아직까지 건설 업무는 업체 검증과 소싱, 조달 및 공급망 관리 등의 자료들이 따로따로 분산되어 진행됩니다. 여러 데이터들이 산재 되어있어 그만큼 데이터의 활용도 낮다고 볼 수 있는데요. 오토데스크 2021 FMI 보고서에 따르면, 엔지니어링 및 건설분야의 데이터 중 95.5%가 사용되지 못하고 있습니다. 이뿐만 아니라 건설 팀의 근무 시간 중 13%는 진행 중인 프로젝트 데이터와 정보를 찾는데 사용되는데요. 산재된 데이터를 일일히 확인하고, 실시간으로 업데이트 되지 않는 정보로 인해 이를 검증하는데 시간을 많이 쏟고 있는 것이죠.
그러나 타산업의 데이터 활용은 점점 더 발전하고 있습니다. 데이터를 전문적으로 다루는 기업이 많아지면서 데이터 관련 사업이 확장되고 있죠. 데이터 전문 기업은 기업이 가지고 있는 데이터를 가공하거나 기업 간 데이터를 결합하여 새로운 인사이트를 제공합니다. 이러한 물결은 건설 산업까지 이어지는 추세인데요. 오늘 비즈인사이트에서는 데이터 산업의 변화와 건설업무에 적용될 수 있는 데이터 서비스에 대해 알아보려고 합니다.
오늘날, 전략적인 사업을 위해서 데이터가 중요하다는 것에는 이견이 없습니다. 우리는 다양한 산업과 분야에서 도출된 데이터를 바탕으로 예측하고, 유도하고, 결정하죠. 데이터 자체만으로는 특별한 힘을 가지지 않습니다. 중요한 것은 방대한 데이터를 어떻게 활용하여, 무엇을 할 것인지 정하는 것이죠.
초기 데이터 활용은 단편적이었습니다. 시장 및 경쟁사 분석, 사업 성과 분석 등을 위한 설문조사와 리서치를 빠르고 정확하게 수행하는데 초점이 맞춰져 있었죠. 이렇게 만들어진 데이터들은 인사이트를 도출한 후에는 다시 사용할 수 없다는 한계가 있었습니다. 그러나 최근 여러 산업에서 데이터 분석에 노하우가 생기면서 다양한 시도가 이루어졌습니다. 바로 외부 데이터의 활용인데요. 기업의 내부 데이터 분석을 넘어 외부 데이터를 활용하거나, 기업의 내부 데이터와 외부 데이터를 결합하여 전략적으로 이용하기 시작한 것입니다.
데이터에 대한 수요가 증가하면서 데이터 거래 시장도 활발해지고 있는데요. ‘21년도 데이터산업 시장규모는 약 23조 972억 원 규모로, 전년 대비 약 15.5% 성장|했습니다. 부문별 시장 규모로는 ‘데이터 판매 및 제공 서비스업’ 규모가 11조 4천억 원으로 절반을 차지합니다. 데이터 상품은 2가지 기준으로 나누어 바라볼 수 있는데요. 첫 번째는 가공 형태입니다.
◾원천 데이터: 가공 전 데이터로, 거래 내역 등 원시 데이터 자체
◾가공 데이터: 원천 데이터를 가공한 형태로, 대부분의 데이터 상품
◾보고서: 원천, 가공 데이터를 바탕으로 분석되고 정리된 자료
◾데이터 분석 모델: 머신러닝 등 데이터 분석 모델을 상품화
두 번째는 제공 방식입니다.
◾파일형 상품: 텍스트, 엑셀 등 파일 형태로 제공하는 데이터로, 일회성 데이터 상품
◾API형 상품: 데이터를 호출할 수 있는 어플리케이션 인터페이스를 통해 제공
◾서비스형 상품: 데이터를 시각화하여 그래프, 대시보드 등의 분석 화면 등을 제공
이미 여러 산업 분야에서는 고객을 분석하거나, 사업에 대한 정보를 얻기 위해 데이터 서비스를 이용하고 있습니다. 데이터 기업은 기업의 내부, 외부 데이터를 시각화하고 이를 제공하여 기업의 비즈니스 의사결정에 도움을 주죠. 이는 건설업에서도 크게 활용될 수 있습니다.
건설 데이터 서비스는 프로젝트 기획 단계부터 철거까지 전 단계에서 다양하게 제공될 수 있습니다. 하지만 건설 회사에서 직접 데이터를 수집하고, 이를 가공하여 인사이트를 도출하는 일은 쉽지 않습니다. 그래서 이미 미국과 같은 건설 선진국에서는 다양한 콘테크 기업들이 벤더 관리, 예측 분석, 리스크 관리 등의 서비스를 제공하고 있죠. 콘테크 기업의 선두 주자인 ‘Procore Technologies’의 기업가치(EV)는 71억 달러 (2022년 8월 기준)에 육박합니다.
그렇다면 건설 데이터 서비스는 어떻게 제공되고, 활용될 수 있을까요?
산군에서는 이렇게 제공하고 있습니다.
기업은 데이터 분석을 통해 협력업체의 실적 및 현황을 모니터링하고 분류하여 발생 가능한 리스크를 사전에 대비할 수 있습니다. 프로젝트 전체 예산 중 협력 업체가 차지하는 비율이 60-70%인 만큼, 협력업체의 평가, 신용, 실적 등의 데이터를 바탕으로 경쟁력 있는 프로젝트 진행이 가능합니다.
건설 프로젝트에서는 원자재 품질과 공급 일정에 대한 리스크를 관리하는 것이 중요하죠. 자재 투입시기와 공사시기에 대한 데이터를 바탕으로 자재에 대한 수요 예측이 가능합니다. 이러한 예측을 통해 공사 원가를 절감하거나 공기 준수, 품질 향상 등의 이점을 얻을 수 있습니다.
건설업의 안전문제는 정부와 사회에서 모두 촉각을 곤두세우는 중요한 이슈입니다. 데이터를 활용하면 현장의 안전사고에 대한 예측이 가능한데요. 계절, 날씨, 위험 요인, 현장 근로자에 대한 정보, 작업 과정 등을 분석하여 고위험 작업 관행을 개선하거나, 안전 사고 발생률을 예측하여 선제 대응을 할 수 있습니다. 특히 계약직 임시 근로자는 이러한 안전사고에 취약하기 때문에 데이터 세트를 구축 후 활용한다면 안전사고의 빈도와 강도를 줄일 수 있습니다.
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