활용화되지 못한 데이터를 실시간으로 활용하여 비즈니스를 혁신하는 방법

데이터를 실시간으로 활용하여 비즈니스 연속성을 보장하고, 사이버 위험으로부터 조직을 보호하며, 고객과 직원의 경험을 개선합니다. 이미 있는 데이터를 십시일반으로 활용하면 어떨까요? 최근 한 연구에 따르면 설문 조사 대상 기업의 80%가 실시간 데이터 분석으로 인해 매출이 증가한 것으로 나타났습니다. 

이러한 포괄적이고 복잡한 비즈니스 문제를 데이터로 해결할 수 있는 이유는 무엇일까요? 비즈니스 문제의 대부분은 실제로는 데이터 문제일 뿐이기 때문입니다. 이러한 문제 몇 가지와 그 해결 방법에 대해 심도 있게 알아보겠습니다.

비즈니스 문제는 실제로 데이터 문제입니다

데이터 문제 #1: 엔터프라이즈 애플리케이션과 인프라는 가용성과 성능에 맞게 최적화되어야 합니다. 여러분이 스트리밍 서비스의 IT 리더인데, 여러분의 플랫폼에서 가장 인기 있고 화제가 되고 있는 프로그램의 시즌 피날레가 막 시작되었습니다. 그리고 나서 서비스가 중단되었습니다. 트위터에서는 격분했습니다. 여러분의 팀은 전화를 하고 있습니다. 다들 정신이 없습니다. 팬들이 불만을 품고 구독을 취소하는 등 적극적으로 탈퇴하는 모습을 볼 수 있습니다. (가동 중단의 60% 이상은 비용이 미화 10만 달러 이상, 15%는 비용이 미화 100만 달러 이상이 듭니다.) 

이 상황을 되짚어 계획되지 않은 가동 중단 시간으로 이어지는 데이터를 살펴보면, 시스템이 용량에 도달하고 곧 문제가 발생할 것이라는 징후가 있었습니다. 만약 여러분의 스트리밍 서비스가 언제나 모든 데이터가 가리키는 의미를 실시간으로 관찰하고 있었다면, 이 엄청난 재앙을 막을 수 있었을 것입니다. 

데이터 문제 #2: 2021년에는 사이버 위협이 매주 50%씩 증가하고 있기 때문에(2022년의 해당 수치가 나오면 2022년에는 훨씬 더 많은 사이버 공격이 있었음이 증명될 것이라고 가정할 수 밖에 없습니다), 조직은 위협을 식별하고 이를 방지하기 위해 신속한 조치를 취할 수 있도록 모든 것을 계속해서 파악하고 있어야 합니다. 여러분의 플랫폼에 서비스를 제공한 회사는 지난 6개월 이내에 사이버 공격을 당한 적이 있었을 것이라고 확신합니다. 이 회사의 데이터는 공격이 전개될 때의 이야기를 말해주고 있었습니다. 이러한 기업들이 실시간으로 해당 데이터를 통해 상황을 파악할 수 있었다면, 위협이 중단되거나 최소한 피해가 훨씬 더 줄어들었을 가능성이 있습니다. 

데이터 문제 #3: 고객의 기대치는 지속적으로 증가하고 있으며, 이에 따라 고객의 니즈를 예측하고 각 고객에 맞춤형 개인 환경을 제공해야 합니다. 소매 고객의 경우, Wakefield Research의 조사 결과에 따르면 75%의 온라인 쇼핑객들이 자신이 이용하고 있는 웹사이트가 정확히 자신이 찾고 있는 것을 발견하지 못한 검색 결과를 반환한다면 즉시 다른 소매 스토어로 옮겨갈 것이라고 말했습니다. 

직원들의 기대치도 높아지고 있습니다. 직원들은 원하는 정보를 쉽게 찾아내서 문제를 신속하게 해결하고 더 복잡한 프로젝트에 집중하고 싶어합니다. 직원들이 필요한 정보, 파일 또는 데이터를 찾을 수 없으면 생산성 저하, 정확성 저하, 사기 저하로 이어질 수 있으며, 직원들이 고객을 지원할 수 없으면 회사에 대한 신뢰성 저하로 이어질 수 있습니다. 이것은 데이터 문제입니다.

그렇다면, 어떻게 데이터를 활용하여 이러한 데이터 문제를 해결할 수 있을까요?

이러한 모든 문제가 데이터 문제임이 입증된 상황에서… 어떻게 이 모든 문제들을 한 번에 해결할 수 있을까요? 검색 기반 통합 플랫폼을 사용하여 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.

1. 모든 데이터를 캡처할 수 있습니다. 컴퓨터에서 생성된 데이터든 사용자가 생성한 데이터든 모든 환경과 모든 소스에서 다양한 데이터를 모두 캡처해야 합니다. 그리고 이 모든 데이터가 빠르고 규모에 맞게 한 곳에 모여야 합니다. 로그에 악의적인 로그인 시도가 숨겨져 있는지는 알 수 없습니다. 아니면 아무리 해도 암호를 기억하지 못하는 사람일 수도 있습니다. 모든 데이터를 캡처하기 전까지는 알 수 없습니다…

2. 데이터를 검색 및 분석 가능하게 만들 수 있습니다. 그 데이터를 검색하고 분석하여 활용하세요. 어떤 데이터가 유용하고 어떤 데이터가 현재 찾고 있는 것과 관련이 있는지를 여러분은 알게 될 때까지는 알지 못합니다. 데이터를 검색 및 분석 가능하게 만들면, 데이터가 침해되었거나 파일이 손상되었거나 (마지막 예에 나온 사람처럼) 사용자가 로그인할 수 없는 경우 등 어떤 상황에서도 원하는 내용을 검색할 수 있습니다. 그리고 마지막으로…

3. 데이터를 탐색 가능하게 만들 수 있습니다. 검색 결과를 탐색 가능하게 만들고 시각적으로 표시하여 데이터를 활용해 의사 결정을 내리고 신속하게 조치를 취할 때 유용하게 사용할 수 있는 형식으로 만드세요. 400개가 넘는 데이터 소스에서 데이터 소스를 추출하고 300개가 넘는 애플리케이션을 사용해 모든 데이터를 관리하는 경우, 관련 정보를 실시간으로 찾아야 합니다. 이는 모든 데이터에서 인사이트를 얻는 데 걸리는 시간과 궁극적으로 조치를 취하는 데 걸리는 시간에 영향을 미칩니다. 

검색 기반 단일 통합 플랫폼에서 이러한 모든 단계를 수행해야 하는 이유는 무엇일까요? 귀사의 보안 분석가 중 한 명이 여러 다른 도구를 통해서만 액세스할 수 있는 격리된 데이터 소스를 보유하고 있다고 가정해 보세요. 각 도구를 일일이 살펴보고 그 컨텍스트를 수동으로 연결해야 할 것입니다. 이로 인해 보안 분석가의 시간과 여러분의 시간이 낭비되고, 여러분은 보안 위험에 취약한 상태로 무방비하게 남겨질 수 있습니다. 

단일 통합 플랫폼 내에서 데이터를 원활하게 탐색함으로써, 검색을 반복적으로 세분화하고 정확도를 데이터 인사이트에 실시간으로 적용할 수 있습니다. 이를 통해 이미 보유한 리소스, 즉 데이터를 사용하여 고객 경험 개선, 복원력 향상, 보안 위험 감소 등과 같은 광범위한 비즈니스 과제, 기회 및 우선 순위를 해결할 수 있습니다.

자세히 알아보고 데이터 활용을 위한 종합 안내서를 확인해 보세요.