사각지대에서 실시간 인텔리전스까지: O2 Motion의 위치 데이터가 비즈니스 의사 결정을 혁신하는 방법

미디어 바이어가 5만 파운드의 디지털 빌보드 캠페인을 시작했지만, 나중에야 광고 위치의 절반이 저조한 실적을 보였다는 것을 알게 됩니다. 하지만 그때는 이미 예산이 모두 소진된 후였습니다. 교통망 관리자는 타격으로 인해 역에 인파가 위험하게 몰려드는 상황에서도 불만이 쇄도하기 전까지는 문제를 파악하지 못한 채 속수무책으로 지켜만 봅니다. 행사장 운영자는 작년의 인파 운집 및 이동 패턴에 기반하여 6만 명 규모의 행사를 위해 직원을 배치하지만, 올해의 관객이 다른 구역에 집중되고 있다는 사실은 인지하지 못해 너무 늦기 전까지는 보이지 않을 안전 위험을 초래합니다.

이러한 시나리오에는 공통점이 있습니다. 바로 지금 사람들이 실제로 어디에 있는지 알지 못한 채 기업이 중대한 결정을 내린다는 점입니다. 그리고 이러한 사각지대로 인한 비용은 상당합니다. 런던에서만 교통 체증으로 인해 경제에 연간 51억 파운드의 비용이 발생하며, 그 원인 중 상당수는 사전 예방적 관리가 아닌 사후 대응적 관리 때문입니다. 광고 산업은 역사적으로 실제 잠재고객 측정 대신 직관과 추정된 노출 수에 의존해 왔으며, 이로 인해 지출이 낭비되고 측정 불가능한 ROI가 발생했습니다. 그리고 점점 더 복잡해지는 우리 사회에서, 아는 것과 추측하는 것의 차이가 성공적인 행사와 재앙의 차이를 의미할 수 있는 대규모 집회 중 상황 인식 부족으로 인해 공공 안전 기관은 더 큰 어려움에 직면합니다.

• 광고 및 옥외 미디어 구매 담당자에게는 가치를 입증하는 것이 과제입니다. 여러분은 모델링된 추정치와 과거 트래픽 수치에 기반하여 잠재고객 확보에 비용을 지불하고 있지만, 산업에서는 실제 도달 범위를 증명하는 단일하고 정확하며 중복이 제거된 수치를 요구해 왔습니다. 디스플레이 위치에 실제로 누가 있고 이들이 타겟 인구통계와 일치하는지에 대한 실시간 데이터가 없다면, 캠페인 진행 중에 최적화할 수 없고 고객에게 ROI를 입증할 수 없으며 프리미엄 게재위치를 자신 있게 정당화할 수도 없습니다.
• 교통 기획자 및 운영팀의 경우, 실시간 가시성을 확보하기 위해 다양한 시스템의 데이터를 공유하고 처리하는 역량이 가장 근본적인 과제입니다. 수백만 명의 사람들을 이동시키기 위해 설계된 네트워크를 관리하면서도, 종종 문제에 사후 대응하게 됩니다. 예를 들면, 병목 현상, 과밀, 분산 패턴 혼란과 같은 문제가 이미 승객에게 영향을 미친 후에야 처리됩니다. 주요 허브의 실시간 이동 패턴과 인파 이동을 파악하지 못하면 선제적인 네트워크 관리 대신 사후 대응적인 관리에 내몰리게 되며, 문제가 확대되기 전에 예방할 기회를 놓치게 됩니다.
• 경기장 운영자와 공공 안전팀의 경우 그 중요성이 훨씬 더 큽니다. 경기장에서 계획된 행사를 관리하든 예상치 못한 인파에 대응하든, 실시간으로 군중 수를 추적하고 과거 기준치와 비교해야 합니다. (전체 군중 규모에서든 특정 인구 통계 집단 내에서든) 비정상적인 행동을 감지하는 능력에 따라 안전한 환경을 유지할 수도 있고, 위기에 직면할 수도 있습니다. 그러나 많은 조직에는 여전히 변화하는 군중의 역학을 모니터링할 도구가 부족합니다.

모바일 네트워크 데이터를 실행 가능한 인사이트로 전환

바로 이 지점에서 O2 Motion의 실시간 위치 인사이트(RTLI)가 판도를 바꿉니다. 2,500만 명 이상의 고객으로부터 수집된 집계 및 익명화된 모바일 네트워크 데이터를 실행 가능한 인텔리전스로 변환하여, 저희는 기업이 조치를 취하기에 너무 늦은 몇 시간 또는 며칠 후가 아니라 이벤트가 발생하는 바로 그 순간에 영국 전역의 인구 밀도, 이동 패턴, 인구 통계를 이해할 수 있도록 지원합니다. Databricks Data Intelligence Platform을 기반으로, 저희는 UK 최대 모바일 네트워크 중 하나를 대규모로 처리하는 플랫폼을 구축했습니다. 이 플랫폼은 원시 신호를 실시간 인사이트로 전환하여 더 스마트한 리소스 할당, 더 효과적인 마케팅, 더 안전한 운영, 그리고 측정 가능한 비즈니스 성과를 이끌어냅니다.

하지만 RTLI의 힘은 O2 Motion 플랫폼 자체에 국한되지 않습니다. Delta Sharing을 통해 조직은 복잡한 ETL 파이프라인, API 통합 또는 데이터 중복 없이 자체 데이터 에코시스템 내에서 직접 이 실시간 위치 인텔리전스에 액세스할 수 있습니다.

이러한 원활한 통합은 대규모 데이터 볼륨의 중앙 집중식 처리와 이를 소비하는 조직의 접근성 사이의 중요한 격차를 해소하여, 데이터 팀이 RTLI 데이터를 자체 독점 데이터 세트와 결합하고 정교한 분석 시나리오를 실행할 수 있도록 지원합니다.

• 교통 당국은 실시간 이동 데이터를 날씨 패턴, 예정된 이벤트, 과거 사고 데이터와 결합하여 혼잡을 예측하는 예측 ML 모델을 구축할 수 있습니다.
• 광고주 는 캠페인 노출을 소매점의 실제 유동인구와 연결하는 동적 기여 모델을 생성하여 전례 없는 정밀도로 ROI를 증명할 수 있습니다.
• 장소 운영자 는 비정상적인 인파 형성이나 인구 통계학적 분포가 안전 문제로 비화되기 전에 이를 감지하는 이상 탐지 알고리즘을 개발할 수 있습니다.
• 공공 안전팀 은 현재의 군중 역학을 수천 개의 과거 이벤트와 비교하여 새로운 위험을 식별하기 위해 시나리오 시뮬레이션을 실행할 수 있습니다.

그리고 데이터가 Databricks lakehouse에 실시간으로 도착하므로, 조직은 필요한 거버넌스, 보안 및 계보 제어를 유지하면서 자동화된 알림을 트리거하고, 디지털 사이니지를 조정하며, 리소스를 재배치하거나 캠페인을 최적화하는 등 이러한 인사이트를 즉시 운영에 반영할 수 있습니다.

기업의 추정 시대, 이제 끝을 맺습니다

추정, 가정, 과거 데이터에 기반하여 중대한 결정을 내리던 시대는 끝나가고 있습니다. 실시간 위치 인텔리전스는 더 이상 경쟁 우위가 아닙니다. 이제는 사람들이 어디에 있고 어떻게 이동하며, 이것이 운영, 안전, 수익에 무엇을 의미하는지 파악해야 하는 기업에게 필수 조건이 되고 있습니다.

미디어 지출을 최적화하거나, 복잡한 운송 네트워크를 관리하거나, 대규모로 공공 안전을 보장하는 경우든, 이제 문제는 실시간 위치 인사이트에 액세스할 수 있는지 여부가 아니라, 그렇게 하지 않을 여유가 있는지 여부입니다. Databricks Marketplace를 방문하여 O2 Motion의 실시간 위치 인사이트에 대해 자세히 알아보고, Delta Sharing과 Databricks 플랫폼이 조직의 위치 인텔리전스 접근 방식을 어떻게 혁신할 수 있는지 확인해 보세요.

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(이 글은 AI의 도움을 받아 번역되었습니다. 원문이 궁금하시다면 여기를 클릭해 주세요)