가명정보 활용, 결합전문기관, 데이터 결합의 필수조건

1+1 = 2

 

수학적인 공식에 의해서는 의심의 여지 없이 2가 맞지만, 우리가 살다 보면 하나와 하나가 만나서 3이 되기도 하고 5가 되기도 합니다. (물론, 마이너스가 되기도 하죠^^;) 여기서 2 이상의 @가 발생했을 때, 우리는 이를 ‘시너지(Synergy)’라고 부르는데요. 일반적으로 2개 이상의 것이 하나가 돼, 독립적으로만 얻을 수 있는 것 이상의 결과를 내는 작용을 말합니다.

 

시너지라는 용어는 ‘함께 일하다’라는 뜻의 그리스어에서 출발했는데요. 보통 협력, 상호작용, 공동작업 등을 통해 효율성을 극대화하거나 성과를 향상시키는데 중요한 역할을 합니다. 경제, 비즈니스, 과학, 의학 전반에 걸쳐 다양한 분야에서 광범위하게 관찰해볼 수 있죠. 스타벅스가 디즈니와 콜라보를 하거나, 나이키가 스투시(Stussy)나 슈프림(Supreme)과 함께 협업하는 모습들이 시너지 창출을 꾀하는 좋은 예라고 할 수 있겠습니다.

 

시너지 : 협력, 상호작용, 공동작업을 통한 효율성 극대화 및 성과 향상

 

최근 개인정보보호위원회가 가명정보 활용을 확대하는 내용의 개정안을 의결하면서, 데이터 결합 분야에서 시너지를 창출할 수 있는 길이 대폭 확장됐습니다. 이제 가명정보 결합전문기관들은 자신들이 보유한 데이터를 결합해 직접 활용하는 것이 허용됐는데요. 그동안은 제한된 일부의 정보만 활용할 수 있었던 탓에 다양한 산업 분야에서 필요한 데이터 확보가 어렵다는 지적이 꾸준히 제기돼 왔습니다.

 

먼저 이해하기 쉽게 주요 용어들부터 설명 드리자면, ‘가명정보’는 개인정보의 일부 항목을 삭제하거나 변형해 추가 정보의 결합 없이는 특정한 개인을 알아볼 수 없는 정보를 말하는데요. 기업이 개인정보 침해 없이 데이터를 수집하는데 도움을 주는 데이터입니다. ‘결합전문기관’은 서로 다른 개인정보처리자 간의 가명정보를 결합해 데이터 가치를 높이는 기술을 보유한 곳이고요.

 

가명정보 : 개인정부의 일부 항목을 삭제해 결합 없이는 개인을 알아볼 수 없는 정보

 

이제까지는 개인정보보호 등의 이유로 기관 및 기업이 갖고 있는 데이터를 자체적으로 결합해 과학적 연구 등에 활용할 수가 없었습니다. 타 개인정보처리자 2곳 이상의 가명정보를 결합해 제3자에 제공하는 것만 가능했습니다.

 

하지만 이번 개정안 의결을 통해 국립암센터, 국민건강보험공단, 통계청 등 다양한 데이터를 보유한 결합전문기관들이 의료, 인공지능(AI), 사회복지, 통계 작성 등 여러 분야에서 활발하게 연구를 펼칠 수 있을 것으로 기대되고 있습니다.

 

뿐만 아니라 결합전문기관 지정요건도 합리적으로 개선됐습니다. 결합전문기관이 갖춰야 할 인적요건 중 전문인력의 경력인정 분야가 확대됐고, 경력요건을 다양화해 인정범위를 넓혀 결합전문기관의 부담을 완화하는 내용도 담겼습니다.

 

결합전문기관의 영향력 확대

앞으로 결합전문기관이 더욱 확대되는 것은 물론, 데이터 결합 움직임도 더욱 활성화될 것으로 보입니다. 아시는 분들은 아시겠지만, 데이터 결합 관련 시장에서 압도적인 퍼포먼스를 보이고 있는 파수의 AnalyticDID는 이미 많은 전문기관에서 활용 중인 솔루션입니다. 실제로 데이터 결합을 지원하는 전문기관 중에서 가장 많이 채택됐으며, 검증된 특허 기술을 바탕으로 가장 빠른 빅데이터 처리 속도를 보유하고 있습니다.

 

파수 비식별 데이터 및 가명정보 결합 사례 | Fasoo 빅데이터 활용

 

또한, 파수는 데이터 결합 관련 전문기관의 담당자들이 반드시 알아야 할 법률적 지식과 비식별 관련 각종 기술들, 그리고 사전적으로 준비해야 할 기술적, 관리적 보호대책 등을 제시해 드리는 컨설팅도 함께 제공하고 있습니다. 현재 업계에서 데이터 결합과 관련된 최다 레퍼런스를 보유하고 있기 때문에 실제 현장에서 적용된 사례들을 바탕으로 담당 기관에서 필요한 실질적인 정보를 공유해 드릴 수 있습니다.

 

파수 비식별 조치 가이드라인, ADID | Fasoo ADID Use Case

 

데이터는 미래 경쟁력의 핵심으로 자리 잡았습니다. 이제 데이터를 제대로 활용하지 못하고 시너지를 창출하지 못하는 조직은 도태될 가능성이 높습니다. 혹시 데이터 결합을 위한 전문기관을 준비하고 계시나요? 혹은 자체적인 데이터 결합을 위해 고민하고 계신가요?

 

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