데이터 엔지니어링

딜 데이터 추출 · 지오코딩 파이프라인

스크린샷 41장에 갇혀 있던 딜 298건을 구조화하고, 주소를 지번과 PNU까지 3단계로 해상해 지도 위에 올렸습니다. 결과는 스크리닝 엔진의 벤치마크가 됐습니다.

역할파이프라인 설계 · 구현
상태벤치마크로 서비스에 반영
핵심 기술Python · VWorld API · 지오코딩
규모298건 구조화 · 176건 지오코딩

문제

시장 벤치마크를 만들려면 과거 딜 데이터가 필요한데, 정작 그 데이터가 스크린샷 이미지로만 남아 있었습니다. 사람이 보기엔 표지만 기계는 읽을 수 없는 상태였습니다.

게다가 주소가 "강남구 테헤란로 일대"처럼 뭉개져 있거나 건물명만 적힌 경우가 많아, 그대로는 지도에도 못 올리고 면적·용도지역과도 연결할 수 없었습니다.

접근

구조화 추출스크린샷 → 레코드1주소 해상POI 검색 → 지번2수기 보정리서치 오버라이드3지오코딩지번 → PNU · 면적4

결과

298건구조화한 딜 레코드
176건지번 · PNU까지 확보
벤치마크섹터 · 지역별 분위수 산출

섹터별·지역별 평단가 분위수를 산출해 스크리닝 엔진에 넣었습니다. 이제 새 물건을 조회하면 "같은 구, 같은 용도지역 거래 대비 어느 수준인가"가 함께 표시됩니다. 이미지로 잠들어 있던 데이터가 매번 쓰이는 기준이 됐습니다.

돌아보며

데이터 작업의 대부분은 추출이 아니라 연결이었습니다. 레코드를 뽑는 건 금방이지만, 그 주소가 실제 어느 필지인지 확정하는 데 대부분의 시간이 들었습니다. 자동화율을 100%로 올리려 애쓰는 대신, 자동으로 90%를 처리하고 나머지는 수기 오버라이드로 남긴 게 현실적인 선택이었습니다.