지난 4월 3일 을지로 SKT타워에서 SPH X GranData X Snowflake가 공동으로 주최한 <Beyond Data, GranData Summit> 데이터 서밋이 성황리에 마무리되었습니다. 금번 데이터 서밋은 데이터 수집하는 단계를 넘어 어떻게 전략적으로 활용할 수 있을지를 다양한 시각에서 살펴보았습니다. 바쁜 일정으로 참가하지 못한 분들을 위해 생생한 현장 분위기를 포스팅에 고스란히 담아보았습니다. 뿐만 아니라 풀버전의 세션 영상도 확인할 수 있으니 끝까지 함께해 주세요!✨

<Beyond Data, Grandata Summit 2025 현장스케치>

Beyond Data, GranData Summit 2025

Session 01> GranData란? GranData 소개

첫번째 순서는 신한카드 Data Biz의 김준호 팀장의 <GranData란? GranData 소개>주제로 발표하였습니다. 김준호 팀장은 GranData의 주요 데이터로 통신사 2,800만 유동인구 데이터, 3,300만 카드사 소비 패턴 데이터, 신용 평가사의 4,400만 소득 자산 데이터를 제공하고 있으며 참여 기업들의 프로필을 소개하는 시간을 가졌습니다. 뿐만 아니라 2025년부터 모빌리티 데이터와 소비 상세품목/유통 관련 데이터 제공하고 있어 원하는 결과값을 도출하기 위해서는 그랜데이터가 적합하다는 것을 강조하였습니다. 또한 그랜데이터 주요 결합 상품으로 통계 결합 데이터, 가명정보 결합 데이터 2가지로 나누어 소개했습니다. 먼저 통계 결합 데이터 상품은 표준화된 지역/블록/공간 단위 3사 통계 데이터가 결합된 것으로 거주자/직장인/방문자/사업체 등의 특성을 파악할 수 있습니다. 해당 상품은 개인정보가 포함되지 않아 법적 제약 없이 자유롭게 활용해 DDDM 전략 수립 기여가 가능합니다. 다음 가명정보 결합 데이터 상품은 신한카드의 업종별 소비, 선호 브랜드, 지역/해외 소비, 소비 패턴 데이터, SKT의 주요 방문지, 이동 패턴, 웹/앱 이용 라이프스타일 등, KCB의 연소득, 신용등급, 대출, 자산, 부동산, 자동차 정보 등의 1인별 데이터를 결합한 상품으로 개인정보로 분류되므로 철저한 보안이 필요한 만큼 통계작성, 과학적 연구 목적으로만 활용이 가능합니다. 상세 식별이 어렵다는 단점이 있지만 개인단위 데이터로 신용평가 모델링, 고객 세분화 등의 모델링 활용이 가능합니다. 

신한카드 DataBiz - 김준호 팀장

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Session 02> 상권 및 잠재고객 분석

두번째 세션은 SKT Telco Data 이동옥 부장이  <상권 및 잠재고객 분석>을 주제로 발표 진행하였습니다. 이동옥 부장은 데이터 수집 자체보다도 중요한 것은 활용 목적에 부합하는 데이터의 적절한 분석과 해석임을 강조하며, GranData를 기반으로 한 실제 상권 분석 사례를 소개하였습니다. 특히 서울시와 협업한 사례가 주목을 받았습니다, 1인 가구의 삶을 진단하기 위해 GranData의 가명정보 데이터를 호라용하여 재정/사회성/여가 등 다양한 측면의 지표를 도출하고 이를 기반으로 서울시의 1인 가구 정책 수립에 기여하였습니다. 이처럼 GranData는 단순히 데이터 수집 목적에 그치지 않고 사람 중심의 정성적 분석을 가능하게 하여 정책 기획 및 가치 창출에도 유의미한 도구로 활용할 수 있음을 강조하였습니다. GranData는 각 잠재 고객의 특성을 파악할 수 있도록 구조화된 데이터로서 단독으로 활용하는 것 뿐만 아니라 기업이 보유한 내부 데이터와 결합함으로써 기존에 정의되지 않았던 고객군을 새롭게 규정할 수 있는 가능성을 제시하였습니다. 더 많은 사례와 GranData에 대한 자세한 내용은 하단의 배너를 통해 확인해 주세요!⬇️

SKT Telco Data 사업팀 - 이동옥 부장

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Session 03> 인생은 나그네길, 어디서 왔다가 어디로 가는가?

세번째 세션은 카카오모빌리티 데이터익선팀 박희태 대리가 <인생은 나그네길, 어디서 왔다가 어디로 가는가?>라는 주제로 발표하였습니다. 한강에 오는 많은 차들은 어디에서 오는걸까? 라는 질문을 배경으로 카카오모빌리티 이동데이터를 활용한 분석 사례와 이를 통한 비즈니스적 활용 방안을 소개했습니다. 서울시에 속한 20개 교량 중 가장 트래픽이 높은 한남대교를 통행한 차량의 출발지 및 목적지를 내비게이션 길안내 데이터를 기반으로 분석하여 어떤 목적으로 통행했는지 파악할 수 있는 인사이트를 제공하였습니다. 위의 사례는 카카오모빌리티의 공간, 시간, 수단 데이터 를 활용하여 분석하였음을 덧붙였습니다. 위의 사례 이외에도 마케팅 전략 수립, 신규 점포 입지 선정, 정책 결정 등 다양한 분야에서 이동 데이터가 유용하게 활용될 수 있다고 강조하였습니다. 카카오모빌리티는 카카오T, 카카오세차 등 다양한 서비스 기반 데이터를 바탕으로 전기 충전소 설치 적합지역 및 시간대별 수요 예측, 대형 콘서트 종료 후 잠실종합운동장 일대의 택시 호출 분포, 이륜차 주요 운행 지역 파악 등 원하는 비즈니스 수요에 맞게 결과를 도출하고 인사이트를 제공할 수 있습니다.

카카오모빌리티 데이터익선팀 - 박희태 대리

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Session 04> 데이터 모네타이제이션 글로벌 확장, 스노우플레이크로 시작하세요!

네번째 세션은 스노우플레이크 파트너 어카운트 매니저 조동규 상무 <데이터 모네타이제이션 글로벌 확장, 스노우플레이크로 시작하세요!>주제로 발표하였습니다. 조동규 상무는 최근 실시간성이 점점 더 중요해지고 있는 비즈니스 환경속에서 얼마나 빨리 데이터를 공유하고 활용할 수 있는지가 핵심과제로 떠오르고 있음을 공유하였습니다. 이러한 흐름에 따라 과거에는 FPT, APIs, ETL 등의 방식으로 데이터를 받아 처리하던 방식과 스노우플레이크 데이터 쉐어링 방식간의 차이를 강조하였습니다. 

스노우플레이크는 별도의 데이터 복사나 이동 없이도 필요한 데이터에 즉시 접근하여 활용할 수 있는 구조를 제공하고 있습니다. 특히 스노우플레이크 마켓플레이스(Snowflake Marketplace)를 통해 검증된 데이터 공급자의 최신 데이터를 클릭 한 번으로 공유받고 실시간으로 활용할 수 있어 기존 대비 데이터 전송에 따른 지연 시간과 처리 시간을 획기적으로 단축할 수 있습니다. 또한 스노우플레이크를 사용하여 데이터 기반 비즈니스 기획을 어떻게 극대화할 수 있는지에 대한 전략 및 국내외 다양한 산업군에서의 실제 성공 사례를 공유하였습니다. 데이터를 통한 수익화와 글로벌 시장 확장을 고민하고 있다면, 스노우플레이크는 더이상 선택이 아닌 인사이트를 제공하는 세션이였습니다. 

⬇️ 스노우플레이크에 대해 더 자세히 알고 싶다면 아래 링크 클릭!

https://biviz.ai/blog/read/?id=184

https://biviz.ai/blog/read/?id=186

Snowflake Partner Account Manager - 조동규 상무

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Session 05> GranData와 Cortex AI로 찾는 차세대 팝업스토어 핫플은?

마지막 세션은 SPH BigData 이승재 차장이 <GranData와 Cortex AI로 찾는 차세대 팝업스토어 핫플은?>이라는 주제로 GranData를 활용해 팝업스토어의 중심지를 주목받는 성수동의 특징을 분석하고 성수동과 유사한 특성을 지닌 지역을 찾아보는 데모를 선보였습니다. 이승재 차장은 성수동 2가에 실제 팝업스토어가 집중되어 있는 점에 주목하였으며 해당 지역의 유동인구 데이터와 카드소비 내역을 통해 그 특성을 도출하였습니다. 분석 결과, 성수동 2가는 일반 상업지역과 달리 오후시간대에도 전체 유동인구의 19.3% 수준을 유지하고 있어 쇼핑, 카페 방문, 여가활동을 위한 방문이 많다는점을 시사한다고 설명하였습니다.

이와 더불어 AI 클라우드 플랫폼인 스노우플레이크의 Cortex AI와 스트림릿(Streamlit)을 활용하여 성수동 2가의 특성을 분석하고, 유사 상권으로 제시된 방배동에 대한 결과를 시각화한 데모와 함께 공유하였습니다. 특히 자연어로 입력한 질의가 자동으로 SQL쿼리로 변환되고 그 결과가 스트림릿을 통해 시각화되는 전과정을 시연하였습니다. 데모와 같은 프로세스를 활용하면 기존에 많은 시간이 소요되던 데이터 추출, 분석 모델 결정, 시각화 등의 과정을 대폭 효율화할 수 있다고 강조하였습니다. 도한 Snowflake Cortex AI는 데이터 보안성과 AI 기술 활용이라는 2가지 과제를 동시에 해결할 수 있다는 점에서 주목할 만한 도구라고 소개하였습니다. SPH의 빅데이터 컨설팅 브랜드 BIVIZ는 GranData기반의 상권 분석 뿐만 아니라 데이터 구매부터 적재-분석-시각화에 이르기까지 원스톱 솔루션을 제공하고 있으니 관련 서비스에 관심이 있다면 하단의 링크를 통해 문의해주시길 바랍니다!

📌BIVIZ 원스톱 솔루션 문의하기

: https://www.biviz.ai/contact

SPH BigData - 이승재 차장

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무엇이든지 물어보세요! QnA 

Q1. 외국인을 대상으로 마케팅 전략을 진행하고 있습니다, 외국인 관광객 타깃으로 한 데이터도 구매가 가능한가요?

A1. 네, 외국인을 대상으로 한 데이터도 일부 확보되어 있어 하기의 데이터를 구매할 수 있습니다.

• SKT: 로밍 데이터를 통한 외국인 관광객의 이동 경로 및 주요 관광지 위치 정보

• 신한카드: 비자/마스터카드 간의 제휴를 통해 카드 소비 내역

• 카카오모빌리티: K-Ride 서비스를 통해 외국인 탑승객의 목적지

Q2. 전국 단위의 POI 데이터는 수집이 어렵다고 파악하고 있는데, 실제로 전국의 POI 데이터를 모두 보유하고 있나요?

A2. 네, GranData에 소속된 협력사가 수집한 모든 경로에서 POI 데이터를 수집하고 있습니다. 추가적으로 해당 데이터를 활용하기 위해 데이터 클렌징 과정도 병행하고 있습니다. 

Q3. 최근 인플루언서의 영향력이 커지고 있는만큼 SNS 상의 네트워크를 분석하거나 인플루언서 팔로워들의 관심사를 파악하는 데이터도 수집이 가능한가요? 

A3. 현재로서는 GranData에서는 해당 데이터를 보유하고 있지 않습니다. 이러한 데이터는 구글, 유튜브, 인스타그램 등 글로벌 플랫폼과의 협력이 필요하지만 법적인 이슈로 인해 개인정보를 기반으로한 SNS 분석은 불법으로 간주되어 제공되지 않습니다.

Q4. 요즘은 실물 카드보다는 앱에 등록된 카드로 결제하는 경우가 많은데, 이 경우에도 카드 데이터로 추출이 가능한가요?

A4. 네, 가능합니다. 앱을 통해 결제하더라도 결제 수단이 카드이기 때문에 신용카드 데이터로 인식되어 수집됩니다. 앱/실물 카드 상관없이 가맹점 정보가 남기 때문에 분석에 문제가 없습니다. 다만 일부 프랜차이즈의 경우 예외가 있습니다. 예를 들어 스타벅스 본사 직영 매장 체제로 운영되고 있어 모든 결제 데이터가 ‘명동 본사’로 통합되어 나타나는 현상이 있습니다. 반면 대부분의 프랜차이즈는 가맹점별로 분리된 사업자 등록을 가지고 있기 때문에 지역별 데이터 분석이 가능합니다. 또한 도로 단위로도 GranData에서는 분석 결과 제공이 가능합니다. 매우 세분화된 데이터가 구축되어 있어 상권분석이 가능합니다. 

Q5. 가명, 실명 데이터 등 다양한 형태의 데이터를 판매하고 있는데, 기업 보유 가명 데이터와 GranData의 데이터를 결합할 수 있나요?

A5. 결합이 가능합니다. 다만 고객사가 보유한 데이터와 GranData 간에 공통된 결합 키가 있어야 하며 현행법상 추가적인 식별자 생성은 불가합니다. 따라서 결합을 위해서는 사전에 활용 가능한 키 구조를 갖추고 있어야 합니다. 또한 데이터를 구매하기전 POC 형태로 샘플데이터도 별도의 문의를 통해 개별적으로 조율이 가능하니 SPH로 문의해주세요!

Q6. Cortex AI는 쿼리한 것이 아닌 자연어 기반으로 분석한 만큼 정확도가 어느정도 되나요?

A6. SPH에서 보여드린 데모에서도 테이블 스크립트 내 각 컬럼에 코멘트를 추가하고, 어떤 항목이 매출인지 고객 관련정보인지 쉽게 식별할 수 있도록 설정되어 있어 분석 오류 발생 가능성도 낮습니다. 다만 분석이 복잡해질수록 사용자 만족도나 정확도 평가가 어려워질 수 있어 분석 목적에 따라 적절히 활용하는 것이 중요합니다.

이번 포스팅은 <Beyond Data GranData Summit 2025> 현장스케치, 풀버전 세션영상, 질의응답을 전부 담아보았는데 어떠셨나요? 금번 행사는 SPH, Snowflake, GranData가 공동 주최한 행사로 국내 주요 기업들이 보유한 데이터를 기반으로 산업간 협력과 데이터 기반 의사결정의 새로운 가능성을 조명하는 자리였습니다. 소개드렸던 GranData 구매, Snowflake Cortex AI에 관심이 있다면 help@sphinfo.co.kr 또는 02-785-9910으로 문의 부탁드립니다! 감사합니다!💙

다시 한번 보여주신 관심에 감사드리며 가까운 시일 내에 더 유익한 인사이트를 가지고 다시 한번 찾아뵙도록 하겠습니다🤗

SPH는 Google Maps, SuperMap, Maxar Technologies 등 다양한 제품군을 가지고 있으며, 고객의 사례에 꼭 맞는 무료 세미나 및 인적 컨설팅을 제공하고 있습니다. 더욱 자세한 이야기를 나누고 싶으시다면, 여기에서 문의 주시길 바라며, SPH에서 발행하는 GIS / 로케이션인텔리전스 관련 최신 소식을 받아보고 싶으신 분들은 페이스북 페이지 또는 뉴스레터를 구독해주시길 바랍니다