Big Data Social Analytics Service

소셜 빅데이터 분석 솔루션인 스마트크런처(Smart Cruncher)는 사용자 반응 지표 데이터를 수집 및 분석하여 효과적인 디지털 마케팅 실행을 위한 시장ᆞ고객분석, 홍보·마케팅 전략수립, 신사업ᆞ신상품 개발 전략 수립, VOCᆞ위기 모니터링 등의 서비스를 제공합니다.

Google Analytics Service

국내의 대기업 및 관공서는 물론 태국, 인도네시아등 해외 구축사례의 경험은골든프래닛의 노하우를 느끼실 수 있습니다. 아래의 구글 애널리틱스 기능을 통해 고객사의 요구사항에 맞는 컨설팅 업무를 진행 합니다.

Marketing Automation

골든플래닛의 디지털 마케팅이란 고객의 니즈가 발생한 시점을 정확히 알고, 고객의 니즈를 정확히 파악하여 고객이 필요로 하는 상품을 전달하는 과정이라고 할 수 있으며, 소비자들과의 커뮤니케이션을 통해 ‘고객 경로 맵(Customer Journey Map)’을 파악하는 것이 중요합니다.

실시간 분석 (Real-Time Analytics) 의 기본 원리

By Paramita Ghosh

편역: 박찬형 매니져

September 7, 2017

실시간 분석

다중 구조 데이터, 빅데이터, 사물 인터넷 및 스트리밍 데이터의 등장으로 회사를 경영하는 CEO는 기업 전반에 걸친 다양한 데이터 시장에서 엄청난 속도로 증가하는 데이터를 관리하는 과제에 직면해 있습니다. 따라서 최근에는 실시간 분석 또는 ‘데이터가 수집 되자마자 처리할 수 있는’ 기술적인 능력이 주요한 기술로 여겨지고 있습니다.

과거 경쟁 업체들은 타 업체와의 차별화를 위해 Advanced Business Intelligence (BI) 기술을 사용했습니다. 그러나 이제는 ‘실시간 분석’이 수많은 BI 기업 사이에서 기업을 차별화할 수 있는 새로운 기술로 떠올랐습니다. 오늘날의 비즈니스 환경에서 데이터를 스트리밍하고 성능을 향상시키는 방법을 알고 있는 기업은 경쟁우위를 확보할 수 있을 것 입니다. 실시간 분석 기능의 유무는 BI 시장에서 승리자와 패배자를 나누는 기준이 될 것이고,   머지 않아, 많은 기업들은 기가 바이트 단위의 수많은 데이터 내에서 인사이트를 추출 할 수 있는 빅데이터, 하둡, 클라우드 등의 AI 기반 “스마트” 분석 기술에 의존하게 될 것 입니다.

저렴한 하드웨어, 경제적인 하드웨어 구조, 저렴한 데이터 스토리지 플랫폼이 구비되어 있는 데이터 센터를 전세계 비즈니스에서 사용할 수 있으므로, 현대 기업은 실시간 분석 플랫폼을 구축하는데 망설일 이유가 없습니다.

기존 환경에서 실시간 분석으로의 전환

기존 데이터 관리에서 실시간 데이터 관리의 가장 큰 차이는 고객이 장기적으로 고객이 응대만 하는 입장에서 , 동시에 정확한 의사 결정을 내리는 동등한 입장으로 바뀐다는 점 입니다. 즉 데이터 관리는 Back-End에서 가시적인 Front-End 비즈니스 형태로 바뀌어 가고 있습니다. 현대 비즈니스, 특히 디지털 비즈니스에서 데이터 중심의 의사결정관리는 데이터 관리 또는 프로세스 관리와 같은 별도의 분야로 인식되어야 합니다. ‘How to Move Anlytics to Real Time’이라는 블로그 포스트에서는 2016년부터 2019년 사이에 기업들은 즉각적이고 정확한 의사결정을 내릴 수 있도록 실시간 분석 플랫폼에 투자할 것이라고 언급 하였습니다. 적합한 실시간 분석 솔루션을 찾기 위해선, 먼저 실시간 의사 결정 요구사항을 평가한 뒤, 목표가 일치하는 솔루션을 찾아야 하며, 마지막으로 기업에서 요구하는 의사결정의 속도를 조절할 수 있는 솔루션을 찾아야 합니다.

기민한 실시간 의사 결정

 실시간 분석은 다양한 종류의 산업 부문에서 광범위한 솔루션을 제공합니다. 대체 제품을 추천하거나, 카드 거래내역을 확인할 수 있고, 비행기가 지연이 되는 동안 항공사 고객을 지원하는 등 여러가지 솔루션을 제공합니다. 언급된 모든 활동은 실시간으로 수행되며, 실시간 분석을 통해 신속하고 정확한 해결책을 찾을 수 있도록 기업에 필요한 정보를 제공합니다. ‘Real-Time Decisions and Analytics’라는 기사에서는, 독자들에게 서로 다른 관점에서 실시간 분석을 보는 방법, 특정 요구와 실행 속도를 조절하는 방법 및 다양한 유형의 실시간 의사결정 프로세스를 구별하는 방법을 알려줍니다. 실시간 의사결정의 한 예로, ‘Manage Deploys MemSQL for Real-Time Analytics’의 저자는 Uber와 Amazon측에 ‘프로그래밍 된 마케팅 및 광고’ 툴을 소개하였고, 그 결과 그 회사들은 실시간 분석 활동에 MemSQL의 기술을 사용하고 있습니다.

 오늘날의 기업들은 고객에게 최고의 서비스를 빠른 시간 내 제공하기 위해, 많은 양의 의사결정을 빠른 시간 내에 내려야 합니다. 미국 포브스 지에 실린 ‘Real-Time Analytics : Six Steps for Fast and Precise Decision Making’에 따르면, 실시간 분석은 비용이 합리적이고, 효율적이고, 가속화된 시스템을 이용해 빠른 의사결정을 돕는다고 언급하였습니다. 기업이 이처럼, 데이터 기반의 자동화 시스템에 투자를 함에 따라, 그들은 의사결정 관리 분야를 기업운영의 별도의 파트로 구축을 할 것입니다.

 실시간 분석에서 빅데이터의 역할

많은 산업 분야에서 실시간 분석 시장에 발을 담그기 시작했지만, 이 새로운 기술에서 가장 많은 혜택을 받은 분야는 마케팅 입니다. 미 포브스지에 포스팅된 ‘How MTV and Nickelodeon Use Real-Time Big Data Analytics to Improve Customer Experience’에 따르면, 어떻게 MTV와 Nickelodeon과 같은 대기업이 네트워크와, 시스템으로부터 시청자의 정보를 수집하여, 실시간 분석을 통해 청중들이 보다 더 나은 환경을 제공 받을 수 있는지 설명을 하였습니다. 실시간 분석에서의 빅데이터는 소비자 기대를 만족시키지 못하는 부분이 무엇이고, 어떠한 방법이 효과적일지 알려줍니다.

제품 개발시간을 단축시켜주는 실시간 분석

점점 더 많은 기존 R&D 기업들은 제품을 개발하는데 소요되는 자원 및 시간 등의 노력을 절감 시키기 위해, 센서 중심의 빠른 제품 개발 시스템 준비를 갖추고 있습니다. 미 포브스지에 포스팅된 ‘Real-Time Feedback for Agile Product Development at Walmart’에 따르면, 한 기업의 데이터 사이언스 팀이 기존의 제품개발 공정 시스템에 실시간 분석기능을 탑재하여, 제품의 개발 단계, 시험 단계에 즉각적인 피드백을 제공하였고, 그 결과 공정 시스템을 재구성하여 업무를 효율화 시켜 이를 통해, 제품의 성능을 모니터링 하는 데에도 사용된다는 것을 확인할 수 있습니다.

사물인터넷과 실시간 분석

 실시간 분석은 즉각적이고, 빠른 응답 시간을 보여줍니다. 디지털 비즈니스 시장은 365일, 24시간 운영되기 때문에, 점진적으로 모든 기업들은 NoSQL 데이터베이스로 구성되는 Hadoop 환경이 포함된, 지속적인 실시간 분석을 필요로 할 것 입니다.

 다양한 데이터 모델을 지원 할 수 있는 막대한 기능을 갖춘 NoSQL은 실시간 데이터를 처리할 수 있는 데이터베이스 관리 시스템 입니다. 더 많은 기업들이 운영의 효율성을 위해, 연결된 디바이스를 통해 데이터를 처리하면서, 기업 데이터 시장 내 갑작스럽게 전반에 걸쳐 데이터의 폭증이라는 단계에 직면하고 있습니다. 최근 설문 조사에 따르면, IoT 기업의 대부분은 이러한 데이터의 급증이 위협이 아닌, 기존 운영방식을 개선할 수 있는 절호의 기회라고 언급하였으며, 그 중 빅데이터 기업이 이 기회를 통해 성공을 하고자 노력하고 있습니다.

실시간 분석 사용 사례 : 한 눈에 보이는 건강 관리

 헬스케어 시장에서, 실시간 분석은 이미 사용해 오고 있는 기술 입니다. 인터넷 디바이스를 이용한 실시간 진단과 치료로 병원 진료에 대한 지리적 문제나, 인프라적 문제를 해결하여 저렴한 비용으로 고품질의 서비스를 제공할 수 있습니다. 환자 치료 데이터나 치료 기록 및 의료 연구 데이터의 수집을 자동화하는 프로세스는 의사나 의료 전문가가 필요로 할 때, 수천 마일이 떨어진 거리에서도 손쉽게 치료 의사결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다.

 실시간 분석을 통해, 데이터 스토리지에 저장된 의료데이터를 수집, 정리한 후, 필요할 때 데이터에서 의료정보를 실시간으로 가져와, 신속하고 정확한 의사결정을 내릴 수 있습니다. 데이터 스토리지에 인터넷이 연결되어 있는 한 어디에서든서든 치료 기록에 접근할 수 있다는 소식에 임상전문가들은 기쁜 마음을 숨길 수가 없다고 합니다. 이러한 모든 기술적 해결책은 전국에 있는 모든 환자들에게 양질의 의료서비스를 제공하는데 도움이 될 것입니다. 더욱이 상황이 더 복잡한 경우에는, 의료기관은 데이터 기술과 환자 치료 데이터를 비교하여 특정 사례에 적합한 치료방법을 분석하고 비교할 수도 있습니다. 조만간 환자는 복잡한 치료과정을 수동적으로 받기만 하는 사람이 아니라, 의사 및 기타 의료 정보에 근거한 의사 결정 파트너가 될 것입니다.

확실히, 실시간 분석은 우리 생활의 일부가 될 것입니다. 그러나 여러가지 제휴 기술들은 즉각적인 데이터 분석의 최대 편익을 얻기 위해 지속적으로 업그레이드 또는 조정되어야 할 것입니다. 특히 오래된 구식 기술을 최신기술인 BIGDATA, IoT 및 실시간 분석과 융합하는 것이 가장 큰 장애물 일 것입니다. 실시간 분석에 대한 사람들의 환상은 커가고 있지만, 실제 이점이 발생하려면 아직 더 많은 작업이 필요합니다.

실제 실시간 분석 사례

Real-Time Analytics in a UK grocery chain

  • 이 기사에서는 영국의 체인 식료품점에서 빅데이터, IoT, 그리고 실시간 분석을 이용해, 운영 효율성을 높이고 고객 성장을 가속화 하는 방법에 대해 설명합니다. 여기서의 실시간 분석은 평균 4만개의 제품에 대한 구매 및 고객 행동 데이터를 추적하여 분석하였습니다.

By | 2017-09-26T11:03:34+00:00 9월 26th, 2017|Categories: 빅데이터, 소셜분석|0 Comments

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박찬형
BigData Intelligence Team ㅣ chpark@goldenplanet.co.kr

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