실시간 분석 알아보기

우리 대부분은 자기도 모르게 실시간 분석 도구와 정기적으로 상호 작용하고 있습니다. 실시간 분석 도구는 백그라운드에서 작동하며 택배 기사의 배송 경로를 지정하고, 신용카드 구매내역에서 사기 가능성을 감지하고, 발전 장비의 예방적 유지보수를 통해 유틸리티 기업의 지속적인 운영을 지원합니다.

모든 기업이 밀리초 단위의 데이터를 기반으로 조치를 취해야 하는 것은 아니지만, 실시간 분석 기술이 지속적으로 개선되며 더 많은 기업들이 해당 기술을 활용하고 그로 인한 비즈니스적 이점을 누릴 수 있게 되었습니다. 결과적으로 데이터 분석에 대한 우리의 시각이 바뀌고 있습니다. 이제 실시간 분석은 단순히 지난 일을 되돌아보고 향후의 개선책을 찾기 위한 도구가 아니라, 매일같이 이뤄지는 운영상의 의사 결정을 위한 도구로 활용되고 있습니다.

실시간 분석이란 무엇인가요?

실시간 분석 도구는 웹사이트 클릭, 소셜 미디어 댓글, 거래, 센서 등으로부터 데이터가 생성되는 순간 해당 데이터를 수집해 시스템으로 전송함으로써 즉각적인 분석 및 조치를 지원합니다. 일부 비즈니스 프로세스 관련 실시간 분석 도구는 여러 소스에서 데이터를 가져와 정리 및 분석용 시스템으로 전송하고, 이후 시스템에 의한 자동화된 조치를 취하거나 사람들에게 그래프, 텍스트 또는 음성으로 분석 결과를 전달하는 작업을 밀리초 단위로 수행합니다. 해당 도구는 티켓 판매업체가 수요에 따라 가격을 조정하고, 항공사가 항공편 상태를 업데이트하고, 은행에서 인공지능 알고리즘이 문제의 소지가 있다고 판단한 거래에 대해 사용자에게 즉시 알림을 보내는 등의 작업에 사용됩니다.

실시간 데이터 분석 시스템은 정형 및 비정형 데이터 소스를 활용할 수 있습니다. 정형 데이터는 비즈니스 애플리케이션 등의 소스로부터 예측 가능하고 일관적인 형식으로 제공됩니다. 빅 데이터로도 불리는 비정형 데이터는 추가적인 처리가 필요하고, 소셜 미디어 사이트, 텍스트 문서, 동영상 등의 소스로부터 수집됩니다. 데이터 분석 시스템은 이상의 2가지 데이터 소스 유형을 결합해 더 풍부한 분석을 수행하고, 사람들이 간단히 이해하고 관련 조치를 취할 수 있는 형식으로 분석 결과를 제시해 줍니다.

실시간 분석에 사용되는 기술로는 데이터베이스 및 데이터 레이크, 머신러닝(ML) 알고리즘, 데이터 통합 도구, 프로그래밍 언어, 데이터 과학 노트북, 다양한 오픈 소스 프로젝트 등이 있습니다. 머신러닝과 결합된 실시간 분석 시스템은 즉각적인 의사 결정을 지원하고, 운영 데이터에 숨겨진 트렌드, 병목 현상, 비즈니스 기회 등을 함께 찾아낼 수 있습니다.

핵심 요점

• 기업은 실시간 분석을 활용해 비즈니스 환경의 변화에 즉각적으로 대응함으로써 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.
• 실시간 분석을 위해서는 데이터 쿼리용 시스템으로 즉시 데이터를 스트리밍할 수 있도록 설계된 IT 아키텍처가 필요합니다. 해당 시스템에 의사 결정을 개선 및 가속화시켜주는 머신러닝 기능이 포함되어 있다면 더욱 좋습니다.
• 거의 모든 산업에서 실시간 분석 사용 사례가 등장하고 확장되고 있습니다.
• 실시간 분석을 가능하게 하는 다양한 도구 및 아키텍처 옵션들이 있습니다.

실시간 분석 알아보기

실시간 분석은 데이터 분석의 다양한 유형 중 하나로서 신기술 도입이 빠른 디지털 기업들에게 각광받고 있습니다. 실시간 분석은 기존 데이터 분석이 확장된 것으로서 동일한 기술을 많이 사용합니다. 배치(batch) 분석으로도 불리는 기존 데이터 분석은 데이터베이스에 저장된 대량의 데이터를 분석용 플랫폼으로 전송해 대시보드에 분석 결과 그래프 또는 차트를 생성하는, 오랜 시간이 소요되는 프로세스입니다. 기존 데이터 분석은 몇 시간, 며칠, 몇 주, 심지어 몇 달 전 데이터를 사용해 과거에 일어난 사건을 파악하는 데 사용됩니다. 이는 과거에도, 지금도 미래를 위한 의사 결정을 지원하는 핵심 리소스입니다.

기존 데이터 분석과 달리 실시간 분석은 현재 진행 중인 일을 파악하기 위한 프로세스입니다. 기존의 분석 방식이 먼저 데이터를 데이터베이스에 저장한 뒤 추출, 변환, 로드(ETL)라는 복잡한 기술적 프로세스를 통해 분석 시스템으로 주기적으로 전송하는 반면, 실시간 분석 도구는 데이터가 생성되는 즉시 몇 밀리초 내로 분석용 시스템으로 푸시해 관련 조치를 즉각적으로 수행할 수 있도록 지원합니다. 이는 실시간 분석이 스트리밍 분석으로도 불리는 이유이기도 합니다.

많은 기업들이 배치 프로세싱으로부터 실시간 프로세싱으로, 요청 기반 아키텍처로부터 더 많은 자동화를 지원하는 이벤트 기반 아키텍처로 전환하고 있습니다.

실시간 분석을 지원하는 데이터 관리 아키텍처는 여럿 있지만, 개중에서도 그 단순성으로 인해 인기를 얻고 있는 아키텍처는 인-데이터베이스(in-database) 분석입니다. 인-데이터베이스 아키텍처는 데이터 분석가가 많은 시간을 들여 대규모 데이터 세트를 별도의 분석용 데이터베이스로 ETL하는 대신 데이터가 저장된 지점에서 바로 분석을 수행할 수 있도록 만들어 줍니다. Forrester의 분석가들은 인-데이터베이스 분석 모델을 트랜잭션과 분석 기능을 결합한 '트랜스리티컬(translytical)' 플랫폼으로 명명하며 데이터 무결성을 유지하고 대규모 분석을 보다 간단히 수행할 수 있도록 만들어 준다고 평했습니다.

실시간 분석의 이점

고객 수요를 예측하는 리테일 매장, 밀리초 단위의 타기팅 결정을 수행하는 마케팅 대행사를 비롯한 많은 기업이 실시간 분석을 활용한 즉각적인 인사이트를 의사 결정 또는 작업 자동화를 위한 유용한 도구로 활용하고 있습니다.

1. 데이터 기반 의사결정 가속화

기업은 실시간 분석을 활용해 운전 경로 변경, 제조 문제 대응, 마케팅 캠페인 변경, 공급망 파트너 업데이트 등의 즉각적인 조치를 취하는 데 필요한 정보를 확보할 수 있습니다.

2. 고객 경험 향상

기업은 고객의 주문 또는 서비스 요청에 대한 실시간 인사이트를 바탕으로 보다 원활하고 개인화된 고객 경험을 제공할 수 있습니다.

3. 경쟁 우위 확보

기업은 가격 조정, 오퍼링 변경, 제품 가용성 업데이트 등을 실시간으로 수행해 디지털 솔루션을 도입하지 않은 경쟁업체에게는 불가능한 방식으로 효율성 및 수익을 개선할 수 있습니다.

4. 성장 기회 파악

마케터는 실시간 분석을 활용해 트렌드를 즉각적으로 파악할 수 있습니다. 매출, 소셜 미디어 감성 등의 다양한 요소를 결합한 분석 결과를 바탕으로 메시지를 조정하거나 제품 변경을 제안함으로써 경쟁사보다 앞서 트렌드를 활용할 수 있습니다.

실시간 분석 구현 관련 도전 과제

일반적으로 확장 가능한 실시간 분석용 통합 데이터 인프라를 구축하기 위해서는 계획 수립, 전문 지식, 자금이 필요합니다. 실시간 분석과 관련된 많은 도전 과제를 야기하는 핵심 요소 중 하나는 데이터 수집, 통합, 분석을 실시간으로 수행할 수 있는 강력하고 효율적인 아키텍처를 구축하는 것입니다. 그러나 복잡한 아키텍처는 엔지니어에게 다운타임과 골칫거리를 초래할 수 있고, 안정성이 떨어지는 서비스의 사용자 채택률은 낮아질 수 있습니다. 다음은 그와 같은 도전 과제를 극복하는 데 도움을 주는 3가지 단계입니다.

1. 데이터 소스 파악

실시간 분석 도구 구현과 관련된 주요 도전 과제 중 하나는 관련된 모든 데이터 소스를 파악하는 것입니다. 예를 들어, 리테일 애플리케이션은 제품 공급업체로부터 데이터를 가져와 재무 회계 소프트웨어 및 고객 서비스 애플리케이션에 전송합니다. 실시간 분석 이니셔티브에 적합한 소스는 기업의 내부 또는 외부에 저장되어 있을 수 있고, 정형 또는 비정형 데이터가 포함되어 있을 수도 있습니다. IT 담당자는 다양한 도구를 사용해 데이터 소스를 파악하고 카탈로그화할 수 있습니다.

2. 여러 시스템 통합

데이터 소스를 파악한 IT 담당자는 해당 데이터를 분석 시스템에서 사용할 수 있는 데이터 스트림으로 반드시 통합해야 합니다. 이 단계에서는 여러 소스에서 데이터를 수집하는 데 필요한 API 및 사전 구축된 커넥터를 제공하는 통합 플랫폼이 필요한 경우가 많습니다.

3. 확장 가능한 아키텍처 개발

실시간 분석은 비즈니스 활동에 따라 변경되는 데이터 소스로부터 데이터를 가져오므로 데이터 용량을 사전에 예측할 수 없습니다. 실시간 분석 시스템에 할당된 컴퓨팅 리소스는 예측 가능한 최고 용량의 사용 사례에 맞춰 프로비저닝하거나, 컴퓨팅 요구 사항이 변화하면 그에 맞춰 확장 및 축소할 수 있는 클라우드 서비스를 기반으로 구축해야 합니다.

실시간 분석 데이터: 정형 대 비정형

실시간 분석 시스템은 정형 데이터와 비정형 데이터를 모두 사용할 수 있습니다. 2가지 유형의 데이터를 결합해 분석함으로써 비즈니스 현황을 보다 명확하고 빠르게 파악할 수 있는 것이 실시간 시스템의 가치 중 하나이기도 합니다. 각 유형별 데이터의 성격은 그 이름에서 알 수 있듯 정반대입니다. 정형 데이터는 비즈니스 애플리케이션과 같은 소스로부터 일관적으로, 예측 가능한 형식으로 제공되므로 관계형 데이터베이스에 저장하기 더 쉽습니다. 반면 비정형 데이터는 예측 가능한 형식으로 저장하기 어렵습니다. 일단 소셜 미디어 피드, 고객 댓글 양식, 텍스트 문서 또는 동영상 등의 소스로부터 가져온 뒤 실시간 분석 시스템에서 사용할 수 있는 형식으로 다시 저장하는 데이터이기 때문입니다.

실시간 분석 데이터 사용 모범 사례

실시간 데이터 분석 프로세스의 결과물의 수준은 해당 프로세스를 적용하는 기업의 전반적 데이터 관리 관행의 수준에 비례해 달라집니다. 엔터프라이즈 데이터 관리 소프트웨어는 신속한 확장, 다양한 소스별 데이터 통합, 데이터의 품질 및 강력한 거버넌스 보장 등을 위한 기능을 제공해야 하고, 강력한 데이터 보안 태세를 반드시 갖춰야 합니다. 다음은 실시간 분석 데이터 사용의 모범 사례입니다.

1. 데이터 요구 사항 파악하기

먼저 이와 같은 질문을 던져 보아야 합니다. 누구를 위해 실시간 분석 엔진을 도입하고자 하는 것인가요? 많은 경우 전사적으로 사용하기 위한 엔진은 아닐 것이므로, 전체 부서에서 사용할 것인지 부서 내 일부 사용자만 사용할 것인지 여부를 먼저 파악해야 합니다. 명확하고 집중된 일련의 관련 목표가 설정되어 있는 경우 관련 평가에 도움을 줍니다. 해당 목표들을 분류하면 기업 내부 및 외부에서 어떤 데이터 소스에 액세스해야 하는지 여부를 파악할 수 있습니다. 이 과정에서 또 하나의 질문을 던져 보아야 합니다. 더 많은, 더 나은 데이터가 있다면 이같은 목표들을 더 잘 달성할 수 있을까요?

2. 효율적인 아키텍처 개발하기

데이터가 이동하거나 ETL 프로세스를 거쳐야 하는 횟수를 최소화해야 합니다. ETL 프로세스는 지연 시간을 발생시킬 수 있고, 데이터 저장소 간에 데이터가 이동하므로 데이터 보안 및 규제 준수 위험을 증가시킬 수 있습니다. 현재의 추세는 대용량 데이터 세트를 별도의 분석용 데이터베이스로 이동시키는 대신 트랜잭션 데이터베이스 내에서 데이터 처리를 수행하는 인-데이터베이스 분석을 사용하는 것입니다.

3. 모든 데이터 소스 파악하기

최근의 조사 결과에 따르면 중간 규모의 기업조차도 평균 20개의 유료 SaaS 제품을 사용하고 있는 것으로 나타났습니다. 온프레미스 소프트웨어 및 타사 또는 비정형 데이터 소스에 사용 중인 SaaS 제품을 더하면 선택의 폭이 그만큼 더 넓어집니다. 귀사의 실시간 분석 이니셔티브에 필요한 제품을 정확히 파악해야 합니다.

4. 머신러닝 알고리즘 사용하기

서로 다른 머신러닝 모델은 데이터를 보는 고유한 방식에 기반한 다양한 종류의 인사이트를 제공합니다. ML 모델은 회귀 또는 분류 작업, 이상 징후 탐지 또는 다른 목적에 맞춰 훈련시킬 수 있습니다. 또한 실시간 인사이트 확보 외에도 추세를 감지하고, 의사 결정을 가속화하고, 작업 또는 제안을 자동화하는 데에도 머신러닝을 활용할 수 있습니다.

5. 적합한 데이터 도구 찾기

적합한 데이터 도구는 실시간 분석 시스템을 구성하는 데 도움을 줍니다. ETL 프로세스를 사용하는 경우에는 데이터를 추출하고 데이터 세트를 정리 및 변환해 적절한 시스템으로 전송하기 위한 도구가 필요합니다.

6. 성과 모니터링하기

실시간 분석 시스템의 성능을 모니터링하는 방법으로는 2가지가 있습니다. 하나는 순전히 사람에 의존하는 방법입니다. 분석 시스템의 작동 현황을 현장에서 직접 알려줄 수 있는 담당자들과 관계를 구축하는 것입니다. 실시간 분석 시스템을 구현한 이후 공장 현장이 더 원활하게 운영되고 있나요? 또는 자동화된 프로세스를 통해 고객들이 원하는 정보를 원활히 얻고 있나요? 또 다른 방법은 데이터 프로세스를 모니터링해 부정적 추세 및 병목 현상을 파악하고 그에 대응할 수 있는 태세를 갖추는 것입니다.

7. 환경 변화에 신속히 대응하기

실시간 분석 시스템에는 많은 데이터 소스 및 종속성이 존재할 수 있습니다. 비즈니스 환경의 변화로 인해 데이터 입력 소스 중 일부가 변경되는 경우 실시간 분석 시스템 및 그를 사용하는 직원이 그와 관련된 문제를 기록하고 해결할 수 있는 프로세스를 반드시 구축해 두어야 합니다.

실시간 분석 사용 사례

브라질에 본사를 둔 기업인 Tetris.co는 의사 결정권자가 실시간 분석 결과를 직접 확인할 수 있는 시스템이 기업의 비즈니스에 어떤 이점을 가져다주는지 잘 보여주는 사례입니다. Tetris.co는 여러 미디어 소스의 데이터를 MySQL 데이터베이스로 통합하고, 실시간 분석을 사용해 광고 관련 투자 성과를 파악합니다. 별도의 분석 데이터베이스로 데이터를 이동하고 통합할 필요 없이 MySQL 데이터베이스에서 트랜잭션 및 실시간 분석 워크로드를 직접 실행할 수 있는 HeatWave MySQL로 전환함으로써 자사의 소프트웨어에 필요한 속도를 확보했습니다. Oracle의 고성능 시스템인 HeatWave MySQL은 Tetris.co의 분석가들이 트렌드를 보다 빠르게 파악하고, 실적이 저조한 광고 플랫폼에서 벗어나 실적이 우수한 채널로 광고 투자를 집중해 마케팅 성과를 개선하는 데 도움을 주었습니다.

올바른 실시간 분석 솔루션을 선택하는 방법

귀사의 성과 향상에 기여하는 실시간 분석 시스템을 구축하는 데 기여할 수 있는 많은 기술 및 도구들이 있습니다. 데이터 모델링, 데이터 품질 관리, 데이터 시각화 도구 등이 그것입니다. 실시간 분석 솔루션을 선택하는 좋은 방법 중 하나는 현재 사용 중인 소프트웨어 및 기술을 고려하는 것입니다. 예를 들어, 트랜잭션에 MySQL Database를 사용하는 기업은 인-데이터베이스 분석 및 인-데이터베이스 머신러닝을 제공하는 클라우드 기반 솔루션을 도입하면 데이터 분석 시스템과 ML 시스템을 분리하기 위해 데이터의 ETL 작업을 수행할 필요가 없습니다.

HeatWave MySQL로 적합한 데이터를 적합한 사용자에게 더욱 빠르게 제공하기

HeatWave MySQL은 실시간 분석의 이점을 필요로 하는 기업을 위한 강력한 솔루션을 제공합니다. HeatWave MySQL은 통합 HeatWave 인메모리 쿼리 가속기로 구동되는 완전 관리형 데이터베이스 서비스입니다. ETL 중복으로 인한 복잡성, 지연 시간, 위험, 비용 등이 발생하지 않는 실시간 분석을 제공합니다.

HeatWave MySQL을 구현하면 HeatWave가 기본 제공하는 다양한 분석, 머신러닝, 생성형 AI 기능을 사용할 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 쿼리할 수 있고, 필요한 경우 해당 데이터를 MySQL 데이터베이스에 저장된 데이터와 결합할 수도 있습니다. HeatWave AutoML과 HeatWave GenAI는 다양한 클라우드 서비스 전반에 걸쳐 ETL 없이도 사용할 수 있는, 통합되고 자동화된 머신러닝 및 생성형 AI 기능을 제공합니다.

실시간 분석 FAQ

실시간 분석의 사용 사례로는 어떤 것들이 있나요?

실시간 분석의 비즈니스 사용 사례는 여럿 있습니다. 예를 들어, FANCOMI라는 광고 회사는 광고주가 광고를 게재하는 시점에 요금을 지불하는 전통적인 방식 대신, 광고주가 원하는 마케팅 성과를 달성했을 때 비용을 지불하는 세계 최대의 실적 기반 마케팅 광고 네트워크가 되겠다는 목표를 수립했습니다. FANCOMI는 실시간 분석을 활용해 260만 개의 에이전시 및 미디어 웹사이트에 게재된 2만 개의 광고별 실적을 24시간 모니터링하고 측정하고 있습니다.

기업이 실시간 분석을 필요로 하는 이유는 무엇인가요?

오늘날의 기업에서는 IoT 센서, 소셜 미디어 사이트 및 앱, 온라인 리테일 사이트 등의 디지털 시스템과 CRM, ERP, 인적 자본 관리(HCM)와 같은 백그라운드 시스템이 결합되어 전례 없는 용량의 데이터가 생성되고 있습니다. 홍수처럼 범람하는 운영 데이터를 빠르게 분석해 비즈니스의 변화를 파악하고 올바른 의사 결정을 수행할 수 있는 기업이 오늘날의 시장 경쟁에서 승리할 수 있습니다.

실시간 분석이 의사 결정을 개선하는 방법은 무엇인가요?

실시간 분석은 새로운 데이터가 생성되는 즉시, 가장 관련성이 높을 시점에 해당 데이터를 사용합니다. 실시간 분석을 사용하지 않는 기업은 분석 가능해진 시점에는 이미 오래되어버린 데이터를 기반으로 중요한 의사 결정을 수행해야 할 수 있습니다.