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부동산 업계가 데이터 인텔리전스를 활용하는 방법

2016.07.08 Byron Connolly  |  CIO Australia
호주의 부동산 중개 업체 JLL은 많은 부동산 데이터를 보유하고 있다. 특히 거래를 위한 상업용 데이터 측면에서는 업계 내에서 가장 앞섰다는 평가를 받고 있다. 그러나 이런 JLL조차 최적의 부동산 입지를 결정할 때 단순한 '경험'이 아니라 '위치 인텔리전스(locational intelligence)'를 활용하도록 바꾸기가 쉽지 않았다.


사무실에 여러 장소까지 이동하는 시간이 기록된 히트 맵

JLL의 CIO 앤드루 클로우스는 "JLL은 부동산 데이터를 잘 이용하지 않았다. 그러나 사실 우리가 하는 일은 사람들이 위치와 매출을 기준으로 더 좋은 의사결정을 할 수 있도록 돕는 것이다"라고 말했다. 바로 이것이 출발점이었다. 이후 JLL은 지난 3년간 데이터를 기반으로 인텔리전스를 개선하는 작업을 추진해 왔다. 지리정보시스템 전문업체 ESRI의 기술을 이용해 글로벌 데이터 분석 플랫폼을 구축했다.

더 많은 데이터를 모을 필요도 있었다. JLL은 자체 부동산 관리/운영 솔루션을 통해 데이터를 수집하는 동시에 다른 업체에서 필요한 데이터를 구매했다. 대표적인 업체가 매핑과 위치 기반 기술 전문업체 '히어(Here)'이다. 아우디 AG와 BMW 그룹, 다임러 AG가 참여한 자동차 컨소시엄이 후원하는 그 업체다. 외부 분석 서비스인 코어로직(CoreLogic)과 내부 플랫폼을 연결하는 API(Application Programming Interface)도 개발했다.

현재 JLL은 이러한 데이터 분석 역량을 이용해 고객이 더 좋은 의사결정을 할 수 있도록 지원한다. 한 사례가 전국에서 기업활동을 하는 이벤트와 전시 전문업체 모레톤 하이어(Moreton Hire)다. 이 회사는 2015년 말 당시 업무에 미치는 차질을 최소화하면서 동시에 운송 비용을 줄이기 위해 사내 설비를 최적의 입지에 재배치하는 구상을 하고 있었다.

이에 따라 JLL은 교통 상황과 직원의 거주지, 차량 운영비 등에 대한 데이터를 수집했다. 그리고 다변수 데이터 분석 기법을 이용해 248개 후보지에 대한 데이터를 분석해 '히트 맵(heat map)'을 만들었다. 가장 좋은 입지를 시각적으로 확인하기 위해서였다.

기술 담당 직원이 표본 지역을 선택하고(특정 우편번호 지역의 지리적 중심지) 이후 각 우편번호를 다른 변수와 매핑했다. 여기에는 직원이 각 장소까지 운전해 가는 시간 데이터가 추가됐다. 클로우스는 "이를 위해 다른 업체에서 구매한 트래픽/경로 분석 데이터를 이용했다. 이는 '운전 시간' 히트 맵을 구축하는 데 도움이 됐다"고 말했다.

모레톤 하이어는 이 '운전 시간' 히트 맵을 통해 각 장소별로 운전 시간을 파악했다. 또 '운송비' 히트 맵으로 가장 경제적인 경로를 찾았다. 클로우스는 "운송비 히트 맵을 만들기 위해 고객이 위치한 모든 장소를 지도에 표시했다. 매년 각 장소까지 얼마나 자주 가는지를 파악했고 새 입지 후보지 각각 장소까지의 운송비를 산출했다. 이 과정에서 막대한 컴퓨팅 파워가 필요했다. 최적의 답을 찾기 위해 수천만 번 계산했다"고 말했다.


데이터에 기반을 둔 기업 활동
이처럼 JLL은 데이터를 기반으로 한 인텔리전스로 고객에게 완전히 새로운 서비스를 제공하고 있다. 구체적인 데이터를 기반으로 한 제안이다. 클로우스는 "과거에는 그냥 '좋아 보인다'는 이유만으로 입지를 선택하기도 했다. 그러나 이제는 현장 조사 후 개발 작업과 디자인 후 '이곳이 당신을 위한 최적의 입지입니다'라고 제안할 수 있다"고 말했다.


브리스베인(Brisbane) 상업 지구의 '황금 삼각지대' 임대지. 데이터로 구현한 이미지로, 모든 임대 사무실을 클릭할 수 있다. 클릭하면 마이크로소프트 다이내믹스(Microsoft Dynamics) CRM에 저장된 소스 데이터로 연결된다.

그동안 부동산 중개업계는 데이터를 중시하지 않았다. 그러나 데이터에 익숙해지지 않으면 사업 기회가 점점 줄어들 것이다. 클로우스는 "세상이 바뀌었다. 데이터 조작법이나 알고리즘 개발방법을 알 필요는 없지만 데이터가 부동산 업계의 질문에 답을 준다는 것은 분명히 알아야 한다. 우리가 전사적으로 데이터 사이언스 역량을 갖춘 것도 이 때문이다. 데이터를 활용해 합리적인 의사결정을 내릴 수 있도록 해야 한다"고 말했다.

현재 JLL에서는 IT 직원 3명이 데이터 분석 업무를 담당하고 있다. 전사적으로는 약 60명이 ESRI 온라인 매핑 도구를 이용하고 있다. 그러나 클라우스의 목표는 전문성 높은 데이터 분석가와 데이터 사이언티스트를 보유하는 것이 아니다. 여기서 한발 더 나아가는 것이다.

그는 "더 중요한 것은 현업 전체가 ESRI 온라인 솔루션을 활용하고 자신의 데이터를 입력해 데이터 맵을 만들 수 있도록 하는 것이다. 현재 우리가 가장 중점적으로 신경 쓰는 것이다. 관리직 직원도 데이터를 능숙하게 활용하는 방법을 터득해야 한다고 강조한다. 이미 '나는 기술자나 아니야'라는 말이 통하지 않는 세상이 됐다"라고 말했다. ciokr@idg.co.kr 
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