Work창업자 수행 경험 납품
100GB 공유 모빌리티 수요 분석
2억 건 규모 이용 기록을 포함한 100GB 공유 모빌리티 로그를 분석해 운영 KPI 5개와 Tableau 대시보드 3종으로 전환했습니다.
- 수행 범위
- 모빌리티 데이터 분석, KPI 설계, 대시보드 제공
- 맥락
- 지바이크 계약 과제, 2024–2025
- 규모
- 이용 기록 2억 건(로그 100GB), KPI 5개, 대시보드 3종
- 주요 기술
- Python, Spatial Analysis, Tableau
스튜디오 설립 이전에 창업자가 소속 조직에서 수행한 일입니다. 스튜디오가 수주한 프로젝트가 아닙니다.
처리 흐름
- 1100GB 이동 로그
- 2정제·집계
- 3공간 수요 지표
- 4운영 KPI 5개
- 5대시보드 3종
KPI 정의를 대시보드 화면과 분리해, 같은 지표를 여러 운영 질문에 다시 썼습니다.
해결한 문제
원시 이동 로그는 사건을 기록할 뿐 운영 의사결정을 직접 설명하지 않습니다. 수요지역과 이용 패턴을 비교할 안정적인 시공간 지표가 필요했습니다.
데이터와 진단
원천은 약 2억 건의 공유 모빌리티 이용 기록(로그 100GB)이었습니다. 지역·시간대별 수요 패턴을 비교하려면 원시 이벤트를 정제하고 집계하는 단계가 먼저 필요했습니다.
접근 방식
2억 건 규모 이용 기록을 의사결정에 맞는 공간·시간 단위로 집계하고 KPI 5개와 Tableau 대시보드 3종으로 구성했습니다.
판단
동일 지표를 여러 운영 질문에 재사용하도록 KPI 정의와 대시보드 화면을 분리했습니다.
구현하며 부딪힌 것
100GB 로그는 시각화 도구에서 바로 탐색하기보다 전처리·집계·검증이 분리된 단계적 파이프라인이 필요했습니다.
결과
핵심 수요지역과 이용 트렌드를 설명하는 KPI 5개와 의사결정 대시보드 3종을 제공했습니다.
공개 범위
확인된 범위: 이용 기록 2억 건, 로그 100GB, KPI 5개, Tableau 대시보드 3종.
다음에 해 볼 것
향후 개선 방향(제안): 각 KPI를 구체적인 운영 의사결정에 연결하고 실제 활용 여부를 추적해 대시보드가 의사결정과 분리되지 않게 합니다.