[아이티데일리] 인공지능(AI) 기술의 확산으로 고품질이면서 신뢰할 수 있는 데이터의 중요성이 그 어느 때보다 강조되고 있다. 국내·외 다양한 산업군에 속한 기업들은 신뢰할 수 있는 데이터와 AI를 활용해 사업의 기회를 발굴하거나, 의사결정 과정을 혁신하고 있다.

이러한 상황에서 데이터 품질과 신뢰성을 특장점으로 삼아 빅데이터 기반 플랫폼 비즈니스를 영위하는 기업이 있다. 바로 빅데이터 기반 데이터테크 기업 빅밸류(공동대표 구름, 이병욱)다. 빅밸류는 AI 친화적인 머신 리더블(Machine-Readable) 데이터를 기반으로 상권분석부터 헬스케어까지 다양한 영역에서 의사결정을 혁신하며 세를 넓히고 있다. “데이터로 세상을 풍요롭게 만들겠다”는 캐치프라이즈를 내건 빅밸류의 구름 대표를 만나 빅밸류의 비즈니스와 핵심 기술에 대한 이야기를 들어봤다. 

데이터 수집부터 시각화까지 단일 플랫폼으로 지원

국내 데이터 업계는 데이터 사업을 영위하는 과정에서 가장 큰 애로로 ‘파편화된 데이터 소스’와 이로 인한 ‘비효율적인 데이터 수집 및 가공 과정’ 문제를 꼽는다. 실제로 많은 기업이 아파트 시세, 건축물 정보, 실거래가, 토지 정보 등 다양한 부동산 관련 데이터를 KB부동산, 네이버부동산, 국토교통부 실거래가, 밸류맵 등 개별 웹페이지에서 크롤링 및 스크래핑과 같은 수작업으로 수집하고 있다. 직원들의 본연의 업무에 지장을 줄 만큼 데이터 수집과 가공 업무에 많은 노력이 들어간다. 또한 자료 누락이라는 잠재적인 위험성도 있다.

이 같은 문제를 빅밸류는 ‘빅밸류 플랫폼(BigValue Platform)’으로 해결할 수 있도록 지원하고 있다. 빅밸류 플랫폼은 데이터 수집, 가공, 결합, 시각화 과정을 하나의 플랫폼 내에서 해결하는 올인원 프로세스를 제공해 데이터 수집 및 가공 시간을 최소화하고 자료 누락을 방지한다.

빅밸류 플랫폼은 신뢰 가능한 데이터 품질과 유연한 활용 구조도 갖췄다. 우선 데이터 수집 및 갱신 체계를 갖췄다. 공공·민간 등에서 자체적으로 수집한 데이터를 통합하고 일간·주간·월간 단위로 정기 업데이트를 진행한다. 빅밸류의 많은 고객들이 찾는 부동산 실거래 데이터는 1일 단위, 시세 데이터는 주간, 사업자 데이터는 월간 갱신된다.

다음으로 데이터 품질 관리 및 정제 프로세스를 갖췄다. 중복 제거, 소스 교차 검증을 통해 데이터 정합성을 확보하고 이상값 필터링 프로세스를 거친다. 단순히 데이터만 수집하는 것이 아닌, 상세하게 정제된 구조화 데이터를 제공한다. 가령 부동산 시세 데이터의 경우 매월 정확성 평가를 통해 신뢰도 지표를 산출·관리하고 있다.

보안 및 권한 관리도 핵심이다. 업무 목적별 플로우(Flow) 커스터마이징이 가능하며, 고객사 계정별 기능 세분화 및 계정/역할 기반 권한 설정을 통해 열람 가능한 플로우를 구분할 수 있다. 민감 정보는 비식별 처리 및 개인정보 보호 기준이 적용되며, 데이터 접근 이력 관리도 가능하다. 확장성과 유연성도 강점이다. 플랫폼은 고객사가 요청하는 데이터와 기능을 토대로 개선되고 있으며, 커스터마이징에 대응할 수 있는 프로세스를 갖추고 있다.

“고객 맞춤형 ‘플로우’로 분석 목적 달성”

빅밸류 플랫폼의 핵심 기능 중 하나는 바로 플로우다. 빅밸류 구름 대표는 “플로우는 고객의 분석 목적에 맞춰 구성된 데이터 맞춤 시나리오”라며, “사전에 요청된 분석 목적에 따라 필요한 데이터셋과 시각화 방식을 미리 설계해, 사용자는 복잡한 설정 없이 원하는 분석 구조를 한 번에 실행할 수 있다”고 설명했다.

플로우는 △데이터 통합 제공 △맞춤 조회 △지도 기반 시각화 △결과물 출력 및 활용 등 네 가지 핵심 강점을 제공한다.

먼저 빅밸류 플랫폼이 제공하는 플로우는 다양한 출처의 데이터를 한 곳에서 통합·제공한다. 빅밸류가 강점을 갖는 상권분석 데이터의 경우, 건축물 정보 2,700만 건, 토지 정보 3,900만 필지, 실거래 데이터, 시세 데이터(주간 갱신), 사업자 데이터(월간) 등 전국 단위의 원천 DB를 기반으로 신뢰 가능한 데이터를 제공한다.

이에 대해 빅밸류 구름 대표는 “빅밸류의 차별화 포인트는 전국 단위의 원천 DB에 있다. 신뢰 가능한 기준 위에 다양한 데이터를 결합·확장했다. 전국 단위의 공적장부 데이터 전수 확보, 표준화·정제 과정을 거쳐 구조화된 형태로 제공한다. 부동산 측면에서는 주택 가격 시세, 실거래가, 공장, 지식산업센터, 경매 데이터, 공매 데이터, 토지 및 건축물 데이터, 개인사업자 및 법인사업자 임대료 데이터, 개인사업자 및 법인사업자 데이터, 카드정보 데이터 등이 포함된다”고 말했다.

다음은 맞춤 조회가 가능하다는 점이다. 사용 목적에 따라 미리 정의된 분석 시나리오를 한 번에 실행해 재현성 있는 인사이트 발굴이 가능하다. 예를 들어 ‘사업자 정보 및 임대료 분석’ 플로우는 특정 지역 내 어떤 업종의 사업자가 얼마나 입점해 있고, 얼마의 임대료를 지불하는지를 정량적으로 분석할 수 있게 한다. ‘건물 소유자 정보’ 플로우는 특정 지역 내 건물의 소유권 구조를 파악하고 개인/법인 여부, 연령, 성별, 소유자 변경 이력 등을 분석하는 데 활용된다.

다음은 지도 기반 시각화다. 데이터의 패턴과 구조를 지도 위에 색상, 크기, 밀도 등 시각 요소를 표현해 공간 기반의 직관적인 판단을 가능하게 한다. 마지막은 결과물 출력 활용이 가능하다는 점이다. 분석 결과를 테이블, 그래프, 차트, 지도 이미지 캡쳐 등 다양한 형식의 결과물로 저장 및 활용할 수 있도록해 보고서 작성 시간을 단축하고 품질을 통일한다. 엑셀 다운로드, 링크 외부 공유, BVD 파일 형식으로 제공된다.

빅밸류는 데이터 역량을 바탕으로 AI 부동산 담보 대출 상품, 비대면 처리 지원과 같은 금융 IT부터 AI 점포 개발 자동화 솔루션, 가맹점 매출 AI 인사이트 분석 등 유통·물류, 빅데이터 기반 인공지능 도시계획 기획연구 주관(도시계획), 감염병 확진자 정보 조회 서비스 및 발생 위험도 분석(헬스케어) 등 다양한 산업군에 걸쳐 비즈니스 의사결정을 지원하고 있다.

다음은 빅밸류 구름 대표와의 인터뷰를 일문일답으로 구성한 것이다.

“데이터 품질 및 신뢰성 강점…실질적인 사업 발굴 도움”

Q. 빅밸류 플랫폼의 기술적 특징은 무엇인가.
A. 빅밸류 플랫폼의 핵심은 방대한 원천 데이터를 AI 친화적인 머신 리더블 데이터로 가공하고, 이를 플로우라는 맞춤형 분석 시나리오로 제공하는 것이다. 특히 단순히 데이터를 나열하는 것을 넘어, 공간 정보 처리 기술을 활용해 지도 기반 시각화 기능을 제공함으로써 사용자가 데이터의 패턴과 구조를 직관적으로 이해하고 공간 기반 의사결정을 내릴 수 있도록 지원한다.

기술적으로는 대용량 데이터의 실시간 처리 및 업데이트를 위해 효율적인 데이터 파이프라인을 구축했다. 복잡한 데이터 간의 관계를 빠르게 분석하고 시각화할 수 있는 독자적인 엔진도 개발해 플로우 실행 시 최적의 성능을 보장한다. 또한 다양한 외부 시스템(ERP, CRM 등)과의 유연한 연동을 통해 고객사의 기존 인프라와 매끄럽게 통합될 수 있도록 설계됐다. 이는 단순 데이터 제공을 넘어, 고객사의 비즈니스 프로세스에 깊이 통합될 수 있는 기술적 기반이 될 수 있음을 의미한다.

Q. 데이터 품질 및 신뢰성 확보를 위한 노력은.
A. 데이터 품질과 신뢰성은 빅밸류 비즈니스의 근간이다. 빅밸류는 내부적으로 규정한 여러 단계의 엄격한 데이터 거버넌스 체계를 운영하고 있다. 먼저 다중 소스 교차 검증을 통해 데이터의 정합성을 확보한다. 공공데이터와 민간데이터를 통합 수집하는 과정에서 중복을 제거하고, 각 소스 간의 불일치를 식별해 보정한다.

다음은 정교한 정제 프로세스를 적용한다. 단순한 오류 제거를 넘어, 극도로 상세한 단위까지 데이터를 구조화하고 표준화해 분석에 최적화된 형태로 가공한다. 세 번째는 주기적인 업데이트 및 품질 평가. 상권분석 분야에서 건물 실거래가 데이터의 경우 일 단위, 시세는 주간 단위로 갱신하고 있으며, 시세 데이터의 경우 매월 정확성 평가를 통해 신뢰도 지표를 산출하고 관리해 데이터의 시의성과 정확성을 지속적으로 검증하고 있다. 마지막으로 민감 정보에 대한 비식별 처리 및 개인정보 보호 기준을 엄격히 적용하고, 데이터 접근 이력을 철저히 관리해 보안 및 컴플라이언스를 준수한다.

Q. 상권분석 외 빅밸류 플랫폼 활용 사례는.
A. 빅밸류 플랫폼은 ‘전국 단위의 전수 데이터’와 ‘실사용자 기반의 심층 데이터’를 보유했다. 단순히 공공 데이터를 취합하는 것을 넘어, 민간 시세, 사업자 정보, 임대료, 카드 소비 데이터 등 실제 비즈니스 의사결정에 필수적인 고유 데이터를 대규모로 수집하고 정제해 제공한다. 특히 임대차 및 소유자 정보와 같이 확보가 어려운 실사용자 중심의 데이터를 보유하고 있다는 점이 강점이다.

이러한 데이터를 기반으로 다양한 산업군에서 활용사례를 창출하고 있다. 예를 들어 금융권에서는 AI 부동산 시세 개발 및 담보 대출 상품 비대면 처리 지원을 통해 리스크 관리 및 업무 효율성을 높이는 데 지원하고 있다. 유통·물류 분야에서는 사업자 정보와 임대료, 카드 매출 데이터를 결합해 특정 상권 내 업종 구성 비중, 평균 임대료 수준, 사업자 업력 등을 분석해 신규 점포 개발 및 기존 점포 관리, 지역 상권 모니터링, 마케팅 지원에 활용된다. 실제로 국내 대표 편의점을 운영하는 기업 중 한 곳이 우리 고객이다.

도시계획 분야에서는 빅데이터 기반의 AI 도시계획 기획연구를 통해 미래 도시 개발 방향을 제시했으며, 헬스케어 분야에서는 감염병 발생 위험도 분석 및 확진자 정보 조회 서비스 등으로 공중 보건에 기여한 바 있다.

빅밸류는 단순 데이터 제공을 넘어, AI 기반의 심층 분석을 통해 고객사의 비즈니스에 실질적인 인사이트를 제공하며 새로운 가치를 창출하고 있다.