부동산 가격에 영향을 미치는 고시•공고•개발•건축인허가•상하수도•실거래가•경매•분양•제한사항•토지대장•건축물대장•등기부등본•규제•문화재•매물 등 정형 비정형 데이터를 포함하여 처리하기 어려울 정도로 거대한 데이터를 의미합니다.
이는 전통적인 데이터베이스 시스템이 처리할 수 있는 양을 넘어섭니다. 빅데이터는 데이터의 크기(양), 처리 속도, 데이터의 다양성을 포함한 여러 가지 요소를 포함합니다.
부동산에서 빅데이터 역할
빅데이터는 부동산 부문을 근본적으로 변화시켜 분석 범위를 기존 방식을 훨씬 넘어 확장했습니다. 오늘날 업계 전문가는 다양한 출처의 광범위한 데이터를 조사하여 시장 동향을 파악하고 소비자 행동을 이해하며 보다 정확한 부동산 평가를 내릴 수 있습니다.
포괄적인 시장분석
온라인 목록과 공개 기록을 집계하여 추세와 시장 패턴을 파악합니다.
정확한 부동산 평가
알고리즘을 사용하여 매매 내역, 매물, 경제 동향을 분석하여 정확한 가치를 평가합니다.
전략적 마케팅
판매자의 행동을 예측하고, 캠페인을 타켁팅하고, 구매자를 효율적으로 매칭합니다.
부동산 개발
개발자가 위치를 선택하고,수요를 평가하고, 인구 통계를 분석하는데 도움을 줍니다.
위험 완화
사전적 위험 평가 및 정확한 가치 평가가 가능합니다.
운영 효율성
임대 관리, 세입자 케뮤니케이션, 유지 관리 추적을 디지털화 합니다.
향상된 고객 경험
검색을 개인화하고, 시간을 절약하고, 부동산 추천을 개선합니다.
마케팅 최적화
인구 통계를 타켁팅하고, 캠페인을 개인화하며, 예산 효율성을 극대화힙니다.
예측 부동산 모델에 사용되는 데이터 유형
예측 부동산 모델은 다양한 데이터 소스를 활용하여 정확성과 의사 결정을 향상시킵니다. 주요 데이터 유형은 당과 같습니다.
시간 경과에 따른 부동산 매매 : 거래를 연구하여 부동산의 미래 가치를 추정합니다.
매물 : 시간 경과에 따른 시장 가치의 변화를 연구합니다.
경제 데이터 : 경제 상태를 확인하고 시간이 지남에 따라 어떻게 발전할 것으로 예상되는지 확인합니다.
인구 추세 : 구매자가 현재 원하는 것이 무엇이고, 미래에 원할 가능성이 있는 것이 무엇인지 파악합니다.
소셜 미디어의 트렌드 : 대중의 인식과 새로운 트렌드를 파악합니다.
교통 데이터 : 잠재 구매자가 해당 지역에 얼마나 쉽게 접글 할 수 있는지 확인 합니다.
MLS (Multiple Listing Service)
공공기록 데이터 : 정부 데이터베이스 정보
위성 및 GIS 데이터
소셜 미디어 및 웹 스크래핑
도시개발계획 정보 및 고시공고 데이터
부동산 공적 장부 데이터
API 수집
국가기관 및 지자체에서 제공되는 공공데이터를 수집-검증-정제-분석 을 거치는 데이터 수집
API는 Application Programming Interface(애플리케이션 프로그램 인터페이스)의 줄임말입니다. API의 맥락에서 애플리케이션이라는 단어는 고유한 기능을 가진 모든 소프트웨어를 나타냅니다. 인터페이스는 두 애플리케이션 간의 서비스 계약이라고 할 수 있습니다.
웹크롤링 수집
공공데이터 API 제공이 되지 않는 데이터 수집
웹 크롤링이란 웹상의 정보들을 탐색하고 수집하는 작업을 의미합니다. 인터넷에 존재하는 방대한 양의 정보를 사람이 일일히 파악하는 것은 불가능한 일입니다. 때문에 규칙에 따라 자동으로 웹 문서를 탐색하는 컴퓨터 프로그램, 웹 크롤러(Crawler)를 만들었습니다.
크롤러는 인터넷을 돌아다니며 여러 웹 사이트에 접속합니다. 그리고 페이지의 내용과 링크의 복사본을 생성하여 다운로드하고 요약본을 만듭니다. 그리고 검색 시 유용한 정보만을 노출하도록 검색 색인을 붙이죠. 이는 도서관에서 책을 찾기 위해 도서의 주제, 제목 등에 따라 분류 기준을 구성하는 것과 비슷한 작업입니다.
일련의 과정이 다소 어렵게 들리지만, 검색 포털을 떠올리면 쉽게 이해할 수 있습니다. 우리는 필요한 정보가 있을 때, 구글이나 네이버 등을 이용합니다. 검색창에 키워드를 입력하면 해당 포털의 URL을 지닌 페이지뿐만 아니라 외부 사이트 링크도 본문의 요약본과 함께 노출되는 것을 확인할 수 있습니다. 이러한 웹 페이지 목록 화면은 검색 엔진이 웹 크롤러가 수집한 데이터에 검색 알고리즘을 적용하여 정보를 추출해낸 결과입니다.
웹스크래핑 수집
공공데이터 API 제공이 되지 않는 데이터 수집
웹 스크래핑은 특정 웹 사이트나 페이지에서 필요한 데이터를 자동으로 추출해 내는 것을 의미합니다. 웹 스크래핑은 다음과 같이 작동합니다. 원하는 정보를 추출하기 위해 ‘스크래퍼 봇’이 특정 웹 사이트에 콘텐츠를 다운로드하기 위한 HTTP GET 요청을 보냅니다. 사이트가 이에 응답하면 스크래퍼는 HTML 문서를 분석하여 특정 패턴을 지닌 데이터를 뽑아냅니다. 그리고 추출된 데이터를 원하는 대로 사용할 수 있도록 데이터베이스에 저장합니다.
웹 스크래핑은 자동으로 수집된 특정 정보가 필요한 분야에서 다양하게 활용되고 있습니다. 금융 및 주식 시장의 경우, 스크래핑 기술을 활용하여 뉴스 정보를 모으기도 하고, 애널리스트들이 투자 자문을 위해 활용할 수 있는 기업 재무제표 정보를 자동으로 수집하기도 합니다. 전자상거래 시장의 경우 경쟁력 확보를 위해 경쟁사 상품의 정보를 수집하고 가격 변동 이슈를 빠르게 파악하기 위해 스크래핑 기술을 활용하기도 합니다.
