고품질 데이터를 사용하여 라이브 데이터 분석을 수행하는 기능은 대부분의 산업 조직들에 중요하지만, 그중에서도 특히 리테일 업체들에게 중요합니다. 정확한 데이터에서 도출된 시의적절한 인사이트를 통해 제때에 제품 권장사항을 제공하고 적재적소에 재고를 유지하여 고객 만족도를 높일 수 있습니다. 또한 프로모션 성과에 대한 실시간 평가를 통해 상품화, 마케팅 및 영업 활동을 최적화하고, 보다 정확한 재고 예측을 통해 비용과 위험을 낮출 수 있습니다. 즉 효과적인 라이브 데이터 분석을 통해 조직 전반의 리테일 운영에 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
라이브 데이터 분석을 통해 최대의 가치를 창출하기 위해서는 가장 중요한 데이터세트 전반에서 데이터 수명 주기 관리에 대해 단일하고 최적화된 접근 방식을 구현해야 합니다. 이 접근 방식은 다음을 가능하게 합니다.
다음 아키텍처는 리테일 업체가 전체 데이터 분석 수명주기를 관리할 수 있도록 종합적인 통합 프레임워크를 제공하기 위해 구축된 Oracle Data Platform의 구조를 보여줍니다. 아키텍처의 중심에는 2개의 핵심 구성 요소가 있습니다. 변경 없이 원시 형태로 수집 및 유지되는 운영 데이터 저장에 사용되는 '운영 데이터 저장소(ODS)'와 쿼리 성능 및 고급 분석에 최적화된 형식으로 데이터가 저장되는 '데이터 웨어하우스'가 그것입니다.
이 둘을 결합하면 ODS와 데이터 웨어하우스는 보다 효율적인 고급 분석을 수행하는 데이터 플랫폼으로 거듭납니다. 이 결합 덕분에 고급 분석 및 시각화 도구를 효과적으로 적용할 수 있게 되며, 동시에 원시 형태의 데이터를 조사하여 기저의 트랜잭션 애플리케이션 성능에 영향을 미치지 않고도 이상과 인사이트를 식별할 수 있는 역량을 유지할 수 있게 됩니다. 이 접근 방식은 동일한 소스 데이터의 모순적이며 부정확한 중복을 방지함으로써 리테일 업체들에게 이점을 제공합니다. 만일 이와 같은 소스 데이터가 조직의 의사결정에 사용되는 경우 지연 및 오류는 물론, 궁극적으로 매출 손실이 발생할 수 있습니다.
Oracle Data Platform이 ODS, 데이터 웨어하우스 및 기타 주요 구성요소를 통합하여 리테일 업체가 라이브 데이터 분석을 효과적으로 활용할 수 있도록 지원하는 방법을 자세히 살펴보겠습니다.
이 이미지는 리테일용 Oracle Data Platform이 최적화된 형식의 라이브 및 과거 데이터 분석을 어떻게 지원하는지 보여줍니다. 본 플랫폼의 구성 요소들은 다음의 5가지 제품군으로 분류됩니다:
이상의 기능들은 해당하는 제품군 내에서 서로 연결됩니다. 운영 데이터 저장소는 서비스 데이터 저장소에 단방향으로 연결됩니다.
1가지 기능이 분석, 학습, 예측 범주에 연결됩니다. 서비스 데이터 저장소는 분석 및 시각화 기능에 단방향으로 연결됩니다.
3가지 주요 제품군(수집 및 변환, 유지 및 선별, 생성 및 분석, 학습 및 예측)에는 인프라, 네트워크, 보안 솔루션, IAM 등이 지원됩니다.
리테일 업체가 데이터를 더 잘 분석할 수 있도록 아키텍처에 데이터를 삽입하는 2가지(조건적으로 3가지) 주요 방법이 있습니다.
데이터 지속성 및 처리는 2개의 구성 요소를 기반으로 구축됩니다.
분석, 학습, 예측 역량은 2가지 기술을 바탕으로 구축됩니다.
고급 분석 및 시각화 기능을 사용하는 것 외에도 여러 머신 러닝 모델이 개발, 훈련, 배포될 수 있습니다.
거버넌스는 이와 같은 솔루션 구축 시 고려해야 할 주요 요소입니다. 비즈니스 사용자는 데이터 웨어하우스가 제시한 주요 지표의 정확성에 의존하여 의사결정을 내립니다. 만약 이와 같은 지표가 잘못된 경우, 의사결정 역시 잘못될 가능성이 높습니다. 귀하가 정의한 데이터 품질 전략에 따라 비즈니스 사용자는 데이터 불일치 모니터링에 적극적으로 참여해야 할 수 있습니다. 이들은 IT 팀이 지표의 계산 방법을 개선하도록 돕고, 잘못된 데이터의 검증 및 식별 과정을 지원해야 합니다. 이와 같은 과정은 보통 비즈니스 규칙의 수정 및 검증 가능한 개선으로 이어집니다.
Oracle Data Platform은 필요할 때, 필요한 곳에서 일관적인 고품질 데이터에 대한 액세스를 전사적으로 갖출 수 있도록 지원하기 위해 구축됩니다. 이를 통해 다음과 같은 성과를 얻을 수 있습니다:
본 사용 사례를 통해 리테일용 Oracle Data Platform을 사용한 재고 및 프로모션 최적화 방안을 확인해 보세요.
리테일 업계용 Oracle Data Platform을 활용한 재고 및 프로모션 최적화 방법을 살펴보세요. 본 사용 사례를 통해 매출을 향상시키고 고객 수요에 보다 잘 대응할 수 있는 방법을 확인하실 수 있습니다.
고객 수요 충족에 필요한 적합한 제품을 확보할 수 있도록 리테일 데이터 플랫폼이 공급업체 리드 타임 예측을 개선하는 방법을 확인해 보세요.
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