본 View Point에서는 COVID-19으로 초래된 사회 경제적 새로운 질서(New Normal)에서 데이터 산업의 성장 가능성을 조망하고 데이터 비즈니스가 산업생태계에서 생존하는 데 필요한 요소와 전략을 살펴본다. 비대면 사회로의 전환은 데이터의 양적 팽창과 함께 집중화 현상 촉진으로 이어지고 있다. 국가적으로 데이터 산업생태계의 발전 전략을 수립하고 자본의 흐름이 뒤따르고 있는 지금은 데이터 비즈니스에 기회의 시기라고 할 수 있다. 특정 데이터 비즈니스가 산업 생태계에서 생존하고 성장하기 위해서는 안정적인 데이터 품질을 기반으로 경쟁사 대비 비교우위에 있는 품질 속성을 파악해야 하고 특히 어떤 비즈니스 세분화 영역에 해당하는지를 판단할 수 있어야 불필요한 자원투입의 낭비를 막고 효율적인 투자를 할 수 있다.

Dynamics of predator-prey systems are strongly affected by the strategic behavior of both predator and prey. Thus, understanding the relationship between the strategic behavior and the species survival is necessary to comprehend the system resilience and stability. In the present study, we constructed a spatially explicit lattice model to simulate integrative predator (wolf)-prey (two rabbit species)-plant relationships. Wolves have only the hunting strategy, while rabbits have the hunting-escaping strategy. When a rabbit simultaneously encounters its predator (wolves) and prey (plant), either hunting or escaping should take priority. Hunting priority is referred to as hunting preferred strategy (HPS), while escape priority is referred to as escape preferred strategy (EPS). These strategies are associated with some degree of willingness to either hunt (H) or escape (E). One rabbit species takes HPS (HPS-rabbit) and the other rabbit species takes EPS (EPS-rabbit). We investigated the changes in predicted population density for wolves, rabbits, and plant with changes in the value of H and E. Simulation results indicated that EPS-rabbit had a greater chance for survival than HPS-rabbit regardless of the initial density of EPS-rabbit, and the chance was optimized at the appropriate values of E and H. In addition, we briefly discussed the development of our model as a tool for understanding behavioral strategies in specific predatorprey interactions.