특집일반

<13>빅데이터로 보는 부동산시장

<13>빅데이터로 보는 부동산시장

빅데이터의 전망은 국내·외를 막론하고 장밋빛이다. 세계 유수의 시장조사 업체는 빅데이터의 연평균 성장률을 30%대 수준으로 전망하고 있으며 2020년 시장 규모를 약 250조 원으로 예측했다.
빅데이터의 또 다른 정체성은 바로 ‘분석’이다.주택 매매 시 관리비, 문화 및 편의시설, 교통 등 빅데이터 항목을 면밀히 분석해 소비자는 어렵지 않게 최상의 주거 입지를 선택할 수 있다.
부동산 빅데이터는 주택 관련 단순 정보제공과 현 시세정보를 뛰어넘어 지역별 주택 가격 예측과 각종 금융 계산 등 영역에까지 활용도를 높이고 있다.
부동산의 가장 큰 자산은 경험, 곧 데이터다. 빅데이터를 활용하면 시세 차, 역·학세권 정보부터 인구분포, 유동인구 등 사항을 면밀히 분석해 소비자 니즈에 맞는 금액을 확인할 수 있다.
부동산과 빅데이터의 융합은 고무적인 행보를 보인다. 공공데이터를 활용해 소비자가 집 주소와 전용면적, 공시가격 등을 입력하며 최저 수준의 법무사 비용을 알려준다.


한 숨 돌린 모양새다. 정부의 부동산 규제강화가 일정부분 먹혀 들어가는 형국이다. 아쉬운 대목은 경기지수는 여전히 불황의 늪을 면치 못하고 있다. 버블(거품)이 빠진 대신 경기 불황으로 인한 ‘하향 안정세’가 고착화돼가는 실정.

우리나라뿐 아니라 부동산 시장의 냉각화는 전 세계적 추세로 점철된다.

세계 경제의 중심인 미국 역시도 예외는 아니다. 주택시장의 둔화폭이 눈에 띄게 가파르다는 통계가 언론을 통해 이미 수차례 보도된 바 있다. 전년 대비 1.2%의 하락폭. 이는 2015년 이후 최저 수준이다.

엎친 데 덮친 격으로 주택시장의 냉각화에 조소를 날리기라도 하듯 미국의 대출 금리는 최근 8년 새 최고치를 경신했다. 가계부채의 리스크를 담뿍 떠안게 된 모양새다.

이 같은 침체 상황에서도 지방의 집값은 견고하다. 수도권의 부동산 침체로 주택자금은 자연스레 지방으로 옮겨갔다. 서울에 비해 규제가 크지 않고 가감폭도 상대적으로 덜하다는 방증인데 여기에 기인, 안전한 시세차익을 지방으로부터 기대한다는 심리가 십분 작용하고 있다.

모든 산업군에서 100%란 존재하지 않는다. 그렇기에 그 어떠한 분야의 타고난 전문가라 할지라도 ‘단언’은 자제한다. ‘예측’이라 하고 그에 따른 ‘전망치’를 내놓는다. 특히나 절대적 확률이 없는 부동산 시장에서의 선견지명은 바로 ‘경험의 축적’이다. 이전 정부의 궤적과 그에 따른 버블 견제, 동향 파악, 연도별로 행해지는 주택·인구 조사, 인프라 체크 등 각고의 경험을 바탕으로 그제서야 신중에 마지않는 의견을 피력한다.

경험은 곧 데이터로 이어진다. 지내온 궤적을 오롯이 담은 하나의 역사인 셈이다. 그 데이터가 4차 산업혁명을 만나 더 크고, 더욱 많은 용량을 담아내는 ‘빅데이터’로 업그레이드 돼 가는 과정, 이번 연재의 방점이다.

빅데이터를 활용한 치밀한 시뮬레이션을 전개한다. 경기회전의 폭과 소비자 기대 지수, 기계 건설 수주액, 종합주가지수, 금융기관 유동성, 장단기 금리 차 등 선행지수를 되짚어 볼 필요가 있다. 이 역시도 수많은 경험치가 쌓인 빅데이터의 산출물이다.

부동산과 빅데이터의 떼려야 뗄 수 없는 ‘초연결적’ 명분을 이번 연재를 통해 더불어 공감해 볼 필요성이 있다.

◆부동산과 빅데이터, 왜 하나로 보나

부동산 플랫폼이 대세다. 4차 산업혁명의 아류라고 하기엔 그 물길이 거세다. 서두에서도 언급했듯 부동산의 가장 큰 자산은 경험, 곧 데이터다.

국내 유수의 매매 플랫폼에서는 부동산과 빅데이터의 초연결을 공고히 해가고 있다. 수년 간 축적된 플랫폼 이용자들을 분석, 그들의 매매패턴과 서치 경로, 이전 실거래가 등을 빅데이터화해 이용객 확보에 주력하고 있다. 이를 통해 전국단위의 시세 차, 주거의 최고 메리트로 일컬어지는 역·학세권 정보부터 인구분포, 유동인구 등의 사항을 면밀히 분석, 소비자 니즈에 맞는 금액설정과 그에 따른 최선 또는 차선의 주거확보에 브릿지 역할을 한다.

주거 매매에도 ‘간소화’ 바람이 불고 있다. 더 이상 부동산 이곳저곳을 전전하며 발품을 팔 노력을 하지 않아도 되는 시대다. 이 역시 빅데이터의 활용에 기인한다. 이른바 ‘개인 맞춤형’ 서비스인데, 소비자가 원하는 지역과 주거요건 등을 그간 플랫폼서 구축된 알고리즘을 활용, 금액과 주거형태를 빅데이터화된 정보로 추출한 후 소비자에게 공개하는 형태다.

과거 비슷한 조건과 금액을 제시해오던 여타 소비자들의 선택 사양 등을 다양화해 취사선택을 더욱 용이하게 한다. 여기에 그치지 않는다. 빅데이터를 통해 매일, 매주, 매월 업데이트화된 각 지역별 주택동향과 시세 등을 플랫폼 소비자들에게 오픈함으로써 합리적인 주택 매매의 길라잡이 역할을 톡톡히 하고 있다.

빅데이터의 또 다른 정체성은 바로 ‘분석’이다. 분석의 명분은 객관적 기준 제시에 있다. 주택 매매 시 관리비, 문화 및 편의시설, 교통 등의 빅데이터 항목을 면밀히 분석, 소비자는 어렵지 않게 주거 선택 간 최상의 입지 항목을 비교·분석할 수 있는 장이 펼쳐진다.

다른 것은 차치하더라도 전국의 아파트 시세 비교에 주력하는 플랫폼 역시 성행 중에 있다. 이 역시 빅데이터가 큰 비중을 차지하는데, 아파트의 평형 대, 난방 방식, 주변 상권, 교육 등의 정보를 소비자에게 적극 제공함으로써 소비자는 별 다른 인적 소모 없이 자신에게 맞는 주택을 다양한 패턴으로 견지해볼 수 있다.

빅데이터의 정보는 ‘양’보다는 ‘질’을 우선시 한다. 많은 양의 정보가 아닌, 섬세한 분석을 통한 소비자 니즈에 맞춘 ‘핀셋 정보’를 제공한다는 점에서 빅데이터와 부동산의 만남은 가히 필연으로 보인다.

◆빅데이터 전망은 장밋빛

부동산은 민법상 유체 물 및 전기 기타 관리할 수 있는 자연력으로서, 이 물건의 범주 안에 들어가는 것들 가운데 토지 및 그 정착물을 뜻한다. 시쳇말로 ‘신의 영역’이라고 불릴 만큼 부동산에 관한 예측은 전문가조차도 쉬 정의 내림을 꺼려한다. 우리나라에서는 부동산이 최고의 재테크 사업으로 인식돼 있다 보니, 전 산업군을 통틀어 정부 규제가 가장 강력한 시장 중 하나다. 상황이 이렇다 보니 부동산의 가치는 정부 정책과 그 궤를 함께한다.

일부 호사가들에 의하면 부동산의 정체성을 두고 ‘종이 한 장’이라고 표현하는 경우가 왕왕 있다. 바로 ‘투자’와 ‘투기’의 개념인데 내 집 마련에 대한 다각도의 투자와 ‘그래도 부동산은 움직이지 않는다’는 암묵적 믿음 사이에서 안정성을 담보한 최고의 돈벌이 수단으로 여기는 부류 역시 심심찮게 만나볼 수 있다. 부동산의 ‘폐쇄성’이 이 같은 외줄 타기를 조장한다는 주장이 힘을 얻는 대목이다.

빅데이터란 앞선 연재서도 다뤘듯이 기존 데이터베이스의 관리능력을 초과. 정형, 반 정형, 비 정형 데이터 전체를 통칭한다. 3V의 아이덴티티를 지닌 빅데이터는 데이터 크기(Volume), 처리속도(Velocity), 다양성(Variety)의 요소를 아우르고 있다.

빅데이터의 전망은 국내·외를 막론하고 장밋빛이다. 2012년 약 50억 달러에 그친 빅데이터 관련 기술·서비스 사업군이 올해 200억 달러 가까이 성장할 것으로 전망되고 있다. 여기에 파생될 일자리 역시 500여 만 개에 이를 정도로 빅데이터의 파급력이 그 어느 때보다 높은 상황. 세계 유수의 시장조사 업체에서도 빅데이터의 연평균 성장률을 30%대 수준으로 전망하고 있으며, 2020년 시장 규모를 약 250조 원으로 예측했다.

국내는 또 어떨까. 현재 대한민국의 빅데이터 시장은 연평균 11%에 이를 만큼 높은 성장세를 보인다. 이 같은 추세가 유지된다면 2022년 국내 빅데이터 시장 규모가 2조2천억 원에 육박할 것이라는 전망이 나오고 있는 상황. 이와 더불어 데이터 전 과정을 아우르는 글로벌 데이터스피어(Datasphere)가 지난해 33제타바이트에서 2025년에 이르러 175제타바이트까지 폭증할 것이라는 견해가 중론이다.

◆빅데이터, 부동산계의 블루오션

부동산과 빅데이터는 분명 개별의 성질을 가진 다른 분야지만 향후에는 ‘부동산 빅데이터’라는 고유어가 어색하지 않을 것이라는 전망이 나오고 있다. 그만큼 부동산과 빅데이터는 공생을 넘어 ‘하나’라는 공식이 더욱 옳을 듯하다. 오죽했으면 “가장 예측할 수 없는 부동산 시장의 유일한 예측 수단이 바로 빅데이터일 것”이라는 이야기가 나돌고 있으랴.

국내 부동산 빅데이터는 또 다른 서비스 개시에 열을 올리고 있다. 주택 관련 단순 정보제공과 현 시세정보를 뛰어넘어, 지역별 주택가격 예측과 각종 금융 계산 등의 영역에까지 빅데이터의 활용도를 한껏 제고하고 있다.

빅데이터는 이미 부동산 업계에서 ‘블루오션’으로 통하고 있다. 수십 번 강조해도 모자랄 데이터의 중요성을 업계 누구랄 것 없이 공감하기 때문으로. 소비자들 역시 사람의 통계보다는 빅데이터의 체계적 커리큘럼을 응당 더 신뢰하는 이유에서다.

부동산 빅데이터는 향후 ‘예측’의 기술력에 따라 호불호가 극명히 나뉠 것으로 보인다. 전국의 5만여 아파트 단지의 과거 가격 폭과 변동사항, 유동인구와 그에 따른 사유 등을 빅데이터화해 예상 금액 등을 반추해 내는 것이다. 소비자는 이를 바탕으로 매매의 최적기를 제공받게 된다.

공공영역에도 부동산과 빅데이터의 융합은 고무적인 행보를 보인다. 공공데이터를 활용, 소비자가 집 주소와 전용면적, 공시가격 등을 입력하며 최저 수준의 법무사 비용을 알려준다. 또 하루하루 갱신되는 채권매도단가의 수수료를 적용, 채권 가격을 자동으로 계산한다.

동심동덕이라는 말이 있다. 같은 목표를 향한 일체된 마음을 뜻하는데 부동산과 빅데이터의 관계야말로 바로 이런 것이 아닐까 싶다. ‘내 집 마련’이 목표가 아닌 닿을 수 없는 꿈이 돼버린 ‘하우스 푸어’, 인고의 시간을 겪으며 자식들의 안위를 위해 한평생 몸 바쳐 온 소시민들, 이들에게 부동산이란 빅데이터의 명확하고 선한 시스템 아래 ‘기회’이자 ‘희망’이 돼 줄 것으로 믿어 의심치 않는다.

글·사진 군월드 IT사업부
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김종윤기자

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