데이터 가치평가 안내서의 발간


법무법인 대륙아주 홍민우 변호사



1. 들어가며

  데이터의 활용이 신산업 발전과 혁신을 이끌어 내는 ‘데이터 경제’ 시대에서 데이터의 생산, 유통 및 거래를 활성화하여 데이터의 경제적 가치를 촉진하기 위하여, 2022. 4. ‘데이터 산업진흥 및 이용촉진에 관한 기본법’이 시행되었습니다.

  동법 제14조는 데이터 가치평가 제도를 규정하고 있는데, 데이터 가치평가 제도는 데이터의 경제적 가치를 공정하고 합리적으로 평가하여 이를 금융, 거래 등 여러 분야에서 활용할 수 있도록 하는 가능성을 제시하였습니다.

  과학기술정보통신부는 ‘데이터가치평가기관 지정 및 운영에 관한 지침’ 등 데이터 가치평가 관련 지침을 마련하여 데이터 가치평가 기법, 평가기관 지정 및 운영 절차 등 데이터 가치평가 제도를 효율적으로 지원하기 위한 상세 내용을 규정하였습니다. 최근에는 데이터 가치평가 제도의 안정적 운영을 위해 데이터 가치평가 제도에 대한 구체적 가이드라인을 담고 있는 ‘데이터 가치평가 안내서’를 발간하였습니다.

  이하에서는 데이터 가치평가 안내서의 내용을 i) 데이터 가치평가의 정의, 평가목적과 용도, ii) 평가 절차, iii) 평가 요인 및 주요 방법론을 중심으로 하여 간략하게 설명하겠습니다.

*본 이슈리포트는 과학기술정보통신부의 ‘데이터 가치평가 안내서’를 활용하여 작성되었습니다.



2. 데이터 가치평가 제도의 의미

  데이터란 다양한 부가가치 창출을 위하여 관찰, 실험, 조사, 수집 등으로 취득하거나 정보시스템 및 소프트웨어진흥법 제2조 제1호에 따른 소프트웨어 등을 통하여 생성된 것으로 광(光) 또는 전자적 방식으로 처리될 수 있는 자료 또는 정보를 말합니다(데이터 산업진흥 및 이용촉진에 관한 기본법 제2조). 그중에서도, 데이터 가치평가 제도에서 대상이 되는 데이터는 일정 수준의 품질이 담보되고 데이터 가치평가 기법을 적용하여 경제적 효익(가치) 측정이 가능한 데이터를 말하며, 공공데이터는 제외됩니다.

  데이터 가치란 데이터의 생산, 유통, 거래, 활용 등에서 발생하는 경제적 효익에 따른 측정치를 말하는데, 경제적 효익은 평가의 목적 또는 데이터의 소유자에 따라 달라질 수 있습니다(데이터 가치평가기관 지정 및 운영에 관한 지침 제2조). 데이터의 가치는 주로 사용자의 활용에 초점을 맞춘 ‘사용가치(value in use)’를 뜻하는데, 이는 데이터 판매자와 사용자가 시장의 물가, 인플레이션, 투입 비용 등을 고려하여 합의한 ‘교환가치(value in exchange)’인 데이터 가격과 구별됩니다.

  데이터 가치평가란 시장에서 유통, 거래되는 데이터의 가치를 공정하고 합리적으로 평가하는 제도로서, 시장에서 일반적으로 인정된 평가 기법 및 평가 모델에 따라 등급, 점수, 가액 등으로 평가하여 데이터의 경제적 가치를 공정하고 합리적으로 평가하는 제도입니다. 주로 등급이나 점수를 부여하는 과정을 통해 가액의 형태로 최종 결과물이 도출됩니다.

  데이터 가치평가는 ① 데이터의 매매, 라이선스 가격 결정, ② 데이터의 담보권 설정, 투자유치 및 보증서 발급, ③ 기업의 가치증진, 데이터의 상품화, 분사(spin-off), 장기 전략적 경영계획 수립, ④ 자산 침해, 채무 불이행, 기타 분쟁 관련 법적 소송 수행, ⑤ 기업의 파산 또는 구조조정에 따른 자산 평가, 채무상환계획 수립, ⑥ 데이터의 기증, 처분, 상각을 위한 세부 계획 수립, 기업 인수 합병 등 다양한 분야에 있어 활용될 수 있습니다.


 

3. 평가 절차

  데이터 가치평가 절차는 일반적으로 다음 9단계에 따라 진행되는데, 평가기관, 평가목적, 평가 대상 데이터 등에 따라 업무 절차 및 내용이 변동될 수 있습니다.

  각 절차 별 구체적 내용은 다음과 같습니다.

 1단계  평가의뢰 및 사전 검토/협의 

• 평가의뢰 후 신청인의 평가 목적, 평가 소요기간 및 수수료 등을 상담
• 신청 데이터가 데이터 가치평가 대상에 부합하는지 검토
• 기타 평가 및 분석을 위한 기본사항(평가 대상, 사업화 주체 현황 등) 특정
   

 2단계  서류제출 및 접수 

• 평가신청서, 사업계획서 제출 및 접수 
• 평가 수행을 위한 계약 체결
   

 3단계  평가계획 수립 

• 데이터, 관련 법령, 시장, 사업성 평가, 가치산정 등 분야에 대한 전문가를 선정하여 평가팀 구성
• 평가팀의 평가 일정 계획 수립
   

 4단계  평가 준비 

• 사업계획서에 기반하여 평가 요인 관련 자료를 수집, 분석 및 검토
• 평가 대상 데이터의 사업적 완성도, 대상 데이터의 우수성, 차별성, 상용화에 필요한 추가개발 여부 등 기초 분석 결과에 근거하여 사업화 가능성 등 파악
• 현장실사 일정 파악 및 관련 신청인 준비 서류 고지
   

 5단계  킥오프 및 현장실사 

• 회사 개요, 대상 데이터 설명 및 사업계획 공유
• 평가 담당 분야별(데이터 특성, 법적 특성, 시장성 및 사업성) 질의 및 세부 내용 확인
• 사업계획 관련 자료 추가 요청
• 현장실사 실태조사 결과를 반영해 현장에서 사전 검토사항 확정
   

 6단계  평가 요인 분석

• 데이터 특성, 법적 특성, 시장성, 사업성 등 평가 요인 분석
• 평가 요인 분석을 통해 대상 데이터가 적용된 서비스(제품)에 대한 충분한 사업적 타당성 평가 진행
   

 7단계  데이터 가치산정 

• 수익접근법, 시장접근법, 원가접근법 등 선정된 가치평가 방법에 따라 매출액 및 핵심 변수(데이터자산의 경제적 수명, 할인율, 데이터기여도 등) 추정을 통해 데이터 가치산출
   

 8단계  평가 결과 통보 

• 최종 평가보고서 작성 및 송부
   

 9단계  사후 관리 

• 평가 결과 활용 현황조사

  위 절차를 거쳐 평가보고서가 만들어지는데, 평가보고서에는 평가의 기준시점이 명시되어야 하고, 의뢰자, 대상 데이터, 평가 목적, 기준시점, 평가조건, 평가 결과 유형 및 활용 등의 기본사항이 특정되어야 합니다.



4. 평가 요인 및 주요 방법론

가. 평가 요인

  평가의 주요한 요인으로는 데이터 특성 분석, 법적 특성 분석, 시장성 분석, 사업성 분석이 있습니다.

  데이터 특성 분석이란 평가 대상 데이터의 개요, 데이터 주위 환경, 데이터의 유용성 및 경쟁성 등을 조사하여 분석, 평가하는 것을 의미합니다.

  법적 특성 분석이란 데이터를 사업화 하는데 있어 평가 대상 데이터의 법적 안정성, 데이터의 사업화 모델 등이 권리화되었을 경우의 권리 범위, 보안 강도 등을 조사, 분석하여 시장의 독점적 지위 확보 여부, 데이터의 경제적 수명, 경쟁으로부터의 산업 보호 정도를 파악하는 것을 의미합니다.

  시장성 분석이란 평가 대상 데이터 활용 서비스(제품)가 속한 시장에 대하여 시장환경 분석, 시장 경쟁 분석결과에 근거하여 서비스(제품)의 시장경쟁력을 평가하는 것을 의미합니다.

  사업성 분석은 데이터를 이용하여 사업화를 추진하는 주체(사업화 주체)의 사업화 기반 역량, 생산 및 영업능력 등 경영요인을 고려하고 평가 대상 데이터를 활용하여 구축되는 서비스(제품)의 가격 및 품질경쟁력, 매출 전망, 현금흐름 등 사업전망 전반에 관하여 평가하는 절차입니다.


나. 주요 방법론

  데이터 가치평가에 활용되는 주요 방법론에는 수익접근법, 원가접근법, 시장접근법이 있습니다.

  수익접근법은 평가 대상 데이터가 재화의 투입으로 사업화에 성공하는 경우, 발생할 미래의 경제적 효익에 적정 할인율을 적용하여 현재가치화하고 이를 데이터 가치로 도출하는 평가 기법입니다.

  원가접근법은 평가 대상 데이터를 생산하는데 지출된 금액을 기초로 하여 데이터의 가치를 산정하거나, 동일한 경제적 효익을 가지고 있는 데이터를 생산, 구입하는데 지출되는 금액을 추정하여 가치를 산정하는 방법입니다.

  시장접근법은 평가 대상 데이터와 비교할 수 있는 데이터의 거래 사례에 근거하여 가치를 산정하는 방법으로 시장에서의 공시가격 또는 실제 정상 거래가격을 기초로 하여 거래된 데이터와 평가 대상 데이터 간의 계약 또는 거래조건, 기술 수준, 시장/사업성 수준 등의 비교, 분석을 통한 차이를 조정하여 평가 대상 데이터의 가치를 추정하는 방법입니다.

  평가자는 데이터의 유형, 특성, 활용 목적, 용도 등에 따라 수익접근법, 원가접근법, 시장접근법 중 적절한 방법론을 선택할 수 있습니다. 가령, 데이터를 활용한 서비스(제품)의 사업적 완성도가 일정 수준 이상으로 보인다면 수익접근법을 활용할 수 있습니다. 유사한 데이터 거래가 존재하는 경우 거래 사례들을 활용하는 시장접근법을 택할 수 있습니다. 유사 거래 사례를 찾기도 어렵고 사업적 완성도도 낮아 보인다면 원가접근법을 고려할 수 있습니다.



5. 시사점

  데이터의 활용이 다른 산업의 발전을 촉진하고 새로운 제품과 서비스를 창출하는 ‘데이터 경제’가 주목받는 가운데, 데이터 가치평가 제도는 기업들이 보유한 데이터의 경제적 가치를 평가하고 이를 거래, 금융, 소송, 기업 인수합병 등 다양한 분야에서 활용할 수 있게 하는 새로운 기회를 열고 있습니다.

  하지만, 그동안 데이터 가치평가 수요자들이 데이터 가치평가 제도를 활용하기 위한 가이드라인이 부재하여, 데이터 가치평가에 관심이 있는 기업들도 제도를 이용하는 데 어려움을 겪고 있었습니다.

  이러한 상황에서 데이터 가치평가 안내서는 데이터 가치평가에 대한 최초의 구체적인 가이드라인으로서, 데이터 가치평가 수요자들이 데이터 가치평가 제도를 이해하고 이용하는 것을 도와 데이터 가치평가 제도가 더욱 활성화되는데 이바지할 것으로 기대됩니다. 뿐만 아니라, 데이터 가치평가에 필요한 표준화된 절차와 지침을 제공함으로써 데이터 거래가 공정하고 투명하게 이루어지는데 기여할 것으로 보입니다.

  앞으로도 데이터 가치평가 안내서의 활용을 통해 데이터 가치평가 제도가 더욱 안정적으로 운용되기를 기대합니다.