핵심 아이디어
- 타깃
- 개인정보를 다루는 한국 스타트업·중소기업 백엔드 개발팀 (핀테크, 헬스케어, 이커머스)
- 문제
- 개발/QA 환경에서 프로덕션 DB 복사본 사용 → 개인정보보호법 위반 리스크(과태료 ₩5억+). 수동 Faker 스크립트 작성 → 데이터 분포 비현실적이라 엣지케이스 놓침. Delphix 등 기존 솔루션 → ₩수천만원/년 엔터프라이즈 가격이라 중소기업 접근 불가
- 해결
- CLI 한 줄(maskdb generate)로 프로덕션 스키마 분석 → 통계적으로 동일하지만 100% 가짜인 합성 데이터셋 생성. 까마귀처럼 기존 DB 구조를 영리하게 분석하고, 문어처럼 진짜와 구분 불가능하게 위장한 데이터를 만든다
- 차별화
- 기존 엔터프라이즈 도구 대비 1/100 가격, 설치 5분(npm install maskdb), 스키마 변경 시 자동 재생성. 개발자가 사랑하는 CLI 퍼스트
핵심 기능
- 01
원커맨드 스키마 분석 + 통계적 합성 데이터 생성
- 02
CI/CD 파이프라인 자동 통합 (GitHub Actions·GitLab CI 플러그인)
- 03
개인정보보호법 컴플라이언스 감사 로그 자동 생성
시장과 비즈니스
수익 구조
| 핵심 모델 | B2B ₩49,000/월 × 300 개발팀 = 월 ₩14,700,000. |
|---|---|
| 근거 01 | 개인정보 유출 과태료 ₩5억+ vs 월 ₩49,000 = 즉시 구매 결정. |
- 개발 기간
- 약 8주
- 시장 규모
- 전체 시장 글로벌 데이터 마스킹·합성 데이터 시장 ₩4조유효 시장 한국 중소·스타트업 개발팀 합성 데이터 니즈 ₩2,000억초기 목표 시장 초기 300개 개발팀 × ₩49,000/월 = ₩1.76억/년
- 시장 흐름
- rising
발견 근거
- 시장 신호
- 까마귀(기존 DB 구조를 영리하게 분석·활용) × 문어(진짜와 구분 불가능한 위장 데이터 생성) | '익명만 가능' 제약 → 데이터 자체를 익명화하는 제품
- 분석 방식
- 방법 2: 제약 조건 기반 혁신 — '익명만 가능' 제약이 데이터 익명화 제품으로 전환
- 포착 일자
- 2026.03.10