빅데이터로 소비동향 한 달 빨리 파악한다

기존 분석 방식은 한달, 빅데이터 분석은 4~5일 걸려

미래창조과학부는 통계청과 협력해 ‘빅데이터 기반 소비동향 예측 시스템’을 구축했다고 21일 밝혔다.

소비 동향에 대한 기존 표본조사 방식은 자료 수집·분석에 약 한 달이 걸리나, 빅데이터 기반 예측 시스템은 매월 2억 건의 신한카드 결제 자료를 활용해 동향 파악 기간을 4~5일로 대폭 단축시켰다. 이 시스템을 활용하면 분기별로 집계되던 지역별 소매판매액 및 소득분위별 소비지출액도 매월 예측이 가능하다.

통계청은 매월 백화점·대형마트·슈퍼마켓 등 약 2700곳의 판매 금액을 조사해 소매판매액지수를 산출하고 있다. 빅데이터를 동원하는 새 분석 기법은 메르스 사태나 임시공휴일 지정 같은 사안으로 신속한 경기 동향 파악이 필요할 때 시의성 있는 정보를 제공하고 정부와 기업 등이 참조하게 한다는 목적으로 개발됐다. 미래부와 통계청은 민-관 빅데이터 연구 협력으로 현재 90% 정도인 소비 동향 예측 시스템의 정확도를 높이겠다고 밝혔다.

미래부 관계자는 “10월5일 빅데이터 기반 소비동향 예측 시스템으로 9월 소매판매액지수를 예측한 결과 8월보다 감소한 것으로 나타났고, 10월31일 발표한 실제 통계청 집계에서 9월 소매판매액 지수는 감소한 것으로 확인됐다. 빅데이터 기반 예측의 정확도가 높다”고 설명했다.

이충신 기자 [e-mail]