스트리밍 분석

스트림 분석은 어떻게 동작합니까?

스트리밍 분석은 이벤트 스트리밍 처리라고도 알려져 있으며, 최신 데이터와 "움직이는" 데이터로 구성된 거대한 데이터 풀을 분석합니다. 이때 사용하는 연속적인 쿼리를 이벤트 스트림이라고 합니다. 이러한 스트림은 한 가지 작업이나 여러 작업의 직접적인 결과로 발생하는 특정 이벤트로 트리거됩니다. 예를 들면, 금융 트랜잭션, 장비 고장, 소셜 포스팅이나 웹사이트 클릭 등 이외에도 측정 가능한 활동 등이 있습니다. 이러한 데이터는 사물 인터넷(IoT), 트랜잭션, 클라우드 애플리케이션, 웹 상호작용, 모바일 디바이스와 장비 센서 등 다양한 소스에서 생성됩니다. 기업에서 스트리밍 분석 플랫폼을 이용하면 움직이는 데이터에서 비즈니스 가치를 추출할 수 있으며, 이는 기존의 분석 툴로 휴면 상태인 데이터를 활용하는 것과 완전히 동일합니다. 실시간 스트리밍 분석은 기회와 위험을 포착한다는 면에서 다양한 분야를 다루는 업종에 도움이 됩니다.
 
 

스트리밍 분석의 장점

• 데이터 시각화. 가장 중요한 회사 정보를 주시하면 핵심 성과 지표(KPI)를 일 단위로 관리하는 데 도움이 됩니다. 스트리밍 데이터는 실시간으로 모니터링할 수 있어 기업에서 매순간 어떤 상황이 발생하는지 파악할 수 있게 해줍니다.
• 비즈니스 인사이트. 예외적인 비즈니스 이벤트가 발생하는 경우, 가장 먼저 관련 대시보드에 표시됩니다. 이것을 사이버 보안에 활용하면 위협 자체를 자동으로 탐지하여 대응할 수 있습니다. 이것은 비정상적인 행동에 플래그를 지정하여 즉시 조사를 개시하는 분야입니다.
• 경쟁력 증강. 경쟁 우위를 확보하고자 하는 사업체는 스트리밍 데이터를 활용해 남보다 빨리 동향을 알아보고 벤치마크를 정할 수 있습니다. 이렇게 하면 여전히 배치 분석과 같은 느린 프로세스를 활용하는 경쟁사보다 앞서 나갈 수 있습니다.
• 예측 가능한 손실 방지. 스트리밍 분석의 도움을 받으면 보안 침해, 제조 문제, 고객 이탈, 증권 거래소의 주가 폭락, 소셜 미디어 위기와 같은 사고로 인해 발생하는 피해를 예방하거나, 적어도 피해 정도를 축소할 수 있습니다.
• 일상적인 비즈니스 운영 작업 분석. 스트리밍 분석을 이용하면 기업에 쏟아져 들어오는 실시간 데이터에서 즉각적으로 인사이트를 수집, 획득할 기회가 주어집니다.

따라서 기업은 다음과 같은 의문에 답할 수 있습니다.

• 지금 당장 보유한 고객 수는 정확히 몇 명이며, 이들이 구매할 가능성이 가장 큰 품목은 무엇입니까?
• 우리 회사에서 보유한 차량 중 연료를 가장 많이 소모하는 차량은 무엇이고 그 이유는 무엇입니까?
• 공장에 비치된 장비 중에서 앞으로 영업일 기준 5일 내에 고장을 일으킬 가능성이 있는 것이 있습니까? 또한 그러한 장비를 계속 가동하려면 어떤 예비 부품을 확보해야 합니까?

또한 이제부터는 제조 폐쇄 루프 제어 시스템, 네트워크나 시스템의 상태, 트럭, 석유 굴착 장치, 자동판매기와 같은 현장 자산 상태, 인증과 검증 등의 금융 트랜잭션 등을 실시간으로 모니터링할 수 있습니다.

• 놓친 기회 찾기. 빅데이터를 스트리밍하고 분석하면 숨겨진 패턴, 상관관계와 여타 인사이트를 드러낼 수 있습니다. 여기에서 거의 즉각적으로 답을 얻어 해당 정보가 나타내는 내용을 바탕으로 고객에게 업셀, 크로스셀할 수 있게 되는 것입니다.
• 새로운 기회 창출. 스트리밍 데이터 기술이 생기면서 특정 유형의 예측 가능성을 활용하여 원가를 절감하고 문제를 해결하여 매출을 신장할 수 있게 됩니다. 이 덕분에 새로운 비즈니스 모델, 제품 혁신과 매출원을 개발할 수도 있게 되었습니다.

Azure Databricks를 사용한 스트리밍 분석