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DATA AUTOMATION

부동산 시세 데이터 수집·분석 시스템 구축

매일 5개 플랫폼 시세 수집을 10분으로 단축, 중개사 1명이 100개 단지 시황을 실시간 파악

부동산 시세 데이터 수집·분석 시스템 구축

RESULT

시세 수집 시간 93% 절감 (하루 2.5시간 → 10분)
100개 단지 실시간 모니터링 (기존: 담당자 수동 조회 20개 한계)
급매물 탐지 평균 응답 시간 3시간 → 15분으로 단축

TECH STACK

PythonSeleniumBeautifulSoupPostgreSQLPandasNotion API

CHALLENGE

클라이언트가 필요로 한 이유

클라이언트는 여러 부동산 플랫폼의 매물과 실거래 정보를 매일 조회해 엑셀에 옮기고 있었습니다. 같은 매물이 여러 중개 채널에 중복 노출되고 가격·설명이 수시로 바뀌어 단순 수집만으로는 최신 상태를 판단하기 어려웠습니다.

필요했던 것은 페이지를 긁어오는 수집기가 아니라 출처별 데이터를 같은 매물 기준으로 정리하고 변화 이력을 남기는 모니터링 시스템이었습니다. 일부 출처가 실패해도 전체 결과를 폐기하지 않고 품질 상태를 확인할 수 있어야 했습니다.

부동산 중개법인 고객사의 담당자는 매일 네이버 부동산, 직방, 다방, KB부동산, 국토부 실거래가 총 5개 플랫폼에서 담당 단지 시세를 직접 조회하고 엑셀에 기록했습니다.

하루 2.5시간 투자해도 담당 가능 단지 20개 한계, 급매물 선점 기회 상실

수동 시세 조회의 핵심 문제

문제영향
5개 플랫폼 수동 조회매일 하루 2.5시간 소요, 단순 조회·복사·기록 반복
담당 단지 한계수작업 기준 최대 20개 단지만 관리 가능
급매물 탐지 지연시세 조회 타이밍을 놓치면 경쟁사에 선점
시황 보고 병목데이터 취합만으로 반나절 이상 소요

급매물이 올라와도 시세 조회 타이밍을 놓치면 경쟁사에 선점되는 상황이 반복됐고, 시황 분석 보고서는 데이터 취합만으로도 반나절이 소요되었습니다.

클라이언트 요청사항과 기획 방향

클라이언트 요청이렇게 기획한 이유해결 방식
여러 플랫폼 매물을 한 번에 비교출처마다 주소·면적·가격 형식이 달라 그대로 합치면 같은 매물이 여러 건으로 보임출처별 수집 모듈과 공통 매물 구조를 분리해 정규화
중복 매물과 가격 변화를 추적현재값만 저장하면 어떤 출처에서 언제 바뀌었는지 확인할 수 없음매물 식별 규칙과 출처별 스냅샷을 함께 보존
급격한 변화와 수집 장애를 구분자료가 없는 이유가 실제 삭제인지 수집 실패인지 알 수 없음출처 상태·마지막 성공 시각·변화 조건을 별도로 표시

SOLUTION

시온랩은 5개 플랫폼 시세를 자동 수집·분석하고, 변동 감지 시 즉시 알림을 발송하는 부동산 데이터 자동화 시스템을 설계·구축했습니다.

시스템 구조

  • 매물 통합 검색 : 아파트·지역명·학교명으로 검색하면 네이버 부동산의 중복 매물을 자동으로 그룹화하여 보여줍니다. 매매·전세·월세 탭으로 거래 유형을 필터링하고, 매물별 면적·층수·향·가격을 한눈에 비교합니다.

매물 통합 검색 : 중복매물 그룹화, 매매·전세·월세 필터보안 정책으로 확대가 제한됩니다

  • 중복매물 상세 분석 : 동일 매물을 등록한 중개업소별 등록일·특징·설명·상태를 비교 확인합니다. 중복매물을 펼쳐보면 각 중개업소의 가격 차이와 특이사항을 파악할 수 있어, 최적의 매물을 빠르게 선별합니다.

중복매물 상세 : 중개업소별 등록일·특징·상태 비교보안 정책으로 확대가 제한됩니다

  • 5개 플랫폼 자동 수집 : 네이버 부동산, 직방, 다방, KB부동산, 국토부 실거래가를 매일 2회(오전 8시, 오후 6시) 자동 수집합니다.
  • 히스토리 누적 저장 : 수집된 데이터를 PostgreSQL에 히스토리로 누적 저장하여 시세 추이 분석의 기반을 확보합니다.
  • 시세 변동 자동 분석 : 단지별 시세 추이를 자동 분석하고, 전주 대비 5% 이상 변동 시 Notion 대시보드에 플래그를 표시합니다.
  • 즉시 알림 : 급격한 시세 변동이나 급매물 감지 시 카카오톡 알림을 발송하여, 담당자가 즉시 대응할 수 있습니다.

담당자는 Notion에서 100개 단지 현황을 한눈에 파악할 수 있습니다.


BUILD

구축 방향과 데이터 처리 로직

출처별 원본 응답, 정규화된 매물, 동일 매물 그룹, 가격 스냅샷을 분리했습니다. 주소·면적·동·층 같은 식별 기준으로 중복 후보를 묶되 원본 출처는 유지하고, 이전 스냅샷과 비교해 신규·변경·삭제 후보를 판정하도록 구성했습니다.

구간들어오는 데이터판정·처리 기준다음 상태
출처 수집URL, 매물 정보, 수집 시각응답 상태와 필수 필드 확인원본 스냅샷 또는 출처 오류
정규화·중복주소, 면적, 층, 가격, 출처형식 표준화와 동일 매물 규칙 적용통합 매물과 출처 목록
변화 감지현재·이전 가격과 노출 상태변동 폭·신규·삭제 후보 조건 확인알림 또는 재확인 대상

VALIDATION

검증한 업무 범위

검증 구간확인한 상황완료 기준
부분 실패한 출처만 수집 오류성공 출처는 유지되고 실패 출처의 상태만 표시
중복 판단같은 주소의 면적·층이 다른 매물확정 병합하지 않고 비교 가능한 후보로 구분
이상 변동가격 급등락과 단위 오류알림 전 이상값 검토 상태로 분리

비슷한 업무에 적용할 수 있는 부분

가격 비교, 채용 공고, 입찰 공고처럼 여러 출처의 항목을 동일 개체로 묶고 변화를 추적하는 업무에 적용할 수 있습니다. 수집 성공 여부와 실제 데이터 변화를 분리하는 것이 핵심입니다.


RESULT

지표BeforeAfter개선율
시세 수집 시간하루 2.5시간10분93% 절감
모니터링 단지 수20개100개5배 확장
급매물 탐지 속도3시간15분12배 향상
주간 보고 준비--70% 단축

※ 본 프로젝트는 고객사 실제 업무 요건을 바탕으로 설계한 결과물이며, 보안 정책에 따라 일부 화면만 공개했습니다.

GALLERY

부동산 시세 데이터 수집·분석 시스템 구축 이미지 1
보안 정책으로 확대가 제한됩니다
부동산 시세 데이터 수집·분석 시스템 구축 이미지 2
보안 정책으로 확대가 제한됩니다
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