실시간 리테일

소매업에서 실시간 데이터는 무엇인가요?

• 실시간 리테일(Real-time retail)이란 데이터에 실시간 액세스하는 것을 말합니다. 배치 중심 액세스, 분석, 컴퓨팅에서 벗어나면 데이터를 "언제든" 사용할 수 있어 정확하고 시기적절하게 의사결정을 내리고 비즈니스 인텔리전스를 얻을 수 있습니다. 수요 예측, 개인화, 진열 상품 가용성, 도착 시간 예측, 주문 수령과 통합 등의 실시간 사용 사례는 공급망 민첩성을 개선하고 서비스 비용을 낮추며, 제품 가용성을 최적화하고, 재고를 보충하여 소매 조직에 가치를 제공합니다.

소매업에서 실시간 데이터가 중요한 이유는 무엇인가요?

• 지난 20년은 전자상거래와 옴니채널 상거래로 전환이 이루어진 기간이었습니다. 그런데 코로나19 팬데믹이 발생하면서 소비자 행동이 근본적으로 바뀌게 된 것입니다. 겨우 10주 만에, 전에는 10년은 걸려야 가능했던 변화가 일어났습니다. 오프라인 매장이 봉쇄 명령으로 문을 닫으면서 소비자는 디지털 채널로 구매 방식을 바꿨습니다. 레스토랑의 경우도 실내에서 식사하는 손님이 순식간에 사라져 버렸지만, 드라이브스루와 배달은 폭증했습니다. 달러 가치가 변동하자 다른 변화도 따라왔습니다. 사기가 늘었고, 고객의 기대가 변화했으며, 수익률이 높아졌고, 고객에게 커브사이드 서비스와 배달을 제공하는 비용이 상승했습니다.
• 소비자 주도 변화만 해도 문제인데, 최근 공급망 변동성이 심해 상황이 한층 복잡해졌습니다. 앞으로 몇 년 내에 소매업과 소비자 상품 업계에 발생할 가장 큰 위험은 변동성입니다.
• 기존 비즈니스 전략은 바로 효력을 잃었습니다. 수요 예측에서는 잘못된 결과가 나오고, 소비자 선호가 바뀌며 재고가 동나서 소매업체의 마진이 줄었습니다. 소비자의 구매가 실시간으로 발생하면서 기업에서는 구식 데이터 웨어하우스 아키텍처를 버리고 실시간으로 실행, 대응할 수 있는 것으로 전환해야 했습니다. 그래서 리테일용 레이크하우스가 출현하게 됐습니다.

데이터에 실시간으로 액세스하면 어떤 장점이 있나요?

• 대규모로 빠르게 데이터를 수집하면 가치 사슬에서 실시간으로 고급 인사이트를 제공하여 비용을 낮추고, 오류를 최소화할 수 있습니다. 소매업체에서 정보 없이 결정을 내리면 실수를 저지르게 됩니다. 이런 실수는 여러 가지 형태로 나타나는데, 그중 몇 가지 예를 들면 다음과 같습니다.
  • 수요를 과소 추정하면 서둘러 배송하느라 급송료가 발생합니다.
  • 상품 생산량을 잘못 예측하면 과도한 운반 비용, 영업 손실, 낭비가 발생합니다.
  • 고장에 대응하느라 갑작스럽게 생산이 중단되고 전체 생산 사이클에도 지장이 생깁니다.
  • 불완전하거나 부정확한 데이터로 주문을 처리하면 추가적인 배송비가 발송하거나 반품률이 높아질 수 있습니다.
  • 현재 데이터에 기반한 소비자 참여 기회를 놓치면 영업 기회를 놓칠 수 있습니다.
• 실시간으로 데이터를 처리하면 가치 사슬의 모든 부분에서 바로 운영 현황을 파악하고, 좀 더 정보에 입각한 결정을 내려 이런 문제를 피할 수 있습니다.

Databricks의 실시간 데이터는 어떤 차별화된 기능을 제공하나요?

• Databricks 레이크하우스는 Delta, Delta Live Tables, Autoloader, Photon 등의 기술을 사용하여 고객이 실시간 의사결정에 데이터를 사용하도록 지원합니다.
• 리테일용 레이크하우스는 거의 실시간에 가깝게 세계 최대 규모의 데이터 작업을 지원합니다. 예를 들어 소비자는 15초마다 거래 로그 시스템에서 하루에 약 4억 건의 이벤트를 가져옵니다. 데이터 처리 중에 발생하는 보고 및 분석 문제로 인해 대부분 소매업 고객들은 야간에 일괄적으로 데이터 웨어하우스로 데이터를 로드합니다. 어떤 기업에서는 일주일, 월 단위로 데이터를 로드하기도 합니다.
• 레이크하우스의 이벤트 중심 아키텍처는 기존 방식(예: 람다 아키텍처)보다 간단하게 배치 및 스트리밍 데이터를 수집하고 처리합니다. 이 아키텍처는 변경 데이터 캡처를 처리하고 트랜잭션에서 ACID를 준수합니다.
• Delta Live Tables는 데이터 파이프라인 생성 과정을 간소화하고, 자동으로 계보를 구축하여 지속적인 관리를 지원합니다.
• 레이크하우스를 사용하면 데이터의 실시간 스트림 수집이 가능하고, 스트리밍 데이터도 분석할 수 있습니다. 데이터 웨어하우스는 데이터를 추출하여 변환, 로드한 다음, 데이터 웨어하우스에서 추가로 추출해야 분석이 가능합니다.
• Photon 엄청난 쿼리 성능을 제공하므로, 사용자가 아무리 규모가 큰 데이터 세트에서도 쿼리를 실행하여 BI 도구에서 실시간 의사결정을 내릴 수 있습니다.

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