빅데이터, 데이터 분석, 데이터 시각화 등의 키워드로 ‘데이터’를 활용한 분야에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 이는 자연스레 실제 실무에서 데이터가 어떻게 활용되는지에 대한 궁금증으로 이어집니다. 이번 포스팅에서는 정부와 기업이 데이터를 어떻게 활용하고 있는지 몇 가지 사례를 통해서 알아보도록 하겠습니다.
데이터를 활용한 정부의 의사결정은 오늘도 현재 진행형!
지난 정부 ‘정부 3.0’이라는 기조 아래 정부의 공공데이터 개방이 적극적으로 이루어졌습니다. 이와 함께 데이터를 활용한 의사결정, 정책결정 사례가 발굴되었습니다. 의사 결정에 데이터를 활용하는 이유는 직관에 의존하기 보다 과학적인 근거를 바탕으로 정확한 판단을 위한 것으로, 최근까지 관련 사례가 전해지고 있습니다. 최근 보도를 통해 알려진 두 가지 사례에 대해서 알아보도록 하겠습니다.
부산시, 해운대 방문 피서객 데이터를 기반으로 한 정책 마련!
부산시는 해운대를 방문하는 피서객 데이터를 활용하여 피서객 현황을 정확히 파악하고, 이를 바탕으로 서비스를 제공할 것이라고 합니다. 그동안 해수욕장은 페르미 산출법-단위 면적당 인원으로 전체 방문객을 추정하는 방식-으로 방문객을 집계해왔습니다. 그런데 이는 특정 시간대 방문객 수를 기반으로 추산하기 때문에 오류의 가능성이 제기되어왔습니다. 따라서 부산시는 SK텔레콤과 넥스엔 정보기술의 스마트폰 위치 정보를 이용한 데이터를 활용하기로 하였습니다. 이는 페르미 산출법과 달리 해운대 해수욕장을 50mX50m 기준의 격자형으로 나누고 각 공간의 이동통신 기지국 신호 세기를 측정, 즉 해당 영역 내 핸드폰의 숫자를 측정하는 방법입니다.
해당 데이터는 해수욕장 일별 방문 피서객 수뿐만 아니라 이들이 어느 지역에서 유입되었는지, 하루 중 가장 많은 피서객이 방문한 시간대는 언제인지, 어느 연령대의 피서객이 가장 많이 방문했는지 등의 정보를 포함하고 있습니다. 부산시는 이 데이터를 활용해 축제 분석뿐만 아니라 CCTV 입지분석, 외국인 방문객 분석, 대중교통 수요 분석 및 치안 응급구조 인력 배치 등을 효율화할 수 있다고 밝혔습니다. 데이터를 통해 관광지 이용객의 특징을 파악하고, 이들에게 가장 적합한 서비스를 제공하는 목적으로 데이터가 활용되었음을 알 수 있습니다.
‘과학적 분석 행정’ 창원시, 빅데이터를 활용해 아파트 관리비 부정비리 근절!
창원시는 ‘과학적 분석 행정’을 도입해, 행정 전반에 걸쳐 빅데이터 분석 기법을 적극적으로 활용하고 있는 기초지자체로 알려져 있습니다. 창원시 빅데이터 T/F를 신설해 빅데이터 분석 및 활용할 뿐만 아니라 특히 전국 기초지자체 최초로 빅데이터 활용에 관한 조례를 입법예고하기도 하였습니다.
지난 1일 창원시는 “관내 295개 아파트 단지를 대상으로 실시한 아파트 관리비 집행상황에 대한 빅데이터 분석 결과, ‘종합 관리비 지수’ 전체 평균은 27.2점(100점 만점)으로 나타났다”라고 밝혔습니다. 각 아파트 관리 집행상황에 대한 평가를 위해 ‘종합 관리비 지수’라는 데이터 지표를 만들고 이를 분석한 것입니다. ‘종합 관리비 지수’ 지표에는 인건비, 수선유지비·장기 충당금, 전기료, 수도료, 입찰과 제한 등 6개 지수가 포함되며, 값이 높을수록 부당사례 존재 가능성이 높다고 합니다. 창원시는 “한정된 인력과 시간 때문에 공동주택을 모두 확인하기에 어려움이 있는 상황에서 빅데이터를 활용한 접근을 통해 과학적이고 효율적인 공동주택 현장점검을 실시할 수 있게 되었다”라고 합니다. 현상에 대한 진단을 위해 ‘데이터 지표’를 만들고 분석해, 정책 수행에서 효율성을 제고한 사례로 볼 수 있습니다.
빅데이터로 혁신을 꾀하는 중소기업!
이번에는 기업에서 빅데이터를 활용한 사례를 알아보도록 하겠습니다. 미래부와 한국 정보화 진흥원에서는 「중소기업 빅데이터 활용지원 사업」을 통해 빅데이터 활용 비즈니스에 대한 관심 및 수요가 있으나 인력 부족, 비용 부담 등의 이유로 빅데이터 도입을 주저하고 있는 중소기업들을 지원하고 있습니다. 지난 2016년 중소기업 빅데이터 활용지원 사업 우수사례를 통해, 기업에서 빅데이터를 어떻게 활용하였는지 살펴보도록 하겠습니다.
의료 서비스 개선, 휴(休) 병원의 빅데이터를 활용한 고객 분류!
여러 분야 중에서도 ‘의료’ 분야는 데이터의 활용을 통한 가치 창출이 기대되는 분야 중 하나입니다. 환자에 대한 데이터를 바탕으로 치료 관점에서 활용될 수도 있고, 병원의 입장에서는 서비스를 이용하는 고객층에 대한 분석으로도 활용할 수 있으며, 그 활용 방법이 다양할 것으로 보입니다. 부산 경남지역에 있는 관절전문 휴병원은 고객의 특성을 데이터로 파악하여 고객 맞춤형 마케팅을 진행하는데 데이터를 활용했습니다.
고객의 진료내역 데이터를 활용해 특성에 따라 고객을 분류하고, 핵심 고객을 정의하였습니다. 또한 이탈 고객들은 어떤 특징을 가지고 있는지 데이터로 확인하였습니다. 데이터 분석에는 오픈소스 기반의 빅데이터 분석 설루션인 ‘R’ 프로그램을 활용, 시장분석 기법으로 RFM 기법을 활용하였습니다. 분석 결과 휴병원의 핵심 고객층은 척추·관절 질환이 있는 복합질병환자, 이탈 고객층은 1) 염좌로 내원한 젊은층 2) 수술이 필요한데 수술을 받지 않은 환자였습니다. 이를 바탕으로 고객 맞춤형 마케팅을 실시하였습니다. 기존 휴 병원 달력에는 달력 내용 외 별다른 내용이 없었으나, 새롭게 제작하는 달력에는 척추·관절 질환 관련 정보를 추가하여 핵심 고객층을 특별 관리하였습니다. 이탈 고객층으로 ‘염좌로 내원한 젊은층’의 특징으로 ‘염좌가 자주 발생할 수 있는 스포츠를 하는 단체’를 도출, 부산 진구 배드민턴 협회, 축구 협회와 협약을 통해 젊은 고객들 대상 홍보를 강화하였습니다. 휴병원의 데이터 활용 사례는 서비스 이용 고객층의 특징을 데이터를 통해 도출, 특징에 따라 고객을 분류하여 타깃 마케팅을 진행한 것으로, 마케팅 영역에서 데이터를 통해 고객 중심의 접근을 진행한 사례로 볼 수 있습니다.
소셜 데이터를 활용한 고객 분석, 남성 수제 구두 전문 업체 ‘칼렌시스’
남성 수제 구두 전문 업체인 칼렌시스는 기존 타깃 고객인 그루밍족뿐만 아니라 일반 소비자 대상으로 판매를 확대해야 하는 문제를 해결하기 위해 소셜 데이터를 활용했습니다. 뉴스, 트위터, 커뮤니티 등을 출처로 한 소셜 데이터를 수집하여 분석한 결과 ‘그루밍족과 일반 소비자들의 니즈’를 파악했습니다.
일반 소비자 가운데 남성 수제 구두에 예상외로 ‘여성’의 관심이 높다는 점을 기반으로 여성을 타기팅 한 마케팅-예를 들어 ‘신랑/남자친구/남편을 위한 선물’-을 진행하였고, 일반 소비자들이 가장 선호하는 제품이 로퍼인 점을 감안하여 기존에 있던 단일 로퍼 제품에 대한 강화를 진행했습니다. 이 사례 역시 앞서 살펴보았던 휴병원 사례와 마찬가지로 고객 군의 특징을 데이터로 파악하고, 고객 맞춤형 마케팅을 진행하였다는 것을 알 수 있습니다.
지금까지 정부와 기업이 데이터를 활용해 의사결정을 한 몇 가지 사례를 살펴보았습니다. 각 사례별로 활용 분야와 구체적인 데이터는 상이하지만, 데이터 분석을 통해 현상을 과학적으로 파악하고, 인사이트를 도출해 구체적인 의사결정 계획을 수립 및 시행하였음을 알 수 있습니다. 정부의 행정 서비스 제공뿐만 아니라 기업의 마케팅에서 소비자(고객)을 이해하는데 데이터를 적극 활용하고 있었고, 데이터를 통해 고객의 특징을 파악, 맞춤형 마케팅과 서비스를 제공하고자 한다는 것도 알 수 있습니다. 이번 포스팅에서 적극적으로 언급하지는 않았지만, 각 사례별로 데이터 분석 결과를 보여주는 방식으로 시각화가 활용된 것을 볼 수 있습니다. 의사결정, 문제 해결 과정에서 필요한 데이터와 데이터 시각화의 활용. 앞으로도 데이터를 통해 창출되는 사회적 가치에 대해 관심을 갖고 꾸준히 지켜볼 필요가 있을 것 같습니다.
참고 자료
- 지디넷코리아, SKT “빅데이터 기술로 해운대 피서객 정확히 집계”
- 노컷뉴스, 창원시 ‘빅데이터’로 아파트 관리비 부정비리 근절’
- 한국 정보화 진흥원(NIA), SMALLBIG 2016년 중소기업 빅데이터 활용지원 사업 우수사례집
By 브랜드팀 강원양
