트랜잭션 데이터란 무엇입니까?
트랜잭션 데이터 는 트랜잭션에서 수집한 정보입니다. 거래가 진행된 시간, 발생한 장소, 구매한 항목의 기준 소매 가격, 사용된 지불 방법, 할인(있는 경우), 거래와 관련된 기타 수량 및 품질이 기록됩니다. 트랜잭션 데이터는 일반적으로 판매 시점에 수집됩니다.
즉, 트랜잭션 데이터는 일상적인 구매 및 판매 업무 프로세스를 실행하거나 지원하는 다양한 애플리케이션에서 생성되는 데이터입니다. POS 서버, 보안 소프트웨어, ATM 및 금융 거래를 완료하는 데 사용되는 모든 가능한 장치에서 발생하는 지불 게이트웨이 데이터로 구성된 대규모의 복잡한 웹이 존재합니다.
순전히 터치포인트의 수를 감안할 때 결과 데이터는 읽기 어렵거나 문자, 기호 또는 숫자와 같은 불필요한 추가 요소를 포함하는 경우가 많습니다. 트랜잭션 데이터를 깔끔하게 수집하면 다운스트림 분석을 실행하고 값비싼 고객 지원 전화를 방지하거나 사기 청구에서 사실을 추적하는 데 도움이 됩니다.
프로세스 관점에서 발생하는 각 트랜잭션에는 트랜잭션의 일부인 항목 목록과 함께 "거래 ID"로 알려진 고유한 식별자가 할당됩니다.
트랜잭션 데이터는 다음과 같은 다른 주요 데이터 범주와 다릅니다.
- 분석 데이터: 분석 데이터는 이름에서 알 수 있듯이 트랜잭션 데이터에 대해 실행되는 계산 또는 분석을 통해 생성됩니다.
- 마스터 데이터: 마스터 데이터는 데이터 분석이 수행되는 매개변수를 고려하여 해당 트랜잭션이 수행되는 실제적이고 중요한 비즈니스 개체를 나타냅니다.
빅 데이터 분석에서 트랜잭션 데이터가 관련성이 높은 이유
트랜잭션 데이터를 정의하는 특성은 시간 측면을 포함한다는 것입니다. 이는 변동성이 높고 시간이 지남에 따라 관련성을 손실한다는 것을 의미합니다. 트랜잭션 데이터를 신속하게 처리하고 이해하는 것은 데이터를 사용하여 경쟁 우위를 유지하는 데서 중요합니다. 트랜잭션 데이터는 올바르게 사용할 경우 비즈니스 인텔리전스의 핵심 소스가 될 수 있습니다.
예를 들어, 빅 데이터 분석에서 트랜잭션 데이터는 최대 거래량, 최대 수집 속도 및 최대 데이터 도착 속도를 이해하는 데 중요합니다.
분석적 관점에서 트랜잭션은 일련의 정보 교환 및 그와 관련된 작업(예: 데이터베이스 업데이트)을 표현하는 데 사용되는 용어입니다. 모든 실용적인 목적을 위해 모든 것을 하나의 단위로 취급합니다. 트랜잭션 데이터는 관련 운영 데이터와 함께 비즈니스 분석에 유용합니다. 트랜잭션 통찰력은 동일한 핵심 운영 시스템으로 다시 스트리밍되어 지속적인 비즈니스 프로세스 최적화를 지원합니다. 따라서 트랜잭션 데이터는 비즈니스 운영의 효율성과 효과성을 극대화하는 가치 있는 도구입니다.
트랜잭션 데이터의 예
트랜잭션 데이터는 일반적으로 정형 데이터 범주에 속합니다. 몇 가지 예는 다음과 같습니다.
- 금융 트랜잭션 데이터: 보험 비용 및 청구 데이터, 또는 구매 또는 판매 데이터, 은행의 경우 입출금 데이터
- 물류 트랜잭션 데이터: 배송 상태 데이터, 배송 파트너 데이터
- 업무 관련 트랜잭션 데이터: 직원 시간 추적
이러한 맥락에서 트랜잭션 데이터는 특정 트랜잭션을 문서화하는 데 드는 시간을 포함하여 레퍼런스 데이터를 기록합니다. 온라인 거래 처리 시스템과 같은 조직의 주요 비즈니스 프로세스를 자동화하는 정보 및 애플리케이션 시스템의 일부로 기록됩니다.
트랜잭션의 특성에 따라 데이터는 연결된 제품 정보 및 청구 정보에 따라 마스터 데이터 내에서 그룹화됩니다.
원시 트랜잭션 데이터는 복잡할 수 있으며 다운스트림 분석을 위해 정리해야 합니다. 데이터 인리치먼트 도구는 이제 이러한 목적으로 널리 사용할 수 있습니다.
조직에서 누가 트랜잭션 데이터를 사용합니까?
조직에서 주로 정보 기술 운영 팀과 데이터 분석 팀이 트랜잭션 데이터를 처리합니다. 이점은 다음의 두 가지입니다.
- 정보 기술 운영 팀은 실시간으로 트랜잭션을 모니터링합니다. 팀은 데이터 및 스트리밍 제품을 사용하여 심각한 서비스 중단을 유발할 수 있는 성능 문제를 찾고 진단하고 수정합니다. 이를 통해 자금과 시간을 절약합니다.
- 비즈니스 관리자와 데이터 분석가는 실시간 트랜잭션 데이터를 사용하여 구매자 행동을 이해하고 제품 및 서비스가 어떻게 채택되는지에 대한 아이디어를 얻습니다. 이 경우 트랜잭션 데이터는 서비스 제공을 개선하는 데 도움이 되는 귀중한 통찰력을 제공합니다. 트랜잭션 데이터는 더 나은 고객 경험을 제공하고 새로운 비즈니스를 획득하며 비즈니스의 수익성을 높이는 역할을 합니다.
트랜잭션 데이터 관리의 과제
마스터 데이터가 본질적으로 다소 트랜잭션과 관련된다고 밝혀지면 마스터 데이터와 트랜잭션 데이터 사이의 경계가 모호해지는 경우가 있습니다. 기존 레코드를 변경하는 대신 공급업체의 새 주소에 대한 새 레코드가 생성되는 경우를 예로 들 수 있습니다. 이것은 우발적이거나 의도적일 수 있습니다. 의도적인 경우는 기업이 공급업체의 이동을 추적 및 분석하려는 경우 공급업체의 모든 주소를 유지하기로 선택한 경우에 해당합니다.
이 시점에서 좀 까다로운 점이 있습니다. 더 나은 옵션은 이러한 종류의 데이터를 트랜잭션으로 처리하고 발생할 수 있는 모든 문제에 트랜잭션 솔루션을 적용하는 것일 것입니다. 이것은 장기적인 관점에서 보다 효율적인 관리입니다.
트랜잭션 데이터 정제 및 무결성은 완료된 트랜잭션만 기록하는 데이터베이스 기능에 의해 유지됩니다. 시스템은 모든 적절한 완료 상자를 선택하지 않은 트랜잭션을 취소합니다. 내장된 이 선별 메커니즘은 기록된 데이터가 성공적인 트랜잭션인지 또는 실패인지 확인합니다. 이 기능에 문제가 없는 것은 아닙니다. 특히, 때때로 확장하기가 어렵습니다.
오늘날 예측 모델링은 데이터 분석의 주요 기능으로, 이를 활용하는 조직에 민첩성을 부여합니다. 그러나 트랜잭션 데이터를 사용하는 예측 모델링은 특정 상황, 특히 데이터 품질이 만족스럽지 않은 경우 문제가 발생합니다. 또한 무엇보다도 코호트 및 추세 분석에 영향을 미칩니다.
트랜잭션 데이터 및 머신 러닝
오늘날 머신 러닝은 다양한 트랜잭션 시스템에서 활용되어 프로세스를 보다 원활하게 합니다. 머신 러닝을 사용하면 시스템은 고객의 구매 데이터에 숨겨진 패턴을 해석하고 인지 컴퓨팅을 전제로 사기 거래를 예측할 수 있습니다. 더 높은 신뢰 수준을 설정하고 실시간으로 다중 트랜잭션을 평가할 수 있습니다.
머신 러닝이 원활하게 수행되려면 사용 가능한 트랜잭션 데이터가 많을수록 좋습니다. 모델은 연관된 변수의 수가 너무 많지 않다면 효율성과 무결성을 유지하면서 더 나은 탐색 프로세스를 수행합니다.
트랜잭션 데이터의 장점
잘 관리되는 트랜잭션 데이터는 다음과 같은 많은 이점을 제공합니다.
- 보다 일관된 서비스를 제공하여 고객 경험 향상
- 거래 실패 감소
- 다양한 결제 프로세스 또는 게이트웨이 전반에 걸쳐 실시간 데이터 수집 최적화
- 더 빠른 진단 및 문제 해결
- 서비스 비용 절감
- 현금 예측 통찰력 향상
- 신용 카드 및 직불 카드 관리 최적화
- 사기 거래의 신속한 탐지
- 위협 탐지 개선
- 더 접근하기 쉬운 인사이트
- 적응형 행동 알고리즘 개발
- 머신 러닝 개선
- 오래되고 쓸모없고 오류가 발생하기 쉬운 워크플로 감소
- 실시간으로 트랜잭션 이상, 방화벽, 차단 및 위험 평가 감지
트랜잭션 데이터는 비즈니스 운영을 원활하고 최적화하는 데 있어 시간에 민감하지만 고유한 이점을 제공합니다. 이는 회사에 예방적 유지보수와 운영 프로세스 개선 모두에 대한 가치를 제공합니다. 궁극적으로 트랜잭션 데이터가 제공하는 통찰력은 직관적이며 우수한 고객 경험을 제공하는 데 활용할 수 있습니다.