공공 입찰 공고 큐레이션 및 기업 맞춤 추천 플랫폼

프로젝트 개요

공공 입찰 시장은 방대한 정보량과 복잡한 절차로 인해 중소기업이 적합한 공고를 발굴하고 준비하는 데 많은 비용과 시간이 소요됩니다. 이 플랫폼은 여러 공공 데이터 소스에 흩어진 입찰 공고를 자동으로 수집·정제하고, 기업의 실적·면허·수주 이력 등 프로필 데이터를 분석해 수주 가능성이 높은 공고를 선별 추천합니다. 또한 복잡한 입찰 프로세스를 시각화된 로드맵으로 안내하고, 전문 코디네이터와의 협업 기능을 통해 기업이 입찰 준비 전 과정을 하나의 웹 플랫폼에서 처리할 수 있도록 지원합니다. 기존 엑셀 중심의 비효율적인 업무 방식을 디지털 워크플로로 전환하여 입찰 업무의 생산성을 크게 향상시켰습니다.

주요 기능

• 공공 입찰 공고 자동 수집 파이프라인: 복수의 공공 데이터 소스를 대상으로 주기적 크롤링 및 API 호출, 데이터 정제·카테고리 분류까지 자동화
• 기업 맞춤형 공고 추천 알고리즘: 기업의 보유 면허, 과거 수주 실적, 사업 이력 등을 분석하여 수주 확률이 높은 공고를 자동 선별·추천
• 입찰 프로세스 로드맵: 복잡한 입찰 준비 단계를 단계별로 시각화하여 누락 없이 절차를 진행할 수 있도록 안내
• 전문가(코디네이터) 협업 툴: 입찰 전략 수립 및 서류 준비 과정에서 전문 코디네이터와 실시간 협업
• 기업 프로필 관리: 실적, 면허, 자격 정보를 등록·관리하고 추천 알고리즘의 정확도를 높이는 프로필 시스템

해결한 문제

공공 입찰 데이터는 여러 기관에 분산되어 있고 데이터 형식이 비표준화되어 있어 일관성 있는 수집과 가공이 어렵습니다. 또한 입찰 공고는 수시로 추가·변경·마감되기 때문에 실시간성이 중요하며, 단순 정보 제공을 넘어 기업별로 유의미한 공고를 선별하는 추천 품질이 플랫폼의 핵심 경쟁력이 되는 구조였습니다. 기존 사용자들이 엑셀과 수작업에 익숙한 환경에서 디지털 플랫폼으로의 전환을 자연스럽게 유도하는 UX 설계도 주요 과제였습니다.

솔루션

Node.js 기반의 크롤링 엔진과 공공 API 연동을 조합한 데이터 수집 파이프라인을 구축하여 다수의 소스를 안정적으로 처리했습니다. 수집된 원시 데이터는 자동화된 정제 및 분류 로직을 거쳐 PostgreSQL에 정형화된 형태로 적재됩니다. 추천 알고리즘은 기업 프로필의 정형 데이터를 기반으로 공고와의 적합도를 산출하며, 수주 이력 패턴을 반영해 추천 정확도를 지속적으로 개선할 수 있는 구조로 설계했습니다.

성과

• 파편화된 공공 입찰 데이터를 단일 플랫폼에서 통합 조회·관리할 수 있는 환경 구축
• 기업 프로필 기반 맞춤 추천으로 관련 없는 공고 탐색에 소요되는 시간 대폭 절감
• 엑셀·수작업 중심의 입찰 업무를 웹 플랫폼으로 이관하여 팀 단위 협업 효율성 향상
• 입찰 로드맵 및 코디네이터 연결 기능으로 입찰 준비 과정의 누락·오류 리스크 감소