지적재산 정보를 활용하여 특허 분석을 통해 비즈니스 결정을 강화하는 방법을 알아보세요.
이번 아티클에서는:
현대 지적재산 (Intellectual Property, IP) 세계는 특허 출원의 급속한 성장이 특징입니다. 2020년 전세계 특허 출원 건수는 거의 330만 건으로 2019년에 비해 1.6% 증가했습니다.1 이 수백만건의 특허 문서의 모든 메타 데이터는 별도의 글로벌 데이터베이스에 존재합니다. 현재의 개발 속도는 엄청난 양의 데이터를 계속해서 생성합니다. 이것은 어떤 의미일까요?
한편으로, 대규모 데이터 풀은 적절한 알고리즘과 시각화를 사용할 수 있는 경우, 광범위한 사용에 대한 귀중한 통찰력을 추출할 수 있는 기회를 제공합니다. 반면에 기본 특허 데이터가 부정확하거나 불완전한 경우 기업은 위험에 노출됩니다. 특히 R&D 또는 M&A와 같은 영역에서 향후 개발 또는 가능한 인수에 대한 결정에 상당한 재정적 투자가 수반되는 경우, 잘못된 결론은 심각한 결과를 초래할 수 있습니다. 따라서 이 데이터에서 의미있는 통찰력을 얻으려면 포괄적이고 신뢰할 수 있는 특허 분석이 필수적입니다.
특허 정보는 전략적 비즈니스 도구가 되었습니다. 특허 데이터 분석은 다양한 비즈니스 상황에서 의사 결정 프로세스를 지원하는 데이터 기반 통찰력을 생성하기 위해 이러한 특허 데이터에 대한 심층 연구로 구성됩니다. 이러한 통찰력을 활용함으로써, IP부서는 비즈니스 전략을 공식화하는 파트너가 될 수 있습니다. 다음은 특허 분석의 통찰력이 상당한 영향을 미칠 수 있는 몇가지 비즈니스 사례입니다 :
그러나 신뢰할 수 있는 특허 통찰력을 제공하는 것은 쉽지 않습니다. 가장 중요한 과제 중 하나는 데이터 품질입니다. 분석을 수행하는 데 사용되는 데이터에 부정확성이 포함되어 있으면 특허 분석 결과도 부정확합니다. 이로 인해 잘못되거나 오해의 소지가 있는 비즈니스 결정으로 이어져 심각한 재정적 피해를 입히고 IP 부서의 명성을 떨어뜨릴 수 있습니다.
특허 데이터로 작업하는 데 어려움을 겪는 일반적인 이유는 소유권 정보가 불완전하기 때문입니다. 특허는 반드시 이를 궁극적으로 통제하는 주체를 명시하지는 않습니다. 자회사 또는 발명가와 같은 다양한 이름으로 제출될 수 있으므로, 포괄적인 회사 프로필을 생성하는 것은 거의 불가능합니다.
원시 데이터의 또 다른 문제는 불완전한 법적상태 정보입니다. 특허는 일반적으로 20년의 수명을 가지고 있지만, 연차료 미납 또는 무효화 등을 이유로 최대 수명에 도달하기 전에 비활성화 될 수 있습니다.
특허 데이터베이스에 캡처된 유사한 데이터 포인트가 많이 있습니다. 완전하고 정확한 데이터는 특허 분석에서 신뢰할 수 있는결과를 보장하고, 이러한 결과를 기반으로 정보에 입각한 전략적 결정을 내리는데 필수적입니다. 신뢰할 수 있는 법적 의견을 위한 특허 데이터 품질에 대한 중요한 주제에 대해 본 포스팅에서 자세히 알아보십시오.
종종 포트폴리오 내의 몇가지 주요 특허만이 실제로 중요합니다. 대부분의 다른 특허는 경제적 가치가 전혀 없거나 거의 없습니다. 따라서 단순히 포트폴리오의 특허 수를 세는 것만으로는 회사의 전반적인 특허 또는 혁신력에 대한 의미 있는 정보를 알 수 없습니다.
대신 올바른 비즈니스 결론을 도출하려면 질적 지표 를 개발하는 것이 중요합니다. 철저한 특허 분석의 일부인 중요한 지표에는 예를 들어, 각 특허 제품군의 상대적인 비즈니스 가치, 특허가 유효했던 기간, 받은 특허 인용의 총 수가 포함됩니다.
신뢰할 수 있는 특허 통찰력을 제공하는 또 다른 과제는 현재 데이터와 관련이 있습니다. 정기적으로 업데이트 되는 특허 데이터 베이스는 특허 환경의 최신 문서와 가장 중요한 기술 및 시장 개발에 대한 새로운 정보를 제공합니다. 이를 통해 기술 리더는 기술 혁신의 선두에 설 수 있습니다.
이미 특허 분석의 주요 이점 중 일부를 밝힌 와중에, 특허 분석의 통찰력으로 지원되는 특정 사용 사례도 자세히 살펴보겠습니다.
비즈니스에서는 경쟁자의 진행 상황을 염두에 두는 것이 필수적입니다. 벤치마킹은 이를 위한 신뢰할 수 있는 방법으로 여겨집니다. 의사결정자가 조직 벤치마킹과 관련하여 직면하는 주요 문제는, 적절한 목표가 설정되지 않은 경우 회사가 만족스럽지 못한 결과를 얻을 위험이 있다는 것입니다. 이는 특허 포트폴리오의 가치와 마찬가지로, 벤치마킹된 모든 지표에 해당됩니다. 경쟁사의 전반적인 포트폴리오 품질, 지리적 적용 범위 또는 집중 기술 유형 중에서 특허 분석에서 파생된 통찰력은 기업이 비즈니스에서 올바른 궤적을 따르고 있는지 확인하는 데 도움이 될 것입니다.
특허가 라이선스되면 특허 소유자와 특허를 사용하고자 하는 주체 간에 계약이 체결됩니다. 라이선스를 받은 사람은 라이선스 기간 동안 발명품을 만들고, 사용하고, 판매할 수 있으므로 양 당사자 모두 수익을 창출할 수 있습니다. 인용 기반 특허 분석은 특허 포트폴리오의 잠재력을 평가하는 데 도움될 뿐만 아니라 인용 분석을 기반으로 라이선싱에 가장 매력적인 개별 특허를 식별하고 경우에 따라 잠재적인 미래 파트너를 밝힐 수 도 있습니다.
스카우팅 은 기술 개발 및 프로세스의 변화, 잠재력 및 관련 지식을 구조적으로 관찰하는 것입니다. 적절한 특허 데이터 분석은 귀중한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 예를 들어 파괴적인 혁신을 조기에 식별하고 R&D 동향을 밝히고 보완 기술을 탐색하는 데 도움이 됩니다.
자신있는 비즈니스 결정을 내리는 데 필요한 데이터 정확성을 어떻게 보장할 수 있습니까? 트렌드와 혁신적인 기술을 조기에 발견하는데 도움되는 것은 무엇입니까? 내 지적재산을 가장 잘 수익화 하려면 어떻게 해야합니까? PatentSight® 는 이러한 중요한 IP 질문에 대한 답입니다.
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Sources
1) Statista https://www.statista.com/statistics/257610/number-of-patent-applications-worldwide/
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