수익을 위해 반드시 피해야 할 데이터 창업의 함정 (공공 데이터 기반 청년 창업 실패 방지 전략)

실패는 시스템이 아니라 기대의 착오에서 시작된다

 공공 데이터를 기반으로 창업을 준비하거나 MVP까지 구축한 청년 창업자들이 가장 자주 겪는 현실은 예상보다 반응이 없다는 것이다. 아이템을 기획할 때는 문제의식도 분명했고 데이터도 나름 탄탄했으며 실제 사용자들이 분명히 존재한다고 확신했지만, 막상 서비스를 출시하거나 제안서를 제출했을 때 돌아오는 반응은 대체로 미온적이다. 이 실패는 기술의 문제도 아니고 시스템의 부재도 아니다. 문제는 대부분 기대의 착오, 즉 시장은 내가 생각한 것처럼 움직일 것이라는 막연한 기대에서 시작된다. 특히 공공 데이터 기반 창업은 창업자가 논리와 구조를 중심으로 사고하는 경우가 많기 때문에 이 정도 논리면 이해받을 것이라는 인식이 은연중에 자리 잡는다. 하지만 시장은 논리보다 감각적으로 움직이고 행정 시스템은 현실보다 보수적으로 움직인다.

 청년 창업자는 특히 이 지점에서 실망하고 방향을 잃기 쉽다. 그래서 수익화를 위한 준비를 하기 전에 먼저 점검해야 할 것은 ‘내가 무엇을 잘못 기대하고 있었는가’이다. 이 글은 그 착오를 방지하기 위한 목적에서 쓰였고 데이터 창업이 실패하는 다섯 가지 대표적인 함정을 중심으로 정리된다. 이는 공격적인 실수라기보다 창업자가 스스로를 객관화하지 못할 때 생기는 작은 오해들이 축적된 결과라는 점에서 더 주의 깊게 살펴볼 필요가 있다.

 

첫 번째 함정은 '데이터가 곧 콘텐츠다'라는 착각

 

 공공 데이터를 창업에 활용하는 과정에서 가장 흔하게 나타나는 실수는 데이터 그 자체를 콘텐츠나 서비스로 오해하는 것이다. 예를 들어 많은 청년 창업자들이 데이터를 시각화하거나 정제해서 보여주는 것만으로도 사용자에게 충분한 가치를 줄 수 있다고 생각한다. 하지만 현실은 다르다.

 데이터는 사용자에게 직접적인 효용을 주지 않는다. 데이터는 판단을 돕는 정보로 구조화되었을 때만 가치가 생긴다. 즉, 사용자가 데이터를 보고 그래서 나한테 무슨 도움이 되지?라는 질문에 즉답할 수 없으면 그건 콘텐츠가 아니라 중간 가공물에 불과하다. 예를 들어, 지역 상권 데이터를 지도 위에 표시하는 서비스는 사용자 입장에서는 그다지 새로운 것도 없고 선택을 유도하지도 않는다.

 사용자는 그 데이터가 아니라 이 동네에 이 업종을 창업하면 생존 가능성이 몇 퍼센트인가를 알고 싶어 한다. 창업자가 데이터를 수치로만 제시하면 사용자는 그 정보를 다시 해석해야 하고 이는 불편함으로 작용하게 된다.

 

 

 수익화를 원한다면 반드시 데이터를 결정 도구로 가공해야 한다. 데이터는 보여주는 것이 아니라 사용자에게 다음 행동을 유도할 수 있도록 설계되어야 한다. 이 함정을 넘지 못하면 서비스는 알려주기만 하는 구조에 머무르게 되고 사용자도 수익도 붙지 않는다.

 

두 번째 함정은 누구나 쓸 수 있다는 환상

 

 데이터 기반 서비스를 설계할 때 이건 누구에게나 유용한 정보야라고 말하는 경우가 많다. 표면적으로 보면 공공 데이터는 전국민을 위한 정보이기 때문에 당연히 모든 사람에게 유용할 것처럼 보인다. 하지만 이건 착각이다. 실제 사용자 입장에서 생각해보면 정보가 있다고 해서 그걸 필요로 하는 것은 아니다. 대부분의 사람들은 자신이 겪는 불편조차 명확히 인식하지 못하고 있으며 데이터 기반 서비스는 문제를 느끼는 ‘일부 타깃’에게만 의미 있게 작동한다.

 실제로 한 청년 창업팀은 노인 복지 관련 공공데이터를 기반으로 독거노인 건강 상태를 예측하는 분석 서비스를 개발했다. 기술도 좋았고 모델링도 완성도 높았다. 그런데 서비스를 어디에 팔 수 있을지 찾다 막혔다. 직접 대상자인 어르신이 사용할 수는 없었고 가족에게 직접 판매하려 하니 너무 생소했고 지자체는 ‘이걸 왜 우리가 써야 하는지 모르겠다’는 반응이었다.

 이 사례가 말해주는 건 간단하다. 고객이 없는 것이 아니라 고객을 정확히 정의하지 않았다는 것이다. 모두에게 유용한 데이터는 결국 아무도 쓰지 않는 정보가 되기 쉽다. 공공 데이터 기반 창업자일수록 고객의 범위를 좁히고 좁힌 범위 안에서 가장 필요한 기능만 제공하는 것이 오히려 수익화에 유리하다.

 

세 번째 함정은 데이터와 정확성과신뢰는 모두 같다라는 잘못된 등식

 

 공공 데이터 기반 서비스는 종종 공신력이 있는 수치라는 이유로 사용자의 신뢰를 자동으로 얻을 수 있을 것이라고 생각하는 경향이 있다. 하지만 사용자 입장에서 신뢰란 숫자가 아니라 경험이다. 즉, 데이터가 아무리 정확해도 서비스 자체가 이해하기 어렵거나 낯설면 신뢰를 얻기 어렵다. 특히 공공 데이터는 일반 사용자에게 익숙하지 않은 용어나 기준이 많기 때문에 그 데이터를 그대로 보여주는 것은 오히려 거리감을 만드는 요인이 된다. 예를 들어 00지수 58.2, 전년 대비 4.3% 상승과 같은 표현은 공무원이나 분석가에게는 익숙할 수 있지만 일반 사용자에게는 아무 의미도 전달하지 못한다.

 한 스타트업은 이런 식으로 전국의 미세먼지 데이터를 종합해 어린이 등교 위험 지수를 제공하는 앱을 만들었다. 그런데 학부모의 사용률이 낮았다. 이유는 간단했다. 데이터 기반 설명이 많았고 등교 여부를 결정해 주는 기준은 없었기 때문이다. 결국 오늘은 노란색입니다처럼 직관적이고 간결한 메시지를 추가한 뒤에야 사용자가 반응했다.

 수익화를 위해 필요한 신뢰는 숫자에 대한 믿음이 아니라 서비스에 대한 직관적 확신이다. 공공 데이터 기반 창업자는 신뢰의 출발선을 데이터에 두는 것이 아니라 사용자와의 접점에서 만들어야 한다.

 

네 번째 함정은 수익모델이 늦게 따라올 거라는 자기최면

 

 많은 청년 창업자들이 처음에는 수익화 계획을 명확히 세우지 않는다. 일단은 사용자부터 확보하자, 나중에 데이터를 모으면 활용도가 높아질 거야라는 식이다. 하지만 현실은 그런 낙관을 허락하지 않는다. 수익모델을 미룰수록 창업자는 더 복잡하고 무거운 구조 안에 갇히게 된다. 특히 공공 데이터 기반 서비스는 광고 수익에 의존하기 어렵고 사용자 지불 의사도 낮은 경우가 많기 때문에 처음부터 누가 왜 이 정보에 비용을 낼 것인가를 설계하지 않으면 손익분기점은 멀어진다. 예를 들어, 지역 병상 가용 현황을 실시간으로 알려주는 서비스를 만든 창업자가 있었다. 정보는 정말 유용했고 인터페이스도 깔끔했다. 하지만 수익모델을 묻자 지자체나 병원에서 관심 가질 거예요라는 답뿐이었다. 그들은 결국 아무런 계약도 맺지 못했고 서비스는 몇 달 후 운영을 중단했다.

 정보가 많고 기술이 정교할수록 돈이 어디에서 들어올지 더 명확히 정의되어야 한다. 수익화를 나중에 하겠다는 전략은 수익화를 영영 하지 않겠다는 말과 다르지 않다. 공공 데이터 기반 청년 창업자는 서비스 초기 단계에서부터 수익 주체를 설정하고 그 주체의 관점에서 서비스 구조를 조정하는 실전 전략을 세워야 한다.

 

공공 데이터 창업은 가능성이 크지만 실패도 잦다.

 

 공공 데이터를 활용한 창업은 구조적으로 가능성이 크지만 동시에 착각과 오류에 빠지기 쉬운 위험한 길이기도 하다. 이번 글에서 설명한 네가지 실패 요소인 데이터를 콘텐츠로 착각하는 구조, 모두를 고객으로 삼으려는 전략, 데이터 자체가 신뢰를 줄 거라는 오해, 수익모델을 뒤로 미루는 결정은 실제 창업 현장에서 너무 자주 반복된다. 청년 창업자는 데이터를 다룰 수 있는 능력을 넘어서 데이터를 실제 문제 해결의 구조로 전환하고 그 구조를 누구에게 어떻게 전달할지를 명확히 설계하는 실력이 필요하다.
 성공은 무언가를 더 잘해서가 아니라 작은 실수를 피해서 가까워지는 경우가 많다. 이제 데이터를 어디서 구할지는 알고 있다면 그 데이터를 어떻게 잘못 쓰지 않을 것인가를 고민할 차례다. 그게 진짜 수익화의 출발점이다.