데이터 가치 평가와 수익화: 내부 프로세스 관점의 메트릭·KPI 체계

초록

본 논문은 데이터 가치 평가·수익화에 필요한 메트릭과 KPI를 체계적으로 정리하고, 균형성과표(BSC)의 내부 프로세스 관점에 초점을 맞춘 통합 분류체계를 제시한다. 데이터 품질, 거버넌스·컴플라이언스, 운영 효율성이라는 세 핵심 클러스터로 구분한 3단계(전략·고위 KPI, 부서·중위 KPI, 현장·저위 메트릭) 구조를 통해 조직 전반에 걸친 데이터 가치 창출 과정을 정량화하고, 향후 표준화된 평가 모델 구축의 기반을 제공한다.

상세 분석

이 연구는 데이터 경제가 급성장함에도 불구하고, 데이터 자체의 가치를 측정·관리하는 통일된 프레임워크가 부재한 점을 정확히 짚어낸다. 특히 BSC의 네 가지 관점 중 ‘내부 프로세스’에만 집중함으로써, 데이터 파이프라인·저장·활용 전 과정에서 발생하는 비재무적 성과 지표를 체계화한다는 점이 차별적이다. 저자들은 체계적 문헌 검토(SLR) 방법론을 적용해 150여 개 이상의 논문·보고서를 분석하고, 중복·혼동되는 정의를 정리해 ‘데이터 품질’, ‘거버넌스·컴플라이언스’, ‘운영 효율성’이라는 세 축으로 메트릭을 재구성한다. 각 클러스터는 구체적인 하위 항목(예: 정확도·완전성·시의성, 데이터 접근성·보안·법적 준수, 파이프라인 처리 시간·비용 효율성 등)과 해당 KPI를 연결시켜, 전략적 목표와 현장 실행 사이의 연계성을 명확히 한다. 특히 3단계 계층 구조(전략‑고위 KPI, 부서‑중위 KPI, 현장‑저위 메트릭)는 조직 내 다양한 이해관계자에게 맞춤형 성과 관리 도구를 제공한다는 실용적 의의를 가진다. 그러나 연구는 내부 프로세스 관점에 국한함으로써 고객·재무·학습·성장 관점과의 통합적 연계 방안을 제시하지 못한다는 한계가 있다. 또한 메트릭 선정 기준(가중치·우선순위)과 실제 적용 사례가 부족해, 현장 적용 시 해석의 주관성이 남을 수 있다. 향후 연구에서는 BSC 전체 관점을 포괄하는 메트릭 매핑, 메트릭 간 상호작용 모델링, 그리고 기업 사례 기반 검증을 통해 제안된 분류체계의 신뢰성을 강화할 필요가 있다.