실시간 빅데이터 분석은 한 눈에 들어오면서 신속하고 사전 예방적이며 

통찰력 있는 비즈니스 의사 결정을 내리는 조직의 능력을 재정의하는 기능을 나타냅니다. 

이 새로운 기술은 스토리지 시스템에 들어오는 크고 복잡한 데이터 세트를 분석하는 데 사용되며 

비즈니스에 막대한 영향을 미칠 가능성이 있습니다. 

이것이 게임 체인저인 이유를 더 잘 이해하려면 먼저 복잡한 구문을 풀어야 합니다.

실시간 분석이란?

실시간 분석이란, 시스템에서 사용할 수 있게 되는 실시간 데이터를 분석하는 프로세스를 말합니다. 

실시간 분석 시스템은 논리와 수학을 적용하여 해당 데이터에 대한 더 빠른 통찰력을 제공하여 

효율적인 의사 결정 프로세스로 이어집니다.

이것은 겉보기에 간단한 정의이지만 약간 모호한 점이 있습니다. 

첫째, '실시간'이라는 건 사람마다 다르게 해석할 수 있습니다. 

사용 사례 및 어플리케이션에 따라 일부 일치하지 않을 수 있지만

그 범위는 1초 미만에서 최대 몇 분입니다. 

이러한 뉘앙스에도 불구하고 중요한 시사점은 

분석 결과가 결정에 영향을 미칠 만큼 충분히 빠르게 공유된다는 것입니다. 

이를 매우 세분화된 데이터와 심지어 중요한 통찰력까지 포함할 수 있는 과거 보고와 비교하지만 

데이터가 너무 늦게 와서 이에 따라 조치를 취하지 않습니다. 

대조적으로, 실시간 분석은 문제에 대응할 수 있을 만큼 

신속하게 가시성을 부여하여 부정적인 영향을 최소화하고 

경우에 따라 문제를 완전히 피할 수 있습니다.

이러한 유형의 분석을 사용하는 경우 소비자는 다양한 방식으로 프로세스 결과와 상호 작용할 수 있습니다. 

주문형 실시간 분석은 사용자가 결과를 요청해야 하는 시기를 나타냅니다. 

반대로, 지속적인 실시간 분석은 사용자에게 결과에 대해 

능동적으로 경고하거나 특정 결과를 발견하면 응답을 트리거합니다.

빅데이터에서 실시간 분석이란?

빅데이터는 결코 새로운 개념이 아니며 디지털 시대에 걸쳐 발전해 온 것이므로 

이 개념을 완전히 이해하기 위해 먼저 초기로 돌아가겠습니다.

디지털 시대가 시작된 이래로 조직은 의사 결정 프로세스를 안내하기 위해 

데이터를 수집하고 분석하려고 시도했습니다. 

디지털 환경이 발전함에 따라 디지털 시스템의 광범위한 사용으로 인해 엄청난 양의 데이터가 기하급수적으로 계속 증가했습니다.

데이터 세트가 점점 더 크고 복잡해짐에 따라 결국 데이터를 처리하고 분석하는 전통적인 방법을 따라잡았습니다. 

이러한 컴퓨팅 문제는 높은 수준의 컴퓨터 처리 능력을 사용하여 

거대한 가변 데이터 세트에서 정확한 통찰력을 추출하는 분석의 진화를 촉발했습니다.

빅데이터 분석이라고 하는 이 프로세스는 조직이 엄청난 크기로 인해 

이전에 액세스할 수 없었던 데이터 세트를 분석할 수 있음을 의미했습니다. 

점점 더 큰 데이터 세트를 분석하면 비즈니스 프로세스, 고객, 시장 등에 대한 

새롭고 중요한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

빅 데이터 분석은 몇 가지 다른 하위 유형으로 나눌 수 있는 광범위한 용어입니다. 

각각은 가치가 있으며 다양한 시나리오에 고유하게 적합합니다.

-기술적 분석은 일련의 데이터를 설명하고 이해하는 능력을 나타냅니다.

- 진단 분석은 식별된 추세 또는 이벤트의 발생 이면에 있는 이유를 설명합니다.

- 처방적 분석은 추세나 이벤트를 분석하고 의사결정 과정에 도움이 될 수 있는 조치를 제안합니다.

- 예측 분석은 인공 지능과 머신 러닝을 사용하여 현재 및 과거 데이터를 기반으로 가능한 미래를 예측합니다.

실시간 데이터 분석을 빅 데이터에 적용하면 이전의 소급적 프로세스가 즉각적인 조치로 전환되었습니다. 

이제 기업은 정보가 빅데이터 인프라에 들어가는 즉시 귀중한 통찰력에 액세스하고 이에 따라 조치를 취할 수 있습니다.

이제 조직은 시스템이 실시간 정보를 처리할 때 왜 문제가 발생하는지 이해하고 

즉각적인 처방적 조언을 통해 이벤트 결과를 정확하게 예측할 수 있습니다. 

결과적으로, 기업은 실현할 수 있는 통찰력을 더 빨리 얻을 수 있어 

더 짧고 정확한 의사 결정 프로세스로 이어집니다.

실시간 빅데이터 분석의 장점

조직은 초기 상승도 및 비용 때문에 실시간 빅데이터 분석 구현을 고민할 수 있습니다. 

그러나 장기적으로 보면 비즈니스 효율성과 수익성에 미치는 영향으로 인해 

이러한 이점을 능가하는 많은 이점이 있습니다. 

실시간 빅데이터 분석은 많은 기업이 생각보다 구현하기가 더 쉬운 경우가 많습니다.

경쟁 우위 확대

빅 데이터에 실시간 데이터 분석을 도입하면 정보가 처리되는 시간과 

조직이 변경 또는 중요한 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있는 시간 사이의 시간이 크게 줄어듭니다.

시장, 대상 고객 및 경쟁자의 행동에 대한 실시간 통찰력을 결합함으로써 

조직은 혁신을 유지하고 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.

고객 경험 향상

고객 감정에 대한 더 많은 통찰력을 통해 조직은 서비스 및 제품의 결정과 발전에 고객 피드백을 고려할 수 있습니다. 

이 데이터는 지속적으로 변경되기 때문에 관련성이 있을 때 조치를 취하는 것이 중요합니다.

비즈니스 프로세스 최적화

실시간 빅 데이터 분석을 통해 조직은 비즈니스 프로세스의 추세를 인식하고 

조직 전체의 효율성을 높이는 방법에 대한 구체적인 통찰력을 얻을 수 있습니다.

위험 최소화

실시간으로 패턴을 감지하는 기능은 조직이 이미 피해가 발생한 후 

취약성을 식별하는 대신 위험을 사전에 식별하고 최소화할 수 있음을 의미합니다. 

이는 특히 잠재적인 고객 이탈, 제조 운영 비효율 및 재정적 취약성을 식별하는 데 적용할 수 있습니다.

장기적인 비용 절감 실현

장기적으로 볼 때 실시간 빅데이터 분석을 기술 스택에 추가하여 비용을 크게 절감하고 이윤을 개선할 수 있는 잠재력이 있습니다. 

새로운 비즈니스 프로세스 효율성을 창출함으로써 조직은 리소스를 확보하고 비용을 절감할 수 있습니다.

이후의 환경 미리보기

빅 데이터에 실시간 분석을 추가하면 비즈니스 결과에 영향을 미칠 수 있는 

깊은 통찰력을 제때 도출할 수 있는 조직의 능력이 재정의됩니다. 

실시간 분석이 없으면 대량의 데이터를 전송하고 활용하는 데 어려움이 있기 때문에 

의사 결정 과정에서 불필요한 지연이 발생하는 경우가 많습니다. 

이 기술의 이점은 끝이 없으며 그 중 많은 부분이 조직의 다양한 영역에서 

분석 및 운영 효율성을 발휘할 수 있는 능력에 뿌리를 두고 있습니다.