실시간 분석

실시간 분석이란 무엇인가요?

실시간 분석은 데이터 생성 후 분석까지의 레이턴시를 최소화하면서 생성되는 스트리밍 데이터를 수집하고 분석하는 방법을 의미합니다. 실시간 분석은 개인 맞춤형 광고 또는 제품/서비스, 스마트 가격 책정, 예측적 유지관리와 같이 데이터의 적시성이 중요한 분야에서 사용되는 경우가 많습니다. 실시간 분석은 데이터 스트리밍의 기본 기능을 기반으로 합니다.

데이터 스트리밍이란 무엇인가요?

데이터 처리에는 배치 처리와 스트리밍 처리의 두 가지 유형이 있습니다.

배치 처리는 일정 기간 동안 저장된 데이터를 비연속적 또는 주기적으로 처리하는 것을 의미합니다. 예를 들어 조직에서는 예측 가능한 트랜잭션 데이터에 대해 주간 보고서를 실행해야 할 수 있습니다. 이 데이터는 스트리밍할 필요가 없으며, 이 데이터는 매주 처리될 수 있습니다.

스트리밍 처리 또는 데이터 스트리밍은 제한 없는 데이터가 도착할 때 처리하는 것을 의미합니다. 이 실시간(또는 실시간에 가까운) 처리는 가장 최신 데이터를 제공하므로, 조직은 이러한 데이터를 바탕으로 더 빠르고 더 나은 결정을 내리고 더 정확한 예측을 내놓으며 고객 경험 등을 개선할 수 있습니다.

실시간 분석은 데이터 스트리밍의 3가지 애플리케이션 중 하나이며, 나머지 2가지는 실시간 ML 및 실시간 앱입니다. 그러나 비즈니스 사용 사례에 이들 중 둘 이상이 조합되어 포함되는 경우도 있습니다. 예를 들어 분석 인사이트를 사용하여 비즈니스 앱 작업을 실시간으로 트리거할 수 있습니다.

조직 내에서 누가 실시간 분석을 사용하나요?

실시간 분석은 역할과 책임에 따라 조직 전반의 다양한 이해 관계자가 사용할 수 있습니다. 일반적으로 실시간 분석을 사용하는 사용자의 예를 들면 다음과 같습니다.

1. 데이터 애널리스트: 의사 결정권자에게 인사이트와 실행 가능한 정보를 실시간으로 제공하기 위해 데이터를 분석하고 보고서를 작성합니다.
2. 비즈니스 관리자: 실시간 분석을 사용하여 핵심 성과 지표(KPI)를 모니터링하고 데이터에 기반한 결정을 내려 비즈니스 운영을 개선합니다.
3. 운영 관리자: 실시간 분석을 사용하여 운영 프로세스, 공급망 물류, 고객 서비스를 모니터링하고 최적화합니다.
4. IT 관리자: 실시간 분석을 사용하여 시스템 성능을 모니터링하고, 사이버 보안 위험을 식별하고 완화하며, 비즈니스 연속성을 보장합니다.
5. 마케팅 관리자: 실시간 분석을 사용하여 소셜 미디어 활동을 모니터링하고, 고객 참여를 추적하며, 마케팅 전략을 조정합니다.
6. 고객 서비스 관리자: 실시간 분석을 사용하여 고객 피드백을 모니터링하고, 트렌드를 파악하며, 고객 문의나 불만사항에 대응합니다.

실시간 분석의 예로는 어떤 것이 있나요?

1. 전자상거래: 고객의 탐색 활동, 구매 내역 및 선호도를 실시간으로 모니터링하여 개인 맞춤형 제품을 추천하거나 목표한 프로모션 결과를 얻을 수 있습니다.
2. 금융 서비스: 은행 및 기타 금융 기관은 실시간 분석을 사용하여 거래를 모니터링하고, 사기를 식별하며, 비정상 거래를 감지합니다.
3. 운송 및 물류: 실시간 분석을 통해 기업은 차량을 추적하고, 배송 시간을 모니터링하고, 경로를 최적화하며, 위험을 식별하고 완화할 수 있습니다.
4. 의료: 실시간 분석을 사용하여 환자의 활력 징후를 모니터링하고, 이상치를 감지하며, 의료진에게 잠재적인 건강 위험을 알립니다.
5. 소셜 미디어: 소셜 미디어 회사는 실시간 분석을 사용하여 인기 있는 주제를 추적하고, 사용자 감정을 모니터링하며, 인플루언서를 즉시 식별할 수 있습니다.
6. 제조: 업계에서는 실시간 분석을 사용하여 장비 성능을 모니터링하고, 유지관리 요구 사항을 식별하며, 이상 징후를 감지합니다.
7. 에너지 및 유틸리티: 실시간 분석을 사용하여 전력망을 모니터링하고, 정전을 감지하고 이에 대응하며, 에너지 사용을 최적화합니다.

그 밖에 실시간 분석에 대해 알아두어야 할 사항은 무엇인가요?

실시간 분석과 밀접한 관련이 있는 그 밖의 주요 용어와 개념을 소개합니다.

• Apache Spark™: Apache Spark는 대규모 데이터를 실시간으로 처리하는 데 자주 사용되는 분산 컴퓨팅 프레임워크입니다. Spark는 배치 처리, 스트림 처리, 머신 러닝, 그래프 처리를 위한 통합 API를 제공하여 조직이 다양한 사용 사례에서 실시간으로 데이터를 처리하고 분석할 수 있도록 합니다.
• Databricks SQL: Databricks SQL(DB SQL)은 Databricks 레이크하우스 플랫폼의 서버리스 데이터 웨어하우스로, 최대 12배 향상된 가격 대비 성능으로 SQL 및 BI 애플리케이션을 대규모로 실행할 수 있으며, 통합 거버넌스 모델, 오픈 형식 및 API, 원하는 도구를 지원합니다. 데이터 애널리스트와 분석 엔지니어는 Databricks 레이크하우스 플랫폼에서 실시간 분석을 수행할 때 주로 DB SQL을 사용합니다.
• 이벤트 기반 아키텍처: EDA는 애플리케이션이 실시간으로 이벤트에 응답할 수 있도록 하는 아키텍처 패턴입니다. EDA에서 이벤트는 센서, 애플리케이션, 데이터베이스와 같은 다양한 소스에서 생성되며 일련의 이벤트 기반 마이크로서비스에서 처리하고 조치를 취합니다.
• 데이터 파이프라인: 다양한 소스의 데이터를 분석에 사용할 수 있는 형식으로 수집, 처리 및 변환하는 일련의 단계입니다. 실시간 데이터 파이프라인을 통해 조직은 생성된 데이터를 수집하고 처리하여 중요한 비즈니스 결정에 참고할 최신 인사이트를 제공할 수 있습니다.
• 데이터 시각화: 차트, 그래프, 지도와 같은 시각적 형식으로 데이터를 표현하는 방법입니다. 실시간 데이터 시각화를 통해 조직은 생성되는 데이터를 모니터링하고 분석하여 중요한 비즈니스 결정에 참고할 최신 인사이트를 제공할 수 있습니다.
• 예측 분석: 데이터, 통계 알고리즘, 머신 러닝 기술을 사용하여 과거 데이터를 기반으로 미래 결과의 가능성을 파악하는 방법입니다. 실시간 예측 분석을 통해 조직은 미래 이벤트에 대한 최신 예측을 기반으로 결정을 내리고 조치를 취할 수 있습니다.

실시간 분석은 데이터를 바탕으로 신속한 결정을 내려야 하는 조직에 중요한 기능입니다. 조직은 스트림 처리, 이벤트 기반 아키텍처, 실시간 데이터 파이프라인을 활용하여 생성되는 데이터를 수집, 처리, 분석하여 중요한 비즈니스 결정에 참고할 최신 인사이트를 제공할 수 있습니다. 조직은 적절한 도구와 기술을 통해 실시간 분석의 힘을 활용하여 경쟁 우위를 확보하고 비즈니스를 성공으로 이끌 수 있습니다.