실시간 데이터란 무엇입니까?
실시간 데이터는 수집되는 즉시 사용할 수 있는 데이터입니다. 실시간 데이터 사용은 개인 기기 또는 업무 관련 앱에 최신 데이터를 제공하는 최신 기술에서 특히 두드러집니다.
실시간 데이터는 데이터가 사일로에 저장되거나 보관되지 않는다는 기본 원칙에 따라 작동합니다. 대신 데이터는 최종 사용자에게 직접 이동합니다. 이 전달이 데이터가 사용자에게 즉시 도달한다는 의미는 아닙니다. 데이터 인프라의 결함이나 수신자와 발신자 사이의 대역폭 차이와 같은 몇 가지 장애물이 있을 수 있습니다. 실시간 데이터가 본질적으로 의미하는 것은 데이터가 수집될 때 지연되지 않는다는 것입니다.
실시간 데이터는 여러 가지 용도로 사용할 수 있습니다. 예를 들어 택시 기사가 교통 상황을 이해하는 데 도움이 됩니다. 즉각적인 데이터 제공은 빠르고 쉬운 데이터 액세스가 필요한 광범위한 분석 프로젝트 및 기타 비즈니스 활동을 지원합니다.
실시간 데이터는 어떻게 작동합니까?
실시간 데이터는 초고속의 지속적인 데이터 분석을 지원합니다. 데이터 수신에서 전송, 종료 지점까지의 시간은 짧습니다. 그럼에도 불구하고 다음의 네 가지 주요 단계를 거치게 됩니다.
1. 스트리밍 데이터 캡처:
라이브 스트리밍 데이터는 스크레이퍼(웹 데이터 수집을 위한 자동화된 프로세스), 수집기(분석된 메타 데이터를 수집하여 전달하는 애플리케이션), 에이전트(대량의 데이터 수집에 사용), 리스너(새 데이터가 백엔드에 도달하기 전에 알림을 받는 프로그램)를 사용하여 캡처하며 NoSQL 데이터베이스에 저장됩니다(데이터를 테이블이 아닌 방식으로 저장).
이러한 데이터베이스는 Cassandra, MongoDB 또는 Hadoop의 Hive와 유사할 수 있습니다.
2. 데이터의 스트림 처리
그런 다음 스트리밍 데이터는 다양한 방식으로 처리되지만 궁극적으로 분할, 병합, 계산 수행 및 외부 데이터 소스와의 연결이 포함됩니다. 양질의 데이터베이스 시스템이 이 단계에 도움이 될 것입니다. 일반적으로 이 단계 후에 데이터는 시각화 구성 요소에 사용할 수 있게 준비됩니다. 그러나 이제는 먼저 데이터베이스로 이동하지 않고도 실시간 데이터를 시각화할 수 있는 새로운 기술이 등장했습니다.
많은 일반적인 빅 데이터 처리 프레임워크는 최근까지 실시간 데이터 분석에 실제로 사용되지 않았습니다. 이는 실시간 데이터에 대한 수요 증가로 인해 소프트웨어 엔지니어가 실시간 분석과 호환되는 프로그램을 개발해야 하기 때문입니다.
3. 처리된 데이터의 시각화:
처리된 데이터는 종종 NoSQL 데이터베이스의 JSON 또는 XML과 같은 특별히 구조화된 형식으로 저장됩니다. 이 데이터베이스의 시각화 구성 요소에서 정보를 읽습니다. 내부 비즈니스 인텔리전스(BI) 시스템에는 시각화 구성 요소를 활성화하는 차트 라이브러리가 있습니다. 시각화 구성 요소는 정형 데이터 파일에서 데이터를 읽고 인터페이스에 연결되는 차트, 게이지 또는 기타 형태의 시각화를 생성합니다.
4. 시각화에서 실시간 대시보드로
데이터는 JSON 또는 XML 파일에서 지속적으로 갱신되며, 이 빈도를 업데이트 간격이라고 합니다. 이 처리된 데이터가 수신자 클라이언트에 의해 그려지는 빈도를 새로 고침 간격이라고 합니다. 예를 들어, 주식 거래 응용 프로그램이 데이터와 시각화를 사용하는 경우 스트리밍 데이터가 보여주는 내용에 따라 미리 설정된 규칙을 트리거할 수 있습니다.
이 전체 프로세스는 밀리초 만에 이루어지며 데이터베이스 기술, 특히 NoSQL 데이터베이스의 발전으로 가능해졌습니다. 쿼리 도구는 프로세스를 활성화합니다. 시각화 도구는 실시간 데이터를 필요로 하는 다양한 시나리오에 대해 증가하는 수요를 지원하도록 성장하여 다양한 빅 데이터 애플리케이션에 대해 끊임없이 발전하는 실시간 분석 에코시스템을 지원합니다.
5. 실시간 데이터가 도움이 되는 시나리오
실시간 데이터는 광범위한 비즈니스와 비즈니스 운영 방식에 변화를 가져올 수 있습니다. 실시간 데이터를 활용하면 기업의 의사 결정 방식과 데이터 변화에 적응하는 방식이 근본적으로 달라집니다.
고객 서비스 개선
고객이 헬프라인에 전화를 건 다음 기다리게 되는 것을 원치 않습니다. 또한 이전 통화의 고객 정보를 반복하거나 부서에 전달되는 시간을 낭비하고 싶지 않아 합니다.
실시간 데이터 대시보드를 사용하면 유휴 고객 관리 임원을 신속하게 선택하여 전화를 받게 할 수 있으므로 대기 시간이 단축됩니다. 그런 다음 대시보드는 모든 관련 고객 정보를 불러올 수 있으므로 경영진이 더 빨리 요점에 도달하고 문제를 해결하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 또한 시스템은 실시간으로 상사의 도움이 필요한지 파악할 수 있습니다.
관리자에게 개요 제공
관리자는 자주 시스템의 효율성을 개선해야 합니다. 실시간 데이터가 포함된 대시보드는 병목 현상, 보류 시간 지연 및 거래량 추적을 포함하여 전체 작동 시스템에 대한 개요를 제공합니다. 이 모든 요소를 평가하여 작업 시스템의 효율성을 높이고 더 높은 수준으로 끌어올리는 데 사용할 수 있습니다.
운영 효율성 향상
운영 효율성은 재고, 배치, 공급망, 배송 및 수령과 같은 여러 단계에서 나타나야 합니다. 어떤 단계에서든 한 가지 결함이 큰 혼란이 될 수 있습니다. 실시간 데이터는 모든 단계를 추적하고 문제가 발생했을 때 올바른 기관에 알릴 수 있도록 합니다. 이와 같이 일관된 정보의 흐름은 생산 속도의 지연을 방지하고, 자재 도착 지연에 대처하는 데 도움이 되며, 불필요한 자재 재공급을 방지하는 등의 작업을 수행합니다.
직원 동기 부여
직원 실시간 데이터를 향상시키는 방법을 통해 작업자는 훨씬 간단하고 빠른 방법으로 필요한 변경을 수행할 수 있습니다. 또한 효율성을 높이고 결과를 즉시 확인할 수 있습니다. 또한 실시간 대시보드는 대화형 또는 게임형 대시보드가 될 수 있어 직원들이 재미있게 대화할 수 있고, 우호적인 경쟁을 벌일 수도 있습니다.
직원 성과 향상
모든 조직에는 높은 성과를 내는 직원도 있고 개선할 가능성이 있는 직원도 있습니다. 잠재력이 있는 직원들은 종종 거기에 도달하기 위해 약간의 도움을 받아야 합니다. 실시간 데이터는 관리자가 최고의 성과를 내는 직원과 도움이 필요한 직원을 식별하는 데 도움이 됩니다. 높은 성과를 낸 직원들은 훌륭한 일에 대해 인정받을 수 있으며 일정한 도움이 필요한 직원들은 필요한 훈련과 자원을 제공받을 수 있습니다.
실시간 빅 데이터 분석의 이점
실시간으로 데이터를 처리하는 조직에는 다음과 같은 몇 가지 이점이 있습니다.
- 오류에 대한 통찰력: 조직이 실시간으로 오류를 파악하면 오류를 즉시 처리할 수 있으므로 비즈니스에 미치는 영향을 줄일 수 있습니다. 모든 운영상의 문제는 즉시 밝혀지면 해결할 수 있으며, 이를 통해 운영이 느려지고 회사의 비용 소비를 방지할 수 있습니다.
- 경쟁자 전략에 대한 실시간 업데이트: 경쟁사가 새로운 전략을 구현하는 즉시 경쟁사의 속셈을 파악하면 전략을 재정비할 수 있는 시간을 확보할 수 있으며, 경쟁 우위를 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 서비스의 극적인 개선: 실시간 데이터 분석은 비즈니스가 빠르게 발전할 수 있는 기회를 제공하고 훨씬 더 높은 전환율과 수익으로 이어집니다. 예를 들어, 인터넷 연결 자동차의 경우, 차량의 구성 요소가 최적으로 작동하지 않는 것이 발견되면 차 소유자에게 통보할 수 있으며, 더 큰 피해를 입히기 전에 수리할 수 있습니다.
- 즉각적인 사이버 범죄 탐지: 실시간 데이터 지원 안전 조치를 시행하면 사이버 공격 가능성을 즉시 파악하고 이를 억제할 수 있습니다. 이를 통해 조직의 IT 부서는 정보 보안을 더욱 효과적으로 보호할 수 있습니다.
- 비용 절감: 실시간 데이터 분석의 초기 비용은 높을 수 있지만 투자 회수가 빠르기 때문에 조직은 많은 비용을 절약할 수 있습니다. 또한 회사의 IT 인프라에 대한 부담도 줄여주므로 필요할 때 필요한 장소에서 보다 빠르고 보다 구체적인 대응이 가능합니다.
- 판매 인사이트 향상: 실시간 분석을 통해 더 나은 영업 통찰력을 얻을 수 있으며, 이는 당연히 더 높은 수익으로 이어집니다. 이 데이터를 통해 기업은 실시간으로 매출을 평가할 수 있고, 전자상거래 사이트는 제품의 가격을 확인할 수 있으며, 고객의 구매 패턴은 기업이 시장의 요구를 예측하는 데 도움이 될 것입니다.
실시간 빅 데이터 분석의 도전 과제
비즈니스에서 실시간 데이터를 구현하는 데는 여러 가지 도전 문제가 있습니다. 아래에 몇 가지를 설명했습니다.
전문화된 컴퓨팅 파워
기존 시스템은 실시간 데이터 분석에 적합하지 않습니다. 즉, 비즈니스는 작업을 완료하기 위해서는 보다 새로운 도구를 구입해야 합니다. 그러나 위에서 논의한 결과와 이점은 신기술 설치와 관련된 비용보다 훨씬 큽니다. 이러한 업데이트는 진화에 실패하는 기업은 뒤쳐지고 실시간 데이터 분석을 채택하는 경쟁사를 따라가지 못하기 때문에 반드시 필요합니다.
조직 기능의 변화
실시간 데이터를 사용하려면 조직이 익숙한 방식과는 다른 방식으로 작업해야 합니다. 대부분의 조직은 모든 문제를 처리할 수 있도록 매주 검토 회의를 진행합니다. 실시간 데이터를 사용하면 몇 초가 아니면 몇 분마다 들어오는 정보를 볼 수 있습니다. 이를 위해서는 작업 프로세스에 대한 전문적인 접근이 필요합니다. 한때 매주 접근 방식이 바뀌던 것이 이제는 매일 바뀌면서 회사 문화에 영향을 미칠 수도 있습니다. 조조직을 정보 중심으로 만드는 것은 이러한 실시간 데이터 기반 의사 결정 환경을 구현하기 위한 첫 번째 단계입니다.
실시간 데이터는 기업의 영업 방식을 극적으로 변화시킬 수 있습니다. 구현에 대한 접근 방식은 체계적이어야 합니다. 그러나 모든 이해 관계자에게 성장과 탁월한 서비스를 제공할 수 있는 엄청난 이점을 얻을 수 있습니다.