운영 데이터를 사용하여 실시간 데이터 분석을 활용하는 방법

오늘날의 조직은 방대한 규모의 데이터를 생성합니다. 및 볼륨.

클라우드의 서버, 데이터 센터, 엣지 디바이스에서 실행되는 애플리케이션은 모두 그 어느 때보다 더 많은 데이터 소스에서 더 많은 데이터를 생성합니다. 이러한 성장에 따라 기업들은 다양한 데이터 분석을 통해 운영 데이터를 효율적으로 사용하여 비즈니스 인사이트를 수집하기 위해 끊임없이 고민하고 있습니다.

안타깝게도 기존의 분석 접근 방식은 운영 데이터를 여러 이질적인 시스템에 분산시킵니다. 이러한 시스템은 데이터 구조가 다양하고 서로 다른 트랜잭션 특성을 나타내므로 최종 사용자가 분석하기 어렵습니다. 개발자는 운영(트랜잭션) 애플리케이션에 항상 영향을 미치는 비표준 데이터 분석 파이프라인과 아키텍처를 만들어 이 문제를 해결하는 경우가 많습니다.

조직은 팀 간에 공유되지 않는 프로세스와 시스템을 처리해야 하는 상황에 직면하게 됩니다. 이는 문제를 악화시키고 궁극적으로 관리 비용 증가, 데이터 유출 및 거버넌스 장애로 이어집니다.

데이터 및 거래 최신 애플리케이션이 등장함에 따라 사용자 경험을 더욱 풍부하게 만들어야 할 필요성이 커지고 있습니다. 예를 들어, 이제 실시간 데이터를 수집하고 처리하면서 운영 및 분석 워크로드를 함께 엮을 수 있습니다. 기업은 사용자 행동을 더 잘 이해하는 데 도움이 되는 강력한 데이터 제품을 제공하고자 합니다. 마찬가지로 개발자는 막대한 인프라 비용을 들이지 않고도 손쉽게 데이터를 분석하기를 원합니다.

기존의 데이터 파이프라인은 ETL 프로세스에 의해 상호 연결된 OLTP 및 OLAP 시스템을 사용합니다.

JSON 데이터 분석을 통한 승리...하지만 잠깐!

최신 애플리케이션에서 JSON은 다음 사항에 대한 사실상의 표준이 되었습니다. 스키마 유연성이 필요한 데이터 저장.

JSON 형식으로 저장된 데이터를 확장하는 것은 비교적 간단하므로 애플리케이션을 빠르게 발전시키고 비즈니스 요구 사항을 충족할 수 있습니다. 하지만 데이터 분석 환경의 기존 데이터 아키텍처와 도구는 또 다른 제약이 있습니다: 바로 트랜잭션(OLTP) 및 분석(OLAP) 워크로드 분리. 그러면 데이터 분석 도구는 기본 스키마가 변경될 때 데이터 파이프라인이 수정될 때까지 기다려야 합니다.

추출-변환-적재(ETL) 프로세스는 필요할 때 추가 분석 처리를 위해 데이터를 사용할 수 있도록 하는 데만 많은 비용이 발생합니다. 이러한 다단계 접근 방식은 별도의 시스템을 사용해야 하는 복잡성으로 인해 데이터 관리를 어렵게 만듭니다. 결과적으로 OLTP와 OLAP 시스템 간의 내재된 지연으로 인해 의사 결정이 느려지고 민첩한 비즈니스에 장애를 초래합니다.

당연히 실시간 데이터는 고급 데이터 분석 및 비즈니스 인텔리전스 애플리케이션의 결과물을 개선하는 데 필수적입니다. 이는 추세를 파악하는 능력에 영향을 미치며, 다음과 같은 기능을 제공합니다. 머신 러닝 적용를 사용하거나 다른 종류의 규범적 분석을 적시에 활용할 수 있습니다.

카우치베이스 분석: 간소화된 데이터 분석, 처리 및 관리

의 시대로 진입 하이브리드 분석 와 함께 카우치베이스 애널리틱스.

우리는 고객이 승리하고 트랜잭션의 속도로 분석이 가능한 세상을 다시 상상하려고 노력했습니다. ETL 프로세스가 존재하지 않고 단일 하이브리드 시스템이 트랜잭션 워크로드와 분석 워크로드 사이의 벽을 허무는 세상입니다.

Couchbase 애널리틱스의 핵심은 다음과 같습니다. 데이터 이동 방지 데이터베이스에서 데이터 웨어하우스에 이르기까지 실시간 데이터 처리에 쉽게 액세스할 수 있습니다.

카우치베이스 애널리틱스는 또한 다음과 같은 시스템 외에도 다른 시스템의 정보를 처리합니다. 카우치베이스 클러스터. 이러한 혁신을 통해 고객 경험을 개선하고 비즈니스 성과를 더 잘 이해하여 데이터에 기반한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

이제 개발자는 대량 데이터를 처리하는 병렬 쿼리 처리 엔진을 사용하여 대규모 조인, 집계, 그룹화 등 복잡한 애드혹 분석 요청을 수행할 수 있습니다.

최신 인사이트 기반 애플리케이션을 지원하는 Couchbase Analytics.

경쟁 우위를 위한 비즈니스 의사 결정에 데이터를 활용하세요.

이제 실시간 데이터 분석을 통해 인사이트 도출 시간을 단축할 수 있습니다.

번거로운 ETL이 필요하지 않으므로 고객을 더 잘 이해하기 위해 더 많은 실험을 실행할 수 있습니다. 또한 ETL 계층이 없는 트랜잭션과 분석 시스템 간의 피드백 루프가 더 짧아집니다.

분석 집계에서 드릴다운하면 항상 새로운 애플리케이션 데이터로 이어집니다. 그 결과, 개발자와 데이터베이스 관리자는 데이터베이스 스프롤을 방지하고 더 이상 별도의 분석 시스템을 관리하지 않아도 됩니다.

또한 Couchbase Analytics는 JSON 데이터를 쉽게 탐색하고 분석할 수 있는 풍부한 SQL과 유사한 데이터베이스 쿼리 언어를 제공합니다. (여기에서 N1QL에 대해 자세히 알아보기.)

마지막으로, 단일 하이브리드 시스템은 인프라를 덜 소비하고 데이터 복사본이 더 적게 필요하므로 비용이 더 저렴합니다. 총 소유 비용 절감. 운영 쿼리와 분석 워크로드 간에 워크로드를 분리하면 트랜잭션 시스템에 영향을 줄 위험 없이 리소스 활용이 더 효과적입니다. (이 시리즈의 다음 포스팅에서 워크로드 분리의 이점에 대해 자세히 알아보겠습니다.)

현대 기업을 위한 인사이트 기반 애플리케이션

기업에서는 다음과 같은 다양한 산업 분야에서 Couchbase Analytics를 사용하고 있습니다:

• • 핀테크와 보험 회사는 거래, 정책, 보험금 청구 전반에 걸쳐 실시간으로 사기를 감지하고 위험을 점수화합니다.
  • 전자 상거래 및 B2C 애플리케이션은 세션 활동을 기반으로 개인화된 추천을 생성합니다.
  • 모든 분야의 기업이 마케팅 및 광고 캠페인을 최적화하여 기존 배치 시스템에서 흔히 발생하는 지연을 방지합니다.
  • IoT 플랫폼은 주기적인 유지 관리 활동을 기다리지 않고 디바이스 문제를 실시간으로 감지하고 프로세스를 최적화합니다.

실제로 보기

다음 단계

• • Couchbase Cloud 무료 평가판 시작하기 - 설치가 필요하지 않습니다.
  • 이 백서를 통해 기술적 세부 사항에 대해 자세히 알아보세요: 카우치베이스 내부 살펴보기: 아키텍처 개요.
  • 살펴보기 쿼리, 전체 텍스트 검색, 이벤트및 분석 서비스를 제공합니다.
  • 동영상 보기 카우치베이스 애널리틱스 - 왜, 어떤, 어떻게.