데이터는 인공지능 혁신 생태계의 핵심 요소로서, 혁신의 전주기 과정에서 투입 요소이자 산출물로 작용하지만 데이터 산업 경쟁력을 진단하기 위한 체계가 미흡하여 구체적 정책 방안 수립의 한계 존재한다. 본과제는 국내 데이터 산업 경쟁력을 진단하고 이를 기반으로 데이터 산업 역량을 강화하기 위한 정책 제언을 하고자 데이터 수집·가공부터 데이터 유통·거래까지 데이터 전주기 관점에서 분석하였다.

데이터 산업 경쟁력을 진단을 위해 기술, 인력, 인프라 등 다양한 범주의 지표 후보군 선정 및 도출하였다. 공통기반 지표 7개, 수집·저장 지표 11개, 유통·거래 지표 7개, 분석·활용 지표 16개가 선정되었다(중복 지표 3개 지표 포함).

데이터 가치사슬 단계별 경쟁력을 주요 국가들과의 상대적 관점에서 종합적으로 비교하여 강약점을 분석한 결과 ⅰ) 공공 데이터 부문, 특히 데이터 구축개방에서의 경쟁력은 세계적으로 매우 우수하며 데이터 생성·수집을 위한 기반 인프라도 우수하나 분석·활용 단계가 전반적으로 취약 ⅱ) 개인정보보호에 따른 데이터 생태계가 위축되어 있고, 지식 재산권 보호가 취약하며, 디지털 사업에 대한 법률 적용의 신속성이 뒤쳐지는 등 법제도적 측면에서 비교대상국 대비 열세 ⅲ) 데이터 인프라(대용량 데이터센터 등), 클라우드 이용, 분석활용을 위한 인재, 산학협력 등에서 취약성 존재하였다.

국내 데이터 산업 경쟁력 진단 결과 개선과제 및 정책적 시사점을 도출하여 ⅰ) 데이터의 수집, 유통, 분석, 활용 등 가치사슬 전주기 활성화에 영향을 미치는 관련 법제도를 개선 ⅱ) 수집·저장 단계의 역량 강화를 위해 세계적 수준의 대용량 데이터 센터를 확보하고 클라우드 이용을 확산 ⅲ) 분석·활용 단계의 역량 강화를 위해서는 무엇보다도 분석활용을 위한 인재를 육성하고, 산학협력을 제고할 수 있는 방안을 마련하였다. 또한, 국내 데이터 산업 역량 강화를 위한 단계별 로드맵 방향 제시하였다.