쌓여만 가는 위치데이터, 효율적으로 이용하는 방법은?

빅데이터, 인공지능과 같은 키워드는 이제 모든 산업에서 중요한 위치를 차지하고 있습니다. 데이터가 중요한 시대가 되며, 위치데이터 역시 비즈니스에 필수적인 요소가 되었습니다.

한국인터넷진흥원이 발행한 ‘2018 국내 위치정보산업 동향조사 보고서에서는 2019 위치정보산업 10대 키워드 전망을 인공지능, 자율주행차, 빅데이터, 사물인터넷, 스마트 물류/유통, 5G, AR/VR/MR, 블록체인, O2O, 스마트 헬스케어로 꼽았습니다.

위치정보산업이 점점 중요해지고 있다는 것은, 위치정보산업의 매출액 증가만 보아도 알 수 있습니다.

2018 위치정보산업 매출액은 지난 2017년보다 18.1% 증가하였고, 2019년에는 22.6% 증가한 1 2,546억원이 것으로 예상하고 있습니다.

 

매출액 증가율 1위는빅데이터 분석 서비스였습니다. 단순히 위치데이터를 제공하는 것이 아닌, 위치데이터를 분석하고 활용하는 것이 더더욱 중요하다는 사실을 알 수 있습니다.

 

CARTO ‘The State of Location Intelligence 2018’에서는, 겨우 17%의 데이터 분석가들이 자사의 위치 데이터를 분석하고 있다고 답했습니다. 대부분의 회사들이 위치 데이터를 보유하고는 있지만, 어떻게 활용해야할지는 모른다고 답변했습니다.

 

시각화 및 반복 분석을 통해 회사는 위치 데이터를 비즈니스 결과로 전환할 수 있습니다. 그렇다면 어떻게  방대한 위치 데이터를 분석하면 좋을까요?

 

기업은 위치 정보 프로세스를 문서화하고, 공식화해야 합니다.

대부분의 기업과 데이터 전문가들은 위치 데이터에 익숙하지만, 공간 분석을 적용하는 것과 같은 중요한 단계를 놓치거나, 행정 경계 수준(,국가 등)에서만 위치 데이터를 검토하는 것과 같이 오래된 관행을 따르고 있습니다. 이러한 실수를 피하기 위해서는, 공식적인 위치 정보 가이드 제작이 필수적입니다. 데이터 기반 질문의 명확한 이해, 내부 및 외부 소스로 데이터를 풍부하게 하는 방법에 대한 이해, 대화형 지도 및 기타 유형의 데이터 시각화를 수행하는 방법, 반복적인 공간 분석 적용 방법 등에 대한 숙지가 필요합니다.

더 많은 정보를 위해서는 다음 가이드를 참고하세요: A Really Good Guide to Location Intelligence Implementation

 

데이터 분석가는 공간 데이터 사이언스를 연구하고 적용해야 합니다.

CARTO ‘The State of Location Intelligence 2018’에서, 대부분의 사용자 및 데이터 분석가가 공간 데이터 사이언스를 비즈니스 과제나 데이터셋에 거의 적용하지 않고 있다는 사실을 발견했습니다. 위치 데이터는 비즈니스의 성공에 점점 더 중요해지고 있으며, 데이터를 시각화 및 분석하는 방법과 전략도 점점 더 복잡해지고 있습니다. 기업들은 공간 데이터를 효과적으로 조작하는 방법을 이해하는 데이터 분석가를 원하고 있으며, 반복적인 공간 분석을 수행하는 것은 가장 중요한 단계입니다.

더 많은 정보를 위해서는 다음 가이드를 참고하세요: LEARN Guides for Spatial Data Science

 

SPH CARTO, Google Maps, SuperMap 등 다양한 케이스에 적용될 수 있는 다채로운 제품군을 보유하고 있으며 고객의 사례에 꼭 맞는 무료 세미나 및 개별 컨설팅을 제공하고 있습니다. 각 케이스에 맞춰 더욱 자세한 이야기를 나누고 싶으시다면 여기에서 문의 주시길 바라며, SPH에서 발행하는 GIS/로케이션 인텔리전스 관련 최신 소식을 받아보고 싶으신 분들은 페이스북 페이지 또는 뉴스레터를 구독해 주시길 바랍니다. 감사합니다.