[ 포럼디앤피 | 연구부 ] 빅데이터 아카데미 교육후기- 빅데이터 최고전략가 1기 과정 파일럿 프로젝트-데이터기반 반려동물 창업자 대상 정보추천 서비스(표창장)(업데이트-2040319)

데이터기반 반려동물 창업자 대상 정보추천 서비스

빅데이터 최고전략가 1기 과정 파일럿 프로젝트

이 글은 한국데이터산업진흥원에서 2019년 10월 14일 부터 12월 6일까지 진행한 빅데이터 최고전략가 1기 과정중 팀별로 진행한 파일럿 프로젝트 내용을 토대로 한다. 무엇보다 우리 팀은 본 교육프로그램의 의도와 제한된 조건에서 프로젝트를 완료하는데 중심을 두기로 한다. 팀워크-협업프로세스-결과물을 고려한 작업의 기록이다.

( 본 포스팅은 팀원의 지적 자산이므로 연구 및 상업용도 활용시 저작권자의 허가를 통해 사용하기 바랍니다)
"가볍게 생각하되 진지하게 실행하고 그 결과는 유익하도록"
< 빅데이터 최고전략가 1기 3조 멘토와 팀원, 20191109 >

프로젝트 개요

  • 제목 : 데이터기반 반려동물 창업자 대상 입지 및 업종 추천서비스
  • 부제 : 창업입지 평가변수 및 업종추천 모델수립
  • 세부영역 : 데이터분석 및 예측
  • 분석기법 :  공간정보분석
  • 수집데이터 : 
  • 산출물 : 
  • 멘토 : 전용준(리비전컨설팅)
  • 참여자 및 분야 : 조민성(GE헬스케어,의료), 이인기(포럼디앤피,건축), 이경우(한국연구재단,연구), 이주동(한국연구재단,연구), 한병욱(더아세,금융)
  • 요약 : 3조 기획안은 데이터기반의 반려동물 창업자 대상 정보추천서비스다. 이 프로젝트는 반려동물산업 관련 창업에 필요한 다양한 데이터를 수집한 후 데이터의 상관관계를 분석하고 공간정보와 연관시켜 추천지역을 선정한 뒤 기존 상권데이터와 비교검증함으로서 추천서비스를 정밀화하는 전략을 수립한다.  

프로젝트 타임라인

< 프로젝트 타임라인, 발표자료 발췌 >

컨텐츠 구성

< 컨텐츠 구성, 발표자료 발췌 >


배경 및 문제 정의(The_Challenges)

  • 불황을 겪는 곳은 어디에 있을까? (실패를 거듭하는 사업아이템 조사)

    • Q. 대표적인 창업방식인 프랜차이즈의 업종별 영업기간을 통해 취약분야를 알 수 있을까?
    • A. 반려동물관련 영업기간은 4년 9개월로 해당 분야에서도 짧은 편이다.
< 프랜차이즈 가맹본부 평균 영업기간, 출처 상가정보연구소, 공정거래위원회 >

  • 증상과 원인은 무엇일까?
    (해당 사업의 시장현황과 실패원인)
    • Q. 반려동물시장의 현황과 짧은 수명의 원인은 무었일까?
    • A. 관련 시장규모가 2020년 기준으로 3조이며 성장이 지속됨에도 불구하고 빈약한 정보체계와 미흡한 규제로 인한 열악한 사업환경임을 알 수 있다.
< 반려동물 연관산업 규모 전망, 출처 한국농촌경제연구원(2017.10) >
  • 문제를 우리가 해결할 수 있을까? (서비스 성공의 가능성)
    • Q. 우리는 데이터를 통해 이 문제의 원인을 개선할 수 있을까?
    • A. 이번 프로젝트를 통해 체계적인 정보제공과 데이터기반의 수요파악 그리고 산업활성화를 위한 규제개선의 근거를 도출할 수 있다면 개선 효과가 있을 것으로 가정한다.
< 빅데이터를 이용한 반려동물 창업모델 사례, 이미지 출처 Camp Bow Wow 웹사이트 >


접근방법(The Approach)

  • 관련 보고서 및 선행연구 조사
    • 기초 조사단계에서 수집한 기사들에서 인용한 근거자료의 출처를 확인하고 데이터를 생성한 기관을 파악함으로서 선행연구를 통한 개략적인 연구수준을 파악한다. 주요 보고서는 다음과 같다. 
      • <반려동물 연관산업 분석 및 발전방향 연구>, 2016, 농림축산식품부
      • <반려동물 연관산업 발전방안 연구>, 2017년, 한국농촌경제연구원
      • <반려동불에 대한 인식 및 양육 현황 조사 보고서>, 2018년, 문화체육관광부, 농촌진흥청 -> 시장규모와 추이를 가늠할 수 있는 기초자료
< 보고서 및 연구자료, 발표자료 발췌 >
  • 규제 및 정책사항
    • 비즈니스기획 단계에서 관련 규제와 정책 파악은 필수다. 법제화가 안됐다는 의미는 '할 수 없는 것 또는 해서는 안 되는 것들'을 결정하기 때문에 비즈니스 모델의 존폐와 직결된다. 정책사항은 자신의 비즈니스가 국가차원의 시장 활성화 또는 사업의 위험요소를 파악할 수 있는 요소다.
< 규제 및 정책사항, 발표자료 발췌 >
  • 서비스대상 정의
    • 4주라는 제한된 시간안에 프로젝트를 수행하기 위해 가상의 고객(Persona)를 설정한다. 
    • 시나리오 : 서비스 이용자는 은퇴 후 창업예정자 중 반려산업에 관심이 있는 사람을 잠재고객으로 설정한다. 이들이 겪는 심리적 불편함이 창업 의지와 절실함은 있으나 구체적인 실행 방법을 몰라서 발생하는 불안함이라고 가정한다. 실제 창업 시뮬레이션을 하면서 접하는 관련 정보들이 실효성이 떨어지다 보니 실천에 제약을 받는다는 것을 알았다
< 서비스 대상, 발표자료 발췌 >
  • 데이터분석 프로세스 설계
    • 데이터수집 단계 : 지역별 반려동물 현황(서울시 공공데이터) 파악, 주요 반려동물 거주지역파악(서울시 공공데이터, 네이버 데이터랩), 해당지역 반려동물 업소현황(지방행정 인허가 데이터, 소상공인 상권정보시스템)
    • 데이터분석 단계 : 변수별 상관관계 및 공간정보와 교차분석을 통한 입지를 추천하는 모델을 구축
    • 지역추천 및 검증단계 : 분석모델을 통해 추천한 입지 및 사업아이템을 기존에 제공하던 상권분석데이터와 검증 
    • 서비스로드맵 설계 : 1단계 "현 상권분석 및 지역추천" -> 2단계 지역별 변동요소 고려 -> 3단계 미래유망지역 추천시스템으로 고도화
< 데이터분석 설계, 발표자료 발췌 >
    • 데이터수집 단계
      • 지역별 반려동물 현황
        • 서울시 열린데이터를 통해 파악할 수 있는 데이터는 한계가 있으나 이를 통해 반려동물 수가 가장 많은 3개구 도출 -> 송파구>강남구>노원구(그림)
    < 지역별 반려동물 현황, 발표자료 발췌 >
        • 네이버 데이터랩을 통해서는 반려동물업종에 대한 지역별 검색 관심도와 지역별 카드사용 통계등 소비관련 자료를 수집. 카드데이터의 경우 대표성을 얻기에는 한계가 있으나 본 프로젝트의 특성상 수집가능한 데이터를 토대로 완료 -> 강남구>송파구>마포구
    < 지역별 반려동물 현황, 발표자료 발췌 >
      • 주요 반려동물 거주지역

        • 행정안전부와 서울시 열린데이터로부터 동물병원 등 반려동물 관련 업소 데이터를 통해 주요 2개 지역 내 입지를 선정하고 누적 폐업률이 낮은 송파구 내 세부 동을 선정 -> 잠실동>문정동>방이동
    < 주요 반려동물 거주지역, 발표자료 발췌 >

    • 데이터분석 단계
      • 개요
        • 인구 및 지도데이터를 활용한 공간분석(Geo-Spatial Information Analysis) : 데이터수집단계에서 확보한 데이터셋으로는 회귀분석의 무의미하여 공간분석을 실시 
        • 기본 방법 : 위경도 좌표를 보유한 데이터들을 GIS상에 시각화-시각화 데이터들을 100mx100m 격자 등 구역식별이 가능한 공간도형에 계속 축적->축적 데이터들을 요인으로 필요에 따라 영향의 정도를 기반으로 가중치 부여 후 도출된 함수를 통해 값을 출력하여 최적 또는 최악 입지를 선정하는 방식을 사용함. 
        • 공간분석도구 : Q-GIS(오픈소스지리정보시스템) / Arc-GIS : 공간분석, 매핑 및 시각화를 위해 사용한 GIS프로그램 / Geooder-Xr : 수집한 주소데이터를 통해 위경도 좌표를 얻기 위한 프로그램
      • 공간분석과정-시각화를 위한 데이터 수집과 정제
        • 데이터수집 :  격자 및 동 단위 형상파일(Shapefile) 수집 / GIS 시각화를 위한 좌표(EPSG4326)수집
        • 데이터정제 : 불일치 좌표들을 주소기반으로 경위도 재추출 / 개업 후 폐업한 중복상호는 데이터 삭제
    < 시각화를 위한 데이터 수집과 정제, 발표자료 발췌 >
      • 공간분석과정-지도 데이터 시각화 작업
        • GIS시각화 : 데이터 수집과 분석을 통해 선정된 3개 동 시각화 하되 상대적으로 면적이 큰 잠실은 두 구역으로 분리
    < 지도데이터 시각화 작업, 발표자료 발췌 >
        • 개폐업 필터링 후 영업점과 폐업점 데이터 두 개의 Shapefile로 분리 / 영업과 폐업으로 분리된 포인트에 각각 색상을 부여하고 레이블 부여
    < 지도 데이터 시각화 작업, 발표자료 발췌 >
        • 반려동물과의 산책을 위해 공원을 많이 찾을 것을 고려하여 3개 동에 위치한 공원시설을 시각화 / 동데이터에 영업점수, 폐업점 수, 가게당 인구, 공원 수, 인구밀도 등을 추가
    < 지도 데이터 시각화 작업, 발표자료 발췌 >
        • 중간결과 분석
    < 중간결과분석, 발표자료 발췌>
        • 중간결과 화면에 100mx100m 단위당 인구밀도를 조사하여 격자 위에 표시
    < 지도데이터 시각화 작업, 발표자료 발췌>
        • 상가위치 표시를 위해 서울시 전체 건물 표기 후 3개동에 위치한 건물만 선택
    < 지도 데이터 시각화 작업, 발표자료 발췌 >
        • 건물용코드표를 참고하여 주택,공공시설,종교시설을 제외하여 상가만 남김
    < 지도 데이터 시각화 작업, 발표자료 발췌 >
        • 상가건물, 공원시설, 개폐업 시각화
    < 지도 데이터 시각화 작업, 발표자료 발췌 >
        • 영업점과 공원시설과의 최단거리 표시 후 길찾기 API를 연동하여 영업지점과 공원간 도보거리 표시
    < 지도 데이터 시각화 작업, 발표자료 발췌 >

      • 공간분석 결과검증
      < 결과검증, 발표자료 발췌 >

        • 검증1-인구 밀도
          • 폐업지역 C는 인구밀도는 높으나 주거형태가 아파트가 아닌 주택가임
      < 검증1 인구밀도, 발표자료 발췌 >
        • 검증2-인구와 공원
          • 애완견분양이 주업인 경우 주변 공원, 상가 층 높이와의 상관관계는 미비
       < 검증2 인구밀도, 발표자료 발췌 >
        • 검증3-인구밀도와 층위치
          • 상가내 동물병원의 층위치>인구밀도
      < 검증3 인구밀도와 층, 발표자료 발췌 >

      • 추전지역
        • 잠실동, 방이동, 문정동 별 추천지역 표기(상세결과는 비공개)
        • 추천지역 총평
          • 인구밀도, 인근공원여부, 주변상권분석으로부터 폐업요인 추측 가능
          • 이 외 폐업원인을 찾는데 한계가 있음 (임대료, 개발여부 등)
          • 현재 상권 분석은 가능하지만 향우 2~3년 이상의 상권예측에는 무리가 있음. 다만 정부에서 해당 지역 개발에 대한 정보를 공개한다면 연계해서 추측 가능
          • 판매하는 애완용품 및 업종에 따라 위치의 민감도는 달라질 수 있음
      • 향후 계획
        • 추후 동물 등록제 의무화에 따른 데이터 확보시 애견 밀집지역 파악이 보다 정확해짐으로서 서비스와의 재연동 가능 
        • 해당상권에 대한 미래의 중장기 추가적인 외부 요인 반영
        • 상권 위치 및 상가 건물에 따라 애완동물 관련 업종 추천 서비스
        • 앱개발을 통해 애완관련 정보 및 애견주들이 애완관련 서비스를 이용하는데 편리한 기능 추가
        • 애완관련통계는 추후 애견관련 사업에서 활용 또는 애견의료보험과 같은 보험상품 개발에 활용
      • 결과검증의 한계점
        • 소상공인 상권정보시스템 제공 데이터의 한계
      < 결과검증의 한계점, 발표자료 발췌 >
        • 업소수의 불일치 : 소상공인 상권정보시스템(상권분석데이터정보분석)과 서울시열린데이터(서울시동물판매업현황)
      < 결과검증의 한계점, 발표자료 발췌 >
      • 인프라스트럭쳐
        • 실시작 작업기록 및 동시 작성 : 구글독스
        • 팀간 소통내용 기록 : 카카오톡 그룹채팅
        • 관련자료 수집 일원화 및 공유 : 구글드라이브
      < 인프라스트럭쳐의 중요성, 발표자료 발췌 >

      • 팀워크
        • 프로젝트는 해야 할 아이템과 작업, 그리고 역할을 정의하고, 이를 정해진 시간과 비용 그리고 가용한 인력을 팀워크로 이루어야 하는 것이다. 그래서 무엇보다 각 팀원의 기여가 가능한 구성이 중요함.
      < 팀워크의 중요성, 발표자료 발췌 >
      < 우수 프로젝트 팀에게 수여하는 표창장 >

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      • 데이터 분석, 건축 디자인, 데이터 시각화, 건축 기술, 빅데이터, 건축 재료, 데이터 모델링, 건축 트렌드, 인공지능과 건축, 데이터 보안

      2019. 12. 12

      건축가 이인기_Lee Inki
      프랑스국가공인건축사 DPLG(파리말라케국립건축학교)
      박사과정 DEA(파리8대학교)

      리더쉽 | 건축·도시·데이터과학
      대표 건축가 | 디렉터
      건축·IT융합 프로젝트관리

      (주)포럼디앤피(FORUM D&P Inc), 한국, 대표
      FORUM D&P SARL, 프랑스, 대표
      ATAT Architects 대표 건축가

      (주)포럼디앤피(FORUM D&P)는 2000년 뉴욕에서 설립한 INEUF Architects에서 출발해서 미국, 한국, 프랑스에 지사를 두고 있는 다국적 건축기업입니다. 도시 계획, 건축·인테리어, 디자인 분야에서 기획, 설계, 건설, 운영이라는 건축프로세스 리더로서 작업하는 팀입니다. 현재 미쉘리와 이인기를 리더쉽으로 역할별 키 매니저가 팀을 운영합니다. 건축철학인 아키테라피의(Archi-Therapy)의 실천을 미션으로, 건축과 기술을 융합한 창작 환경에서 개인의 창의성과 뛰어난 팀워크를 통해 탁월한 작업을 구현하며 건축의 혜택을 확산하며 성장하는 모델을 비젼으로 제시하고 있습니다.

      ( 연구 및 상업용도 활용시 출처를 밝히고 사용하기 바랍니다)
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