확장 가능한 IT 시스템 구축에 달려 있는 고객 신뢰

하이브리드 또는 퍼블릭 클라우드의 도입은 여전히 IT가 확장성을 달성하는 방법으로 사용됩니다. 이러한 혁신적 전환 덕분에 가격 대비 성능이 향상되고 빠르고 심층적인 데이터 인사이트를 비롯한 첨단 기술 기반의 비즈니스 역량이 향상되었지만, 항상 고객 신뢰도가 높아진 것은 아닙니다. 

그 이유는 널리 알려진 해킹으로 개인 식별 정보(PII)가 유출되었기 때문이고, 또한 모바일 상거래, 불안정한 재고 시스템, 때로는 신뢰할 수 없는 온라인 주문에 대한 고객 의존도가 높아졌기 때문입니다. 어떤 측면에서 보면 초당 트랜잭션 개선에서 가장 중요한 것은 대규모 수행입니다.

2022년 PwC 연구 보고서에 따르면, 경영진의 87%는 자신의 비즈니스에 대한 소비자의 신뢰 수준이 높다고 생각하지만, 그렇다고 답한 소비자는 30%에 불과합니다. 이 연구에 따르면 신뢰를 위협하는 가장 큰 요소 중 하나가 데이터 침해입니다. 중요한 것은 소비자의 91%가 기업을 신뢰하게 되면 제품이나 서비스를 구매할 가능성이 높다고 답했다는 점입니다. 또 다른 연구 보고서에 따르면 고객의 80%가 좋지 않은 고객 경험 때문에 브랜드를 바꾼 적이 있다고 합니다.

IT 시스템에 대한 고객의 신뢰를 구축하려면 스토리지 및 처리 용량의 확장 그 이상이 필요합니다. 또한 정형 또는 비정형 데이터에 대한 인사이트를 적시에 생성하고 공유하여 가동 시간을 개선하고 신뢰를 무너뜨리는 사고를 방지해야 합니다.

IT 확장성과 신뢰를 좌우하는 분석 및 인사이트

많은 기업에서 고객의 신뢰를 훼손하는 문제는 운영 정보의 흐름에 대한 실시간 가시성과 액세스 부족에서 시작됩니다. 운영 팀은 비즈니스 전반에서 어떤 일이 일어나고 있는지 평가해야 하지만, 공유된 텔레메트리 또는 데이터 액세스가 부족하면 그럴 수 없습니다. 데이터 보안 및 성능 문제는 기업이 더 많은 고객에게 서비스를 제공하기 위해 서비스를 확장하려고 할 때 악화됩니다.

데이터 보안 회사인 Acante의 설립자인 Abhishek Das는 "수억 명의 사용자를 위해 클라우드 기반 시스템을 확장할 때 한 사용자가 다른 사용자의 성능에 영향을 미치지 않도록 해야 합니다."라고 설명합니다. 또한 보안 팀은 모든 서비스에 대한 가시성이 필요하며 텔레메트리를 검토하여 문제가 발생하는 위치와 해결 방법을 파악해야 한다고 합니다.

운영 인사이트 부족은 운영 데이터에 대한 제한 없는 실시간 액세스를 통해 위협을 평가하고 침입을 방지하거나 최소한 조사하는 보안 운영 팀(SecOps)의 고질적인 문제입니다. 그리고 그 반대도 마찬가지입니다. IT 운영 팀은 보안을 더욱 의식하고 보안 관점에서 새로운 코드나 기술의 영향을 이해해야 한다는 부담감에 시달리고 있습니다. Das는 SOC 팀이 머신 러닝과 통합 가시성 도구를 적용하여 상관 관계를 분석하고 적절한 조치를 취해야 한다고 생각합니다.

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실시간 인사이트의 가치 파악

고객 신뢰도를 높이기 위한 플레이북은 실시간 성능 인사이트 및 사이버 보안 분석을 위한 운영 및 환경 텔레메트리를 마이닝하는 것으로 시작됩니다. 다음은 세 회사가 어떻게 클라우드에서 통합 가시성을 개선하고 운영 인사이트를 확장하여 고객 신뢰를 개선했는지를 보여주는 사례입니다.

• 고객 경험 최적화와 가동 중단 방지는 JPMorgan & Chase가 소유한 온라인 결제 서비스 제공업체인 WePay의 주요 목표입니다. 이 회사는 Elastic에 사용 가능한 모든 로깅 및 텔레메트리 데이터를 입력하면 사고 발생 시 고객에게 미치는 영향을 파악하는 데 걸리는 시간을 90%까지 줄일 수 있다는 사실을 확인했습니다. 또한 WePay의 보안 팀은 스트리밍 데이터를 활용하여 외부 위협으로부터 비즈니스를 보호하고 모든 규정 준수 항목을 충족합니다.
• 더 뛰어난 인사이트 확보를 목표로, 1,000개 이상의 매장을 보유한 유럽 슈퍼마켓 브랜드인 Albert Heijn Technology(AH Tech)는 분산 IT 인프라와 13,000개의 판매 지점에서 방대한 양의 데이터를 수집하여 통합 가시성을 구현했습니다. 이에 따라 최종 사용자의 IT 사고가 40% 감소하고 매장 매출이 10% 증가하는 동시에 제품 부족 현상도 줄었습니다.
• 27,000개의 매장을 보유한 식료품 소매업체인 Kroger는 초당 100,000개 이상의 입력을 수집하도록 Enterprise Log Aggregation Solution을 설계할 때 로그 수집 및 분석의 규모 달성을 최우선 과제로 삼았습니다. Echo라는 별명의 로그 집계 시스템을 사용하여 대규모로 통합 가시성을 지원하고 프로덕션과 보안 문제를 해결합니다.

갈수록 더 많은 기업이 사이버 보안에서 애플리케이션, 고객 상호 작용 및 트랜잭션에 이르기까지 자사의 데이터를 길들이고 분석하기 위해 클라우드로 눈을 돌리고 있습니다. Das는 "정형 데이터 소스와 비정형 데이터 소스를 살펴보고, 데이터를 더 빨리 검색하고, 상호 연관시켜야 합니다."라고 말했습니다.