실시간 분석이 비즈니스에 제공하는 12가지 이점

실시간 분석은 많은 산업 분야에서 각광받고 있는 기술입니다. 한때 Uber, DoorDash와 같은 모바일 앱 기반 기업들이 주로 사용했던 스트리밍 데이터 및 실시간 분석은 이제 모든 산업 분야에서 기업의 필수 운영 도구로 자리잡았습니다. 리테일, 제조업 등의 다양한 산업 분야의 기업들이 실시간 분석을 통해 의사 결정 개선 뿐만 아니라 더 많은 용도로 데이터를 활용하고 있습니다. 또한 실시간 분석을 활용해 운영 또는 시장 상황 변화를 즉각적으로 감지하고 다음 이벤트를 정확하게 예측해 보다 스마트하고 개인화된 제품 및 서비스를 설계하고 프로세스를 자동화함으로써 비즈니스 운영 효율을 높이고 비용을 절감할 수 있습니다. 하단의 본문을 통해 실시간 분석의 이점을 활용하는 창의적인 방법들을 확인해 보세요.

핵심 요점

• 많은 기업에서 실시간 분석의 사용량이 증가하고 있습니다. 실시간 분석은 데이터가 가장 가치있는 시점에 즉시 활용할 수 있는 기술이기 때문입니다.
• 이제 인공지능과 머신러닝 기술을 통해 과거에는 처리가 불가능했던 대량의 데이터를 신속하게 분석하고 그에 따른 조치를 취할 수 있게 되었습니다.
• 기업은 실시간 분석을 활용해 더 나은 의사결정을 수행할 수 있을 뿐만 아니라 비즈니스 방식을 완전히 재편할 수 있습니다.
• 또한 데이터베이스와 별도의 데이터 분석 도구 간의 데이터 이동 시간을 최소화시켜주는 신속성을 제공합니다.

실시간 분석이 비즈니스에 제공하는 12가지 이점

기존의 데이터 분석과 달리 실시간 분석은 미래의 의사 결정을 위한 정보를 제공하는 것을 넘어 즉각적인 조치를 취할 수 있도록 지원함으로써 완전히 새로운 비즈니스 방식을 탄생시킵니다.

실시간 분석이 많은 산업에서 그 가치를 인정받게 된 이유는 세 가지 트렌드가 함께 작용했기 때문입니다.

첫 번째 트렌드는 데이터 스트림의 가용성이 증가하고 있다는 것입니다. 소셜 미디어 사이트나 인공위성 및 정부 기관의 공공 데이터 등 기업 외부의 데이터 스트림도 이에 포함됩니다. 두 번째는 ERP 또는 CRM 시스템과 같은 엔터프라이즈 애플리케이션, 사물인터넷(IoT) 기기 및 센서, 이메일, 텍스트, 동영상 등의 소스로부터 발생하는 기업 내 데이터 스트림 수가 증가하고 있다는 것입니다. 세 번째는 클라우드 기반 소프트웨어와 인프라가 그 모든 데이터를 관리하고 이해하는 데 필요한 기술을 더 많은 기업에 제공하고 있다는 것입니다. 오늘날의 기업들은 이같은 기술들을 사용해 과거에는 상상할 수 없었던 규모의 인사이트를 신속하게 확보하고 있습니다. 관련 기술로는 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML), 데이터 관리 및 분석 인프라를 간소화시켜주는 새로운 기술 등이 있습니다.

기업이 일상적인 비즈니스 운영에 실시간 분석을 활용하는 창의적인 방법들을 간략히 살펴보겠습니다.

1. 라이브 대시보드의 보다 관련성 높은 데이터

라이브 대시보드는 데이터 분석의 판도를 바꾸는 기술입니다. 기존의 데이터 분석 솔루션은 데이터 웨어하우스에 저장된 정보를 데이터 분석 시스템으로 일괄 전송하고, 해당 시스템에서 대시보드의 그래프와 차트를 업데이트합니다. 사용자는 이를 통해 지난 며칠, 몇 주 또는 몇 달 동안의 정보를 확인할 수 있습니다.

반면 라이브 대시보드는 데이터 스트림에 연결되어 있으므로 사용자는 현재 상황을 바로 확인하고 즉각적인 조치를 취할 수 있습니다. 이는 폭풍이 오기 전에 배송 경로를 변경하거나, 중요한 기계가 고장 나기 전 정비하는 것과 같이 기업이 상황에 대응하는 데 도움을 줍니다.

2. 실시간 물류 모니터링 강화

오늘날의 기업은 지도, 날씨, 교통 패턴, 나아가 위성 피드에 이르는 공공 및 민간 서비스의 다양한 실시간 데이터 피드를 제조 현장, 건설 현장, 트럭, 비행기, 선박 등의 센서로부터 수집한 자체 실시간 데이터와 혼합해 사용합니다. 이를 통해 기업은 자사의 운영 상황을 실시간으로 파악해 경로를 조정하고, 고객의 기대치를 설정하고, 건설 프로젝트의 진행 상황을 추적하고, 교체용 장비 부품을 미리 주문할 수 있습니다.

3. 보다 민첩한 의사 결정

실시간 데이터를 활용하는 기업은 지나간 이벤트를 분석하는 대신 현재의 추세 또는 이상 징후를 즉각적으로 파악하고 대응할 수 있습니다. 예를 들어, 차량 공유 또는 운송업체는 지자체 또는 기상 위성 등의 공공 데이터 피드 및 IoT 센서 등으로부터 수집한 실시간 데이터를 활용해 교통량 증가, 악천후와 같은 다양한 문제를 즉시 파악하고 대응합니다. 실시간 분석이 없었다면 훨씬 늦게 문제를 파악하거나 대응할 수밖에 없었을 것입니다.

4. 운영상의 문제점 감소

기업은 머신러닝, IoT 센서, 스트리밍 분석 등을 활용해 장비를 원격으로 모니터링하고 기계의 고장 시기를 예측해 유지보수 작업을 사전에 실행함으로써 제조 현장의 운영 중단을 방지할 수 있습니다. 물류업체는 배송 현황을 지속적으로 모니터링하고 배송이 지연되는 경우 고객에게 적시에 통지할 수 있습니다.

5. 광고 캠페인 효율 개선

실시간 분석은 광고 및 마케팅 캠페인 업계의 게임 체인저입니다. 예를 들어, 유통업체의 웹사이트 및 소셜 미디어 계정에 연결되어 웹 트래픽을 모니터링하는 실시간 분석 플랫폼을 사용하면 어떤 광고 플랫폼이 가장 효과가 좋은지 파악하고 그에 맞춰 지출을 조정할 수 있습니다. 예를 들어, Tetris.co(현재 NeoDash)라는 기업은 여러 미디어 소스의 데이터를 통합해 분석가들이 트렌드를 더 빠르게 파악하고, 실적이 저조한 플랫폼에서 벗어나 성과가 높은 채널로 투자를 집중할 수 있도록 지원합니다.

6. 고객 만족도 향상

기업은 실시간 분석을 사용하고 실시간 인사이트에 대한 자동화된 대응을 제공함으로써 더 나은 고객 경험을 구축할 수 있습니다. 기술 업계에서는 실시간 분석을 사용해 사이버 공격을 식별하고 해결하는 절차를 자동화합니다. 이는 기업 및 사용자 모두에게 도움을 줍니다.

최고의 IT 서비스 제공업체들은 실시간 분석을 통해 발생한 문제에 대응하는 것 뿐만 아니라, 자사의 서비스를 지속적으로 모니터링해 고객이 위협의 존재를 인지하기 전에 예방적 유지보수 작업을 수행하는 방식으로 고객을 지원하고 있습니다. 금융 서비스 업계에서는 은행이 실시간 분석을 통해 거래의 사기 가능성을 감지하고, 자사의 카드를 사용하는 고객에게 자동으로 알림을 전송하고, 필요한 경우 계좌를 동결할 수도 있습니다.

7. 시장 변화에 더욱 탄력적으로 대응

실시간 분석의 이점 중 하나는 시스템을 자동화해 급격한 상황 변화에도 간단히 대응할 수 있다는 것입니다. 지난 몇 년 간 글로벌 공급망에 문제가 발생했을 때 확인된 바와 같이 공급망 병목 현상에 더 빠르게 대응할 수 있는 기업은 필요한 물품을 확보하고 비즈니스 흐름을 유지할 수 있었습니다. 스트리밍 데이터 분석 플랫폼을 사용하면 산업 현장, 공공 데이터, 인공위성, 기업의 자체 ERP 시스템 등을 한데 연결해 시장 변동성을 보다 효과적으로 시각화하고 대응할 수 있습니다.

8. 업무 프로세스 문제점에 대한 빠른 감지

제조 라인부터 리테일 매장에 이르는 빡빡한 일정 관리가 필요한 기업들은 데이터 스트림을 이벤트 처리 시스템과 통합해 직원이나 고객이 문제를 인지하기에 앞서 워크플로 문제를 자동으로 감지합니다. 예를 들어, 고객 현장의 복잡한 시스템을 모니터링하는 센서가 고장 가능성을 나타내는 데이터를 전송하면 이벤트 처리 시스템이 담당자에게 해당 내용을 알립니다. 일부 제조 및 발전 시스템은 단순 경고를 넘어 기계의 센서 데이터로부터 이상을 실시간으로 파악해 자동으로 부품을 주문하고 유지보수팀을 파견하기도 합니다. 그러한 시스템에는 빠르게 흐르는 데이터 스트림의 미세한 변화를 감지하고, 나아가 장기적인 운영 데이터를 분석해 시간이 지날수록 점진적인 프로세스 개선안을 도출해 주는 IoT 데이터, 데이터 관리 플랫폼, 머신러닝 알고리즘 등이 필요할 수 있습니다.

9. 비용 효율성 향상

실시간 데이터 분석을 통해 공급업체를 실시간으로 모니터링하고 일부 구매 결정을 자동화해 공급 비용을 절감할 수 있습니다. 또한 스트리밍 데이터와 인공지능을 결합해 인적 개입 없이 거래의 여러 단계를 처리할 수 있는 금융 거래 또는 보험금 청구용 지능형 문서 흐름과 같은 기술을 활용해 일반적인 비즈니스 프로세스를 자동화할 수 있습니다.

10. 테스트 검증 역량 강화

소프트웨어 테스트 및 IT 관리는 실시간 데이터 관리 및 자동화된 대응에 활용할 수 있는 장기간 검증된 사용 사례를 제공하는 분야입니다. 우수한 소프트웨어 테스트 시스템은 실시간 분석을 사용해 데이터 오류를 파악 및 보고하고, API 중단을 파악하고, 사용자 인터페이스의 문제를 식별할 수도 있습니다. 또한 실시간 분석은 길고 단조로운 테스트 스크립트의 유지 관리에도 도움을 주고, 수동 스프레드시트 기반 유효성 검사에서 벗어나 유효성 검사 작업을 자동화할 수 있습니다.

11. 고객 데이터 프로필링 고도화

기업은 고객 프로필을 구축해 각 구매자에게 적합한 오퍼 또는 콘텐츠 옵션을 제공할 수 있습니다. 마케터는 분석을 통해 현재 온라인 상태인 잠재 고객 및 그들이 관심을 가질 만한 제품을 파악할 수 있습니다. 사람은 끊임없이 변화합니다. 기업이 구축한 고객 프로필도 그에 맞춰 변해야만 합니다. 검색 및 구매뿐만 아니라 소셜 미디어나 웹 활동과 같은 피드에 대한 연결을 기반으로 프로필을 업데이트하는 실시간 분석 시스템에 연결된 고객 프로필은 고객의 생애 주기에 따른 변화, 끊임없이 변화하는 고객 의견 등을 모두 기록할 수 있습니다. 더 많은 데이터가 입력될수록 더 나은 상품 제안이 가능해지고 이는 더 많은 판매로 이어집니다.

12. 경쟁사 동향 조사

머신러닝을 사용하면 소셜 미디어 피드와 같은 빅 데이터소스에 기반한 실시간 분석 시스템을 구축할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 업계 동향을 지속적으로 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 소셜 게시물을 통해 경쟁업체가 세일 또는 프로모션을 진행 중이거나 서비스 장애 또는 홍보 실수로 인해 고객과의 호감을 잃고 있다는 사실을 바로 알 수 있습니다. 기업은 해당 정보를 바탕으로 시장에서의 대응 조치를 취할 수 있습니다.

Oracle HeatWave MySQL을 통해 단일 솔루션에서 실시간 분석의 모든 이점 누리기

개발자들은 오픈 소스 MySQL 데이터베이스를 선호합니다. 지금까지는 MySQL에 저장된 데이터를 분석하려면 데이터베이스 또는 분석 소프트웨어를 추가로 구입하고, 모든 트랜잭션 데이터를 분석 환경으로 옮기거나 ETL(추출, 변환, 로드) 작업을 거쳐야 했습니다. 분석 준비 작업을 거치며 대부분의 데이터는 사실상 실시간 데이터가 아니게 되곤 했습니다.

그러나 이제 개발자들은 분석 쿼리가 항상 최신 데이터에 액세스할 수 있도록 보장하는 단일 MySQL 데이터베이스 서비스인 Oracle HeatWave MySQL을 통해 트랜잭션과 실시간 분석을 모두 간단히 처리할 수 있게 되었습니다. HeatWave MySQL은 Amazon Web Services, Microsoft Azure, Oracle Cloud Infrastructure(OCI)에서 사용할 수 있습니다.

HeatWave MySQL 사용자는 HeatWave AutoML 및 HeatWave GenAI와 같은 다른 내장형 HeatWave 기능을 함께 사용 가능합니다. 해당 기능들을 활용하면 다양한 클라우드 서비스에서 ETL 작업을 거칠 필요 없이 통합 및 자동화된 머신러닝 및 생성형 AI의 이점을 바로 누릴 수 있습니다. HeatWave Lakehouse 사용자는 객체 저장소에 CSV, Parquet, Avro, JSON 또는 다른 데이터베이스에서 내보낸 데이터 등의 다양한 파일 형식으로 저장된 최대 0.5페타바이트의 데이터를 쿼리하는 애플리케이션을 구축하고, 필요한 경우 해당 데이터를 MySQL 데이터베이스의 데이터와 결합할 수도 있습니다.

비즈니스를 위한 실시간 분석 도구가 필요한 사용자는 HeatWave MySQL을 선택해 분석 작업을 늦추곤 했던 ETL 프로세스, 또한 다중 데이터베이스 환경이 야기하는 비용, 복잡성, 지연 시간, 보안 위험 등으로부터 해방될 수 있습니다.