"국가 차원의 CDO(Chief Data Officer)가 필요합니다."
지난 26일 서울 중구 무교동 한국정보화진흥원(NIA) 서울사무소에서 <뉴스1>과 만난 문용식 NIA 원장(61)은 최근 논란의 중심의 선 '데이터청(廳) 설립 문제에 대해 이같이 말했다. 최고경영장(CEC) 이하 각 분야의 수장과 총괄 지휘하는 기업처럼 국가 데이터 운영에 있어서도 'C레벨'이 필요하다는 주장이다. 영국 정부 등에서 볼 수 있는 CDO의 임무는 기업의 최고기술경영자(CTO)와 최고정보관리책임자(CIO)의 역할을 종합적으로 수행한다.
문 원장은 "우리 정부는 현재 거의 모든 부처에서 분야별 데이터 축적이 이루어졌고 과학기술정보통신부와 행정안전부, 금융위원회 등이 데이터 개방·구축·활용·보호 정책을 추진하고 있다"며 "다만 이를 바꿔 말하면 우리 정부의 거버넌스가 분산돼 있는 가운데 데이터 경제 활성화에 대한 시급성이 강조되면서 강력한 통합거버넌스에 대한 요구가 커지고 있는 것"이라고 말했다.
최근 정치권은 미래사회에 '원유보다 비싸다'는 평가를 받는 데이터 관리 문제를 두고 이슈 경쟁을 벌이고 있다. 이 과정에서 여야를 막론하고 여러 차례 거론됐던 조직이 데이터청이다.
하지만 청 단위 조직이 가지는 실행력에 대한 의문, 개인정보보호위원회와 같은 기존 조직과의 기능 안배 이슈가 지속적으로 제기되고 있다. 실제 전 세계적으로도 공공과 민간 데이터를 아우르는 데이터 정책 전담 전국단위 조직 신설 사례는 없는 것으로 알려진다. 이에 대통령 직속 위원회, 청와대 내 수석실 신설, 기재부든 행안부든 과기정통부든 관련 핵심 부서를 정해 힘을 더 실어주는 등 다양한 방안이 나오고 있다. 문 원장의 답변도 일련의 우려들과 맞닿아있다.
그는 "청이란 단위는 주어진 확정된 정책을 집행하는 실행단위"라며 "(데이터 경제 시대에) 지금 필요한 것은 단순 집행단위가 아니라 국가 데이터에 관한 전략을 세워서 이것을 부처에 강제하고 조율하는 힘이다"고 강조했다. 청으로는 할 수 없는 역할이라는 설명이다.
또 그는 "이제 물리적 정부가 있고 사이버상에 또 하나의 정부가 있는 '디지털트윈' 시대가 된다"며 "각 부처가 지닌 데이터를 모두 한곳에 끌어모으겠다는 것은 욕심이고 세상에 그런 정부는 없다. 각 부처가 양질의 데이터를 잘 만들고 조율해주는 역할이 필요하다"고 말했다.
데이터청과 짝을 지어 논의되는 데이터 거래소도 관심이다. 데이터 거래소란 서로 다른 범주의 산업들 간 데이터를 공유할 수 있도록 데이터 거래를 돕는 중개 플랫폼이다. 데이터 컨트롤타워가 실제 출범했을 때 역할도 데이터 거래를 위한 인적·물적·제도적 기반을 조성하는 일에 방점을 두게 될 것으로 보인다.
우리나라에선 지난해 12월 국내 첫 민간 데이터 거래소인 한국데이터거래소(KDX)가 출범했고 올해 5월11일 금융위원회 주도로 금융 분야 데이터 거래소가 선을 보였다.
문 원장은 "데이터 거래소를 얘기하면 사람들이 머릿속에 갖고 있는 형상은 '증권거래소'일텐데 증권과 데이터는 상품의 성격이 다르다"며 "데이터는 변형이 가능한 중간재로 완성재가 아니다. 얼마든지 수요자의 필요에 따라 'n개의 데이터'로 가공·분할돼 거래되며 그에 따라 단일한 가격은 없다"고 말했다.
데이터 사업에 대한 정부의 강력한 의지는 최근 발표된 정부의 3차 추가경정예산안에서도 잘 드러난다. 예산안에서 빅데이터 플랫폼 구축사업은 405억원(본예산 454억원), 인공지능(AI) 학습용 데이터 구축사업은 2925억원(390억원) 등이 편성됐다.
문 원장은 "지금도 많은 데이터, AI 산업 종사자 분들과 대화를 나누면 '데이터가 부족하다'는 의견이 다분하다"며 "예를 들어 인쇄체 글씨체 등 특정 데이터는 더이상 구축할 필요가 없다는 의견도 있지만 같은 글씨여도 일상에서 쓰는 글씨체를 AI가 인식하는 능력은 아직 부족해 더 많은 글씨체들을 필요로 하고 있다. 이처럼 해당 도메인별로 더 특화된 데이터를 구축·개방하는 것도 중요하다"고 말했다.
이와 함께 문 원장은 한국판 뉴딜 사업에서 누구나 할 수 있는 대표적인 일자리로 꼽힌 'AI 데이터 라벨러'가 단기 알바(아르바이트)에 불과한 게 아니냐는 지적이 나오는 데에 아쉬움을 표했다. 그는 "세상 모든 것이 첫술에 배부를수는 없다"며 "데이터 라벨러에서 점차 데이터 업무에 능숙한 중·고급 인력자들이 생겨나고 또 이 데이터를 활용하는 스타트업 등이 생겨나는 매커니즘을 이해해야 한다"고 강조했다. 데이터 라벨라가 당장의 단기 일자리를 만들면서 동시에 미래 혁신을 이끄는 '밀알'이 될 것이라는 기대다.
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