01
주소·지번
건물·필지·점포의 위치를 동일한 기준으로 정렬합니다.
METHODOLOGY · TRUST
데이터를 어떻게 연결하고, 어디까지 해석하는지 공개합니다.
DataSafari는 데이터를 많이 보여주는 것보다 같은 기준으로 비교할 수 있게 만드는 일을 중요하게 생각합니다. 아래는 데이터 출처, 공간 단위, 갱신 기준, 해석상의 한계를 설명하는 공개 기준입니다.
공공 우선
데이터 원칙
필지 단위
기본 공간 기준
동일 기준
비교와 갱신 원칙
DATA SOURCES
출처와 제공 방식을 구분해 관리합니다
공공 데이터를 우선으로 활용하며, 민간 데이터는 원본이 직접 노출되지 않도록 지표화·집계·비식별화해 사용합니다.
공공 데이터 우선
인허가·인구·통계·교통·상권·건축물 등 공개 데이터와 검증 가능한 공간 정보를 기본 재료로 사용합니다.
- LOCALDATA (인허가)
- SGIS (인구·통계)
- 교통·모빌리티 데이터 (유동인구)
- 소상공인시장진흥공단 (상권)
- 공공데이터포털 (건축물대장)
민간 신호는 지표화
매출 추정·상점·리뷰·이동 흐름 등은 원본을 그대로 노출하지 않고 과제에 필요한 집계 지표와 신호로 가공합니다.
- 매출 추정 데이터
- 상점·리뷰 신호
- 유동·이동 흐름 데이터
SPATIAL FRAME
같은 데이터도 공간 단위가 달라지면 질문이 달라집니다
필지에서 지역까지 단계적으로 확대·축소하며, 미시 입지의 신호와 지역 맥락을 함께 봅니다.
02
필지·점포
개별 입지와 매출·시설·경쟁 신호를 비교합니다.
03
길·골목
유동과 매출 흐름이 모이고 끊기는 구간을 관찰합니다.
04
상권·지역
미시 신호를 지역 맥락과 시계열 변화로 해석합니다.
REFRESH & DELIVERY
갱신 주기와 결과물 형태를 함께 표시합니다
데이터의 최신성만 강조하지 않고, 어떤 공간 단위와 목적에 쓰이는지 함께 확인할 수 있도록 표준화합니다.
| 데이터 유형 | 갱신 | 공간 단위 | 활용 목적 | 제공 방식 |
|---|---|---|---|---|
| 인허가 데이터 | 월간 | 주소·필지 | 업종 변화·신규 점포 | 지표화 후 제공 |
| 리뷰·검색 신호 | 월간/분기 | 장소·골목 | 페르소나 추정 | 키워드·관계망 지표 |
| 매출 추정 | 월간 | 필지·점포 | 집중도·과열 신호 | 집계·비식별화 지표 |
| 유동·이동 | 월간 | 길·상권 | 흐름 변화 | API·대시보드 |
검증·제공 신호인허가 데이터통계 기반 공간 데이터교통·모빌리티 데이터소상공인 상권 데이터공공데이터매출 추정 데이터상점·시설 신호리뷰 신호이동 흐름건축물·토지 정보상권 구분인구 통계임대 동향
LIMITS & INTERPRETATION
신뢰는 한계까지 공개할 때 생깁니다
분석 결과를 확정값으로 과장하지 않고, 데이터와 모델이 설명할 수 있는 범위 안에서 사용합니다.
- 원천 데이터의 오류·누락·갱신 지연 가능성을 전제로 결과를 해석합니다.
- 후보지 비교에서는 같은 기간, 같은 공간 단위, 같은 지표 정의를 적용합니다.
- 민간 데이터는 원본을 직접 노출하지 않고 집계·지표화·비식별화한 결과로 제공합니다.
- 분석 결과는 정보 제공과 의사결정 보조를 위한 자료이며, 최종 사업·투자 판단을 대신하지 않습니다.
ANALYTICS ENGINE
데이터를 실제 분석 엔진에서 어떻게 연결하는지도 확인하세요.
Data Store
공공·민간 데이터를 통합 저장하고 갱신합니다.
Spatial Matching Layer
주소, 지번, 건축물, 점포, 상권 정보를 필지 기준으로 연결합니다.
Analytics Engine
매출 집중, 유동 흐름, 업종 재편, 로컬 키워드 변화를 분석합니다.
Insight Layer
변화의 방향, 속도, 이상 신호를 Key Finding으로 정리합니다.
API Gateway
핵심 엔진은 보호하고, 필요한 결과만 API로 제공합니다.