빅데이터로 IT 지형이 급변하고 있다. 다양성, 속도, 양적 측면에서 모두 나타나는 데이터 관련 문제에 대응하기 위해 기업들은 하둡, NoSQL 등 새로운 데이터 저장소로 눈을 돌리고 있지만, 큰 난관이 하나 있다. 어디서부터 시작할지 결정하기가 쉽지 않다는 점이다.
성공적인 빅데이터 전략과 최선의 선택을 위한 4가지 방법을 알아본다.
1. 데이터 웨어하우스 최적화
트랜스포메이션 워크로드와 활용 빈도가 낮은 데이터는 하둡으로 이동해보자. 기존의 데이터 웨어하우스 인프라 관련 부담이 줄어 데이터 관련 비용을 절감할 수 있다.
“하둡으로 대체한 데이터 웨어하우스, 데이터 스토리지 비용 최대 10배 절감”
데이터 웨어하우스 최적화 시점을 알려주는 5가지 징후
- · 현재 보유하고 있는 데이터가 데이터 웨어하우스의 한계를 넘어서고 있는가?
- · 데이터 웨어하우스 관련 비용이 급증하고 있는가?
- · 사내 BI(Business Intelligence) 사용자들이 쿼리 성능과 관련해 문제를 제기하는가?
- · 현재 인프라 내 데이터 워크로드 증가가 SLA(Service Level Agreement; 서비스 수준 협약)를 위험에 빠뜨리고 있는가?
- · 데이터 스토리지와 프로세싱 처리 용량의 한계가 기업 성장에 걸림돌이 되고 있는가?
2. 데이터 정제 간소화
확장 가능한 빅데이터 프로세싱 허브를 통해 다양한 데이터 소스를 통합하고, 정제된 정보를 분석 데이터베이스로 전송하자. 대기시간을 최소화해 셀프서비스 분석을 수행할 수 있다.
“마케팅 기술 기업 ‘Edo’, 하둡으로 데이터 프로세스 효율성이 향상되어 ETL 처리 시간을 70%까지 단축”
- · 분석을 위한 통합이 필요한 데이터 소스가 여전히 존재하는가?
- · 비즈니스 프로세스 지원에 필요한 데이터 소스의 양과 다양성이 급증하고 있는가?
- · BI 사용자의 다중 운영 시스템 액세스로 보안에 문제가 발생하고 있는가?
- · 예측 분석을 위해 새로운 데이터셋 생성 프로세스가 필요한가?
- · 데이터 웨어하우스를 하둡으로 최적화해 비용 절감을 꾀하고 싶은가?
3. 360도 고객 관점
다양한 운영 및 트랜잭션 데이터를 결합해 고객과의 접점에 있는 온디맨드 분석 뷰를 생성하고, 고객의 구매 의지 향상 및 유지를 통해 가치를 제고할 기회를 창출하라.
“기업의 60%는 빅데이터가 고객 분석 향상에 상당한 도움을 주는 것으로 판단하고 있다.”
- · 현재 고객 이탈과 관련된 이슈를 중요하게 다루며, 이탈 가능성이 높은 고객을 전략적으로 참여시키고 있는가?
- · 기존 고객의 구매력 향상과 교차 판매 기회를 파악해야 하는 상황인가?
- · 다양한 종류의 고객 정보 시스템 대부분이 상호 연계되어 있지 않은가?
- · 여러 종류의 CRM 시스템에 산재한 데이터 조정이 쉽지 않은가?
- · 영업, 서비스, 지원그룹 등 조직별로 분석을 제공할 계획이 있는가?
4. 데이터 수익화
고부가가치 데이터 셋을 통합해 풍부한 정보로 전환하고, 이를 새로운 종류의 분석 서비스로 제공하라. 그러면 신규 매출을 창출할 수 있다.
“2026년까지 전 세계 기업의 30%가 직간접적으로 기업 내 모든 정보를 새로운 수익원으로 전환하게 될 것이다”
- · 데이터 피드를 요청하는 기존 고객이 있는가?
- · 데이터 피드가 하둡 또는 NoSQL 데이터베이스에 저장된 빅데이터로 간주할 만큼 충분한 가치가 있는가?
- · 고객이 이러한 데이터 피드를 활용해 더 풍부한 정보로 전환하거나 다른 데이터 소스와 결합하고 있는가?
- · 기존 또는 잠재 고객을 대상으로 이러한 데이터 피드를 서비스로 제공하는 방안을 검토한 적이 있는가?
- · 핵심 사업 분야가 성장 한계에 직면해 있거나 신규 매출 창출원에 대한 압박이 가중되고 있는가?
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