초기 공상 과학 소설은 다음과 같이 보여줍니다. “벅 로저스”(1939) 그리고 “The Fly”(1950)는 순간이동 기술을 묘사했습니다. 스타트렉의 수송실 실시간 생명체를 고전 SF 비유로 전환한 것입니다. 실시간 물질 전송이 가능한 기술은 아직 구축되지 않았지만 현대 과학은 빛보다 빠른 속도로 모든 거리에서 정보 전송을 촉진하기 위해 중첩 및 양자 순간이동과 같은 개념을 추구하고 있습니다. 고마워요, 알베르트 아인슈타인!

이러한 미래 기술이 도착할 때까지 기다릴 필요가 없습니다. 오늘날 데이터 실무자들은 이미 실시간 데이터 파이프라인을 사용하여 웹사이트 최적화부터 반응적이고 예측 가능한 이행 및 배송 라우팅에 이르는 광범위한 사용 사례를 지원하고 있습니다. iPaaS 및 ETL 서비스를 포함한 최신 데이터 흐름은 밀리초의 지연 시간을 달성하여 유용한 데이터를 거의 즉시 다운스트림 앱으로 이동할 수 있습니다. 생성적 AI의 출현으로 예측 소프트웨어 애플리케이션 및 분석을 위한 실시간 데이터의 사용과 가치가 대폭 증가하고 있습니다.

일괄 처리에서 스트리밍까지

데이터 일괄 처리는 펀치 카드 컴퓨팅 시대부터 저장 및 처리 능력에 대한 실질적인 제한 기능인 확립된 패러다임입니다. 도래와 함께 클라우드 컴퓨팅, 일괄 처리에서 실시간 또는 "인스트림" 처리로 전환하는 것이 실용적이고 저렴해졌습니다. 데이터 스트리밍은 이제 새로운 비즈니스 기능의 원동력이자 경쟁 우위의 원천입니다. 실시간 데이터 스트리밍을 통해 기업은 몇 분, 몇 시간, 며칠이 아닌 단 몇 초 만에 결정과 작업을 최적화할 수 있습니다.

일괄 처리에서 실시간 스트리밍 데이터 전송으로 전환하면 이전에 운영(예: 결제 처리) 및 분석(예: BI 대시보드) 작업을 수행했던 이질적이고 중복될 가능성이 있는 데이터 흐름을 통합하는 데 도움이 될 수 있습니다. 소매 업계에서 실시간 데이터 애플리케이션은 쇼핑객 행동에 즉각적으로 반응하는 것부터 운영 예외가 발생할 때 이를 표시하고 해결하는 것까지 다양합니다. 

실제 적용하기

다음은 현재 DTC(고객 직접 판매) 및 옴니채널 브랜드가 실제로 실시간 데이터 스트리밍을 어떻게 사용하고 있는지에 대한 몇 가지 예입니다.

• 실시간 재고 관리: 소매업체는 실시간으로 재고 수준을 추적하고 재고가 특정 임계값에 도달하면 자동 재주문을 실행하여 재고 부족 및 과잉 재고를 방지할 수 있습니다.

• 실시간 주문 라우팅: 브랜드는 실시간 데이터를 사용하여 주문 이행 수명주기를 추적하고 제품을 선택, 포장, 배송 및 배송해야 하는 위치와 방법을 결정하여 문앞까지 걸리는 시간과 이행 비용을 최적화할 수 있습니다.

• 개인화된 마케팅: 고객 행동을 실시간으로 분석함으로써 소매업체는 개별 고객을 대상으로 하는 개인화된 마케팅 캠페인을 만들 수 있습니다.

• 사기 및 손실 감지: 전자상거래 및 POS 플랫폼은 실시간 데이터 분석을 통해 사기 거래를 식별 및 방지함으로써 금전적 손실 및 평판 훼손 위험을 줄일 수 있습니다.

• 동적 가격 책정: 소매업체는 실시간 데이터를 사용하여 공급과 수요, 경쟁, 기타 시장 요인에 따라 가격을 동적으로 조정하여 수익과 이익을 최적화할 수 있습니다.

• 고객 지원: 소매업체는 실시간 데이터를 사용하여 고객에게 맞춤형 지원을 제공하고 관련 추천을 제공하며 질문이나 우려 사항에 답변할 수 있습니다.

• 공급망 최적화: 소매업체는 실시간 데이터를 사용하여 공급망 운영을 최적화하고 배송 시간을 개선하며 비용을 절감할 수 있습니다.

• 소셜 미디어 모니터링: 소매업체는 실시간 데이터를 사용하여 소셜 미디어 채널에서 브랜드나 제품에 대한 언급을 모니터링하고 고객 피드백과 우려 사항에 신속하게 대응할 수 있습니다.

• 매장 레이아웃 최적화: 소매업체는 실시간 데이터를 사용하여 실제 매장에서의 고객 행동을 분석하고 매장 레이아웃, 제품 배치, 인력 수준을 최적화하여 효율성과 매출을 극대화할 수 있습니다.

• 예측 유지보수: 소매업체는 실시간 데이터를 사용하여 장비 오류를 식별 및 방지하고 가동 중지 시간과 유지 관리 비용을 줄일 수 있습니다.

소매업에서 실시간 데이터 스트리밍의 주요 이점

위에서 설명한 것과 같은 사용 사례를 해결하기 위한 스트리밍 데이터는 소매 브랜드에 주요 이점을 제공할 수 있습니다. 실시간 데이터 파이프라인 조직이 변화하는 비즈니스 요구와 시장 상황에 신속하게 대응할 수 있도록 지원하여 더욱 민첩하고 경쟁력 있는 브랜드를 만들 수 있습니다. 스트리밍 데이터 파이프라인은 실시간 통찰력을 제공하여 더 빠르고 정확한 의사 결정을 가능하게 합니다. 실시간 데이터 처리를 통해 데이터가 생성되는 즉시 처리되어 분석에 사용할 수 있으므로 처리 시간과 대기 시간이 단축됩니다. 실시간 처리를 통해 조직은 데이터 처리 워크플로를 간소화 및 자동화하여 수동 작업을 줄이고 운영 효율성을 높일 수 있습니다. 그리고 아마도 가장 중요한 것은 고객 행동과 선호도에 대한 실시간 통찰력을 통해 조직이 보다 개인화되고 관련성 높은 경험을 제공하여 고객 만족도와 충성도를 높일 수 있다는 것입니다.

데이터 엔지니어링 및 분석 팀의 경우 실시간 데이터 처리를 통해 데이터 오류를 더 빠르게 식별하고 수정하여 분석에 사용되는 데이터의 정확성을 높일 수 있습니다. 실시간 데이터 처리를 통해 깨끗하고 검증된 데이터만 분석에 사용할 수 있습니다.

이러한 이점은 분석 및 비즈니스 인텔리전스 사용 사례에 직접 적용됩니다. 이를 통해 조직은 데이터를 보다 빠르고 정확하게 처리 및 분석하고 변화하는 비즈니스 요구에 보다 효과적으로 대응할 수 있습니다.

IT 투자 수익 최적화

실시간 데이터 기능을 추구하는 조직에서 주목해야 할 주요 위험은 비용입니다. 일괄 처리 데이터가 아닌 스트리밍은 추가 스토리지 또는 컴퓨팅 비용을 발생시키지 않을 수 있지만 스트리밍 데이터 파이프라인 및 분석 모델의 비용을 최적화하기 위한 엔지니어링 부담은 상당할 수 있습니다. 특히 Snowflake 또는 Google BigQuery와 같은 클라우드 데이터 웨어하우스에 스토리지와 컴퓨팅이 집중되어 있는 경우 클라우드 컴퓨팅 비용이 급증할 수 있습니다. 

데이터 파이프라인 초기에 스트리밍 데이터의 로깅, 의미론적 카탈로그 작성 및 매핑을 처리하면 데이터를 구체화, 모델링 및 조정해야 할 때 다운스트림 분석 비용을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.

실시간 데이터 시작하기

조직은 실시간 데이터 스트리밍을 어떻게 채택합니까? 많은 최신 클라우드 서비스 및 소매 데이터 플랫폼은 이미 스트리밍 데이터 전송 및 처리를 지원합니다. 현재 소프트웨어 및 클라우드 서비스 제공업체에 문의하여 스트리밍 데이터 전송을 지원하는지 확인할 수 있습니다.

우리의 물건과 우리 자신을 어느 곳에서나 다른 곳으로 즉시 이동할 수 있다면 삶이 어떨지 상상해 보십시오! 인류를 위해 가능한 것에 대한 우리의 비전을 발전시킨 Gene Roddenberry와 같은 미래학자와 Albert Einstein과 같은 과학자들에게 감사드립니다. 

우리가 마침내 작동하는 운송 장치를 발명하거나 양자 컴퓨팅이 상업적 현실이 될 때까지 미래의 시작일까지 실시간 데이터 스트리밍을 적용하여 현재 소매업에 불공평한 이점을 창출할 수 있습니다.

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• 출처: https://www.dataversity.net/10-advantages-of-real-time-data-streaming-in-commerce/