실시간 분석이란 무엇입니까?
실시간 분석은 기본적으로 데이터가 수집되면 거의 즉시 분석에 제공된다는 것을 의미합니다. 사용자는 시스템의 데이터를 실시간으로 보고, 분석하고, 이해할 수 있습니다. 또한 실시간 분석은 실시간 의사 결정을 위한 통찰력을 제공합니다. 이를 통해 조직은 데이터에서 결론을 도출하고 일반적인 지연 없이 대응할 수 있습니다.
기존 비즈니스 데이터는 과거 데이터입니다. 디지털 비즈니스 데이터는 일부 환경에서 하루에도 수십억 번 끊임없이 변화하고 있습니다. 디지털 비즈니스가 되려면 데이터를 실시간으로 보고, 분석하고, 조치를 취해야 합니다. 실시간 기술은 새로운 것이 아닙니다. 수십 년 동안 운영 직원을 위해 수동으로 만든 실시간 대시보드가 구축되었습니다. 그러나 이러한 대시보드는 몇 달 또는 몇 년의 맞춤형 개발이 필요했으며 탐색이 아닌 모니터링이 필요한 틈새 비즈니스 영역을 위해 설계되었습니다.
실시간 분석은 운영에 대한 단일한 공통 뷰를 제공하고 비즈니스 운영 방식을 크게 개선할 수 있습니다. 실시간 대시보드를 통해 비즈니스 사용자와 현장 직원은 지속적인 인텔리전스의 이점을 누릴 수 있습니다. 과거 데이터와 실시간 데이터를 함께 시각화 하고 분석하여 과거에 발생한 일에 대한 지식을 개선하고 현재 상황에 더 잘 대응할 수 있습니다.
실시간 분석은 주요 문제에 대한 알림을 설정하여 변경 사항이 발생할 때 즉시 기업에 알릴 수 있습니다. 그러면 사용자는 그 순간에 무슨 일이 일어나고 있는지 자세히 살펴보고 실시간 데이터에서 새로운 패턴을 분석하여 가치 있는 통찰력과 기회를 얻을 수 있습니다.
온디댄드 vs. 지속적인 실시간 분석
실시간 분석에는 아래서 보여준 와 같이 두 가지 유형이 있습니다. 둘 다 서로 다른 상황에서 가치가 있으며 비즈니스에서 동시에 사용하여 의사 결정을 개선할 수 있습니다.
- 온디맨 실시간 분석: 온디맨드 실시간 분석을 사용하려면 사용자 또는 시스템이 분석하려는 데이터에 대한 쿼리를 요청하고 결과를 사용자 또는 시스템에 다시 전달해야 합니다. 해당 순간에 특정 질문에 답하기 위해 데이터를 가져오기 때문에 이를 풀 방식이라고 합니다.
- 지속적인 실시간 분석: 지속적인 실시간 분석에는 쿼리 요청이 필요하지 않습니다. 대신 특정 이벤트는 보다 사전 예방적이고 지속적인 방식으로 사용자 또는 시스템 응답에 대한 경고를 트리거합니다. 이는 분석이 백그라운드에서 지속적으로 실행된 다음 사전에 설정된 간격으로 조직에 푸시되기 때문에 푸시 접근 방식이라고 합니다.
실시간 분석의 이점은 무엇입니까?
대부분의 BI 및 분석 데이터는 매월, 매주 또는 매일 분석됩니다. 그러나 데이터는 현재 생성되고 있으며 조직은 이를 실시간으로 분석하고 조치를 취할 수 있어야 합니다. 기업은 실시간 기회를 활용하기 위해 빈번한 변화에 신속하게 대응해야 합니다.
- 통찰력에 대한 속도: 실시간 분석의 주요 이점은 물론 속도입니다. 통찰력을 얻는 시간을 단축하고 기업이 더 빠르게 작업하여 시스템에 필요한 변경을 하거나 발견된 중요한 정보에 따라 조치를 취하도록 합니다. 이를 통해 조직은 잠재적인 문제에 플래그를 지정하고 위험을 완화할 뿐만 아니라 문제가 발생할 때 기회를 포착할 수 있습니다.
- 고객 경험: 실시간 분석을 통해 기업은 문제를 예측하고 운영을 간소화하여 전반적인 고객 경험을 개선할 수 있습니다. 이러한 즉각적인 조정은 고객 상호 작용에 큰 영향을 미치고 종단 간 경험을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 운영 우수성: 실시간 분석을 통해 조직은 비즈니스를 명확하게 파악하고 잠재적인 운영 문제를 해결하기 위해 무엇을 수행해야 하는 지를 이해할 수 있습니다. 또한 사용자는 이를 통해 이러한 변경을 수행하는 데 사용할 수 있는 리소스를 이해할 수 있습니다.
- 보다 깊은 이해: 비즈니스 결정을 내리기 위해 보다 깊은 분석이 필요한 경우 실시간 분석은 실시간 및 과거 데이터를 비교하여 결정을 알리는 데 도움이 될 수 있습니다.
실시간 분석에 필요한 기능
- 연속 쿼리 엔진: 실시간 분석을 위해서는 조직에 초고속 스트리밍 데이터를 처리할 수 있는 연속 쿼리 엔진이 있어야 합니다. 이 엔진은 분석을 위해 비즈니스에 라이브 실시간 데이터를 지속적으로 푸시해야 합니다. 또한 임시 데이터 쿼리 및 라이브 데이터 테이블을 활성화해야 합니다.
- 셀프 서비스 분석: 실시간 분석은 비즈니스 사용자가 데이터 전문가가 없이도 라이브 데이터에 쉽게 액세스하고 상호 작용할 수 있도록 셀프 서비스여야 합니다. 조직의 모든 사람이 분석에서 실시간 및 과거 데이터를 결합할 수 있도록 함으로써 기업은 모든 결정에 컨텍스트를 추가할 수 있습니다.
- 데이터 랭글링: 인라인 데이터 랭글링을 활용하여 조직은 실시간 데이터를 쉽게 랭글링, 정리, 변환 및 집계할 수 있습니다.
- IoT 및 빅 스트리밍 데이터: 실시간 분석 솔루션은 기업이 IoT 및 빅 데이터 소스에 대한 지속적인 스트리밍 쿼리를 수행할 수 있도록 크고 복잡한 데이터를 처리할 수 있게 구축되어야 합니다.
- 비즈니스 경고: 시스템은 주요 비즈니스 이벤트를 기반으로 사용자에게 자동 경고 및 알림을 보낼 수 있어야 합니다. 그래야 실시간 데이터 처리에 따른 즉각적인 조치가 가능합니다.
실시간 분석의 몇 가지 예는 무엇입니까?
실시간 분석은 다양한 산업 분야의 많은 기업에 유용할 수 있습니다. 금융 산업의 경우 실시간 분석을 통해 빅 데이터를 실시간으로 분석하여 중요한 거래 결정을 알릴 수 있습니다. 모든 회사 웹 사이트에서 개발자는 페이지 로드 성능이 설정된 표준 아래로 떨어지면 알림을 받기 위해 실시간 분석을 사용할 수 있습니다. 제조 업체의 경우 기업은 기계 데이터를 실시간으로 분석 및 모니터링하여 잠재적인 오작동을 포착하고 기계 가동 중지 시간을 줄일 수 있습니다. 또한 제품 출시의 경우 조직은 실시간 분석을 사용하여 신제품 출시에 대한 응답을 평가하고 현재 사용자 행동을 추적하고 접수를 개선하기 위한 조정을 수행할 수 있습니다.
- 마케팅 운영: 기존의 비즈니스 인텔리전스(BI) 솔루션은 기록을 기반으로 해서만 고객 행동을 예측할 수 있습니다. 실시간 분석은 고객이 순간에 무엇을 하고 있는지에 따라 고객 참여를 조정합니다.
- 산업용 IoT 운영: 지도 및 비지도 머신 러닝(ML)을 사용하여 과거 데이터를 기반으로 하는 기존 BI로 운영 문제를 예측합니다. 실시간 분석은 실제 조건과 동적 학습을 기반으로 작업을 조정합니다.
- 보안 운영: 기존 BI를 사용한 보안은 과거 데이터에 대한 포렌식을 기반으로 합니다. 실시간 분석은 보안 침해가 발생하기 전에 실시간으로 분석하고 차단합니다.
- 재무 운영: 과거 데이터를 기반으로 하는 재무 예측은 기존 BI가 제공할 수 있는 전부입니다. 실시간 분석은 운영에 대한 360도 뷰를 기반으로 즉시 가격 책정 및 인센티브를 최적화할 수 있는 기능을 제공합니다.
실시간 분석의 산업 사용 사례
빈번한 변경 사항에 신속하게 대응하거나 실시간 및 정적/이력 데이터를 비교해야 할 때마다 실시간 분석을 통해 여러 산업 분야에서 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있습니다.