R.A(Rsquare Analytics)는 우리가 개발 중인 고객사 대상의 '데이터 분석 플랫폼'입니다.
R.A는 공공DB를 수집, 정제하고, 가공합니다. 더불어 우리 고유의 수집 데이터와 융합한 상업용 부동산 데이터를 다룹니다. 그리고 다양한 시장 정보를 통합, 분석하는데요. 이를 통해 사용자에게 유용한 인사이트를 제공하죠. 올 하반기 공식 오픈을 앞두고 있습니다. R.A의 주역 박대광 PM의 소회를 전합니다.
R: 어떤 부분에 중점을 두고, R.A 시스템을 구축했나요.
박: "우리 고객의 상업용 부동산 정보 수집, 활용 경험을 어떻게 '혁신'할 수 있을까"입니다. 필요한 데이터를 얻기 위한 시간과 비용 효율화가 필요합니다. 또, 엑셀을 활용하던 고객이 유료 구매할만큼 솔루션 사용가치를 공감해야 합니다. 이를 위해 다양한 잠재 고객과 인터뷰를 진행했어요. 어떤 불편함이 있었는지, RA 베타 버전 사용시 어떤 부분이 만족스럽고, 보완이 필요한지 확인했죠. 고객 목소리를 바탕으로 수차례 R.A를 업그레이드했습니다.
R: 국내외 어떤 서비스들의 기능을 참고했나요.
박: 코스타그룹(Costar Group)이나 MSCI RCA(Morgan Stanley Capital Internation Index Real Capital Analytics) 서비스입니다. 이들 서비스에서 상업용 부동산 분야에 특화된 정보 제공 방식이나, 분석 기능을 참고했습니다. 그리고 일본, 싱가포르에서 출시된 개별 국가의 상업용 부동산 데이터 서비스를 살폈습니다. UI/UX 차원에서는 각종 주거용 서비스를 참고했습니다. 주거용은 사용자가 많고, 시장 경쟁도 치열합니다. 서비스 업그레이드 속도가 빠른 편입니다. RA의 좋은 벤치마크가 될 수 있었습니다.
알스퀘어 R.A(Rsquare Analytics) 데이터 분석 플랫폼 소개
R: 현재 어떤 기능 구현에 집중하고 있나요. 그리고 개발 과정에서 어려웠던 점은 있었을까요.
박: 알스퀘어 고유의 데이터와 ‘공공 데이터’ 탐색 및 분석 기능 개발에 집중합니다. ‘알스퀘어 데이터’는 정보인프라부문과 리서치센터에서 수집/가공한 정보입니다. 오피스와 물류창고에 대한 공급 예정, 임대시세, 임차인, 거래 등에 대한 정보를 담습니다. 반면, ‘공공 데이터’는 토지, 건물, 실거래, 등기에 관한 정보입니다. 특히 등기는 수도권 중심으로, 11만 건의 건물 신규 등기를 확보해 서비스할 예정입니다.
개발 과정에서의 난관은 다양한 출처의 원천 데이터를 연계, 가공하는 작업이었습니다. 한 건물의 건물/토지/임대/임차인/거래 등 정보 제공을 위한 활용 데이터 종류는 100개가 넘습니다. 출처가 각기 다른 각종 원천 정보를 연계/가공했습니다. 주기적으로 업데이트 프로세스를 구현하는 데 노력과 시간을 할애했습니다.
R.A는 부동산 전문가, 투자자, 기업 등 다양한 사용자들에게 부동산 시장에 대한 깊이 있는 이해를 제공하고, 더 나은 의사결정을 도울 수 있는 강력한 도구가 될 것으로 기대합니다.
알스퀘어 데이터 서비스 전문가 박대광 PM
'데이터 서비스 전문가' 박대광 PM 소개
논문, 특허 데이터 분석 서비스를 제작했습니다. 일반인이 접하기 어렵고, 재미없는 분야입니다. 복잡한 걸 파악하고, 정리해 새로운 가치를 지닌 서비스를 만들어내는 일을 즐겼습니다. 우연히 알스퀘어에서 상업용 부동산 데이터 분석 솔루션을 만들 계획인데 함께하자는 제안을 받았습니다. 설레는 마음으로 프로젝트에 합류했습니다.
R.A의 주요 기능과 특징
1) 데이터 통합 및 관리: 부동산 시장의 다양한 데이터를 수집, 통합해 하나의 플랫폼에서 관리할 수 있도록 합니다. 이는 고객이 필요 정보를 쉽게 접근하고 활용할 수 있도록 돕습니다.
2) 실시간 분석 및 인사이트: 실시간 데이터를 분석 시장 동향, 가격 변동, 수요 및 공급 등의 인사이트를 제공합니다. 이를 통해 사용자는 빠르게 변화하는 시장 상황에 대응할 수 있습니다.
3) 고급 분석 도구: 고급 분석 도구를 제공해 사용자가 깊이 있는 분석을 수행하고, 예측 모델을 만들 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 정확한 시장 예측이 가능합니다.
4) 사용자 맞춤형 리포트: 사용자가 원하는 형태로 데이터를 시각화하고, 리포트를 생성할 수 있습니다. 이는 의사 결정 과정에서 중요한 자료로 활용됩니다.
5) 협업 기능: 팀 내에서 데이터를 공유하고 협업하는 기능을 제공합니다. 여러 사용자가 데이터를 동시에 분석하고. 논의할 수 있도록 합니다.
R.A(Rsquare Analytics)는 우리가 개발 중인 고객사 대상의 '데이터 분석 플랫폼'입니다.
R.A는 공공DB를 수집, 정제하고, 가공합니다. 더불어 우리 고유의 수집 데이터와 융합한 상업용 부동산 데이터를 다룹니다. 그리고 다양한 시장 정보를 통합, 분석하는데요. 이를 통해 사용자에게 유용한 인사이트를 제공하죠. 올 하반기 공식 오픈을 앞두고 있습니다. R.A의 주역 박대광 PM의 소회를 전합니다.
R: 어떤 부분에 중점을 두고, R.A 시스템을 구축했나요.
박: "우리 고객의 상업용 부동산 정보 수집, 활용 경험을 어떻게 '혁신'할 수 있을까"입니다. 필요한 데이터를 얻기 위한 시간과 비용 효율화가 필요합니다. 또, 엑셀을 활용하던 고객이 유료 구매할만큼 솔루션 사용가치를 공감해야 합니다. 이를 위해 다양한 잠재 고객과 인터뷰를 진행했어요. 어떤 불편함이 있었는지, RA 베타 버전 사용시 어떤 부분이 만족스럽고, 보완이 필요한지 확인했죠. 고객 목소리를 바탕으로 수차례 R.A를 업그레이드했습니다.
R: 국내외 어떤 서비스들의 기능을 참고했나요.
박: 코스타그룹(Costar Group)이나 MSCI RCA(Morgan Stanley Capital Internation Index Real Capital Analytics) 서비스입니다. 이들 서비스에서 상업용 부동산 분야에 특화된 정보 제공 방식이나, 분석 기능을 참고했습니다. 그리고 일본, 싱가포르에서 출시된 개별 국가의 상업용 부동산 데이터 서비스를 살폈습니다. UI/UX 차원에서는 각종 주거용 서비스를 참고했습니다. 주거용은 사용자가 많고, 시장 경쟁도 치열합니다. 서비스 업그레이드 속도가 빠른 편입니다. RA의 좋은 벤치마크가 될 수 있었습니다.
알스퀘어 R.A(Rsquare Analytics) 데이터 분석 플랫폼 소개
R: 현재 어떤 기능 구현에 집중하고 있나요. 그리고 개발 과정에서 어려웠던 점은 있었을까요.
박: 알스퀘어 고유의 데이터와 ‘공공 데이터’ 탐색 및 분석 기능 개발에 집중합니다. ‘알스퀘어 데이터’는 정보인프라부문과 리서치센터에서 수집/가공한 정보입니다. 오피스와 물류창고에 대한 공급 예정, 임대시세, 임차인, 거래 등에 대한 정보를 담습니다. 반면, ‘공공 데이터’는 토지, 건물, 실거래, 등기에 관한 정보입니다. 특히 등기는 수도권 중심으로, 11만 건의 건물 신규 등기를 확보해 서비스할 예정입니다.
개발 과정에서의 난관은 다양한 출처의 원천 데이터를 연계, 가공하는 작업이었습니다. 한 건물의 건물/토지/임대/임차인/거래 등 정보 제공을 위한 활용 데이터 종류는 100개가 넘습니다. 출처가 각기 다른 각종 원천 정보를 연계/가공했습니다. 주기적으로 업데이트 프로세스를 구현하는 데 노력과 시간을 할애했습니다.
R.A는 부동산 전문가, 투자자, 기업 등 다양한 사용자들에게 부동산 시장에 대한 깊이 있는 이해를 제공하고, 더 나은 의사결정을 도울 수 있는 강력한 도구가 될 것으로 기대합니다.
알스퀘어 데이터 서비스 전문가 박대광 PM
'데이터 서비스 전문가' 박대광 PM 소개
논문, 특허 데이터 분석 서비스를 제작했습니다. 일반인이 접하기 어렵고, 재미없는 분야입니다. 복잡한 걸 파악하고, 정리해 새로운 가치를 지닌 서비스를 만들어내는 일을 즐겼습니다. 우연히 알스퀘어에서 상업용 부동산 데이터 분석 솔루션을 만들 계획인데 함께하자는 제안을 받았습니다. 설레는 마음으로 프로젝트에 합류했습니다.
R.A의 주요 기능과 특징
1) 데이터 통합 및 관리: 부동산 시장의 다양한 데이터를 수집, 통합해 하나의 플랫폼에서 관리할 수 있도록 합니다. 이는 고객이 필요 정보를 쉽게 접근하고 활용할 수 있도록 돕습니다.
2) 실시간 분석 및 인사이트: 실시간 데이터를 분석 시장 동향, 가격 변동, 수요 및 공급 등의 인사이트를 제공합니다. 이를 통해 사용자는 빠르게 변화하는 시장 상황에 대응할 수 있습니다.
3) 고급 분석 도구: 고급 분석 도구를 제공해 사용자가 깊이 있는 분석을 수행하고, 예측 모델을 만들 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 정확한 시장 예측이 가능합니다.
4) 사용자 맞춤형 리포트: 사용자가 원하는 형태로 데이터를 시각화하고, 리포트를 생성할 수 있습니다. 이는 의사 결정 과정에서 중요한 자료로 활용됩니다.
5) 협업 기능: 팀 내에서 데이터를 공유하고 협업하는 기능을 제공합니다. 여러 사용자가 데이터를 동시에 분석하고. 논의할 수 있도록 합니다.