실시간 데이터란 무엇인가요?

실시간 데이터는 생성되거나 수집된 후 즉시 처리 및 분석이 가능한 정보로, 대개 밀리초 이내에 제공됩니다.

실시간 데이터는 빠른 의사결정의 원동력이며, 이는 오늘날의 비즈니스 환경에서 경쟁력을 유지하는 데 매우 중요합니다. 조직은 실시간 데이터를 사용하여 실시간 분석을 강화함으로써 빠르고 자신 있게 실행 가능한 인사이트에 액세스할 수 있습니다. 2025년 IDC 데이터에 따르면, 설문조사에 참여한 기업은 사용 사례의 63%가 유용하게 활용되려면 몇 분 안에 데이터를 처리해야 한다고 밝혔습니다. 

기업 전반에서 실시간 데이터는 사기 탐지, 공급망 최적화, 고객 경험 개인화 및 위험 관리를 가속화하는 데 도움이 됩니다. 그리고 인공지능 시대에 실시간 데이터는 효과적인 인공지능 시스템을 위해 필수적인 것으로 입증되었습니다. AI 모델은 관련성이 높은 최신 데이터에서 최고의 성능을 발휘합니다. 이러한 정보가 없으면 어제의 현실, 즉 오래된 정보에 기반하여 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

실시간 데이터는 다음과 같은 다양한 소스에서 가져올 수 있습니다.

• 사물 인터넷(IoT) 디바이스 및 센서
• 모바일 앱
• 교통 시스템
• 날씨 예측 서비스
• 금융 시장
• 소셜 미디어 플랫폼
• 스포츠 데이터베이스
• 사이버 보안 인텔리전스 플랫폼
• POS 및 전자 상거래 시스템

애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)는 다양한 소스에서 처리 및 저장을 위한 데이터 파이프라인으로 실시간 데이터 전송을 자동화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

오늘날에는 과거 데이터와 날짜가 지난 정보(심지어 전날까지 수집된 데이터까지)를 사용하여 정보에 입각한 결정을 내리는 것만으로는 충분하지 않습니다.¹

그러나 이는 기업들이 데이터 기반 인텔리전스를 위해 기존의 데이터 처리 접근 방식, 즉 일괄 처리 방식에 의존할 때 종종 어쩔 수 없이 감수해야 하는 일입니다. 일괄 처리를 통해 작업은 특정 간격으로 수집되고 결국에는 특정 시간(예: 밤)에 일괄적으로 실행됩니다.

일괄 처리는 일상적인 보고서와 같이 시간에 민감하지 않은 작업에는 유용한 툴이지만, 기업이 즉각적인 인사이트를 도출하는 데 방해가 됩니다. 예를 들어, 사기 탐지 프로그램의 일부로 데이터 처리에만 의존하는 은행은 상당한 손실이 발생한 후에야 의심스러운 금융 거래에 대한 알림을 받을 수 있습니다.  

즉각적으로 데이터를 처리할 수 있는 저지연 기술(현재는 실시간 데이터라고 함)의 개발은 기업이 변화하는 상황에 대응하고 비즈니스 인텔리전스 이니셔티브를 실행하는 속도에 혁명을 가져왔습니다.

사기 사례 다시 살펴보기: 실시간 데이터 처리는 금융 거래에 대한 실시간 데이터 분석(실시간 데이터 애널리틱스라고도 함)을 지원하여 의심스러운 활동이 발생하는 즉시 은행에 경고합니다. 이를 통해 은행은 신속하게 개입하고 대규모 손실을 방지하여 고객 자산을 보호할 수 있습니다.

인공지능의 도입이 증가함에 따라 실시간 데이터의 중요성이 더욱 커지고 있습니다. 최신 고품질 데이터는 AI 및 머신 러닝 기반 워크플로에 필수적인 경우가 많습니다.

예를 들어, AI 기반 진단 모델은 가능한 질병을 감지하기 위해 현재 환자 데이터가 필요한 반면, 전자 상거래 챗봇은 재고 정보를 갖추고 있어 사용 가능한 제품에 대한 쇼핑객의 질문에 효과적으로 답변할 수 있습니다.

에이전틱 AI는 특히 실시간 데이터를 활용하여 자율적인 의사 결정을 지원합니다. 예를 들어, 해운 사업은 에이전틱 AI를 사용하여 실시간 교통 상황에 따라 배송 경로를 자동으로 조정할 수 있습니다.

실시간 데이터를 활용하는 기업은 다음과 같은 여러 가지 이점을 얻습니다.

실시간 데이터, 준실시간 데이터 및 스트리밍 데이터는 종종 같은 의미로 사용되지만 이들 용어에는 미묘한 차이가 있습니다.

실시간 데이터는 생성 또는 수집 후 즉시 사용할 수 있지만, 준실시간 데이터는 분석 또는 기타 목적으로 액세스하는 데 몇 분 또는 몇 시간이 걸릴 수 있습니다.

예를 들어, NASA는 준실시간 데이터를 우주 기반 플랫폼에 대한 기기로 캡처한 후 1~3시간 후에 사용할 수 있는 데이터로 간주합니다^.2

반면, Forrester는 실시간 분석을 위한 데이터는 데이터 원본에 따라 15분 또는 5분 이내에 사용할 수 있다고 설명합니다.³ (데이터 전송과 관련된 지연 시간이 몇 분에 불과할 경우, 실제로는 실시간에 가까운 프로세스임에도 불구하고 '실시간'으로 분류될 수 있다는 점에 유의해야 합니다.)

실시간 데이터 스트리밍이라고도 하는 스트리밍 데이터는 특히 다양한 소스에서 지속적으로 생성되어 데이터 파이프라인으로 유입되는 데이터를 말합니다. 일반적으로 이 데이터는 IoT 디바이스 녹화 또는 소셜 미디어 활동과 같은 실시간 데이터입니다.

그러나 모든 실시간 데이터가 반드시 스트리밍 데이터인 것은 아닙니다. 연속 흐름의 일부가 아닌 개별 이벤트로 생성 및 전송되는 실시간 데이터는 스트리밍 데이터로 간주되지 않습니다. 휴대폰 사용자가 앱을 사용하여 현재 위치를 친구와 한 번 공유하는 경우(연속이 아닌)는 비스트리밍 실시간 데이터의 예로 간주될 수 있습니다.

데이터 관리 프로세스 및 툴 모음은 조직이 실시간 데이터 파이프라인을 관리하는 데 도움이 될 수 있습니다.

데이터 수집은 다양한 소스의 데이터를 저장, 처리 및 분석하기 위해 데이터베이스로 수집하는 프로세스입니다. 실시간 데이터 수집은 다양한 소스에서 최소한의 지연 시간으로 데이터를 수집하는 것을 의미합니다. 실시간 데이터 수집을 위한 주요 툴로는 Apache Kafka 및 AWS Kinesis가 있습니다.

데이터 처리는 데이터 수집, 준비, 분석, 저장과 같은 구조화된 단계를 통해 원시 데이터를 사용 가능한 정보로 변환하는 작업입니다. 실시간 데이터 처리에는 데이터가 생성되거나 수집되는 즉시 이러한 단계가 실행되는 작업이 포함됩니다. 실시간 처리를 위한 인기 있는 프레임워크로는 Apache Hadoop과 Spark가 있습니다.

스트림 처리는 실시간 데이터 처리의 한 형태로 간주할 수 있습니다. 스트림 처리에서는 데이터가 "이동 중"인 상태에서 처리됩니다. 데이터 파이프라인을 통해 데이터가 흐를 때 데이터 필터링, 강화 및 형식 지정과 같은 변환이 수행됩니다. Apache Flink와 같은 프레임워크는 조직이 복잡한 이벤트를 실시간으로 처리하고 대규모로 데이터 취합을 수행할 수 있도록 지원합니다.

실시간 데이터 통합은 여러 소스에서 데이터를 확보하고 처리한 즉시 이를 대상 시스템에 즉각 통합하는 과정을 의미합니다. 실시간 데이터 통합 툴 및 방법에는 스트림 데이터 통합(SDI), 변경 데이터 캡처(CDC), 애플리케이션 통합 및 데이터 가상화 등이 있습니다. 실시간 통합을 간소화하기 위한 툴과 플랫폼으로는 Apache Kafka와 IBM® Streamsets가 있습니다.

데이터 분석은 데이터 세트를 쿼리, 해석 및 시각화하는 것입니다. 실시간 데이터 분석에는 데이터가 생성될 때 데이터 세트에 대해 이러한 작업을 수행하여 더 나은 결정을 내릴 수 있는 실시간 통찰력을 얻는 작업이 수반됩니다. 실시간 분석 툴은 클라우드 기반 데이터 웨어하우스와 같은 분석 솔루션에 최적화된 저장 방법뿐만 아니라 실시간 데이터 수집, 데이터 처리 및 데이터통합에 의존합니다.

실시간 데이터는 다양한 산업 전반의 중요한 프로세스와 기능을 지원합니다.