초 단위가 중요한 이유: 항상 연결된 세계에서 지연된 데이터가 초래하는 실제 비용

시장이 순식간에 변화하는 상황에서 데이터 지연은 더 이상 비효율적인 문제가 아니라 책임이 됩니다. 분석에 대한 막대한 투자에도 불구하고 80% 의 조직은 여전히 오래된 데이터에 의존하여 의사 결정을 내리고 있으며, 이로 인해 기회를 놓치고 운영상의 병목 현상과 경쟁에서 뒤처지고 있습니다. 더 심각한 것은 데이터 리더의 85%가 오래된 데이터로 의사 결정을 내리는 것이 회사에 직접적인 손실을 입혔다고 인정한다는 점입니다.

현실은 분명합니다. 데이터 처리가 1초 지연될 때마다 재정적 손실, 보안 취약성 및 비즈니스 위험이 가중됩니다.

실시간 스트리밍 데이터 통합을 도입한 기업은 동종 업체를 앞지르며 인사이트를 더 빠르게 확보하고 운영을 최적화하며 우수한 고객 경험을 제공하고 있습니다. 느린 데이터로 인한 높은 비용과 실시간 스트리밍 데이터 통합에 투자하는 기업들이 상당한 우위를 점하고 있는 이유를 분석해 보겠습니다.

디지털 경제에서는 매 순간이 중요합니다. 조직은 전례 없는 양의 데이터를 생성하고 사용하지만, 이 데이터에 대해 실시간으로 조치를 취할 수 있는 능력은 여전히 심각하게 제한되어 있습니다. 비즈니스 환경이 점점 더 복잡하고 역동적으로 변화함에 따라 의사 결정을 내릴 수 있는 시간이 줄어들고 있습니다. Gartner의 의사 결정 리엔지니어링 설문조사에 따르면 71%의 조직이 의사 결정 요구가 점점 더 빈번하고 신속하며 복잡해지고 있다고 응답했습니다. 그러나 실시간 데이터가 없으면 이러한 의사 결정은 오늘날의 현실이 아닌 어제의 인사이트를 기반으로 이루어집니다.

금융, 소매, 의료 등 시간에 민감한 산업에서는 느린 데이터 통합으로 인한 어려움을 점점 더 많이 느끼고 있습니다.

·      금융 서비스: 금융 기관은 신용 점수, 사기 탐지 및 규정 준수를 위해 정확한 데이터에 의존합니다. 느린 데이터는 잘못된 의사 결정과 보안 침해로 이어집니다. 5분 만에 적발된 사기 사건은 5시간 만에 적발된 사기 사건보다 훨씬 피해가 적습니다.

·       소매: 실시간 데이터는 재고 관리, 수요 예측 및 개인화를 위한 핵심 요소입니다. 이를 사용하지 않으면 소매업체는 재고 부족, 재고 과잉, 판매 손실 및 초과 재고의 위험을 감수할 수 있습니다. 비효율적인 재고 관리로 인해 전 세계적으로 기업은 매년 약 1조 1천억 달러의 손실을 보고 있으며, 소매업체만 해도 과잉 재고로 인해 매년 4,710억 달러의 손실을 보고 있습니다.

·      의료: 느리고 오래된 데이터를 기반으로 한 의료 결정은 진단 오류, 치료 지연, 사망률 증가로 이어집니다. 오래된 환자 정보로 인한 의료 오류는 미국에서 세 번째로 큰 사망 원인으로, 연간 200억 달러의 비용이 발생합니다.

·      기술 및 AI: 느린 데이터는 예측 분석을 저해하고 제품 최적화 및 고객 유지에 영향을 미치는 혁신을 지연시킵니다. 오래된 데이터를 사용하여 AI 모델을 학습하는 회사는 부정확한 예측으로 인해 전 세계적으로 6%의 매출 손실(약 4억 600만 달러)을 경험합니다.

아무것도 하지 않는 데 드는 비용은 실시간 데이터 통합으로 업그레이드하는 데 드는 비용보다 훨씬 더 큽니다.

데이터 지연은 수익에만 영향을 미치는 것이 아니라 사기, 사이버 위협 및 규제 처벌을 받을 수 있는 가능성을 열어줍니다. 이러한 지연은 다음 산업에 영향을 미칠 수 있습니다.

·      금융 부문: 사기 탐지 속도가 느리면 침해에 더 많이 노출됩니다. 실시간 스트리밍 접근 방식은 사기가 발생하기 전에 예방할 수 있지만, 레거시 배치 시스템을 사용하면 기업이 사전 예방적이기보다는 사후 대응적인 태도를 취하게 됩니다.

·      의료 서비스: 실시간 데이터 동기화가 없으면 규정 준수 격차로 인해 의료 기관은 수백만 달러의 벌금에 노출될 수 있습니다.

·      소매 및 전자 상거래: 고객의 신뢰는 실시간 개인화 및 사기 방지에 달려 있습니다. 76%의 사기 사건은 심각한 브랜드 평판 손상을 초래하여 장기적인 고객 이탈로 이어집니다.

스트리밍 데이터 통합은 효율성뿐만 아니라 손실로 이어지기 전에 위험을 완화하는 것입니다.

비용이 많이 드는 지연, 비효율성, 기회 누락을 방지하고자 하는 기업에는 실시간 데이터 통합이 필요합니다. 효과적인 실시간 데이터 통합 솔루션은 조직이 진행 중인 데이터 변환을 통해 데이터 기반 의사 결정을 더 빠르게 내리고 인사이트를 항상 최신 상태로 유지할 수 있도록 지원합니다.

파이프라인 생성을 자동화하여 성능을 최적화하고 개인화된 실시간 상호 작용을 제공하여 고객 경험을 개선합니다. 그 보상은 무엇일까요? 몇 시간 또는 며칠이 아닌 몇 초 만에 사기 탐지, 재고에 대한 실시간 업데이트를 통해 재고 부족이나 고객 불만을 방지하고 클레임 처리 속도를 높입니다. 이것은 실시간 데이터 통합의 힘을 보여주는 몇 가지 예에 불과하며, 기업은 오래된 보고서가 아닌 신뢰할 수 있는 실시간 데이터를 기반으로 자신 있게 행동할 수 있습니다.

하지만 모든 실시간 데이터 통합 솔루션이 동일하게 구축된 것은 아닙니다. 많은 플랫폼이 경직된 아키텍처, 지연 시간 문제, 수동 개입 및 궁극적으로 성능을 저해하는 숨겨진 운영 복잡성으로 인해 어려움을 겪고 있습니다. 기업에는 스트리밍 데이터를 처리할 뿐만 아니라 안정성, 거버넌스 및 보안을 보장하는 확장 가능한, 유연하며 지능적인 솔루션이 필요합니다. 진정한 실시간 데이터 통합을 달성하려면 속도 그 이상이 필요합니다. 시장에서 사용 가능한 대부분의 솔루션이 부족한 영역인 안정성, 거버넌스 및 적응성을 요구합니다.

IBM® StreamSets는 느리고 불안정한 데이터 통합 문제를 해결하여 원활하고 자동화된 안전한 스트리밍 데이터 경험을 제공하도록 설계되었습니다. 지속적인 수동 튜닝이 필요하고 스키마 드리프트 또는 공급업체 종속으로 어려움을 겪고 있는 기존 및 기타 스트리밍 솔루션과 달리, IBM StreamSets는 온프레미스에서 클라우드 데이터 허브 및 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스에 이르기까지 엔터프라이즈 데이터 허브를 원활하게 연결합니다. 이러한 통합은 중단 없이 실시간 데이터 흐름을 보장하는 데 도움이 됩니다. 하이브리드 및 멀티 클라우드 환경 전반에 걸친 유연한 배포 모델을 통해 조직은 거버넌스 및 규정 준수를 유지하면서 손쉽게 확장할 수 있습니다.

대규모 실시간 의사 결정을 지원함으로써 IBM StreamSets는 기업이 데이터 아키텍처를 현대화하고 AI 기반 인사이트를 활용하며 운영 위험을 줄일 수 있도록 지원합니다. 내장된 데이터 드리프트 보호, 진행 중인 변환 및 관측 가능성을 통해 지속적인 고품질 데이터를 제공하므로 기업은 오래된 정보가 아닌 최신 인사이트를 기반으로 조치를 취할 수 있습니다. 비즈니스의 미래는 실시간입니다. 이를 받아들이는 사람이 리더가 됩니다. 이를 무시하는 사람은 뒤처지게 됩니다.

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