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같은 데이터라도 **누가**, **어떤 목적**으로, **어떤 방식**으로 활용하느냐에 따라 가치가 달라집니다.
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예를 들어 _위치 데이터_는
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- 내비게이션: 경로 안내
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- 유통업: 상권 분석
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- 보험업: 위험도 분석
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처럼 활용됩니다.
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→ 즉, 데이터는 **그 자체로 고정된 가치가 있는 것이 아니라 활용 맥락에 따라 가치가 달라집니다.**

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지금은 쓸모없어 보이는 데이터도 **나중에 다른 데이터와 결합**하면 새로운 가치를 만들 수 있습니다.
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예를 들어 _클릭 기록_은 단순 로그처럼 보이지만, _구매 데이터_와 결합하면
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- 상품 추천
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- 이탈 고객 예측
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- 맞춤형 광고
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등에 활용 가능합니다.
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→ 그래서 데이터가 앞으로 만들 **새로운 가치를 사전에 정확히 예측하기 어렵습니다.**

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과거에는 분석이 어려웠던 데이터도 기술이 발전하면서 활용할 수 있게 됩니다.
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- 이미지·음성 데이터: 과거엔 활용 어려움
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- 현재: 인공지능/머신러닝으로 분석 가능
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→ 따라서 데이터의 가치는 **분석 기술 수준에 따라 계속 변합니다.**