빅데이터 활용 '소비동향' 예측 빨라진다…매달 초 '전월' 동향 파악

▲미래부와 통계청이 신한카드 빅데이터를 이용, 소비동향 예측 시스템의 정확도와 분석시간을 단축한다. 사진은 지난 9월 통계청과 롯데멤버스의 관련 사업 MOU 모습. (사진제공=통계청)

빅데이터를 기반으로한 소비동향 예측 시스템이 속도를 낸다.

21일 미래창조과학부(이하 미래부)는 통계청과 협력해 '빅데이터 기반 소비동향 예측 시스템'을 구축했다고 밝혔다. 이번 협력을 통해 메르스 사태 또는 임시 공휴일 지정과 같은 신속한 경기 동향 파악이 필요한 경우 시의성 있는 정보제공을 통해 정부와 기업의 합리적 의사결정을 지원할 수 있을 것으로 기대된다.

통계청은 매월 약 2700개의 사업체 조사를 통해 소매판매액 지수를 작성해 공표하고 있다. 소매판매액 지수는 △백화점 △대형마트 △슈퍼마켓 등에서 매월 판매금액을 조사해 작성하는 통계다. 이 수치는 국내 소비동향을 파악하는데 활용된다.

기존 표본조사 방식은 자료 수집‧분석에 약 1개월이 필요했다. 그러나 새로 구축된 빅데이터 기반 소비동향 예측 시스템은 매월 2억 건의 '신한카드' 결제 빅데이터를 활용해 정확도를 높였다. 나아가 소비동향 파악 기간도 4~5일만에 끝낼 수 있게 됐다.

즉 지난달 소비동향을 분석해 이달 말 발표했던 것과 달리, 지난달 소비동향을 이달 첫 주에 파악할 수 있게됐다는 의미다.

실예로, 이 시스템은 지난 9월 소매판매액 지수가 전월대비 감소할 것으로 예측(10.5.)됐다. 실제 통계청 집계결과 소매판매액 지수(10.31)가 감소한 것으로 확인됐다. 나아가 분기별로 집계되던 지역별 소매판매액 및 소득분위별 소비지출액도 매월 예측이 가능하게 됐다.

향후 미래부와 통계청은 민‧관 빅데이터 연구 협력을 통해 현재 약 90% 수준인 소비동향 예측 시스템의 정확도를 더욱 높여나갈 계획이다. 이를 위해, 통계청과 미래부의 빅데이터 시범사업 수행기관인 한국정보화진흥원(NIA), 그리고 신한카드 회사 간에 빅데이터 기반의 경기동향 및 가계소비 행태 연구 협력을 위한 MOU도 체결한다.

미래부 장석영 인터넷융합정책관은 "빅데이터가 통계 예측을 포함한 다양한 분야에서 널리 활용될 수 있도록 공공과 민간의 협력을 적극 지원하겠다"라고 밝혔다.

앞서 통계청은 지난 9월에도 롯데멤버스와 업무협약(MOU)을 통해 '빅데이터 기반 소비동향 및 물가 관련 분석 공동 연구'에 나섰다. 통계청의 소매판매액지수와 같은 '공공' 데이터와 롯데 측의 '민간' 데이터를 공동 연구해 소비동향은 물론 물가 관련 정보 등 빅데이터의 공익적 활용을 높일 수 있는 계기를 만든 바 있다.