[데이터바우처 시리즈 #6] 사업계획서 평가자는 무엇을 볼까?

“데이터바우처 지원사업 사업계획서는 어떻게 작성해야 선정될까요?"

데이터바우처 사업을 준비하는 수요기업이 가장 많이 묻는 질문 중 하나입니다.

결론부터 말씀드리면, ‘잘 쓴 글’보다 중요한 것은 한국데이터산업진흥원(K-DATA)가 제시한 ‘평가 항목에 맞춰 구성된 사업계획서'입니다. 데이터바우처 사업계획서는 일반 IR 자료나 제안서와 달리, 한국데이터산업진흥원(K-DATA)가 정한 평가 구조에 따라 검토되고 점수가 매겨집니다.

이번 포스팅에서는 K-DATA 공식 평가 카테고리를 기준으로 수요기업이 꼭 알고 있어야 할 사업계획서 작성 팁을 정리해 드립니다.

✔ 평가자가 실제로 확인하는 핵심 포인트

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데이터바우처 지원사업 사업계획서, 어떤 구조로 평가될까?

​데이터바우처 사업계획서 평가 항목 한눈에 보기​

​​데이터바우처 사업계획서는 크게 다음 흐름으로 평가됩니다.

1. 사업 목적 및 필요성

2. 데이터 활용 내용

3. 수행 계획 및 방법

4. 기대 효과 및 활용 계획

5. 수행 역량 및 협업 구조

👉 여기에서 중요한 부분은 작성하는 각 항목이 ‘형식’이 아니라 ‘채점 기준’이라는 것입니다.

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1. 사업 목적과 필요성: 평가자가 가장 먼저 보는 항목

평가자는 사업 목적과 데이터 활용의 필요성·적합성을 중심으로 “이 회사는 왜 지금 이 데이터를 필요로 하는가”를 검토합니다.

1. 사업 목적과 필요성

❌ 점수를 깎는 표현 → 목적은 있지만, 문제 상황이 보이지 않는 경우

• “AI를 도입해 경쟁력을 강화하고자 합니다.”

• “데이터 기반 의사결정을 하고자 합니다.”

이러한 표현은 의도는 전달되지만, 현재 어떤 문제가 존재하는지, 왜 데이터가 필요한지에 대한 구체적 맥락이 보이지 않아 평가자가 사업의 긴급성과 필요성을 판단하기 어렵습니다.

⭕ 점수를 얻는 방향 → 사업목적은 '하고 싶다' 보다 '안 하면 안 되는 이유'를 중심으로 작성

사업 목적에는 다음 요소가 구체적으로 드러나야 합니다.

• 현재 업무 또는 사업에서의 명확한 한계

• 데이터 부재로 인해 발생하는 실제 손실 또는 비효율

• 기존 방식으로는 더 이상 해결되지 않는 구조적 이유

👉 이러한 맥락이 드러날수록, 데이터 활용의 필요성과 사업의 타당성이 명확해지고 평가자는 해당 과제를 ‘필요한 사업’으로 인식하게 됩니다.

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2. 데이터 활용 내용: 가장 많은 탈락이 발생할 수 있는 구간

데이터바우처 사업계획서에서 평가 결과의 변별력이 크게 나타나는 구간이 ‘데이터 활용 내용’입니다.

평가자는 이 항목에서 “이 사업이 실제로 데이터 기반 사업인지”를 판단합니다.

평가자가 확인하는 핵심 포인트

평가자는 다음 질문에 명확한 답이 있는지를 확인합니다. 아래 네 가지가 명확할수록, 평가자는 해당 사업을 '실행 가능한 데이터 활용 과제'로 인식합니다.

핵심 포인트	세부 체크 내용
✔️ 어떤 데이터인가?	이미지 / 텍스트 / 음성 / 로그 등 데이터 유형이 구체적으로 명시되어 있는가?
✔️ 몇 건이 필요한가?	필요 데이터 규모가 근거와 함께 설명되어 있는가?
✔️ 수집 → 가공 → 분석의 흐름이 있는가?	단순 수집이 아닌, 실제 활용을 전제로 한 처리 과정이 설계되어 있는가?
✔️ 단순 저장이 아닌 활용 시나리오가 있는가?	데이터가 실제 업무·의사결정·성과로 어떻게 이어지는지 설명되어 있는가?

❌ 흔한 탈락 패턴

다음과 같은 데이터 활용 계획은 데이터바우처 지원사업에서 감점 또는 탈락 사유가 되는 경우가 많습니다.

• “AI 학습용 데이터 구축”

• “데이터를 확보해 분석할 예정”

  
  

이러한 표현은 데이터가 어떤 문제를 해결하고, 그 결과가 어떤 변화나 성과로 이어지는지가 드러나지 않아 평가자가 사업의 실효성을 판단하기 어렵습니다.

⭕ 잘 쓴 예의 방향

데이터바우처 사업계획서에서는 AI 모델에 대한 상세한 기술 설명보다, 데이터가 실제 업무와 솔루션에 어떻게 사용되는지를 중심으로 작성하는 것이 중요합니다.

평가자가 이해하기 쉬운 구조는 다음과 같습니다.

• 데이터 → 분석 → 의사결정 → 성과

여기에서 핵심은, 데이터가 단순히 분석에 그치지 않고 비즈니스 프로세스의 어느 지점에서 활용되는지를 구체적으로 명시하는 것입니다.

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3. 수행 계획 및 방법: 현실성 있는 계획인가?

데이터바우처 사업계획서에서 수행 계획 및 방법 항목은 사업의 아이디어보다 실행 가능성을 평가하는 구간입니다.

평가자는 이 질문을 기준으로 계획서를 검토합니다.

“이 계획은 정해진 사업 수행 기간 내에 실제로 수행 가능할까?

3. 수행 계획: 현실성이 없으면 감점됩니다

⭕ 평가자가 확인하는 필수 요소

수행 계획에는 다음 내용이 구체적으로 포함되어야 합니다.

아래 세 가지가 명확할수록 평가자는 해당 과제를 현실적인 사업으로 인식합니다.

핵심 포인트	세부 체크 내용
단계별 수행 일정	수집 → 가공 → 분석 → 활용 등 명확한 단계 구분
수요기업과 공급기업의 역할 분담	누가 기획하고, 누가 수행하며, 누가 검증하는지
중간 산출물과 최종 결과물	중간 점검이 가능한 산출물 구조인지

❌ 감점되는 수행 계획의 공통 특징

체크 포인트	세부 체크 내용
일정이 추상적으로만 작성된 경우	예시: “사업 기간 내 수행 예정”
모든 업무를 공급기업이 수행하는 구조	수요기업의 참여·책임이 보이지 않는 경우
수요기업의 역할이 형식적으로만 존재하는 경우	기획·검증·활용 주체가 불분명

데이터바우처 사업은 수요기업이 데이터를 활용해 사업을 고도화하는 지원사업입니다. 따라서 수행 계획에서는 수요기업이 기획·검증·활용의 주체로 명확히 드러나도록 구조를 설계하는 것이 중요합니다.

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4. 기대 효과 및 활용 계획: ‘사업’으로 보이게 만드는 항목

‘기대 효과 및 활용 계획’은 평가 점수에 큰 영향을 미치는 핵심 항목 중 하나입니다.

평가자는 이 항목을 통해 해당 과제가 단순한 데이터 구축인지, 아니면 실제 사업으로 이어질 가능성이 있는지를 판단합니다

4. 기대효과: 이렇게 쓰면 점수가 달라집니다

평가자가 보고 싶은 핵심 요소

기대 효과 및 활용 계획에는 다음 세 가지가 명확하게 드러나야 합니다. 이러한 요소가 구체적일수록 평가자는 해당 사업을 '지속 가능한 과제'로 인식합니다.

핵심 포인트	세부 체크 내용
정량적 효과	매출, 비용, 업무 시간, 정확도 등 측정 가능한 지표
사업 종료 후 활용 계획	데이터 바우처 종료 이후에도 실제로 적용 및 운영 가능한지
추가 확장 가능성	고도화, 타 부서·타 서비스 확장, 추가 투자 가능성

⭕ 점수를 얻는 강한 표현의 방향

반대로, 아래와 같은 표현은 성과와 활용 가능성을 구체적으로 보여주는 방식입니다.

• “○○ 지표 △% 개선을 목표로 함”

• “바우처 종료 후 △△ 시스템에 실제 적용”

• “성과 검증 후 추가 투자 및 내재화 계획”

❌ 감점되는 약한 표현

다음과 같은 표현은 기대 효과가 추상적으로 느껴져 감점 요인이 될 수 있습니다.

• “업무 효율이 개선될 것으로 기대”

• “향후 고도화 예정”

📌 작성 팁: ‘이번 사업으로 끝나지 않는다’는 메시지

데이터바우처는 단발성 비용 지원 사업이 아니라, 기업의 데이터·AI 활용을 시작하는 출발점입니다.

따라서 기대 효과 및 활용 계획에서는 이번 과제가 향후 사업 확장으로 이어질 수 있다는 인식을 자연스럽게 보여주는 것이 중요합니다.

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5.  수행 역량 및 협업 구조: ‘함께 할 수 있는 사업인가?’

이 항목에서 평가자는 수행 역량 및 협업 구조를 통해

수요기업과 공급기업이 안정적으로 사업을 수행할 수 있는 구조인지를 확인합니다.

5. 수행 역량 및 협업 구조: 함께할 수 있는 사업인가?

☝️ 평가자가 실제로 확인하는 핵심 포인트

수행 역량 및 협업 구조에서는 다음 내용이 구체적으로 드러나야 합니다.

핵심 포인트	세부 체크 내용
✔️ 수요기업의 역할과 책임	데이터 활용 주체로서 무엇을 기획·검증·활용하는지
✔️ 공급기업의 수행 역량	유사 프로젝트 경험, 데이터 구축·가공·품질 관리 역량
✔️ 협업 방식과 의사소통 구조	정기 회의, 검증 프로세스, 이슈 대응 방식 등
✔️ 역할 분담의 명확성	누가 결정하고, 누가 수행하며, 누가 검증하는지

❌ 감점되는 협업 구조의 공통 패턴

다음과 같은 경우, 수행 안정성이 낮다고 판단되어 감점될 수 있습니다.

• 공급기업의 역할만 상세하고 수요기업의 역할이 거의 보이지 않는 경우

• “공급기업이 전반을 수행”과 같은 외주형 구조로 보이는 경우

• 협업 방식이 추상적이거나 의사결정·검증 주체가 불분명한 경우

⭕ 점수를 얻는 협업 구조의 방향

평가자가 긍정적으로 보는 협업 구조는 다음과 같습니다.

• 수요기업이 사업 목적 정의 · 활용 시나리오 설계 · 결과 검증을 담당

• 공급기업이 데이터 수집·가공·품질 관리 및 기술 수행을 담당

• 양측이 정기적인 협업·검증 체계를 통해 중간 산출물과 결과를 함께 점검

👉 이처럼 역할과 책임이 분명할수록, 평가자는 해당 과제를 '협업이 잘 설계된 사업’으로 판단합니다.

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2026 데이터바우처 지원사업 6년 연속 공급기업 선정, 틱택코리아

틱택코리아는 데이터바우처 전문 기업으로서 현장형 프로젝트를 끝까지 수행할 수 있는 운영 역량과

AI 학습에 바로 쓰일 수 있는 데이터 구조화 역량을 함께 제공합니다.

데이터바우처 전문 기업 '틱택코리아'

✔️ 6년 연속 데이터바우처 공급기업

✔️ 데이터 수집·가공·활용까지 전 과정 지원

✔️ 실제 수행 사례 기반으로 데이터바우처 합격 노하우 공유

데이터바우처 지원사업은 단순한 지원 사업이 아닙니다. 데이터를 통해 실제 성과를 만들어내는 프로젝트입니다.

데이터바우처 지원사업 2026 준비는 검증된 데이터바우처 공급기업 틱택코리아와 함께 시작해 보세요!

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출처: 한국데이터산업진흥원(NIA) https://www.data.go.kr

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