기업 과 정부 가 수집 하 는 데이터 는 개인 정보 보호법 등 의 규제 로 쉽 게 거래 하 거나 활용 할 수 없 다 . 그러나 원유 만 갖 고 는 아무런 소용 이 없 다 . 원유 를 정제 해야 청정 하 고 효율 높 은 에너지 가 나오 고 , 다른 성분 과 혼합 해 석유 화학제품 을 만드 는 것 처럼 다양 한 원천 의 데이터 를 결합 할 때 만 이 데이터 의 가치 가 커진다 . 이런 개인 정보 의 거래 는 최근 유럽 의 강력 한 개인 정보 법인 GDPR 과 같 은 법 으로 규제 받 고 있 다 . 개인 정보 비식 별 데이터 의 거래 를 허용 하 더라도 공공 부문 의 데이터 거래 는 원활 해질 수 없 다 . 그 이유 는 첫째 , 많 은 양 의 데이터 를 규제 에 저촉 되 지 않 도록 비식 별 화 하 는 것 에 는 충분 한 법률 적 지식 과 시간 , 노력 이 필요 하 기 때문 이 다 . 공공 부문 에 는 이런 데이터 비식 별화 를 할 수 있 는 지식 과 자원 이 없 다 . 둘째 , 거래 에 참여 할 유인 책 이 없 다 . 데이터 를 가공 해서 부를 축적 하 는 곳 은 민간 부문 이 지만 국가 기밀 유출 이나 개인 정보 유출 이 발생 하 면 공공 부문 은 그 비난 과 책임 으로부터 자유 롭 지 못하 기 때문 이 다 . 이 처럼 데이터 공여 행위 에 대한 긍정 적 인 동인 이 적 고 부정 적 인 결과 의 책임 만 존재 하 는 한 공공 부문 이 정보 제공 에 적극 참여 할 가능 성 은 매우 낮 다 . 또 하나 의 문제 는 데이터 에서 지식 을 추출 하 는 인력 이 턱없이 부족 하 다는 점 이 다 . 많 은 양 의 데이터 를 가공 하 고 지식 을 추출 하 려면 통계 와 인공지능 , 데이터 에 대한 전문 지식 이 필요 하 다 . 그런 전문가 가 일반 기업 과 공공 부문 에 많 지 않 다 .