한달 걸리던 소비동향 파악, 빅데이터로 4일에 끝낸다

[김국배기자] 빅데이터 기반 소비동향 예측시스템이 구축 돼 국내 소비동향을 한 달 가량 먼저 파악할 수 있게 될 전망이다. 통상 한달가량 걸리던 분석을 4~5일만에 끝낼 수 있게 됐다.

미래창조과학부는 통계청과 협력해 '빅데이터 기반 소비동향 예측시스템'을 구축했다고 21일 발표했다.

통계청은 매월 약 2천700개의 사업체를 조사해 소매판매액 지수를 공표하고 있다. 소매판매액 지수는 백화점과 대형마트, 슈퍼마켓 등에서 매월 판매금액을 조사해 작성하는 통계로 국내 소비 동향을 파악하는데 활용된다.

기본 표본조사 방식은 자료 수집·분석에 약 한 달이 소요됐으나 이번에 구축한 빅데이터 기반 소비동향 예측시스템의 경우 매월 2억 건의 신한카드 결제 빅데이터를 활용, 소비동향 파악 기간을 4~5일로 대폭 단축시켰다는 게 미래부 측 설명이다.

실제로 빅데이터로 예측한 9월 소매판매액 지수는 전월(120.6)보다 줄어든 117.9로 나타났는데 통계청 집계결과 역시 115.2로 감소한 것으로 확인됐다.

또한 분기별로 집계되던 지역별 소매판매액과 소득분위별 소비지출액도 매월 예측이 가능해졌다.

앞으로 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)과 신한카드 간 빅데이터 기반 경기동향 및 가계소비 행태 연구 협력을 위한 업무협약(MOU)을 체결한다.

이번 협력으로 메르스 사태 또는 임시 공휴일 지정 같은 신속한 경기 동향 파악이 필요한 경우 시의성 있는 정보 제공으로 정부와 기업의 합리적 의사결정을 지원할 수 있을 것으로 미래부는 기대하고 있다.

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