데이터 마켓플레이스란 무엇입니까? 데이터 교환에 대한 최고의 가이드

데이터로 돈을 버는 것은 실리콘 밸리의 거대 기업에만 국한되지 않습니다. 오늘날 현대 데이터 시장의 성장으로 누구나 데이터를 통해 이익을 얻을 수 있게 되었습니다.

기업은 데이터 인사이트를 전략적으로 저장, 평가, 활용하기 시작할 때 자신이 생각하는 것보다 더 많은 정보를 갖고 있다는 사실을 빠르게 깨닫게 됩니다. 그리고 이를 매각함으로써 그들은 세계 최대 규모의 비즈니스 제국과 가장 인지도 높은 브랜드를 건설했습니다.

오늘날 데이터 교환 플랫폼은 데이터 쇼핑을 그 어느 때보다 쉽게 ​​만들었습니다. 데이터 구매자를 위한 데이터 소싱을 단순화하고 데이터 공급자를 위한 데이터 수익화를 극대화합니다.

하지만 재사용 가능한 가방을 가지고 데이터 마켓플레이스에 가야 할까요? 바이트 기반의 생선과 사과를 판매하고 있나요? 아마도 우리 중 많은 사람들이 똑같이 혼란스러워할 것입니다.

데이터 시장은 상품 거래를 촉진하는 다른 온라인 시장과 유사하게 기능합니다. 예를 들어 알리바바(Alibaba)는 도매 상품 플랫폼이지만 에어비앤비(Airbnb)는 단기 부동산, 주로 휴가용 임대를 위한 시장입니다. 주목해야 할 중요한 점은 알리바바나 에어비앤비 모두 시장에서 교환되는 자본을 소유하지 않는다는 것입니다. 알리바바는 음식이나 소매품을 판매하지 않는 반면, 에어비앤비는 집을 한 채도 소유하지 않고 운영됩니다.

이 두 가지 모두 상품이 교환되는 플랫폼 인 양면 시장 의 예입니다. 시장은 교환된 상품을 소유하지 않습니다. 대신 구매자와 판매자, 소비자와 판매자, 수요와 공급 사이의 다리 역할을 합니다. 이해가 되실 겁니다!

데이터 마켓플레이스는 두 가지 유형의 데이터 제공업체, 즉 데이터 자산으로 수익을 창출하려는 제공업체와 자신의 요구 사항에 맞는 데이터 소스를 찾는 제공업체로 구성된 시장입니다. 데이터 시장은 양쪽 모두에게 이익이 되기 때문에 더 많은 기업이 효과적인 데이터 전략을 개발하기 위해 데이터 시장에 눈을 돌리고 있습니다.

데이터 마켓플레이스의 부상

데이터 시장의 급격한 상승을 추적할 때는 여러 변수를 고려해야 합니다. 간단히 말해서, 변수는 외부 데이터에 액세스하고 관리하고 이익을 얻으려고 할 때 발생하는 문제에 대한 이상적인 솔루션입니다.

데이터 급증

사물인터넷(IoT), 빅데이터, 인공지능(AI), 머신러닝(ML) 기술이 모두 융합되면서 시장 데이터와 제3자 데이터가 엄청나게 급증했습니다. 데이터 시장은 데이터 생산의 엄청난 증가에 비추어 세 가지 주요 이점을 제공합니다.

우선, 데이터 시장을 통해 우리는 개인 데이터를 실시간으로 온라인 구매가 가능하도록 상업적으로 접근할 수 있게 만들 수 있습니다.

둘째, 데이터 시장은 일반 개인이 위협적인 데이터 환경을 탐색할 수 있도록 해줍니다. 데이터 과학자 및 분석가와 같은 전문가 외에도 누구나 데이터 마켓플레이스 사용법을 배울 수 있습니다.

마지막으로, 데이터 마켓플레이스 소유자는 각 당사자의 요구를 충족하는 양면 시장을 생성하여 구매자와 판매자 모두의 비즈니스에 이익을 가져옵니다. 데이터 시장은 확장을 위해 인프라 구축에 투자할 필요가 없으므로 훨씬 더 큰 규모로 이를 수행할 수 있습니다.

외부 데이터의 중요성

외부 데이터의 약칭인 데이터 자본은 인적, 재정적 자본과 마찬가지로 수많은 기업과 조직의 방향과 성공을 바꿀 수 있는 잠재력을 가진 자원입니다. 오늘날 외부 데이터 자본 시장의 활동이 증가하고 있습니다. 그런데 왜? 예측 모델 최적화, 효율성 증대, 데이터 보안 강화, 투자수익률(ROI) 극대화는 기업이 외부 통찰력을 통해 독점 정보를 강화할 때 모두 더 쉽게 접근할 수 있기 때문입니다.

서비스로서의 데이터의 출현

데이터 수익화는 미래 지향적인 기업과 기업을 위한 안정적이고 확장 가능한 수익원으로 빠르게 자리잡고 있으며, 이것이 바로 DaaS(Data-as-a-Service)가 등장한 방식입니다. 미래에는 모든 기업이 자산을 매각하여 DaaS 비즈니스로 전환할 수 있습니다.

당신이 가상 여행 사업을 운영하고 있다고 잠시 가정해 보십시오. 귀하의 회사는 주로 고객에게 교통, 숙박, 오락과 같은 휴가 관련 서비스를 제공합니다. DaaS 사업을 시작하면 일상적인 비즈니스 운영과 내부 시스템에서 생산되는 수많은 정보가 가치가 있기 때문에 조직에 상당한 추가 수익을 가져올 수 있습니다. 온라인 여행사는 여행자 의견, 점유율, 교통 패턴, 항공사 일정, 웹사이트 방문 등 수요가 높은 지역의 데이터를 자동으로 수집합니다.

이 지식에 대한 고객의 수요가 높을 때 내부 데이터베이스에 휴면 상태로 두는 이유는 무엇입니까? 데이터 시장 덕분에 오늘날 데이터로 수익을 창출하는 것은 간단합니다. 데이터 마켓플레이스의 도움으로 기업은 자신의 독점 데이터를 제3자에게 안전하고 투명하게 제공할 수 있습니다.

상업용 데이터에 안전하게 접근

여기에서 우리는 데이터 시장의 성공을 위한 마지막이자 가장 중요한 요소에 도달합니다. 데이터 프라이버시를 침해하지 않고 빠르고 쉽게 데이터를 수집할 수 있습니다. 데이터 판매자와 구매자를 포함하여 검증된 데이터 마켓플레이스의 모든 참가자는 마켓플레이스의 보안 표준을 준수해야 합니다. 이는 데이터 마켓플레이스에 참여하려는 사용자가 개인정보 수집과 관련된 모든 관련 법률 및 윤리적 기준을 준수해야 함을 의미합니다.

예를 들어, 데이터 공급업체는 데이터를 수집할 때 GDPR(일반 데이터 보호 규정) 및 CCPA(캘리포니아 소비자 개인 정보 보호법) 요구 사항을 준수하고 이를 집계하기 전에 개인 식별 정보를 익명화한다는 점을 입증해야 합니다. 데이터 마켓플레이스에서는 검증되고 승인된 경우에만 공급업체가 데이터 판매를 시작할 수 있습니다.

특정 데이터 교환에는 보안 강화를 위해 운영에 블록체인 기술이 포함됩니다. 분산형 데이터 시장으로 알려진 이들은 온라인 데이터 교환의 새로운 물결입니다.

데이터 마켓플레이스는 어떻게 작동하나요?

다른 온라인 시장이나 전자상거래 플랫폼과 마찬가지로 데이터 마켓플레이스는 수요와 공급에 의존합니다. 하지만 고객은 코트를 구매하거나 스트리밍 서비스 멤버십을 구매하는 대신 정보를 구매합니다. 이는 전자 상거래, 오프라인 소매, 기업 간(B2B) 거래 등 다른 형태의 거래와 유사하게 작동하는 데이터 상거래를 촉진합니다. 데이터 마켓플레이스는 관련 데이터의 거래 및 조달을 촉진하기 위해 다음 기능을 사용합니다.

• 데이터 제품화는 구매를 위한 데이터 제품의 개발, 작업 흐름 및 유지를 허용합니다.
• 데이터 검색 에는 검색 가능한 라이브러리와 메타데이터 디스플레이가 있어 사용자가 원하는 데이터를 빠르게 찾을 수 있습니다.
• API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스), 액세스 제어 통합 및 기타 기술은 데이터 제품 액세스를 제어합니다.
• 데이터 수익화는 데이터 공급업체가 데이터 소비자에게 데이터 제품에 대한 라이선스를 부여하고 판매하는 데 도움이 됩니다.
• 데이터 통합을 통해 데이터 구매자와 판매자는 다양한 소스와 플랫폼에서 정보를 전송하고 받을 수 있습니다.

데이터 마켓플레이스의 유형

데이터 시장에는 대상 고객과 데이터 출처를 기반으로 네 가지 일반 범주가 적용됩니다. 데이터 시장의 다양한 범주에 대해 논의해 보겠습니다.

개인 데이터 마켓플레이스

개인 데이터 시장은 비교적 새로운 발전입니다. 분산형 데이터 마켓플레이스와 마찬가지로 고객은 기술 기업이 상업적 이익을 위해 개인 및 민감한 데이터를 활용하는 것을 원하지 않기 때문에 형성되었습니다. 개인 데이터 마켓플레이스는 고객이 동의 관리 데이터 공유에 대해 보상을 받을 수 있도록 지원합니다.

이는 사용자가 개인 데이터 마켓플레이스가 자신의 온라인 행동 및 위치에 관한 정보를 공유하는 데 동의한다는 것을 의미합니다. 개인은 공유된 모든 정보에 대해 보상을 받습니다. 데이터는 동의를 받아 수집되고 관리됩니다.

개인 데이터 시장은 외부 데이터 부문을 개선하기 위한 또 다른 새로운 접근 방식입니다. 첫째, 기업이 수집한 행동 지식 중 개인이 공정한 부분을 받도록 보장합니다.

둘째, Data for Good을 뒷받침하는 원동력입니다. 개인 데이터 마켓플레이스에는 재난 및 전염병의 위치 매핑과 같은 특정 사용 사례에 대한 인간 이동성과 행동에 대한 중요한 통찰력이 포함되어 있습니다. 이러한 통찰력은 정부와 인도주의 단체가 문제에 성공적으로 대응하는 데 도움이 되며, 데이터를 제공하기로 선택한 개인에게는 그에 대한 대가가 지급됩니다. 보안상의 이유로 상품권이나 상품권을 통해 결제되는 경우가 많습니다.

Datum, SynapseAI 및 Datawallet은 개인 데이터 마켓플레이스의 예입니다.

B2B(기업 간) 데이터 마켓플레이스

B2B 마켓플레이스는 기업과 조직 간의 데이터 거래에 사용됩니다. 개인은 자신이 소유하거나 근무하는 회사를 대신하여 플랫폼에 등록합니다. 사람이 아닌 기업이 데이터 구매에 관심을 갖는 경우가 많기 때문이다. 기업은 수익을 창출할 만큼 데이터가 충분하기 때문에 데이터를 대규모로 수익화하려는 경우가 많습니다.

B2B 데이터 시장이 등장하는 곳이 바로 여기입니다. 이는 데이터 획득 및 판매를 단순화하여 기업이 상업 및 운영 목표를 달성하도록 돕습니다. 이러한 데이터 시장은 상용 데이터 공급업체와 SaaS(Software-as-a-Service) 공급업체를 위한 수요 창출 플랫폼 역할을 합니다. 그들은 다양한 비즈니스 모델로 운영됩니다. 일부는 공급자에게 데이터 표시를 위해 가입하고 비용을 지불하도록 요구하는 반면, 다른 일부는 데이터가 성공적으로 판매된 경우에만 공급업체가 비용을 지불하는 데이터 수익화를 위한 접근 가능한 방법을 제공합니다.

B2B 시장은 일반적으로 분석 수준의 데이터를 제공하므로 기업은 오픈 소스 대안이 아닌 B2B 데이터 시장에서 데이터를 얻습니다. 이러한 정교한 데이터세트와 API는 구매를 위해 독점적으로 액세스할 수 있기 때문에 경쟁업체가 가질 가능성이 없는 정보를 기업에 제공합니다.

Datarade, Snowflake, AWS Data Exchange 및 Eagle Alpha는 B2B 데이터 시장의 예입니다.

내부 데이터 마켓플레이스

몇몇 기업에서는 직원과 소비자에게만 제공되는 향상된 분석에 대한 요구에 부응하여 내부 데이터 시장과 카탈로그를 만들었습니다. 사용자는 마켓플레이스를 탐색하고 프로젝트에 적합한 데이터를 선택합니다. 정보 및 관련 메타데이터를 즉시 사용할 수 있습니다.

Alation Marketplace와 SAP Datasphere는 내부 데이터 시장을 보유한 두 회사입니다. 데이터 공급업체는 이러한 내부 데이터 시장에 자신의 데이터를 나열하여 Alation 및 SAP 시장 내 구매자와 교류할 수 있습니다.

가장 간단한 접근 방식은 단일 계정으로 두 가지 측면 모두에 참여할 수 있는 데이터 상거래 클라우드(DCC)에 가입하는 것입니다. 내부 데이터 시장은 아직 널리 알려지지 않았지만 이를 사용하는 모든 사람이 특정 사용 사례를 염두에 두고 있기 때문에 전환율이 높습니다. 그들은 일반적으로 판매 퍼널의 가장 아래쪽에 있으며 분석을 위해 외부 데이터를 사용할 준비가 되어 있습니다.

IoT 데이터 마켓플레이스

IoT 데이터 시장은 글로벌 정보 흐름을 통합하기 위해 개발되고 있습니다. 이를 활용하고 처리하면 소비자 행동, 인터넷 동향 및 기술 발전에 맞춰 조정할 수 있습니다. 개방형 네트워크는 이러한 유형의 데이터 시장을 지원하므로 IoT 시장은 시간당 지불과 같은 다양한 가격 옵션을 통해 상대적으로 접근하기 쉬운 경우가 많습니다.

많은 조직에서는 IoT 데이터 마켓플레이스를 통해 데이터로 수익을 창출하는 것이 매력적인 대안이라고 생각합니다. 기업이 기술 스택에서 하드웨어의 수량과 품질을 확장함에 따라 부산물로 더 많은 데이터가 생성됩니다. 앞서 언급한 '디지털 트윈'이라는 부산물은 중요한 데이터 자산입니다. 기업은 IoT 소스 데이터를 나열하고 현재 사용하는 제품을 활용하여 간단한 현금 흐름을 활용할 수 있습니다.

IOTA 데이터 마켓과 Streamr는 IoT 데이터 시장의 두 가지 예입니다.

마켓플레이스에서 데이터를 구매하는 5단계

탐색, 비교, 샘플링, 구매 및 검토는 데이터 시장을 전체적으로 구성하는 5가지 기본 거래 단계입니다.

1. 데이터 찾아보기

데이터 시장은 단일 플랫폼에 수많은 데이터 공급업체와 제공업체를 호스팅합니다. 전 세계의 공급업체는 데이터 시장을 활용하고 구매자는 이 전 세계 데이터 소스 네트워크에 쉽게 액세스하여 다른 방법으로는 찾을 수 없는 공급업체와 상호 작용할 수 있습니다.

데이터 마켓플레이스 고객은 특정 데이터 특성에 따라 검색을 맞춤화하여 검색 경험을 향상시킬 수 있습니다. 그들은 Amazon에서 제품의 가격대를 입력하거나 Airbnb에서 위치를 기반으로 결과를 필터링할 때와 마찬가지로 예산과 지역을 염두에 두고 특정 데이터를 검색하기 위해 데이터 시장을 찾습니다. 이를 통해 구매자는 적절한 가격에 적절한 국가 범위의 데이터세트를 찾을 수 있습니다.

2. 데이터 비교

데이터 시장은 구매자에게 공급자를 신속하게 비교할 수 있는 수단을 제공합니다. 세부사항의 정도는 플랫폼마다 다르지만 모든 데이터 시장은 제공업체의 데이터 제공을 요약합니다. 일부 시장에서는 소비자가 데이터 솔루션에 대해 자세히 알아보기 위해 개별 공급자에게 문의해야 하는 반면, 다른 시장에서는 구매자가 공급자의 데이터 기능을 쉽게 이해할 수 있습니다.

다른 데이터 소싱 기술과 달리 데이터 마켓플레이스는 구매자 경험의 이 단계를 특히 강조합니다. 이는 데이터 마켓플레이스가 향상된 의사결정을 위한 셀프 서비스 시스템이기 때문입니다. 데이터 구매자가 데이터 공급자 간에 공정한 비교를 간단하게 수행하면 구매자가 원하는 데이터를 발견할 가능성이 높아집니다.

3. 샘플 데이터

비교 후 논리적인 다음 단계는 구매하기 전에 시도해 보는 것입니다. 구매자가 하나 또는 두 개의 데이터 공급자 선택으로 검색 범위를 좁히면 거의 항상 데이터 샘플을 요청합니다.

구매자는 구매를 결정하기 전에 자신의 관심을 끄는 외부 데이터가 자신의 사용 사례에 적합한지 확인해야 합니다. 따라서 사람들이 데이터 기반 결정을 내릴 수 있도록 하는 정확한 통찰력이 있어야 합니다. 외부 데이터도 조직의 내부 시스템 및 소프트웨어와 통합되어야 합니다. 분석가와 데이터 과학자는 데이터 샘플을 사용하여 데이터 세트, 데이터 서비스 또는 API가 적합한지 확인하는 테스트를 실행할 수 있습니다.

4. 구매 데이터

데이터 구매자는 데이터 샘플이 조직의 소프트웨어 시스템과 호환되고 사용 사례에 맞게 작동한다고 만족하면 데이터를 구매할 수 있습니다. 상업용 데이터는 공급업체에 따라 다양한 형식으로 제공됩니다.

5. 데이터 검토

데이터 구매자는 최종 단계에서 만족도를 표시할 수 있습니다. 구매자 리뷰는 호텔 객실이든 신발이든 모든 거래에 영향을 미칩니다. 데이터 마켓플레이스는 구매자가 구매하는 데이터 제품을 평가하도록 유도함으로써 외부 데이터 부문에서 필수적인 역할을 합니다.

리뷰는 생태계의 상당한 투명성을 가져옵니다. 이는 공급업체가 최고의 데이터 솔루션과 서비스를 제공하여 긍정적인 피드백을 얻고 경쟁업체보다 두각을 나타내도록 유도합니다.

데이터 마켓플레이스 vs. 데이터 레이크 vs. 데이터 웨어하우스

데이터 웨어하우스와 데이터 레이크는 온프레미스 데이터 관리 및 분석 시스템입니다. 회사 내에서 데이터를 처리하는 데 유용합니다. 데이터 마켓플레이스에서 사용할 수 있는 데이터의 다양성은 더 큰 호수입니다. 시장에 따라 소비자 행동, 금융, 지리적 위치, 기술 스택 데이터 등 모든 형태의 데이터를 구매할 수 있습니다.

데이터 마켓플레이스는 광범위한 산업에서 사용할 수 있는 데이터를 제공합니다. 데이터 웨어하우스와 같은 내부 데이터 소스에는 내부용으로만 사용되어야 하기 때문에 이해하기 어려운 데이터가 포함될 수 있습니다. 마켓플레이스는 데이터 과학자가 ETL(추출, 변환, 로드) 작업이 아닌 통찰력 수집에 집중할 수 있도록 데이터를 분류하고 해당 기능을 정의합니다.

데이터 마켓플레이스의 이점

데이터 마켓플레이스는 기업을 위한 수많은 중요한 이점과 애플리케이션을 제공합니다.

• 광범위한 데이터 컬렉션에 대한 액세스: 다양한 소스의 대규모 데이터 컬렉션에 액세스할 수 있으므로 필요한 정보를 더 쉽게 찾을 수 있습니다.
• 향상된 데이터 품질: 데이터 제공업체는 고품질 데이터 제품을 판매하거나 공유하여 시장의 평판과 사용자 동의에 영향을 미칩니다.
• 데이터 거버넌스: 마켓플레이스는 데이터가 안전하고 책임감 있게 처리되도록 보장하기 위해 데이터 액세스, 사용 및 규정 준수를 제어할 수 있습니다.
• 효율성 향상: 마켓플레이스는 기업이 데이터 수집 프로세스를 간소화하고 필요한 데이터를 수집하는 데 필요한 시간과 리소스를 줄이는 데 도움을 줄 수 있습니다.
• 협력 증대: 기업 간 및 내부 협력을 촉진하여 데이터 사일로를 해소하고 정보 흐름을 개선합니다.
• 새로운 수입원: 기업은 데이터로 수익을 창출하여 새로운 수익원을 구축할 수 있습니다.
• 경쟁 우위: 고품질 데이터에 대한 액세스는 경쟁 우위를 제공하여 기업이 현명한 결정을 내리고 앞서 나갈 수 있도록 해줍니다.
• 더 나은 의사 결정: 기업에 다양한 데이터에 대한 액세스를 제공함으로써 시장은 더 많은 정보에 입각한 결정을 내리고 데이터 기반 통찰력의 정확성과 효율성을 향상시키는 데 도움을 줄 수 있습니다.

데이터 마켓플레이스를 사용하는 기업

아래 회사들은 데이터를 활용하여 비즈니스 선택을 안내하고 상품과 서비스를 개선하며 경쟁 우위를 유지합니다.

• Dun & Bradstreet는 기업과 금융 기관에 다양한 비즈니스 데이터 카탈로그와 분석을 제공합니다.
• Epsilon은 마케팅 활동을 안내하는 데 도움이 되는 데이터 기반 통찰력과 솔루션을 제공합니다.
• Zillow는 사용자에게 주택 구매 및 판매 선택에 도움이 되는 중요한 주택 시장 데이터 및 분석을 제공합니다.
• Experian은 기업과 금융 기관에 신용 및 마케팅 데이터를 제공합니다.
• NASA(미국 항공우주국)는 위성 이미지, 기후 데이터 및 기타 과학 데이터 세트를 학계 및 특정 기업에 제공하는 데이터 시장을 관리합니다.

데이터 마켓플레이스와 데이터 교환

데이터 이행 산업에서 사용되는 데이터 마켓플레이스는 소비자가 데이터를 구매하고 판매할 수 있는 온라인 플랫폼(종종 클라우드 기반)을 나타내는 용어입니다. 이러한 플랫폼의 데이터는 상품에 번들로 포함되어 Amazon이나 다른 전자 상거래 웹사이트에서 상품과 유사하게 구매할 수 있습니다.

반면에 데이터 교환은   데이터를 판매하는 대신 다른 회사(일반적으로 동일한 업계에 속하지만 반드시 그런 것은 아님)와 데이터를 교환하는 것이 가치 있다고 생각하는 회사를 위한 대안입니다. 기업은 데이터 비용을 지불하는 대신 데이터를 교환함으로써 상호 이익을 얻습니다.

유사한 기술 발전으로 인해 데이터 시장과 데이터 교환이라는 용어는 상대적으로 동일해졌습니다. 어떤 상황에서는 데이터 구매 및 판매는 물론 데이터 교환도 가능합니다. 사용자에 따라 전면 환경의 우선순위가 달라질 수 있습니다.

따라서 일반 사용자는 판매용 데이터 제품을 볼 수 있는 반면, 기존 데이터 교환 네트워크의 개인 사용자 회원은 무료로 다운로드할 수 있는 동일한 제품을 볼 수 있습니다. 데이터 이행(구매, 판매 또는 공유)은 단일 중앙 플랫폼에서 관리됩니다.

데이터 교환 플랫폼

기업은 데이터 교환 플랫폼을 사용하여 획득 전반에 걸쳐 데이터의 기본 의미를 변경하지 않고 데이터를 전송, 획득 또는 강화합니다. 데이터는 수신 시스템에서 수집될 수 있도록 전송되며, 대개 완전히 정규화됩니다. 이러한 교환의 기본 구성 요소로서 서비스 기능으로서의 데이터가 자주 사용되며, 여기서 산업, 시장, 소스 또는 주제 데이터를 대량으로 수집하여 데이터 기반 통찰력과 비즈니스 인텔리전스를 제공할 수 있습니다.

데이터 교환 소프트웨어 구매자가 원하는 이점 중 일부는 다음과 같습니다.

• 신속한 데이터 캡처 및 보고
• 세분화된 데이터 기능
• 대량 데이터 관리
• 다른 데이터 중심 솔루션과의 통합

디지털 데이터 세부 정보

데이터 시장 전문 기업은 인터넷 초창기부터 데이터 공급자와 사용자 간의 격차를 해소하면서 급증했습니다. 데이터 시장이 데이터 제공자와 소비자의 요구에 부응하여 데이터를 지속적으로 제공하고 소비하기 위해 새로운 유형의 최신 데이터 플랫폼을 개발하는 것은 당연한 일입니다.

그러나 데이터 마켓플레이스에서 결함이 표면화되는 것은 그다지 충격적이지 않습니다. 이러한 장애물을 극복하는 것이 어려울 수 있는 것은 사실이지만, 기업이 소화하고 사용하는 일이 덜 번거로워지고 빅 데이터가 번창함에 따라 창의적인 솔루션으로 장애물을 충족하는 것도 중요합니다.

데이터에 흥미가 있으신가요? 데이터 교환 에 대해 자세히 알아보고 이것이 오늘날 비즈니스에 필수적인 이유를 알아보세요!