부동산분야의 빅데이터 활용 방안-기말고사

소개

부동산분야의 빅데이터 활용 방안에 대하여 알아봅니다.

목차

Ⅰ. 빅데이터의 배경과 개요

Ⅱ. 산업별 빅데이터의 활용
1) 에어비엔비(Airbnb) 빅데이터 활용 사례
2) 메신저 QQ – 잃어버린 아이를 찾아주다
3) 호주의 라이프스팬 프로젝트
4) 호주 스니커즈 – 헝거리듬(HUNGERITHM) (빅데이터로 사람들의 심리를 발견해 활용하다)

Ⅲ. 부동산분야의 빅데이터의 활용 방안사례
1) 부동산 빅데이터 활용 사례
2) 부동산 빅데이터 활용 추진 방향

본문내용

1. 빅데이터의 배경과 개요

빅데이터는 인공지능(AI)과 기계학습(ML), 로봇공학, 나노기술, 3D 프린팅과 유전학과, 생명공학과 같은 신기술들이 예전에는 서로 단절되었던 분야였지만 무선 네트워크 연결이 기술과 기술의 다양한 산업으로 융/복합을 통해 발전해 나가면서 파괴적 기술혁신 패러다임이라고 하겠습니다.
데이터 축적의 속도가 증가하면서 데이터의 양과 데이터 활용에 대한 관심이 증대되고 있습니다. 기존의 데이터베이스 구조화된 정형데이터에 국한되지 않고, 비정형데이터(이메일, 멀티미디어, SNS)같은 다양하고 복잡하며 소셜을 기반으로 데이터 수집의 영역의 확대와, 사물정보와 인지정보 (RFID-무선인식, Sensor, 사물통신)로 데이터 현실성과 실시간성으로 데이터의 신뢰성을 가져다 줍니다. 빅데이터를 다양한 사업분야에서 어떻게 활용되고 있는지 살펴보고자 합니다.

2. 산업별 빅데이터의 활용 사례

1) 에어비엔비(Airbnb) 빅데이터 활용 사례
고객 경험 향상을 위해 빅데이터를 실제로 활용하는 대표적인 사례로는 숙박 공유 사이트 에어비앤비(Airbnb)가 있습니다. 191개국 420만 개 이상의 숙박 장소가 게재되고, 하루에도 페타바이트(PB) 규모의 데이터가 생성되고, 1 PB는 약 1,000 테라바이트(TB)이고, 1TB는 5기가바이트(GB) 가량의 HD 영화 200편을 저장할 수 있는 용량이니, 데이터의 양이 상상을 초월합니다.
빅데이터와 머신 러닝 기술을 결합해 가격 책정 알고리즘 모델을 개발, 숙박을 제공하는 호스트에게 숙박 가격을 추천하고 있습니다. 호텔이 시즌, 수요 등의 요소에 따라 같은 방이라도 가격을 다르게 책정하는 반면, 호스트는 항상 같은 가격에 집을 내놓는다는 것을 알게 됐습니다. 이에 머신 러닝 기술을 기반으로 자사가 보유한 숙박의 수요, 위치, 종류 등에 대한 데이터를 분석해 숙박 예약 가능성과 최적화된 가격 등의 정보를 호스트에게 제공, 호스트의 예약률과 매출을 높이고 있습니다

참고자료

· 한국정보화진흥원