기존 데이터 웨어하우스가 실시간 분석에 부족한 이유

데이터 기반 조직은 가장 최신의 최신 정보를 바탕으로 의사 결정을 내리는 능력에 따라 성공하거나 실패합니다. 공급망 최적화, 금융 거래 사기 탐지, 실시간 고객 경험 개인화 등 무엇을 하든 데이터 최신성이 가장 중요합니다.

그러나 많은 조직에서는 "데이터 즉시성"이라는 성배를 여전히 파악하기 어렵습니다. 이들은 일괄 처리 및 기록 분석을 위해 구축된 강력한 도구인 기존 데이터 웨어하우스나 기타 레거시 데이터 저장소에 계속 의존하고 있지만 실시간 분석 요구 사항을 처리할 준비가 부족합니다. 결과는? 더 이상 신선하지 않은 데이터에 대해 중요한 비즈니스 결정이 내려지고 있으며, 이로 인해 기회를 놓치고 최적이 아닌 결과를 얻게 되며 경쟁업체와 보조를 맞출 수 없게 됩니다.

데이터 최신성이 사용 사례에 매우 중요한 상황에 있고 여전히 데이터 웨어하우스를 기본 분석 저장소로 사용하고 있다면 실시간 통찰력의 모든 이점을 누리지 못할 가능성이 높습니다. 실제로 실시간 데이터 이니셔티브를 장기적으로 지속 불가능하게 만드는 상당한 데이터 지연 시간과 운영 비용이 발생할 가능성이 높습니다.

데이터 웨어하우스는 실시간으로 설계되지 않았습니다.

데이터 웨어하우스가 실시간 분석에 부족한 이유를 이해하려면 이러한 레거시 시스템과 최신 실시간 분석 데이터베이스 간의 핵심 아키텍처 차이점을 살펴봐야 합니다.

데이터 웨어하우스는 일괄 처리 및 기록 분석에 최적화되어 있습니다. 다양한 소스에서 대량의 데이터를 집계하고 데이터를 변환 및 정리한 다음 보고 및 비즈니스 인텔리전스를 위해 중앙 저장소에 로드하는 데 탁월합니다. 이러한 배치 중심 접근 방식은 월별 판매 보고서나 분기별 재무 분석과 같이 적시성이 중요한 요소가 아닌 사용 사례에 적합합니다.

그러나 데이터 웨어하우스의 본질적인 설계로 인해 상당한 데이터 대기 시간이 발생합니다. 데이터는 일반적으로 매시간, 매일, 매주 또는 매월 등 정기적으로 웨어하우스에 로드됩니다. 즉, 데이터를 분석할 수 있을 때쯤에는 이미 오래된 상태가 되며 때로는 몇 시간 또는 며칠이 걸리기도 합니다. 매 순간이 중요하고 빠르게 변화하는 비즈니스 환경에서 이러한 지연은 기회를 포착하는 것과 완전히 놓치는 것의 차이가 될 수 있습니다.

또한 데이터 웨어하우스는 고속 데이터 스트림을 처리하거나 지연 시간이 짧은 쿼리를 지원하도록 설계되지 않았습니다. 데이터 볼륨과 사용자 동시성이 증가함에 따라 데이터 웨어하우스는 실시간 의사 결정에 필요한 1초 미만의 응답 시간을 제공하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 데이터 웨어하우스의 기본 저장소 및 인덱싱 구조는 세분화된 실시간 데이터의 신속한 수집 및 쿼리가 아닌 대량 데이터 로드 및 집계에 최적화되어 있습니다.

오래된 데이터의 비용

실시간 분석을 위해 데이터 웨어하우스에 의존하는 결과는 심각할 수 있습니다. 다음 시나리오를 고려해보세요 -

• 소매점 개인화: 전자상거래 회사는 고객의 탐색 및 구매 내역을 기반으로 고객에게 실시간 제품 추천을 제공하려고 합니다. 데이터 웨어하우스를 사용하면 잠재적으로 몇 시간 또는 며칠이 지난 데이터를 기반으로 권장 사항이 제공되므로 최적이 아닌 고객 경험을 제공하고 판매 기회를 잃게 됩니다.

• 사기 감지: 금융기관에서는 사기거래를 실시간으로 탐지하여 손실을 최소화하는 것을 목표로 합니다. 데이터 웨어하우스 기반 시스템을 사용하면 사기 탐지 메커니즘이 데이터 대기 시간으로 제한되므로 사기 활동이 눈에 띄지 않게 지나갈 가능성이 있습니다.

• 공급망 최적화: 제조업체는 수요 및 공급망 상태의 변화에 따라 생산 및 재고 수준을 실시간으로 조정하려고 합니다. 데이터 웨어하우스에 의존하면 시장 변동에 대한 대응이 지연되어 품절, 재고 초과 및 수익 기회 상실로 이어질 수 있습니다.

이러한 각 예에서 오래된 데이터로 인한 비용은 매출 손실과 고객 불만뿐만 아니라 놓친 전략적 이점으로 인한 기회 비용으로도 측정될 수 있습니다. 최신 정보에 따라 조치를 취할 수 없는 조직은 민첩성이 뛰어난 경쟁사보다 항상 뒤처지게 됩니다.

게다가 데이터 웨어하우스 기반 실시간 분석 인프라 유지와 관련된 운영 비용은 엄청날 수 있습니다. 추가 ETL 프로세스, 데이터 복제 및 복잡한 데이터 동기화 메커니즘이 필요하므로 상당한 관리 부담이 발생하고 총 소유 비용(TCO)이 증가합니다.

실시간 분석 데이터베이스

실시간 사용 사례에 대한 데이터 웨어하우스의 한계를 극복하기 위해 조직에서는 점점 더 Apache Pinot와 같은 전문 실시간 분석 데이터베이스로 전환하고 있습니다. 이러한 특수 목적 솔루션은 처음부터 빠르게 이동하는 데이터에 대한 짧은 지연 시간, 높은 동시성 분석에 대한 고유한 요구 사항을 처리하도록 설계되었습니다.

데이터 웨어하우스와 달리 Pinot와 같은 실시간 분석 데이터베이스는 지속적인 데이터 수집 및 실시간 쿼리에 최적화되어 있습니다. 데이터 스트림을 밀리초 단위로 수집하고 인덱싱할 수 있어 수십억 개의 레코드가 있어도 쿼리 응답 시간이 1초 미만이 가능합니다. 이를 통해 조직은 가능한 가장 최신 데이터를 기반으로 결정을 내리고 실시간 분석의 진정한 잠재력을 활용할 수 있습니다.

또한 실시간 분석 데이터베이스는 수평 확장이 가능하도록 설계되어 성능 저하 없이 증가하는 데이터 볼륨과 사용자 동시성을 처리합니다. 이러한 확장성은 수천 명의 사용자가 동시에 시스템에 쿼리할 수 있는 업무상 중요한 사용자 지향 애플리케이션에 매우 중요합니다.

그러나 실시간 분석 데이터베이스의 장점은 단순한 기술 역량 그 이상입니다. 또한 상당한 운영 및 비용 이점을 제공합니다.

• 단순화된 데이터 관리: Pinot와 같은 실시간 데이터베이스는 데이터 웨어하우징과 관련된 복잡성을 상당 부분 추상화하여 관리 오버헤드를 줄이고 팀이 더 높은 가치의 활동에 집중할 수 있도록 해줍니다.

• TCO 절감: 실시간 데이터베이스는 비용이 많이 드는 ETL 프로세스, 데이터 복제 및 기타 데이터 웨어하우스 관련 인프라의 필요성을 제거함으로써 실시간 분석 이니셔티브에 대한 TCO를 크게 줄일 수 있습니다. 데이터 웨어하우스를 제공하는 공급업체보다 실시간 데이터베이스를 제공하는 공급업체에서 훨씬 더 비용 효율적일 수 있는 초당 쿼리 비용과 같은 다른 가격 측정 지표가 있을 수 있습니다.

• 향상된 민첩성: 실시간으로 데이터를 신속하게 수집, 처리 및 쿼리할 수 있는 기능을 통해 조직은 변화하는 비즈니스 상황과 고객 요구 사항에 보다 효과적으로 대응할 수 있어 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.

• 원활한 생태계 통합: 실시간 데이터베이스는 널리 사용되는 데이터 수집, 처리 및 시각화 도구와 원활하게 통합되는 경우가 많으므로 엔드투엔드 실시간 분석 솔루션을 더 쉽게 구축할 수 있습니다.

데이터 웨어하우스 대신 실시간 분석 데이터베이스를 선택해야 하는 경우

기존 데이터 웨어하우스 대신 Apache Pinot와 같은 실시간 분석 데이터베이스를 사용하기로 결정하려면 조직의 특정 사용 사례 및 요구 사항을 신중하게 평가해야 합니다. 일반적으로 데이터 최신성이 비즈니스 결과에 중요하고 고속 데이터 스트림을 처리하는 경우 실시간 분석 데이터베이스가 더 나은 선택일 가능성이 높습니다.

실시간 분석 데이터베이스가 빛을 발하는 몇 가지 일반적인 시나리오는 다음과 같습니다.

• 사용자 대상 분석: 대시보드, 보고 도구, 개인화 엔진 등 1초 미만의 쿼리 응답 시간과 높은 동시성을 처리하는 기능이 필요한 애플리케이션.

• 운영 분석: 공급망 최적화, 사기 탐지, 예측 유지 관리 등 즉각적인 조치를 취하기 위해 실시간 통찰력이 필요한 사용 사례입니다.

• IoT 및 엣지 분석: 짧은 대기 시간과 소스에 가까운 데이터 처리 능력이 필수적인 연결된 장치 및 센서의 데이터를 분석합니다.

• 스트리밍 데이터 처리: 금융 거래, 클릭스트림 분석 또는 실시간 광고 최적화와 같은 고속 데이터 스트림의 지속적인 수집 및 분석과 관련된 시나리오.

반면, 기록 보고, 비즈니스 인텔리전스, 데이터 과학 워크로드 등 데이터 최신성이 덜 중요한 사용 사례에는 데이터 웨어하우스가 여전히 더 나은 선택일 수 있습니다.

궁극적으로 중요한 것은 특정 요구 사항을 이해하고 작업에 적합한 도구를 선택하는 것입니다. 데이터 웨어하우스를 실시간 분석 사용 사례에 강제로 맞추려고 하면 필연적으로 최적이 아닌 성능, 비용 증가 및 기회 상실로 이어질 것입니다.

다음 단계

비즈니스 속도가 지속적으로 가속화됨에 따라 실시간 데이터 통찰력의 필요성이 그 어느 때보다 시급해졌습니다. 생각의 속도에 맞춰 데이터를 실행으로 전환하는 능력인 지금의 힘을 활용할 수 있는 조직이 디지털 시대에 성공할 것입니다.

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