4차 산업혁명이란?

4차 산업혁명의 논란들

• 4차 산업혁명은 디지털 트랜스폼인가?
• 4차 산업혁명은 일자리를 줄이는가?
• 4차 산업혁명은 인공지능, IoT, 빅데이터, 클라우드, 5G, 블록체인과 같은 첨단 기술의 융합?

4차 산업혁명은 다양한 첨단 기술들이 아닌 연결이다. 핵심은 Data를 기반으로 한 모든 것들을 스마트화 하는 것이다. 개발중심이 아닌 기술+소비자의 욕망 융합에서 4차 산업혁명을 바라보자.

유통 4STEP

아마존의 예측서비스. 사용자의 데이터를 활용해 구매 예상 품목을 소비자와 가까운 물류센터로 보내어 배송기간을 단축시킴(소비자 물건 주문 전 배송 서비스를 실시).

이런식으로 4차 산업혁명은 데이터를 통한 예측과 맞춤으로 현실 세계를 스마트화시켜
현실과 가상의 융합으로 사용자의 욕망을 충족시킨다.

산업혁명은 욕망과 기술의 공진화

인간의 욕망과 기술들의 공진화

4차 산업혁명의 등장과 변화
1차 산업혁명인 기계화는 100여 년간 지속
2차 산업혁명인 산업화는 70년여 년간 지속
3차 산업혁명인 정보화는 40년 연간 지속

디지털 비즈니스란?

초기에는 인터넷 영역에 국한하여 정의했다가 최근 들어서는 모바일 기술, 사물 인터넷(IoT)
빅데이터 등 다른 디지털 기술을 포괄.

2012년 OECD는 디지털 경제는 전자상거래를 통한 재화와 용역의 거래를 촉진하는
디지털 기술을 기반으로 한 시장으로 구성함.
2016년 Rouse는 디지털 경제는 정보통신기술(ICT)을 통해 가능해진 경제활동의
세계적 네트워크 → 보다 간단하게 디지털 기술을 기반으로 한
경제라고 정의할 수 있음
Dahlman etal.은 디지털 경제는 일반적인 기술과 인터넷 및 관련기술을 통한 경제적·
사회적 활동의 융합

디지털 비즈니스의 효과

비용감소

기존의 전통적 방식의 온랑니 거래에서 나타나는 다양한 비용을 줄이는 효과를 창출

탐색 비용이 감소 되는데 정보를 검색하는 데 드는 비용으로 온라인 검색 등을 통해 탐색 비용이 급격히 줄어듦. 예를 들으 네이버, 구글 등의 검색을 통해 구매하고자 하는 상품의 정보를 쉽게 취득함.

또한 재생산(복제) 비용이 감소함
디지털 재화는 지식재산권과 같은 법적 규제가 없으면 추가적인 비용 없이 얼마든지 재상산이 가능.

운송비용도 감소하는데 디지털화된 정보를 전달하는 것도 운송 비용이 0에 가까우며, 물리적 재화의 디지털 거래에서도 온라인을 통해 배송이 늘면서 그 비용이 감소됨. 예를들어 소프트웨어 구매는 라이선스를 온라인에서 구매하고 내려 받는 방식이 일반적으로 되는 등 법적 소유권만 취득하면 배송 및 운용 비용 없이 사용 가능

융합 가치 창출

융합을 통해 기존 영역과 방법으로 해결하기 어려웠던 문제들을 전혀 다른 특성의 기술과 연계하여 해결. 융합은 서로 다른 둘을 녹여서 하나가 되게 하는 것으로, 결합하면서 시너지 효과를 창출.
인터넷, 모바일 인공지능 등 새로운 기술들이 각 영역에 융합되어 비즈니스 구조가 혁신되고 비즈니스의 줃권이 변화함.

디지털 비즈니스의 종류

디지털 콘텐츠 산업, 디지털 플랫폼 산업, 그 외 디지털 서비스업으로 구분

디지털 비즈니스에서 데이터의 중요성

데이터 경제 시대로의 전환

'규모의 경제' 한계와 개인화
온라인의 발전과 비대면 사회로의 진입은 규모의 경제 논리가
합리적으로 인식되던 기존 사회 시스템에 균열을 일으키며
수요자 중심의 데이터 경제 사회로의 변화를 더 촉진.

전통적인 경제 체제가 당면한 한계를 타개할 방안으로
개별 수요자들의 요구를 분석하여 맞춤형으로 상품이나 서비스를
제공하는 개인화(Personalization)를 위한 수단으로 데이터 경제 체제 주목.

데이터 경제?

데이터를 자원으로 활용하여 부가가치를 창출하는 경제 구조

과거 산업화 시대가 물리적 자산(철강, 석유 등)을 중심으로 돌아갔다면,
데이터 경제는 디지털 정보가 새로운 자산으로 자리 잡으며
경제 성장과 혁신의 중심이 되고 있음.
핵심 특징으로는 데이터가 새로운 "디지털 원유"로 간주되고
데이터 수집, 저장, 분석, 활용을 통해 기업과 국가의 경쟁력이 결정됨.
디지털 기술(AI, IoT, 클라우드 등)을 활용한 데이터 기반 비즈니스 모델이 확대됨.

데이터 정의와 계층 구조

데이터란, 특정 대상에 대한 사실, 측정, 관찰 등의 정보를 체계적으로 수집한 자료.

데이터의 종류

데이터의 유형에 따라 빅데이터, 공공 부문 정보, 개방된 정부 데이터, 개방된 개인 데이터, 민간 부문 정보로 구분됨.

데이터 처리를 통한 가치 창출

데이터 비즈니스의 주요 구성원

OECD에 따른 데이터 비즈니스의 주요 구성원

• 인터넷 서비스 제공자
• IT 인프라 제공자
• 데이터 제공자
• 분석서비스 제공자
• 데이터 기반 기업가
  

데이터 경제로의 전환 배경

1. 디지털 기술 발전
AI, 빅데이터, loT 등 첨단 기술이 데이터를 더 효율적으로 수집하고 분석할 수 있게 함.
5G 및 클라우드 컴퓨팅의 도입으로 실시간 데이터 활용 가능
2. 비즈니스 모델의 변환
전통적인 상품 및 서비스 중심에서 데이터 기반 서비스 모델로 전환.
예) 넷플릭스의 추천 시스템, 우버의 실시간 매칭
3. 소비자 행동의 변화
온라인 쇼핑, 소셜 미디어, 디지털 결제 등 디지털 환경에서의 활동 증가.
소비자 데이터가 기업의 마케팅, 제품 개발에 직접적인 영향을 미침
4. 정부와 국가 간 경쟁
데이터 주권 강화 : 국가별 데이터 보호 및 활용 정책이 경쟁력의 중요한 요소로 등장.
데이터 경제 발전을 위한 공공 데이터 개방과 디지털 인프라 확충

데이터 경제에서의 활용방안 및 시사점

데이터 경제로의 전환은 디지털 기술과 데이터 분석 역량이 핵심 경쟁력이 되는 시대를 의미.

데이터를 단순한 자료로 보는 것을 넘어, 이를 정보와 지식으로 가공하고 활용하여 경제적, 사회적 가치를 창출하는 것이 중요.

데이터 계층 구조를 이해하고, 이를 기반으로 전략을 수립하는 것은
기업과 개인 모두가 데이터 경제 시대에 성공적으로
대응할 수 있는 핵심 역량이 될 것임.

AI와 빅데이터 분석
데이터를 분석하여 의사결정의 효율성을 높이고, 개인화된 서비스 제공
예) 아마존의 추천 시스템, 스마트 공장의 데이터 기반 자동화

loT를 통한 데이터 연결
loT 디바이스를 통해 실시간 데이터 수집 및 분석
예) 스마트 홈 디바이스, 자율주행차

클라우드 컴퓨팅
대량의 데이터를 저장하고 실시간으로 분석할 수 있는 인프라 제공
예) AWS, Microsoft Azure

공공 데이터 활용
정부와 공공기관이 데이터를 개방하여 새로운 산업 및 서비스 창출
예) 스마트시티 프로젝트, 교통 데이터 활용 서비스

데이터의 역할

의사결정의 기반 제공
데이터는 비즈니스 의사결정을 과거의 경험이나 직관에 의존하지 않고,
객관적이고 신뢰할 수 있는 정보를 지원.
예) 고객 구매 데이터를 분석하여 특정 제품의 가격 조정이나마케팅 전략을 최적화

고객 중심 전략 구현
데이터를 통해 고객의 행동, 선호도, 요구사항을 파악하여 개인화된 제품 및 서비스를 제공.
예) 넷플릭스와 같은 스트리밍 서비스는 데이터를 기반으로
맞춤형 콘텐츠를 추천하여 고객 만족도 향상

새로운 비즈니스 기회 발굴
데이터는 시장의 트렌드, 고객 니즈 변화, 경쟁 상황 등을 파악하여 새로운 사업 기회를 창출.
예) 소셜 미디어 데이터를 분석하여 소비자의 선호도를 기반으로 새로운 제품 개발

운영 효율성 향상
데이터 분석을 통해 비효율적인 프로세스를 개선하고, 자원을 최적화하며 운영 비용을 절감.
예) 물류 데이터를 활용해 공급망 효율성을 높이고, 배송 시간을 단축

리스크 관리 및 예측
데이터를 활용해 시장의 불확실성을 줄이고, 잠재적 위험을 사전에 예측하여 대비가 가능.
예) 금융 데이터 분석을 통해 신용 위험을 사전 감지

데이터는 기업의 경쟁력

디지털 비즈니스 시대에서 데이터는 기업의 경쟁력을 결정짓는 핵심 자산.
데이터를 효과적으로 수집, 분석, 활용하는 능력은 비즈니스 전략 수립부터 실행까지 모든 과정에서 중요한 역할이 됨.

경쟁력 강화
데이터 기반의 비즈니스는 더 빠르고, 정확하며, 고객 맞춤형 전략을 실행할 수 있음.
이는 경쟁 시장에서 우위를 점하는 데 핵심 요소.

데이터가 곧 자산
데이터는 물리적인 자산처럼 가치가 있으며, 분석을 통해 활용할 경우
기업의 수익성을 크게 향상시킬 수 있음.
예) 아마존은 방대한 데이터를 통해 고객 행동을 분석하고
물류 최적화를 실현하여 글로벌 리더로 자리 잡았음

디지털 전환의 필수 요소
디지털 전환(Digital Transformation)에서 데이터는 기술, 프로세스,
조직 변화를 연결하는 핵심 축으로 작용
예) 클라우드와 빅데이터를 활용한 데이터 기반 비즈니스 모델 혁신

AI와의 융합
데이터는 인공지능(AI)과 머신러닝 기술의 학습을 위한 필수 자원.
AI가 데이터를 학습하여 패턴을 찾고, 예측 모델을 생성함으로써 자동화와 혁신이 가능.
예) 자율주행차는 방대한 도로 데이터와 이미지 데이터를 분석하여 안전성을 높임

산업 변화에 따른 경제 전망

기술 혁신, 환경 변화, 글로벌 트렌드 등 다양한 요인에 의해 영향을 받음

경제 전망
■ 인공지능과 자동화 기술이 빠르게 발전하면서 제조업,
금융, 헬스케어 등 다양한 산업에서 생산성 향상
■ 이에 따라 기업의 비용 절감효과와 함께 경제 성장 촉진 예상

산업별 영향
■ AI와 로봇을 활용한 스마트 제조, 자율차, 자동화 물류 시스템 등이 산업 전반에 영향을 줄 것
■ 첨단 기술을 활용하는 기업들이 높은 경쟁력 확보