특허 데이터의 장점
기술 세계에서 객관성 높은 데이터
특허 데이터는 논문과 함께 기술 세계에서 가장 객관적인 데이터이다. 특히, 논문은 주로 학계에서 다수 활용되나, 기업은 논문보다는 특허를 훨씬 더 많이 출원한다. 따라서, 기업의 기술 인력에 대한 HR/리크루팅 비즈니스에는 특허 데이터가 훨씬 거 가치가 있다.
그리고, 특허 데이터에는 논문에 없는, 거래/소송/심판과 같은 이벤트 데이터와, 특허 패밀리 등과 같은 소속 조직의 비용 투자, 후행 특허 거절 등과 같은 차별화된 메타 데이터가 훨씬 더 풍부하게 있다. 참고로 특허 및 논문 모두에는 인용-피인용 데이터가 존재한다.
특허는 객관적 데이터에 기반한 의사 결정에 중요한 역할을 함과 동시에, 의사 결정 과정에서 자신이 아닌 남을 설득하는 데 중요한 도구가 됩니다.
LinkedIn의 단점을 극복하는 효과적인 검증 도구
기술 인력은 동료 간 리뷰나 추천 등을 제외하고는 객관적인 검증 도구가 없습니다. 특히, LinkedIn은 자신의 데이터를 자신이 생성하는 방식이므로, 객관성이 떨어집니다. 아울러, 객관적인 비교 체계도 없습니다. 이 때문에, 특허 데이터를 객관적이면서도 효과적인 검증 도구가 됩니다.
효율적인 스크리닝 수단
엄청나게 많은 기술의 숲에서, HR/리크루팅 비즈니스를 위한 기술 인력에 대한 스크리닝(screening)이나, 남들이 잘 모르는 상태(at lower price)에서 HR/리크루팅 비즈니스용의 기술 인력을 발굴하고 검증하는 데는 특허만한 것이 없다. 특허는 R&D에 기반하기 때문에, 제품/마켓팅 데이터보다 시간적으로 선행성(precedence)를 가진다는 본질적인 장점이 있다.
신사업에 필요한 기술 인력 신속 셋팅
Emerging/초기/작은/급성장 기술과 관련된 기술 인력에 대한 사전 인지가 중요합니다. 고객 기업의 신사업은 emerging/초기/작은/급성장 기술 영역과 관련된 경우가 많습니다. 특허 데이터를 활용하면 고객 기업의 신사업 진출에 필요한 최적의 기술 인력을 빠르게 셋팅해 줄 수 있습니다.
Emerging 기술과 관련된 기술 인력에 대한 효과적인 스크리닝 소스
넷째, Emerging 기술, 초기 기술이나 작은 기술 또는 급성장 기술에 대해서는 특허를 제외하고는 적절한 정보 소스가 거의 없다. 뉴스나 방송 등에 소개되는 기술들은 독자들이 들어서 알 만한 기술이거나, 큰 기술일 경우가 많다. 특히, 이들 매체에서 언근되는 기술 인력은 글로벌 top 연구자들이 대부분이어서, HR/리크루팅 비즈니스에 활용할 수 있는 기술 인력 정보는 거의 없는 것이 현실이다. 급성장하고 있는 초기 기술, 작은 기술 등은 뉴스, 블로그, SNS 매체 등에서는 신뢰할 만한 기술 인력 데이터를 획득하기 어렵다. 기술 집단 지성체인 글로벌 특허 빅데이터를 이러한 Emerging/초기/작은/급성장 기술과 관련된 기술 인력을 발굴하는데 효과적이다.
관계 데이터의 존재
특허에는 ‘인용-피인용’ 관계, 특허 거절 관계 등 다양한 관계가 존재한다. 특정 기술 인력의 특허 포트폴리오가 마켓 리더나 경쟁사의 최근 특허에 의해 다수 인용되거나, 이들의 최근 특허를 거절시키는 선행 특허로 작동할 수 있다. 이 때, 기술 인력은 이러한 사실을 모르고 있는 경우가 많다. 그리고, 이러한 기술 인력을 영입하는 경우, 마켓 리더나 경쟁사에 영향력을 행사할 수 있는 좋은 기술을 개발할 가능성이 높다.