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[지식정보] 빅 데이터가 부동산 산업에 주는 혜택

관리자
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빅데이터가 크게 혜택을 주는 분야는 금융, 평가, 보험 분석, 타겟 마케팅, 돈 세탁 방지 등이다. 부동산 정보업체인 Zillow, Trulia, Redfin 등은 빅 데이터를 활용하여 부동산 산업에서 창조적 파괴자 역할을 하고 있다. 특정 지역에서의 구매/판매 정보, 상업용/주거용 개발 공급량, 교통, 인구정보, 고객조사 같은 내용 제공 가격 결정, 주택 가격, 지역 잠재 가치 등에 통찰력 제공 구매자, 판매자, 중개인, 금융기관, 및 다른 이해당사자 모두가 데이터 접근 가능 정보화된 부동산 의사결정 가능 등 역할을 한다.

 

자료:FIRSTMARK

https://www.financemagnates.com/thought-leadership/heres-how-big-data-is-changing-the-real-estate-industry/

FIRSTMARK

https://ko.wikipedia.org/wiki/%EB%B9%85_%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0

https://www.iqbginc.com/big-data-real-estate/

델코지식정보

https://www.delco.co.kr/knowledge/category/%EC%9E%90%EA%B8%88%C2%B7%ED%8A%B8%EB%A0%8C%EB%93%9C

http://www.retailon.kr/on/bbs/board.php?bo_table=r1_02&sca=%EC%9E%90%EA%B8%88%2F%ED%8A%B8%EB%A0%8C%EB%93%9C

 

 

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1. Big Data 시장 전망

 

빅 데이터가 비즈니스에 주는 장점으로 인해, 정제된 정보를 제공하는 산업은 세계적으로 급속히 성장하고 있다. 시장조사 업체 Wikibon은 전 세계 빅 데이터 시장이 매년 11.4% 씩 성장하여, 20271천억 달러에 이를 것으로 전망한다. 2011년에는 76억 달러 규모이었다.

 

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2. Big Data 정의

 

빅 데이터 정의는 통상적으로 사용되는 데이터 수집, 관리 및 처리 소프트웨어의 수용 한계를 넘어서는 크기의 데이터라고 볼 수 있다.

빅 데이터는 비즈니스분야에서는 대한 통찰력(insights)을 제공하고, 리테일분야에서 소비자 지출 습관 분석, 공공분야에서 교통 혼잡 감소, 기업에게는 효과적인 마케팅 전략 수립에 도움을 주고 있다.

 

세계적인 신기술 컨설팅업체인 가트너는 가트너 “3V” 모델이라는 정의를 정립하였다. 메타그룹(현재 가트너)2001년 연구 보고서에서 데이터 급성장에 따른 이슈와 기회를 3개로 정의하고 있다.

데이터 양(volume),

데이터 입출력 속도(velocity),

데이터 종류 다양성(variety).

 

2012년 가트너는 기존 정의를 다시 개정한다. 빅 데이터는 큰 용량, 빠른 속도, 그리고 높은 다양성을 갖는 정보 자산으로, 의사 결정 및 통찰 발견, 프로세스 최적화 향상 위한 새로운 형태의 처리 방식으로 개정.

 

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3. Big Data 분석기법

 

빅 데이터 분석기법은 크게 분석 기술과 표현 기술로 구분할 수 있다.

 

먼저 분석 기술을 살펴보자. 대부분의 빅 데이터 분석의 기술/방법들은 기존 통계학과 전산학에서 사용되던 데이터 마이닝, 기계 학습, 자연 언어 처리, 패턴 인식 등을 말한다. 지금은 소셜 미디어 등 비정형 데이터 증가로 인해 4가지 분석기법이 주목받고 있다.

텍스트 마이닝: /반정형 텍스트 데이터에서 자연 언어 처리 기술에 기반하여 유용한 정보를 추출, 가공

오피니언 마이닝: 소셜미디어 등 정형/비정형 텍스트의 긍정, 부정, 중립의 선호도를 판별

소셜 네트워크 분석: 소셜 네트워크의 연결 구조 및 강도 등을 바탕으로 사용자의 명성 및 영향력을 측정

군집 분석: 비슷한 특성을 가진 개체를 합쳐가면서 최종적으로 유사 특성의 군집을 발굴 

 

표현 기술은 빅 데이터 의미와 가치를 시각적으로 표현하는 기술이다. 대표적으로는 R(프로그래밍 언어)이 있다.

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4. Big Data와 부동산은 2017년부터 본격화

 

2016년 까지 상업용 부동산은 데이터 사용/분석에서 주요 산업 중에 바닥이었다. 그러나 2017년부터 변화가 생기기 시작하였다. Forbes에 따르면, 벤처 캐피털, 주요 부동산 개발/관리회사, 중개법인 등이 빅 테이터 일환인 프롭테크에 50억 달러 이상 투자하고 있다.

2017년 딜로이트 리포트 의하면, 데이터 사용/분석은 5개 창조적 파괴자 중 하나로 상업용 부동산을 변화시키고 있다. 인구통계 패턴, 빌딩사용 테난트 상세정보 등 많은 정보 수집/결합하고 있고, 부동산 가치평가/테난트 마케팅 방법에도 변화를 일으키고 있다. 개발 입지/용도 등 의사결정 방법도 변화하고 있다.

빅 데이터는 부동산 임대영역에도 중요한 영향을 미치고 있다. 부동산 회사는 자신의 데이터를 통찰력으로 전환하고 있고, 테난트와 스마트한 협상수단으로 활용하고 있다. 지난 3년 사이 엄청난 변화가 생기고 있다.

 

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5. Big Data가 부동산 산업에 주는 혜택

 

부동산 가격결정/가치평가는 부동산 건설 투입비용과는 별도의 다른 영향 받는다. 여기에서 빅 데이터가 중요한 역할을 한다.

부동산 정보업체인 Zillow, Trulia, Redfin 등은 부동산 산업에서 창조적 파괴자 역할을 하고 있다. 이들의 역할은 다음과 같다.

특정 지역에서의 구매/판매 정보, 상업용/주거용 개발 공급량, 교통, 인구정보, 고객조사 같은 내용 제공.

가격 결정, 주택 가격, 지역 잠재 가치 등에 통찰력 제공.

구매자, 판매자, 중개인, 금융기관, 및 다른 이해당사자 모두가 데이터 접근 가능.

정보화된 부동산 의사결정 가능.

소비자, 중개인, 구매자에게 제공되는 혜택도 늘어나고 있다. 소비자는 모바일 의존 증가로 부동산 빅 데이터 활용이 증가하고 있다. 중개인은 빅 데이터에 대한 공부와 모바일 통한 지식 습득이 늘어나면서 고객과의 관계에 신뢰성이 증진하고 있다. 구매자는 스마트폰을 통해 탐색하는 활동이 증가하고 있다.

 

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빅 데이터가 부동산에 주는 장점은 보다 명쾌한 정보와 투명성이다. 그러나 여전히 빅 데이터를 확장하는 데 장벽은 존재한다. 그 장벽과대책은 다음과 같이 좁혀 볼 수 있다.

데이터 표준화 결여: 블록체인 해결책

비용효과 면에서 데이터 접근 능력의 결여

 

기존 부동산 산업이 안고 있는 가장 큰 취약점은 기술 부족이다. 그러나 반대로 잘 활용하면 거대한 힘이 작동될 수 있는 여지가 많은 곳이다.

 

많은 웹사이트, CRM 시스템, 스타트업 등이 보다 비용대비 효과적인 프로세스 수단을 구축 중에 있다. 그러나 아직까지 상호 적합성이 결여되어 있다.

 

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6. 부동산산업 5개 분야에 대한 빅 데이터 혜택

 

금융 Finances

부동산 비즈니스에 건전한 금융 결정(financial decisions)은 중요하다. 하지만 기존 전문가 팀의 사업 가능성 검토에는 많은 변수로 혼란스러운 경우가 많다. 빅 데이터는 의사결정 프로세스를 단순화시키고, 모든 자산 프로세스상 위험 분석에 통찰력을 제공한다. 그래서 부동산 투자 안전성에 기여하고 있다. 향후 부동산 개발 프로젝트와 주택건설에 대한 가치 예측에 큰 기여가 예상된다.

 

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평가 Appraisals

 

부동산 에이전트는 항상 부동산에 대한 평가를 하고 있다. 특히 은행은 대출 전 자산 실질가치 평가가 필수적이다. 그러나 많은 변수가 존재한다. 도시화 확대와 교외 지역으로의 확산으로 인해 부동산 평가는 보다 복잡한 프로세스로 가고 있다. 그러나 빅 데이터 도움으로 보다 짧은 시간에 정확한 평가가 가능해진다. 특히 특정 지역의 부동산 가치정보 확보하는데 큰 도움이 된다.

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보험 분석 Insurance analytics

 

보험회사 입장에서는 정확한 보험 플랜을 수립하기 위해 자동화 수단 의존하는 경향이 즐고 있다. 빅 데이트 활용하여 특정의 크고 작은 지역을 분석하여 필요보장 범위를 정확하게 결정할 수 있다. 그 이후 구체적 보험 플랜을 고객에게 마케팅하게 된다.

 

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타겟 마케팅 Targeted marketing

 

빅 데이터 분석으로 특별한 목표시장 발굴이 편해진다. 고객 행동, 트렌드, 성공 요인 등을 예측하여 마케팅 자산의 타겟을 정확하게 찾아준다. 티들 타겟에 대해 이메일 마케팅도 용이해진다.

 

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돈 세탁 방지 Money laundering prevention

 

부동산 투자 펀드에서 불법적 돈 세탁이 많이 발생하고 있다. 특히 글로벌 유동성이 증가하면서 조세피난처를 활용한 돈 세탁은 보편화 되어 있다. 빅 데이터는 돈이 움직이는 모든 장소에서 의심스러운 활동을 분석해 정보를 적절한 시간에 이해관계자들에게 제공한다. 디지털 추적으로 상세한 내용이 제공된다.

 

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