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기획특집 2-1 I 빅데이터 큐레이팅 기반 상권정보시스템 발전을 위한 정책적 제언 <그림 12> 과밀지도 <그림 13> 보고서 다. 14년 시범사업을 거쳐 15년부터 본격적으로 제 그러나 15년에 개선된 모형은 기반, 수요, 공급 세 공되기 시작한 이 서비스는 집단지성 과 빅데이터 가지 측면에서 괄목할만한 변화를 이루어 냈다. 첫째 큐레이팅 의 총아다. 기반요인으로 점주권14)을 반영했다는 점이다. 사용자 상가업소 인구 교통 GIS 임대시세 행정 등 가 특정 위치를 선택하면 경쟁점 위치와 신용카드 소 DB 10종, 27종 데이터를 37개 기관(국가21, 공공10, 비패턴(고객유입거리, 평균소비권역 등)을 분석하여 민간6) 으로부터 약8,900만건을 수집하고, 이를 정 업소별 영업권역을 자동으로 생성하고 이를 기반으로 제 융합 큐레이팅하여 상권 내 특정업종의 수요(잠 과밀도를 분석하는 것이다. 이는 주요상권별 고정범 재매출액)와 현재 영업 중인 업소의 공급(실매출)을 위 분석에서 사용자가 특정위치(창업예정지)를 선택 측정하여 과밀수준(상권 내 예상 경쟁수준)에 대한 평 할 수 있는 가변분석으로 발전된 것으로 정보수요자 가자료를 제공한다. 16년 현재 7대 광역시(서울, 광 의 상세화 요구를 반영했다는 데 의의가 있다. 더불어 12) 주, 대구, 부산, 울산, 인천, 대전), 10개 업종 (음식업 이는 벤치마킹해야 할 경쟁점의 위치, 고객유입을 위 5개, 소매업 2개, 서비스업 3개)에 대해 서비스 중이다. 한 마케팅 범위 등 영업전략 수립 시에도 유용하게 활 13) 사실 14년 모형에는 유동인구 및 거주인구 등의 수 용될 수 있다. 요요인이 제외되어 있는 한계점이 있었고, 공급요인 둘째, 수요요인이다. 업종 상권 속성별 소비지출 중 투자대비수익이 아닌 매출총액을 기반으로 하는 분석으로 수요요인을 명확화 하였는데, 주거 직장인 논리적 비약의 문제도 안고 있었다. 또한 행정동별, 구 인당 잠재수요인과 유동인구 인당 잠재수요를 분 주요상권별 고정영역에 대한 분석은 정책입안자 및 석하여 업종 성 연령별 월평균 소비금액을 추정하 학자 등을 위한 통계로서의 가치는 있으나, 특정 위치 여 활용하였다는 점이다. 에 특정 업종의 창업여부를 결정해야하는 예비창업자 에게는 다소 부족한 면이 있었던 것이 사실이다. 셋째, 공급요인으로 업종별 투자비용을 반영하기 위해 3년 이상 영업유지 점포의 월평균 매출액을 활 12) 한국감정원, 통계청, 행정자치부, 국민연금공단, 우정사업본부, 도시철도공사, SK플래닛, 나이스평가정보 등. 13) (음식) 치킨, 커피숍, 분식, 패스트푸드, 제과 (소매) 편의점, 화장품소매 (서비스) 미용실, 헬스, 노래방. 14) 점포의 세력이 미치는 범위로 고객이 유입되는 거리 등으로 산정(백화점>편의점). 2016 March Vol.94 67
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