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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

  1. 1100GB 이동 로그
  2. 2정제·집계
  3. 3공간 수요 지표
  4. 4운영 KPI 5개
  5. 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.

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