이벤트 처리란 무엇입니까?

이벤트 처리 는 이벤트 또는 이벤트 스트림을 분석하고 자동 조치를 취하는 프로세스입니다. 이벤트는 명확하게 정의된 시간에 발생하고 구체적으로 기록할 수있는 모든 것입니다. 분석은 사전 정의된 의사 결정 테이블 또는 더 정교한 머신 러닝 알고리즘을 기반으로 할 수 있으며, 새로운 이벤트 생성에서 고객 경험 변경, 클라우드 리소스 확장 또는 축소에 이르기까지 다양한 가능한 조치가 있습니다.

이벤트 처리 작동 방식

기업에는 일반적으로 다음의 세 가지 유형의 이벤트가 있습니다:고객 주문, 은행 입금 및 송장과 같은 비즈니스 트랜잭션; 소셜 미디어 업데이트, 시장 데이터 및 날씨 보고서와 같은 정보 보고서; 및 GPS 기반 위치 정보, SCADA 시스템의 신호 및 센서의 온도와 같은 IoT 데이터.

이벤트 처리를 통해 모든 데이터 소스에 연결하고 데이터를 정규화, 보강 및 필터링합니다. 그런 다음 이벤트를 연관시키고 컨텍스트 데이터를 추가하여 이벤트의 올바른 해석을 제공할 수 있습니다. 그런 다음 실시간 비즈니스 논리 및 규칙 또는 머신 러닝을 적용하여 작업을 트리거합니다. 이벤트 처리를 통해 데이터의 가치가 여전히 높은 상태에서 조치를 취할 수 있습니다. 이를 통해 데이터를 행동으로 전환하고 비즈니스 사용자가 경쟁 우위를 제공하는 행동을 취하는 규칙을 정의할 수 있습니다.

이벤트 처리를 사용하는 이유?

이벤트 처리는 기업의 이벤트 스트림을 적극적으로 추적하고 처리하므로 기회와 위험을 사전에 식별하고 비즈니스 결과를 최적화할 수 있습니다. 저장-분석-조치의 전통적인 데이터 처리 접근 방식은 의사 결정 지연이라는 근본적인 문제를 야기합니다. 정보는 캡처되는 당시에 가장 관련성이 높은 경우가 많으며 이벤트 처리를 통해 조직은 이 정보를 보다 적시에 짜임새적인 방식으로 처리할 수 있습니다. 사기 발생시 식별, 고객이 아직 매장에 있는 동안 상황에 맞는 제안을 제공하거나 지연을 최소화하기 위해 중단을 예측하는 등 수많은 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다. 데이터를 실시간으로 처리해야 하는 상황에서 이벤트 처리가 점점 더 중요해지고 있습니다.

치열한 경쟁과 점점 더 복잡해지는 비즈니스 환경에 직면한 많은 조직이 기회와 위협을 실시간으로 발견하고 대응해야 합니다. 해당 정보가 진정으로 의미가 있으려면 이러한 이벤트에 숨겨진 기회와 위협을 식별하고 실시간으로 처리하여 통찰력을 도출하고 적절한 조치를 취해야 합니다.

이벤트 처리 속도를 높이는 방법
상황별 이벤트 처리를 통해 실시간으로 조치
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이벤트 처리에 의한 기업의 이점

실시간으로 이벤트를 처리하고 자동 조치를 취하는 능력은 조직에 경쟁 우위를 제공할 수 있습니다. 많은 사람들이 성공적으로 이벤트 처리 기능을 사용하여 다음과 같은 능력을 보유함으로써 경쟁 업체를 능가하고 있습니다:

고객 서비스 개선

다양한 산업의 조직은 더 나은 이벤트 처리를 사용하여 훨씬 향상된 고객 서비스를 제공합니다.

  • 소매 업체는 고객 상태, 위치, 재고 및 기타 요인에 따라 교차 판매 및 상향 판매를 가능하게 하는 즉각적인 제안을 생성하고 있습니다.
  • 물류 및 운송 업체는 주문/위탁/패키지 상태에 대한 실시간 가시성을 제공합니다.
  • 항공사는 고객에게 문제, 변경 사항 및 지연을 사전에 알립니다.
  • 서비스 조직은 SLA(서비스 수준 계약)를 모니터링하고 계약 미충족을 방지하기 위해 즉시적인 수정 조치를 취하고 있습니다.
  • 뱅킹 및 신용 카드 회사는 사기를 예방하고 탐지하고 있습니다.

비용 절감 및 보다 효율적인 자원 사용

또한 이벤트 처리를 통해 조직은 운영 비용을 줄이고 운영 효율성을 높일 수 있습니다. 예를 들면:

  • 소매에서 추세와 잉여에 따라 제품 프로모션을 동적으로 정의하고 변경할 수 있는 능력을 통한 실시간 재고 추적 및 관리
  • 정부에서 사이버 침입 탐지 및 방지
  • 항공사에서 승무원 일정 최적화 및 효율적인 수하물 추적
  • 물류 및 운송에서 운송 중 및 항구 내 운송 이동 최적화
  • 제조사에서 주요 작업 현장 장비의 사전 예방적 유지 관리
  • 에너지 부문에서 송전망의 중단 예측 및 오류 관리
  • 병원에서 중단 및 예약 취소에 대응하여 MRI와 같은 고가의 절차 일정 최적화

운영 최적화

또한 실시간 이벤트 처리 기능을 통해 조직은 운영 가시성을 크게 향상시켜 더 빠르고 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다. 예를 들면:

  • 통신 분야에서 성능이 저조한 비즈니스 시스템을 식별하여 SLA를 충족할 수 있도록 보장
  • 병원에서 최적의 의사 결정을 보장하기 위해 환자 수 및 병상 가용성에 대한 가시성
  • 금융 서비스에서 시장 데이터의 시각화 , 주문 실행, 무역, 거래, 정산 및 거래 전후 예외 사항
  • 소매 및 서비스 산업에서 주문 상태에 대한 실시간 가시성
  • 보험에서 신규 고객 신청 처리 상태에 대한 실시간 가시성
  • 공장에서 기계 및 기타 작업 현장 자산의 상태에 대한 가시성
  • 물류 및 운송 산업에서 트럭 및 패키지의 현재 위치에 대한 가시성

대부분의 조직은 데이터로 둘러싸여 있습니다. 다양한 시스템과 센서, 파트너 및 고객의 데이터, 소셜 미디어 등의 데이터가 있습니다. 비즈니스 가치는 다른 데이터 소스에 연결하여 해당 데이터에 존재하면서 발생 시에 영향을 줄 수 있는 가치를 이해하는 데 있습니다. 예측 가능 하고 신속하게 대응하는 것은 데이터에서 가치를 얻는 방법입니다.

전통적인 데이터 처리 시스템은 기업에 문제를 일으킵니다. 이런 시스템은 데이터의 양과 속도에 반응하도록 만들어지지 않았습니다. 일반적으로 데이터는 관계형 데이터베이스이든 Hadoop 클러스터이든 다른 유형이든 상관없이 수집되어 저장소에 저장됩니다. 그런 다음 데이터를 통해 분석을 실행하여 기회나 위협이 있을 수있는 위치를 식별합니다. 그리고 나서 행동을 취합니다. 오늘의 실시간 기대치에는 너무 늦었습니다. 다음에 일어날 일에 영향을 미치는 능력은 이미 상실되었을 수 있습니다. 데이터의 가치는 시간이 지남에 따라 감소하며 실제로 몇 초만에 데이터로 더 이상 예측하거나 예방할 수 없는 상태에 떨어질 수 있습니다. 기존의 데이터 처리를 사용하면 기록 정보에 따라 작업을 수행합니다.

예를 들어, 공장에서 고장이 발생할 수 있는 시기를 예측하는 것이 우선 순위 중 하나인데 고장을 예방할 수 없는 경우 기계 가동 중지의 결과를 예방할 수 없습니다. 마찬가지로, 소매점 중 한곳을 지나가는 고객이 있고 그 개인에게 특화된 제안을 하고 싶은 경우, 고객이 지나가기 전에 그렇게 할 수 없다면 고객이 돌아서 조직에 다시 올 가능성은 거의 없습니다. 비즈니스 이벤트에 대해 실시간으로 조치를 취할 수 있어야 하며 이는 성공을 위한 중요한 기능입니다.