혁신을 주도하는 5가지 빅데이터 분석 전략

데이터를 활용하고 있는지의 여부와 관계없이 주위에는 풍부한 양의 데이터가 존재하고 있습니다. 고객, 직원 및 운영 부서는 비즈니스와 수익을 개선하기 위해 활용할 수 있는 데이터를 지속적으로 생성하고 있습니다.

빅데이터를 사용하면 다양한 소스에서 실시간으로 스트리밍 되는 방대한 양의 정보를 분석하고 사용할 수 있습니다. 빅데이터가 기업을 도울 수 있는 중요한 한 가지 방법은 혁신입니다. "혁신"은 단순한 유행어가 아니라 기업의 성공과 실패를 구분 짓는 단어입니다.

그러나 혁신은 추상적인 작업이 아닙니다. 다음은 기업이 시장 조사, 제품 개발, 제품 출시 등 운영의 모든 단계에서 빅데이터를 통한 혁신으로 경쟁 우위를 확보하는 방법입니다.

1. 더 나은 시장 조사

실시간 빅데이터 분석은 시장 조사를 위한 최고의 툴로서, 기존 데이터 분석으로는 얻을 수 없었던 고객 수요, 선호도 및 행동에 대한 인사이트를 제공합니다.

시장은 끊임없이 움직이고 혁신적인 비즈니스도 함께 움직입니다. 빅데이터는 대량의 최신 시장 데이터를 분석하고 주요 성장 영역을 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다. 즉, 가장 관련성이 높은 고객 수요를 갖춘 시장 영역을 분별하고 이를 타겟으로 개발에 집중할 수 있습니다.

또한 빅데이터는 여러 소스에서 비롯된 다양한 종류의 비정형 데이터로, 보다 빠르고 세부적인 인사이트를 통해 시장 조사를 추진할 수 있는 귀중한 정보를 제공합니다. 웹 쿠키, 고객 서비스 인터랙션, 소셜 미디어 및 기타 소스에서 데이터를 가져오면 시장이 원하는 것을 진정으로 이해할 수 있습니다.

그리고 고객별 선호도를 실시간으로 파악하면 시장의 신호에 대응하여 혁신적인 제품 아이디어를 개발할 수 있습니다.

2. 의사 결정의 효율화

데이터는 기업의 의사결정을 지원합니다. 그리고 빅데이터 분석을 활용하면 신속한 정보 기반 의사결정이 가능합니다.

전통적인 데이터 분석은 정의된 데이터 세트로 제한되어 있으며 소급 적용을 하는 배치 프로세싱을 진행합니다. 반면 다이내믹 스키마로 다양한 비정형 데이터 세트를 실시간으로 분석하는 빅데이터 분석을 활용할 경우 훨씬 더 나은 인사이트를 얻을 수 있습니다.

Prometheus 또는 Grafana와 같은 데이터 시각화 툴을 사용하면 데이터의 발생과 동시에 이를 이해하는 데 도움이 됩니다. 이러한 데이터를 사용하여 회사의 향후 방향성에 대해 정보에 입각한 확실한 판단을 내릴 수 있습니다.

또한 빅데이터를 통해 의사결정의 영향을 모니터링하고 필요에 따라 상황에 대응할 수 있습니다. 위험한 결정을 내릴 때, 이러한 결정에 대한 영향을 미리 확인할 수 있고 필요한 경우 방향을 바꿀 수도 있습니다. 즉, 경쟁업체가 고려하지 않을 수도 있는 파격적인 선택을 할 수 있습니다.

이러한 이점을 통해 경쟁업체보다 더 빠르고 결단력 있게 행동할 수 있으며 혁신을 앞당길 수 있습니다.

3. 제품 개발 가속화

빅데이터는 고객의 요구사항과 선호도에 대한 풍부한 이해를 바탕으로 혁신적인 제품을 설계하는 데 도움이 됩니다. 또한 제품 개발 프로세스의 속도를 높여 경쟁업체를 능가하는 경쟁력을 갖출 수 있도록 돕습니다.

빅데이터 분석을 통해 실시간으로 고객 피드백 및 사용량 데이터를 수집하고 자세히 분석할 수 있습니다. 연구개발 팀은 이러한 데이터에서 수집한 인사이트를 제품 개발 프로세스에 구현할 수 있습니다.

예를 들어, 모바일 앱을 만드는 회사는 행동 분석 소프트웨어의 인사이트를 활용할 수 있습니다. 이 데이터는 수천 명의 사용자 기기에 있는 수백 개의 프로세스와 관련성을 맺을 수 있으며, 이를 통해 제품개발 팀은 기존 제품을 신속하게 조정하고 새 제품을 개발할 수 있습니다.

4. 생산성 향상

비즈니스 혁신은 단순히 아이디어에만 국한되지 않습니다. 비즈니스 혁신은 소비자에게 혁신을 가장 먼저 제공하는 것입니다. 빅데이터 분석은 생산성을 대폭 향상시켜 기업이 제품을 더 빨리 시장에 출시할 수 있도록 합니다.

특히, 5G, AI, 사물인터넷(IoT) 등의 기술과 함께 빅데이터 분석을 사용하면 생산성을 더욱 높일 수 있습니다. 

예를 들어, 기업은 고화질 카메라를 업무 공간에 도입하여 AI를 활용하는 환경을 연구하고 새로운 사용 사례를 즉시 식별할 수 있습니다. 공장 카메라는 특정 방식으로 쌓인 상자가 부상 또는 제품 손상으로 이어질 가능성이 더 높다는 것을 감지할 수 있습니다. 그런 다음 이 데이터를 다른 자동화 영역에 연결하고 해당 상자가 쌓이는 방식을 변경할 수 있습니다.

이처럼 생산 프로세스의 사소한 개선이 높은 생산성 향상으로 이어져 시장에 보다 빠르고 효율적으로 혁신을 제공할 수 있습니다.

5. 선제적인 IT 최적화

작업현장에서 사용하는 기계는 지속적으로 로그 데이터를 생성합니다. 수년 동안 비즈니스는 운영에 대한 인사이트를 얻기 위해 이 로그 데이터를 분석해 왔습니다. 하지만 빅데이터 분석은 이러한 정보를 활용하여 비즈니스의 혁신과 효율성을 주도할 수 있는 기회를 제공합니다.

컨테이너, 스트리밍 소스, 클라우드 환경 및 가상머신에서 파생된 로그 데이터는 문제를 신속하게 해결하고 고위험 영역을 사전에 모니터링할 수 있는 기회를 제공합니다. 그러나 기존 데이터 스토리지 아키텍처는 최신 로그 데이터가 제공하는 풍부하고 다양한 정보를 분석하는 데 적합하지 않습니다. 이를 위해서는 현대적이고 확장 가능하며 적응력이 뛰어난 인프라가 필요합니다. 로그 데이터는 기존 데이터베이스가 요구하는 관계형 스키마를 쉽게 따르지 않아, 많은 팀이 필요한 인사이트를 얻지 못한 채 무모한 도전을 하는 상황에 놓이게 될 수도 있습니다.

개선된 ITOps 및 AI 기반 모니터링은 다양한 소스의 로그 데이터를 자동으로 스캔하고 분석할 수 있습니다. 이를 통해 이전에는 발견하지 못했을 문제를 감지하고 수동 데이터 수집 및 분석에 소요되는 시간을 크게 줄일 수 있습니다.

퓨어스토리지가 빅데이터 분석을 지원하는 방법

기회를 발견했을 때 돌파구를 마련하는 데 도움이 되는 빅데이터 스토리지 전략으로 모든 기회에 대비하세요. 빅데이터는 기업의 데이터 성숙도 향상과 경쟁 우위 확보에 도움을 줍니다. 그러나 레거시 아키텍처만을 사용하는 경우 이러한 이점을 활용하지 못할 수 있습니다. 빅데이터를 위해서는 빅데이터의 볼륨, 다양성 및 속도를 처리할 수 있는 확장 가능하고 안전한 스토리지 솔루션이 필요합니다.

에버그린//원(Evergreen//One)으로 빅데이터를 수용하고 더 빠르게 혁신하여 필요에 따라 스토리지 요구 사항을 쉽게 확장할 수 있습니다.

추가적인 빅데이터 가이드 챕터

1. 빅데이터 vs. 전통적인 데이터
2. 정형 데이터 vs. 비정형 데이터
3. 빅데이터와 IoT의 관계