이데이터 관련 사업동향
2) 라이프시맨틱스
(1) 회사 일반현황
(2) 마이데이터 관련 사업동향
3) 아이티아이즈
(1) 회사 일반현황
(2) 마이데이터 관련 사업동향
4) 아이크로진
(1) 회사 일반현황
(2) 마이데이터 관련 사업동향
5) 에비드넷
(1) 회사 일반현황
(2) 마이데이터 관련 사업동향
6) 메디블록
(1) 회사 일반현황
(2) 마이데이터 관련 사업동향
7) 평화이즈
(1) 회사 일반현황
(2) 마이데이터 관련 사업동향
2-4. 유통 및 물류 등
1) 이마트
(1) 회사 일반현황
(2) 마이데이터 관련 사업동향
2) GS리테일
(1) 회사 일반현황
(2) 마이데이터 관련 사업동향
3) BGF리테일
(1) 회사 일반현황
(2) 마이데이터 관련 사업동향
4) CJ대한통운
(1) 회사 일반현황
(2) 마이데이터 관련 사업동향
5) 빅인사이트
(1) 회사 일반현황
(2) 마이데이터 관련 사업동향
6) 오아시스비즈니스
(1) 회사 일반현황
(2) 마이데이터 관련 사업동향
7) 코코넛사일로
(1) 회사 일반현황
(2) 마이데이터 관련 사업동향
8) 위티
(1) 회사 일반현황
(2) 마이데이터 관련 사업동향
9) 탱커펀드
(1) 회사 일반현황
(2) 마이데이터 관련 사업동향

표 목차
Ⅰ. 데이터 산업 동향 및 주요 이슈
〈표1-1〉 데이터 산업 분류
〈표1-2〉 데이터 서비스업 세부 정의
〈표1-3〉 마이데이터 원칙과 데이터 주권
〈표1-4〉 지속적 지능화의 장애 요인
〈표1-5〉 데이터 관련 경쟁 제한 우려 사항
〈표1-6〉 빅데이터 플랫폼 구조 및 세부기술
〈표1-7〉 빅데이터 산업 특징
〈표1-8〉 빅데이터 분석 과정 및 주요 세부기술
〈표1-9〉 빅데이터 산업 특징
〈표1-10〉 국내 데이터 처리 및 관리 솔루션 개발·공급업 중분류별 시장 규모
〈표1-11〉 국내 데이터 구축 및 컨설팅 서비스업 중분류별 시장 규모
〈표1-12〉 국내 데이터 판매 및 제공 서비스업 중분류별 시장 규모
〈표1-13〉 개인데이터의 범위에 따른 구분
〈표1-14〉 열람권 관련 국내 법제도 현황
〈표1-15〉 전자 신원 및 자격 증명 표준화 구성 요소
〈표1-16〉 마이데이터 플랫폼 이용자 유형 및 관련 기능
〈표1-17〉 마이데이터 서비스 공통요구사항
〈표1-18〉 데이터 3법 개정안 중 마이데이터 관련 내용
〈표1-19〉 핀테크 기업 마이데이터 서비스 사례
〈표1-20〉 디지미 수집 대상 데이터
〈표1-21〉 온라인 기관 계정을 통한 정보접근 사례
〈표1-22〉 데이터 브로커 등을 활용한 마이데이터 관련 서비스
〈표1-23〉 MIL 제공 서비스
〈표1-24〉 마이데이터 사업자의 업무범위
〈표1-25〉 마이데이터 서비스 대상 정보
〈표1-26〉 마이데이터 서비스 참여자 요건 및 주요 역할

Ⅱ. 마이데이터 기술과 시장 및 정책 동향
〈표2-1〉 AutoML 제공 유형
〈표2-2〉 글로벌 기업 클라우드 국내 진출 현황
〈표2-3〉 클라우드 서비스 세부 유형 분류
〈표2-4〉 재식별 공격 위협 유형
〈표2-5〉 비식별 처리의 유형
〈표2-6〉 ADF 구성요소 요약표
〈표2-7〉 모델 리프레시 방안별 조건
〈표2-8〉 빅데이터 중점 표준화 항목
〈표2-9〉 글로벌 빅데이터 참조 구조 표준화 현황
〈표2-10〉 글로벌 데이터 프로파일링 기반 빅데이터 품질진단 표준화 현황
〈표2-11〉 글로벌 학습분석 프레임워크 및 데이터 수집 표준화 현황
〈표2-12〉 글로벌 데이터 분석 및 머신러닝을 위한 데이터 품질 표준화 현황
〈표2-13〉 국내 빅데이터 참조 구조 표준화 현황
〈표2-14〉 국내 학습분석 프레임워크 및 데이터 수집 표준화 현황
〈표2-15〉 국내 데이터 분석 및 머신러닝을 위한 데이터 품질 표준화 현황
〈표2-16〉 빅데이터 분야 특허분석 항목별·연도별 특허출원 동향
〈표2-17〉 빅데이터 분야 특허분석 항목에 대한 구간별 특허출원 현황
〈표2-18〉 스마트시티 분야 특허분석 항목에 대한 발행국별 특허출원 동향
〈표2-19〉 빅데이터 분야 특허분석 항목에 대한 글로벌 주요 출원인 동향
〈표2-20〉 빅데이터 분야 특허분석 항목에 대한 국내 주요 출원인 동향
〈표2-21〉 개인신용정보 전송 유형별 특징
〈표2-22〉 마이데이터 참여자 요건 및 주요 역할
〈표2-23〉 마이데이터 서비스 참여자별 주요 역할
〈표2-24〉 글로벌 주요국 데이터경제 관련 동향
〈표2-25〉 데이터 경제의 특성
〈표2-26〉 개인과 비개인 데이터의 구분
〈표2-27〉 데이터 유형 세분화
〈표2-28〉 개인 데이터에 대한 세분류 및 예시
〈표2-29〉 데이터의 경제학적 속성
〈표2-30〉 주요국 데이터 시장 성장률 동향
〈표2-31〉 주요국 데이터 공급기업 수
〈표2-32〉 글로벌 빅데이터 주요기업 매출액 동향
〈표2-33〉 글로벌 빅데이터 분야별 주요기업 매출액 동향
〈표2-34〉 EU 데이터 사용기업 동향
〈표2-35〉 마이데이터 서비스 특징
〈표2-36〉 중국 분야별 주요 빅데이터 제품 및 서비스
〈표2-37〉 빅데이터 및 4차 산업혁명 기술 융합 서비스 분야
〈표2-38〉 중국 금융 빅데이터 기반 주요 서비스
〈표2-39〉 중국 의료 빅데이터 기반 주요 서비스
〈표2-40〉 중국 공공 빅데이터 기반 주요 서비스
〈표2-41〉 중국 의료 빅데이터 기반 주요 서비스
〈표2-42〉 글로벌 주요국 데이터산업 인력 현황
〈표2-43〉 2015-2020 국내 데이터산업 인력 현황
〈표2-44〉 2015-2020 국내 데이터산업 부문별 데이터직무 인력 현황
〈표2-45〉 2020년 국내 데이터산업 데이터 직무별 인력 현황
〈표2-46〉 2020년 국내 데이터산업 기술등급별 데이터직무 인력 현황
〈표2-47〉 2015-2020 국내 데이터직무 인력 현황
〈표2-48〉 2020년 국내 데이터직무별 인력 현황
〈표2-49〉 향후 국내 데이터산업 내 데이터직무 필요 인력 전망
〈표2-50〉 향후 국내 데이터산업 내 기술등급별 데이터직무 필요 인력 전망
〈표2-51〉 향후 국내 데이터직무 필요 인력 전망
〈표2-52〉 2020년 국내 데이터산업 내 빅데이터 인력 현황
〈표2-53〉 2020년 국내 빅데이터 인력 현황
〈표2-54〉 향후 데이터산업 내 직무별 빅데이터 관련 필요인력 전망
〈표2-55〉 향후 국내 데이터직무별 빅데이터 관련 필요 인력 전망
〈표2-56〉 향후 국내 데이터직무별 빅데이터 관련 인력 부족률 전망
〈표2-57〉 글로벌 주요국 데이터 전문가 양성 관련 정책 현황
〈표2-58〉 Data Management and Sharing 개요
〈표2-59〉 분야별 유럽 공동 데이터 공간
〈표2-60〉 중국 빅데이터 거래 플랫폼 현황
〈표2-61〉 이용자 수준별 맞춤형 서비스(예시)
〈표2-62〉 데이터 명칭 표준화 특성 및 고려사항
〈표2-63〉 ‘21년 주요 추진 분야(총 19개 과제 133억 원)
〈표2-64〉 ‘K-통계시스템’ 적용 주요 데이터 보호 기술

Ⅲ. 마이데이터 유망 사업 분야별 사업화 전략
〈표3-1〉 미국 세대별 선호 은행채널 비중
〈표3-2〉 중국 BATJ 금융업 관련 플랫폼 및 서비스 현황
〈표3-3〉 영국 오픈뱅킹 및 EU PSD2 비교
〈표3-4〉 마이데이터 사업자 업무 범위
〈표3-5〉 헬스케어 서비스 발전 방향
〈표3-6〉 Digital health의 다양한 정의
〈표3-7〉 Digital health의 4가지 유형과 특징
〈표3-8〉 헬스케어 데이터의 종류 및 동향
〈표3-9〉 건강보험 데이터 구성
〈표3-10〉 보건의료 데이터 유형별 구분
〈표3-11〉 공공영역과 민간영역 보건의료 데이터 비교
〈표3-12〉 바이오헬스 분야 빅데이터 유형
〈표3-13〉 글로벌 보건의료 빅데이터 시장 규모 전망
〈표3-14〉 주요국 바이오헬스 분야 데이터 정책 동향
〈표3-15〉 보건의료 데이터 관련 세부사업 부처별 예산 현황
〈표3-16〉 보건의료 데이터 수집·구축 주요 사업 내용
〈표3-17〉 보건의료 데이터 표준화·정보보호 주요 사업 내용
〈표3-18〉 보건의료 데이터 표준화·정보보호 주요 사업 내용
〈표3-19〉 개인정보 가명처리 후 활용 가능 대상
〈표3-20〉 개인정보보호 시행 애로사항
〈표3-21〉 미국 정밀의료 이니셔티브 주요 내용
〈표3-22〉 분야별 공공데이터 누적 개방 동향
〈표3-23〉 국내 스마트 팩토리 솔루션 구축 현황
〈표3-24〉 국내 스마트 팩토리 제조 데이터 저장 현황
〈표3-25〉 국내 스마트 팩토리 제조 데이터 수집 방법
〈표3-26〉 국내 스마트 팩토리 제조 데이터 수집 비중
〈표3-27〉 국내 스마트 팩토리 제조 데이터 미저장 이유
〈표3-28〉 국내 스마트 팩토리 데이터 활용 형태
〈표3-29〉 주요 IT 기업 스마트 제조 플랫폼 사례
〈표3-30〉 주요 제조 기업 스마트 제조 플랫폼 사례
〈표3-31〉 국내 주요 기업 스마트 제조 플랫폼 사례
〈표3-32〉 스마트 제조 분야 AI 기술 응용 현황
〈표3-33〉 제조업 분야별 인공지능 기술 도입 사례
〈표3-34〉 전자부품 조립업종 수집 데이터 종류 및 특징

Ⅳ. 마이데이터 분야 주요기업 동향
〈표4-1〉 구글 회사 프로필
〈표4-2〉 아마존 회사 프로필
〈표4-3〉 마이크로소프트 회사 프로필
〈표4-4〉 International Business Machines Corp 프로필
〈표4-5〉 Oracle 회사 프로필
〈표4-6〉 SAP 회사 프로필
〈표4-7〉 디지미 회사 프로필
〈표4-8〉 Splunk 회사 프로필
〈표4-9〉 Teradata 회사 프로필
〈표4-10〉 FICO 회사 프로필
〈표4-11〉 인튜이트 회사 프로필
〈표4-12〉 업스타트홀딩스 회사 프로필
〈표4-13〉 크레디테크 회사 프로필
〈표4-14〉 클로버헬스 회사 프로필
〈표4-15〉 업스타트홀딩스 회사 프로필
〈표4-16〉 (주)케이티 프로필
〈표4-17〉 SK텔레콤(주) 프로필
〈표4-18〉 (주)LG유플러스 프로필
〈표4-19〉 NAVER 프로필
〈표4-20〉 (주)엘지씨엔에스 프로필
〈표4-21〉 SK 주식회사 프로필
〈표4-22〉 (주)쿠콘 프로필
〈표4-23〉 (주)솔트룩스 프로필
〈표4-24〉 (주)위세아이텍 프로필
〈표4-25〉 (주)카카오뱅크 프로필
〈표4-26〉 (주)비바리퍼블리카 프로필
〈표4-27〉 (주)뱅크샐러드 프로필
〈표4-28〉 주식회사 핀크 프로필
〈표4-29〉 (주)국민은행 프로필
〈표4-30〉 (주)신한은행 프로필
〈표4-31〉 (주)우리은행 프로필
〈표4-32〉 (주)하나은행 프로필
〈표4-33〉 중소기업은행 프로필
〈표4-34〉 농협은행(주) 프로필
〈표4-35〉 키움증권(주) 프로필
〈표4-36〉 엔에이치투자증권(주) 프로필
〈표4-37〉 (주)엔디에스 프로필
〈표4-38〉 (주)라이프시맨틱스 프로필
〈표4-39〉 (주)아이티아이즈 프로필
〈표4-40〉 (주)아이크로진 프로필
〈표4-41〉 (주)에비드넷 프로필
〈표4-42〉 (주)메디블록 프로필
〈표4-43〉 (주)평화이즈 프로필
〈표4-44〉 (주)이마트 프로필
〈표4-45〉 (주)지에스리테일 프로필
〈표4-46〉 (주)비지에프리테일 프로필
〈표4-47〉 씨제이대한통운(주) 프로필
〈표4-48〉 (주)빅인사이트 프로필
〈표4-49〉 (주)오아시스비즈니스 프로필
〈표4-50〉 코코넛사일로(주) 프로필
〈표4-51〉 위티(주) 프로필
〈표4-52〉 탱커 주식회사 프로필

그림 목차
Ⅰ. 데이터 산업 동향 및 주요 이슈
〈그림1-1〉 빅데이터 플랫폼 개념도
〈그림1-2〉 빅데이터 플랫폼의 구조
〈그림1-3〉 글로벌 디지털 데이터 시장 규모 동향
〈그림1-4〉 글로벌 디지털 데이터 기업 수 동향
〈그림1-5〉 데이터 산업의 경제적 직접 효과
〈그림1-6〉 데이터 산업의 경제적 간접 후방 효과
〈그림1-7〉 국내 데이터 산업 시장 규모 동향
〈그림1-8〉 국내 데이터 산업 부문별 시장 규모 동향
〈그림1-9〉 국내 데이터 처리 및 관리 솔루션 개발·공급업 시장 규모
〈그림1-10〉 글로벌 데이터 수집 시스템 시장 규모 동향
〈그림1-11〉 글로벌 데이터 수집 시스템 구성요소별 시장 규모 동향
〈그림1-12〉 글로벌 데이터 수집 시스템 용도별 시장 규모 동향
〈그림1-13〉 글로벌 데이터 수집 시스템 용도별 시장 규모 동향
〈그림1-14〉 글로벌 데이터 수집 시스템 지역별 시장 규모 동향
〈그림1-15〉 국내 데이터 수집 시스템 시장 규모 동향
〈그림1-16〉 국내 데이터 수집 시스템 제공 내용별 시장 규모 동향
〈그림1-17〉 국내 데이터 수집 시스템 용도별 시장 규모 동향
〈그림1-18〉 국내 데이터 수집 시스템 최종 사용자별 시장 규모 동향
〈그림1-19〉 글로벌 클라우드 서비스 중개업 시장 규모 동향
〈그림1-20〉 글로벌 클라우드 서비스 중개업 유형별 시장 규모 동향
〈그림1-21〉 글로벌 클라우드 서비스 중개업 플랫폼별 시장 규모 동향
〈그림1-22〉 글로벌 클라우드 서비스 중개업 산업별 시장 규모 동향
〈그림1-23〉 글로벌 클라우드 서비스 중개업 전개 방식별 시장 규모 동향
〈그림1-24〉 글로벌 클라우드 서비스 중개업 지역별 시장 규모 동향
〈그림1-25〉 글로벌 클라우드 보안 시장 유형별 시장 규모 동향
〈그림1-26〉 글로벌 클라우드 보안 시장 애플리케이션별 시장 규모 동향
〈그림1-27〉 글로벌 클라우드 보안 시장 서비스 모델별 시장 규모 동향
〈그림1-28〉 글로벌 클라우드 보안 시장 응용 분야별 시장 규모 동향
〈그림1-29〉 글로벌 클라우드 보안 시장 지역별 시장 규모 동향
〈그림1-30〉 국내 클라우드 보안 시장 규모 동향
〈그림1-31〉 국내 클라우드 보안 시장 유형별 시장 규모 동향
〈그림1-32〉 개인정보 위임열람·수집·활용·제공 동의 절차
〈그림1-33〉 마이데이터 서비스 기본 모델
〈그림1-34〉 마이데이터 서비스 이해관계자 역할 모델
〈그림1-35〉 데이터신탁 서비스 모델

Ⅱ. 마이데이터 기술과 시장 및 정책 동향
〈그림2-1〉 DataRobot 표준 머신러닝 프로세스
〈그림2-2〉 클라우드 생태계 밸류체인
〈그림2-3〉 2020년 글로벌 클라우드 서비스 제공자별 매출 및 성장률 동향
〈그림2-4〉 빅데이터 분야 연도별 특허출원 동향
〈그림2-5〉 빅데이터 분야 발행국별·연도별 특허출원 동향
〈그림2-6〉 개인신용정보 전송 유형 - 고객에 전송
〈그림2-7〉 개인신용정보 전송 유형 - 마이데이터사업자 외 기관에 전송
〈그림2-8〉 개인신용정보 전송 유형 - 마이데이터사업자에 전송
〈그림2-9〉 마이데이터서비스 구성 및 절차
〈그림2-10〉 개인신용정보 전송요구 내역 변경
〈그림2-11〉 개인신용정보 전송요구 철회
〈그림2-12〉 전송요구 기간 연장
〈그림2-13〉 본인인증 절차
〈그림2-14〉 2017년 글로벌 데이터총생산 현황
〈그림2-15〉 정보로서의 데이터와 관련 기술
〈그림2-16〉 글로벌 데이터 생성 및 저장 규모
〈그림2-17〉 글로벌 데이터 센터 IP 트래픽 현황 및 전망
〈그림2-18〉 소비자 및 기업의 데이터 이용 현황
〈그림2-19〉 2019년 글로벌 데이터 산업 시장 동향
〈그림2-20〉 주요국 데이터 시장규모 동향
〈그림2-21〉 국내·외 빅데이터 시장규모 동향
〈그림2-22〉 글로벌 정부 데이터 공개·제공 현황
〈그림2-23〉 글로벌 데이터 재사용 정부 지원제도 현황
〈그림2-24〉 세계 오픈 데이터 지수
〈그림2-25〉 한·중 빅데이터 시장 규모 동향
〈그림2-26〉 2015-2020 국내 데이터산업 인력 현황
〈그림2-27〉 2015-2020 국내 데이터산업 부문별 데이터직무 인력 현황
〈그림2-28〉 2020년 국내 데이터산업 인력 구성 및 데이터직무별 인력 비중
〈그림2-29〉 2015-2020 국내 데이터직무 인력 현황
〈그림2-30〉 향후 국내 기술등급별 빅데이터 관련 필요인력 비중 전망
〈그림2-31〉 데이터 공급기업 평균 데이터 직무인력 현황
〈그림2-32〉 데이터 공급기업의 평균 부족률 현황
〈그림2-33〉 데이터 공급기업 연도별 평균 채용인력 동향
〈그림2-34〉 데이터 수요기업 데이터 활용 여부
〈그림2-35〉 데이터 수요기업 데이터 활용 목적
〈그림2-36〉 업종별 데이터 인력 비중
〈그림2-37〉 데이터 수요기업 평균 데이터 직무인력 현황
〈그림2-38〉 데이터 수요기업 데이터 전담부서 보유현황
〈그림2-39〉 데이터 수요기업 평균 부족인력 현황
〈그림2-40〉 중국 빅데이터 산업 정책 발전 단계
〈그림2-41〉 연도별 중국 빅데이터 관련정책 발표 동향
〈그림2-42〉 중국 지방정부 운영 데이터 플랫폼 수 동향

Ⅲ. 마이데이터 유망 사업 분야별 사업화 전략
〈그림3-1〉 주요 빅테크 기업 핀테크 관련 동향
〈그림3-2〉 중국 모바일 결제 시장 현황
〈그림3-3〉 오픈뱅킹 등록·가입 및 API 누적 이용건수
〈그림3-4〉 디지털 헬스 유형
〈그림3-5〉 유전체 빅데이터 분석을 통한 개인 맞춤형 치료
〈그림3-6〉 유전체 분석 시장 규모 및 유전체 분석 비용
〈그림3-7〉 개인건강정보를 바탕으로 한 스마트 헬스케어 산업 구조
〈그림3-8〉 디지털병원 도입 배경
〈그림3-9〉 EMRAM 구현 단계
〈그림3-10〉 보건의료 빅데이터 플랫폼 개념도
〈그림3-11〉 미국 AOU 데이터 플랫폼
〈그림3-12〉 데이터 성질에 따른 유형 구분
〈그림3-13〉 서울시 열린데이터광장 공공데이터 갱신주기
〈그림3-14〉 빅데이터캠퍼스 데이터 분야별 이용 건수
〈그림3-15〉 국내 스마트 팩토리 솔루션 구축 현황
〈그림3-16〉 국내 스마트 팩토리 제조 데이터 저장 현황
〈그림3-17〉 국내 스마트 팩토리 제조 데이터 수집 방법
〈그림3-18〉 국내 스마트 팩토리 제조 데이터 수집 비중
〈그림3-19〉 국내 스마트 팩토리 제조 데이터 미저장 이유
〈그림3-20〉 국내 스마트 팩토리 데이터 활용 형태
〈그림3-21〉 글로벌 디지털 물류 시장 규모 동향
〈그림3-22〉 글로벌 디지털 물류 구성요소별 시장 규모 동향
〈그림3-23〉 글로벌 디지털 물류 솔루션 유형별 시장 규모 동향
〈그림3-24〉 글로벌 디지털 물류 서비스 유형별 시장 규모 동향
〈그림3-25〉 글로벌 디지털 물류 기능별 시장 규모 동향
〈그림3-26〉 글로벌 디지털 물류 지역별 시장 규모 동향

책 속으로

[머 리 말]
Digital Transformation(DX) 시대에 데이터는 경제성장과 혁신의 동력으로 그 가치가 확대되고 있다. 이처럼 데이터가 경제활동의 중요한 생산요소로 사용되는 ‘데이터 경제’라는 경제 구조가 출연하여 다양한 개념으로 정의되고 있다. 데이터 경제에 대한 세계 시장규모는 2018년 1,660억 달러에서 2022년 2,600억 달러로 성장할 것으로 전망되며, 데이터량은 2016년 16ZB에서 2020년 44ZB, 2025년 180ZB로의 급격한 증가가 예상되고 있다.

데이터가 마치 산업화 시대 석유와 같... 더보기

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