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[박기현] 시스템의 데이터 활용하기
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숙박시설을 운영하는 과정에서는 다양한 데이터가 수집된다. 고객정보 하나만으로도 연령대, 성별, 선호하는 객실, 이용시간 등 다양한 정보를 유추할 수 있다. 사회적으로 이처럼 사업을 영위하면서 수집되는 데이터를 이용해 새로운 형태의 사업계획을 마련하거나 마케팅으로 활용하기도 한다. 이번 칼럼을 통해서는 이 같은 빅데이터의 중요성을 확인하게 될 것으로 보인다. <편집자 주>  IT는 데이터로 말한다
다양한 분야에서 이용되는 IT 서비스는 많은 장점을 가지고 있습니다. 이 중 데이터 처리 관점에서의 장점은 ‘동일한 작업의 무한반복’, ‘빠른 계산처리를 통한 데이터 인식 및 분류’, ‘많은 자료에 대한 효율적 보관과 검색’입니다. 과거 ‘텍스트(문자)’와 숫자 형식의 획일적인 데이터와 달리 최근에는 이미지와 같은 대용량 멀티미디어 형태나 M2M(Machine to Machine) 센서 데이터 등의 텍스트 형식이외의 데이터가 많이 생성되고 이용되어 집니다.
이러한 자료의 형태나 이용방식, 보관주기나 검색방법, 제공되는 매체의 종류 등을 고려하여 데이터의 저장방식과 형태 등이 정해지게 됩니다. 이 때 사용되는 용어가 ‘빅데이터(Big Data)’입니다. ‘빅데이터’의 사전적 의미는 ‘기존 데이터 대비 자료의 양이 방대하여 기존의 방법이나 도구를 이용해서는 수집, 저장, 검색, 분석 등이 어려운 정형 또는 비정형 데이터’입니다. 100TB(테라바이트: 1,024GB, 기가바이트: 1,024MB, 해상도 좋은 휴대폰사진 1장 3MB) 이상의 엄청나게 많은 양의 데이터, 이미지나 동영상과 같이 포맷이 정해지지 않은 비정형 자료의 처리를 의미하는 것입니다. 매일 쌓이는 엄청난 양의 데이터
숙박사업장 운영에 생성되는 데이터는 매우 많습니다. 개별고객의 예약, 투숙, 정산, 하우스키핑 데이터를 시작으로, 일마감시의 집계, 통계, 분석 데이터, 시스템 이용 중, 축척되는 로그 데이터, 객실 출입, 문 열림, 전원제어와 같은 IoT 데이터, 상품 판매를 위한 패키지의 생성과 가격정보, OTA 상품, 가격 등록에 관리되는 데이터, 도어키 발행, 체크인 키오스크 이용 데이터 등 엄청난 양의 데이터가 실시간으로 쌓이고 있습니다.
이러한 자료 중 일부는 집계, 통계 자료로 형태 변환되어 사업장 운영에 이용되고 있으며, 이를 통해 고객관리와 업무 처리, 마케팅 등을 진행하게 됩니다. 마케팅 측면에서는 호텔 웹사이트에 공개된 정보를 시작으로 고객과 소통하는 다양한 메시지, 최근 각광받는 ‘챗봇 정보’, 채팅 데이터, SNS(소셜)에 등록되는 다양한 고객반응, 예약센터와 프론트로 접수되는 고객의 다양한 의견 등 입니다. 가장 기본적인 고객예약 정보의 경우에도 예약 항목에 대한 데이터외에 확정여부, 배정객실, 변경내역, 고객메시지, 선결제 정보, 청소여부, 투숙처리, 룸서비스, 조식제공, 물품임대, 정산처리, 폴리오인쇄, 퇴실관리 등 하나의 예약번호에 직간접으로 관련된 데이터는 수백개가 넘게 됩니다. 예약일자와 투숙일자의 연관성 리포트인 예약트렌드(리드타임분석)는 오늘의 예약건수가 미래 특정일의 평균 매출에 영향을 미치며, 주요 투숙 고객군의 성향 분석과 더불어 투숙율이 낮은 미래 특정일의 수익성을 높이기 위해, 오늘 문의고객에 대한 예약성공률이 매우 중요하다는 것을 판단하는 좋은 예가 될 수 있습니다. 이렇게 다양하게 활용되는 데이터의 이용 방식은 아래와 같은 단계로 구분해 볼 수 있습니다. 1) 이용 중인 시스템이나 서비스에서 제공하는 가동된 집계, 통계, 분석 자료 활용
2) 이용 중인 시스템 회사에, 우리 사업장의 특성에 맞는 통계자료 신규 개발 요청 3) 액셀 또는 전용 프로그램을 통한 자신만의 통계, 분석 자료 생성 위의 단계 중 1단계에서 제공되는 통계, 분석 리포트의 경우, 예약/운영시스템 서비스 제공사에서 일반적인 기본 분석 자료를 제공합니다. 최근에는 대형 호텔급에 제공되는 리포트들이 일반적으로 제공되면서, 중소규모 사업장에서도 다양한 형태의 분석 자료 활용이 가능해 졌습니다. 패키지 플랫폼의 경우. 숙박사업장에서 자체적으로 분류코드를 생성하는 기능도 제공하여, 개별 숙박사업장의 특성에 맞는 데이터 집계 및 분류가 가능합니다. - 기본 분류 : 개인/그룹고객, 객실타입, 마켓타입(투숙유형), 소스타입, 국적, 거래처, 연령대, 체크인방식, 영업담당, 가격타입, 업장, 월누적, 년누적 등
- 추가 분류 : 객실타입 세그먼트, 마켓타입 세그먼트 등
기본적으로 주어지는 다양한 형태의 리포트를 통해 숙박사업장 운영을 위한 아이디어를 만들어야 하며, 필요하다고 판단되면, 자신이 원하는 스타일의 리포트를 요청하여 보다 효율적인 분석결과를 받아보려는 2단계 노력이 필요합니다. 마지막 단계에서는 컴퓨터 지식이 조금 있으신 분은 액셀이나 빅데이터 처리용 프로그램인 알(R) 또는 파이썬(Python)을 학습하시어 원하는 형태의 자료 분석이 가능합니다. 액셀에는 다양한 통계, 분석 기능이 기본 내장되어 있거나 추가 할 수 있어 인터넷 등을 통한 학습으로 다양한 자료 분석이 가능하며, 빅데이터 처리 전용 프로그램의 경우도, 시스템에서 주어지는 기본 함수를 통해 직접 데이터 처리와 분석이 가능하므로, 관심을 가져보시는 것도 좋을 것입니다.  데이터 오너쉽
데이터에 대한 관심과 활용성에 주목하면서, 동시에 숙박 사업장에서 생성하거나 서비스 과정에서 생겨나는 데이터의 소유권에 대해 고민해 보아야 합니다. 우선, 데이터 소유권에 대한 검토를 위해서는 생성되는 데이터에 대한 분류와 생성 취지가 고려하여야 합니다. 생성취지는 아래와 같이 구분될 수 있습니다.
1) 특정 고객 서비스를 위해 생성된 데이터 : 고객정보, 거래처정보, 예약정보, 정산정보 등 2) 가공되어 생산되는 데이터 : 마감집계 및 통계, 분석표, 처리로그 또는 로그 분석 등 3) 서비스나 업무 처리 후에 생성된 로그 : 처리자, 처리시간, 변경이력, 이용로그및 패턴 등 일반적으로 특정고객에 대한 데이터는 서비스 사업장의 소유이며, 기타 데이터는 일반적인 관례상, 숙박사업장과 시스템 사업자가 서비스 효율성 향상과 업무 편리성 강화를 위해 공유하는 형태입니다. 상호 협업을 바탕으로, 부가 데이터를 이용하여, 보다 가치 있는 정보를 생성하여, 각 자 활용하는 방식이라 말할 수 있습니다. 이 과정에서 업무 데이터 생성 주체인 숙박사업장에서, 기초 데이터를 가지고 자신의 사업장만의 특별한 분석을 진행하길 원한다고 가정했을 경우, 시스템을 통한 기초 데이터 확보 가능 여부를 통해 데이터의 소유권 보유 여부를 진단 할 수 있습니다. 이용자가 원하는 시점에 액셀 다운로드와 같은 간단한 방법으로, 데이터를 받을 수 있다면, 데이터에 대한 소유권이 확보된 것이며, 그렇지 못할 경우, 소유는 하고 있으나 소유권이 있다고는 판단하기 쉽지 않습니다. 일시적인 휴업, 사업장 이관, 정보의 공유 등을 위해 고객정보나 예약정보 데이터가 필요한 경우도 동일하게 적용됩니다. IT관련 서비스를 이용하는 경우, ‘업무 데이터는 숙박사업장소유’, ‘시스템 자체는 시스템사업자 소유’, ‘부가적으로 생성된 데이터는 공유’의 형태가 일반적일 것입니다. 그러므로 업무 관련 데이터 확보 가능 여부와 이용의 편리성 여부를 체크하면, 실질적인 데이터의 소유자를 추정할 수 있습니다. 숙박 서비스 운영을 위해 입력되거나 생성되는 데이터는 사업장의 소중한 자산입니다. 이를 적극 활용하시어 업무 효율성 향상과 고객친화력 확보에 도움이 되길 바랍니다. ※외부 필자의 원고는 본지의 편집 방향과 일치하지 않을 수 있습니다. 
박기현 대표 / 주식회사 루넷 저작권자 © 숙박매거진 무단전재 및 재배포 금지 www.sukbakmagazine.com |
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