추세선 구축

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태블로, 새로운 데이터 엔진 기술 '하이퍼' 공개

태블로 소프트웨어(이하 태블로)는 태블로(Tableau) 10.5에 포함된 새로운 데이터 엔진 기술인 하이퍼(Hyper)를 공개했다고 발표했다.

하이퍼는 대량의 데이터를 몇 초 내에 분류 및 분석하는 능력을 통해 최대 5배 빨라진 쿼리 속도 및 최대 3배 빨라진 추출 속도를 제공한다. 이를 통해 고객들은 더욱 큰 규모의 데이터 집합에 대한 인사이트를 보다 빠르게 얻을 수 있게 돼 보다 많은 사람들을 대상으로 분석을 확대할 수 있다고 업체 측은 설명했다.

또한, 이번 버전에는 리눅스용 태블로 서버(Tableau Server)도 포함돼 있으며 도구 설명 비주얼리제이션을 사용해 단일한 뷰에 여러 비주얼리제이션을 통합할 수 있다. 거듭제곱 추세선 끌어 놓기, 박스(Box) 커넥터 추가, 태블로 모바일(Tableau Mobile) 업데이트를 포함한 태블로 10.5의 다양한 기능 및 하이퍼는 이번 주 안에 모든 고객들에게 제공될 예정이다.

하이퍼는 태블로의 새로운 인메모리 데이터 엔진 기술로서 크거나 복잡한 데이터 집합에 대한 빠른 데이터 수집 및 분석 쿼리 처리를 위해 설계됐다. 향상된 추출 생성 및 새로 고침 성능, 그리고 보다 큰 규모의 데이터 집합을 지원하므로 고객은 일정 제약에 대한 걱정 없이 비즈니스 요구에 따라 데이터를 추출할 수 있다. 또한, 하이퍼는 고객이 분석 흐름을 유지할 수 있도록 초 단위로 대규모 데이터 집합에 대한 쿼리를 완료할 수 있다.

보다 빠른 쿼리 성능 덕분에 복잡한 대시보드가 더 빨리 열리고, 필터가 더 원활해지며, 비주얼리제이션에 새로운 필드를 거의 즉각적으로 추가할 수 있다. 태블로는 독일의 저명한 뮌헨 기술 대학교에서 창업해 분사한 하이퍼를 인수했으며, 인수한 지 18개월이 되지 않아 이 기술을 태블로 제품에 통합했다.

또한 하이퍼는 최신 멀티 코어 프로세서 기술을 활용하고 새로운 워크로드 병렬 처리 기술을 적용하여 고객이 광범위한 용도로 추출을 확장하도록 도와준다. 하이퍼의 특허 출원 중인 기술은 성능을 저하시키지 않으면서 트랜잭션 및 분석 워크로드를 위해 설계된 빠른 속도의 인메모리 시스템이다. 모든 워크로드에 대해 최첨단 쿼리 최적화 기술과 단일한 컬럼 기반 저장소 상태를 활용함으로써 고객이 자신의 데이터에 더 가깝게 접근할 수 있도록 도울 수 있다.

태블로의 한국 골드 파트너인 플랜잇의 김대중 대표이사는 “베타 테스트를 통해, 통합 문서의 버전 호환성이 향상됐으며 도구 설명의 비주얼리제이션 상당히 유용하다는 것을 확인했다”며, “기업들은 태블로의 데이터 엔진, 강력한 시각화 기능 및 하이퍼를 활용함으로써 복잡한 데이터 집합에 대해서도 데이터 중심의 의사결정을 한 차원 향상시킬 수 있을 것”이라고 밝혔다. [email protected]

‘고객 경험 개선’ 꾀하는 기업에 전하는 조언

‘고객 경험’은 이제 성공의 핵심 요소로 간주된다. 따라서 CIO는 IT의 모든 업무가 고객에 초점을 맞출 수 있도록 운영과 조직 문화를 재고해야 한다. LPL 파이낸셜(LPL Financial) CIO인 에이미 에빈스는 IT의 역할을 이야기하면서, 단순 제품 지원을 벗어나 고객이 원하는 경험을 만드는 것에 중점을 두고 있다고 밝혔다. 에빈스는 “5년 전만 해도 CIO가 이야기하는 전략의 핵심은 성장이었고 제품만을 다뤘다. 고객을 언급하기는 했어도 최우선에 두지는 않았다. 하지만 지난 2년 동안 코로나19 팬데믹이라는 큰 변화를 겪으면서 이제 항상 고객을 중심에 둔다”라고 말했다. 이어서 에빈스는 고객 중심적 접근을 위해서는 기존과 다른 사고방식과 업무 방식이 필요하다고 부연했다. ⓒ Getty Images Bank 에빈스는 2곳의 고객 지원 위원회에서 고객이 원하는 것을 얻는 예시를 들었다. 또 고객 의견을 소프트웨어 개발 프로세스에 반영하는 애자일 방법론을 IT 부서에 도입하기도 했다. ‘순수 고객 추천 지수(Net Promotor Score; NPS)’ 등의 새로운 지표를 사용하여 고객 기대 충족 여부를 판단하기도 했다. 또한 “고객에 대한 시각을 잃어서는 안 된다. 고객을 항상 중심에 두고 적절한 솔루션을 제공할 수 있어야 한다”라고 덧붙였다. 고객 중심적 IT 에빈스 외의 다른 CIO도 비슷한 변화를 경험하면서 고객 경험을 실제 우선순위로 삼고 있다. IDG의 ‘2021 CIO 현황 보고서’에 따르면 IT 리더의 78%는 지난 1년 동안 고객과의 직접 상호작용의 중요성이 커졌다고 답했다. 미국 IT 컨설팅 회사 웨스트 먼로(West Monroe)의 경영 파트너 겸 제품 및 경험 연구소(Product & Experience Lab) 책임자 메이즌 갈라이니는 “오늘날 기업의 성공에는 고객 경험이 매우 중요하기 때문에 우선순위에 있을 수밖에 없다. CIO와 IT 없이는 고객 경험 개선이 불가능하다”라고 전했다. 고객 경험은 디지털 공간, 물리적 세계 또는 이 둘의 조합에서 기업이 모든 고객과 상호작용하는 방식을 말한다. 목표는 고객을 ‘즐겁게 하는’ 경험을 제공하는 것이다. 많은 기업이 경쟁사와 차별화되는 긍정적 경험을 제공하기 위해 분투하고 있다. 그리고 CIO는 고객의 기대에 부응할 만한 상호작용을 제공하는 적절한 기술을 제공해야 하는 과제에 직면하게 됐다. 글로벌 기술 컨설팅 기업 소트웍스(Thoughtworks)의 북미 지사 CDO 조 머레이는 “비즈니스에 새롭게 등장한 필수 요소가 바로 고객 경험”이라며 “고객 경험이 갈수록 디지털화된다는 점을 고려한다면, 성공하려는 CIO는 곧 내부 제품 책임자(CPO)가 돼야 한다. 브랜드화되고 차별화된 고객 경험을 제공하는 방향으로 사고방식과 전체 운영 모델을 전환한 기업이 시장에서 가장 높은 수준의 브랜드 자산을 달성하고 있다”라고 설명했다. 고객 경험에 대한 관심 가속화 코로나19 팬데믹 기간 동안 전 세계가 디지털 상호작용으로 대거 전환하면서 고객 경험의 중요성이 커졌다. 그리고 적절하게 대응한 기업도 있었다. 포레스터 리서치의 ‘2021 미국 고객 경험 인덱스(US 2021 CX Index)’에 의하면 약 21%의 브랜드가 2020년과 비교해 큰 폭의 고객 경험 점수 상승을 이뤄냈다고 밝혔다. 포레스터는 “팬데믹으로 인해 모든 산업의 브랜드가 고객 경험에 접근하는 방식을 갑자기 바꾸게 됐다. 브랜드는 디지털 트랜스포메이션, 새로운 쇼핑 옵션, 안전을 강조하는 다양한 상호작용 방식 등을 통해 달라진 고객 요구에 대응했다”라며 “점수가 높아진 원인은 안전을 보장하는 경험을 구축하면서 고객에게 쌓은 호감도(고객 경험 자산)에 기인할 것”이라고 분석했다. 한편 포레스터는 상위 5%의 브랜드를 ‘고객 경험 엘리트’로 선정했으며, 여기에는 츄이(Chewy.com), 엣시(Etsy), 링컨(Lincoln), 해군연방신용조합(Navy Federal Credit Union; NFCU), 트레이더 조(Trader Joe’s) 등이 포함됐다. 하지만 대부분의 기업은 여전히 해야 할 일이 많다. 많은 전문가가 훌륭한 고객 경험을 대규모로 제공하고, 직접 상호작용과 디지털 상호작용을 조합한 뛰어난 고객 경험을 창출하기 위해 기업이 더 많은 노력을 기울여야 한다고 조언한다. 머레이는 “고객과 상호작용하고자 하는 다양한 채널에서 일관되고 즐거운 경험을 제공하는 ‘새로운 모든 채널(any-channel) 전략’이 등장하고 있다”라고 덧붙였다. 꾸준히 고객 경험을 개선하기 위한 그 외의 조언은 다음 콘텐츠에서 다운로드해 더욱 자세히 읽을 수 있다.

"클라우드 데이터 추세선 구축 관리에 기여"하는 SD-WAN 엣지 전문 플랫폼의 중요성

ⓒ Getty Images Bank 포스트 코로나 시대에 접어들면서 IT 인프라와 서비스도 빠르게 변화하고 있다. 특히 그 중심에는 클라우드의 부상이 있다. 기업에서 클라우드 기반 애플리케이션 채택을 가속화하면서, 광역 네트워크(WAN)는 사용자와 애플리케이션을 연결하기 위한 필수 요소로 자리 잡고 있다. 기존에 구축된 인프라는 클라우드로 이동 중인 기업의 네트워크 환경을 관리하는 데에 한계가 존재하기 때문이다. 기업 애플리케이션이 데이터센터에서 클라우드로 옮겨가면서 더 이상 MPLS 같은 사설 회선 연결은 현 상황에 적합하지 않고, 유연하지 않으며 비용효율적이지도 않는다는 평가를 받는다. 아루바는 실버피크 인수를 통한 전문지식을 확대해 아루바 엣지커넥트(Aruba EdgeConnect) SD-WAN 엣지 플랫폼을 선보였다. 아루바 엣지 커넥트 SD-WAN 엣지 플랫폼은 광대역으로 사용자와 애플리케이션을 연결할 때 낮은 비용으로 복잡성을 줄이면서 WAN을 구축하고, 애플리케이션의 성능은 높이고 자본비와 운영비를 최대 90%까지 절감한다. Aruba EdgeConnect 물리적 어플라이언스는 가상 어플라이언스로도 제공 ⓒ HPE Aruba EdgeConnect 플랫폼의 구성요소 - Aruba EdgeConnect, Aruba Orchestrator 및 Aruba Boost 아루바 엣지커넥트는 안전한 가상 네트워크 오버레이를 만들기 위해 지사에 배포되는 물리적 또는 가상 어플라이언스다. 이를 통해 기업은 MPLS 와 광대역 인터넷 연결을 이용하는 하이브리드 WAN 방식을 적용하고, 그리고 사이트별로 자사 속도에 따라 광대역 WAN으로 이동할 수 있다. 아루바 오케스트레이터(Aruba Orchestrator)는 레거시와 클라우드 애플리케이션에 기존 인프라에서는 볼 수 없었던 수준의 가시성을 보장한다. 그러므로 비즈니스 의도에 따라 중앙에서 정책을 할당하여 전체 WAN 트래픽을 보호하고 제어할 수 있다. 정책 자동화를 통해 여러 지사의 배포를 촉진하고 간소화하며 전체 애플리케이션에 일관된 정책을 지원한다. 결과적으로 기업은 비즈니스 의도에 따른 가상 WAN 오버레이를 통해 애플리케이션을 사업 목표에 맞추고 맞춤 가상 오버레이에서 애플리케이션을 사용자에게 전달할 수 있다. 즉, WAN을 재구성할 필요가 없으므로 아루바 엣지커넥트 어플라이언스의 제로 터치 프로비저닝이 가능하다. 엣지커넥트 SD-WAN 엣지 플랫폼의 옵션으로 제공되는 아루바 부스트(Aruba Boost)는 아루바의 WAN 최적화 기술과 아루바 엣지커넥트를 결합하여 하나로 통합된 WAN 엣지 플랫폼을 조성하는 WAN 최적화 성능 패키지다. 기업은 아루바 부스트를 사용하여 레거시에 민감한 애플리케이션의 성능을 가속화한다. 또한, 하나로 통합된 SD-WAN 엣지 플랫폼으로 WAN에서 반복되는 데이터의 전송을 최소화할 수 있다. TCP와 기타 프로토콜 가속화 기법이 모든 트래픽에 적용되어 있으므로 WAN 전체에서 애플리케이션의 응답 시간을 크게 개선하고 데이터 압축과 중복을 제거하여 데이터의 반복 전송을 방지한다. Aruba EdgeConnect 하드웨어 플랫폼 ⓒ HPE 아루바 엣지커넥트는 특히 플러그 앤 플레이 방식의 배포를 통해 단 몇 초 안에 지사에 배포되므로 데이터센터와 다른 지사 또는 AWS, 마이크로소프트 애저, 오라클 클라우드 인프라 스트럭처, 구글 클라우드 플랫폼 등의 보편적 IaaS 서비스에서 다른 아루바 엣지커넥트 인스턴스와 자동으로 연결된다. 이와 더불어 클라우드 인텔리전스 기능을 지원한다. 최고의 경로를 통해 수백 개의 SaaS 애플리케이션에 업데이트를 실시간으로 전달하여 기업과 애플리케이션이 민첩하고 지능적인 방식으로 연결될 수 있다.

RPA를 통한 고객 서비스 개선이 반드시 필요한 이유

ⓒ Getty Images Bank 지난 2년간 금융 기업은 재택근무 인력을 관리하면서 서비스 운영을 유지하는 데 주력했다. 코로나19로 인한 서비스의 제약을 최소화하는 노력도 병행했다. 일상 회복을 위한 포스트 팬데믹 시기에 앞서 금융 기업은 새롭게 고객에게 초점을 맞추고, 고객이 금융 서비스 기업과 이상적인 관계를 구축할 수 있도록 업무를 체계화하고 분배하는 데 집중할 것으로 예상된다. ‘디자인 씽킹’을 통한 고객 니즈 파악 고객 서비스 개선이 중요한 이유는 금융 기업이 그저 ‘옳은 일’을 지향하기 때문만이 아니라, 고객이 만족해야 경쟁사로 이동할 가능성이 더 적고 추가 제품과 서비스를 구매할 가능성이 더 크기 때문이다. 친구나 가족, 동료에게 브랜드를 추천하는 경향도 더 높다. 여러 설문조사 결과, 사용자가 금융 서비스를 이용할 때 가장 큰 불편은 고객 대응 부족, 채널 간 일관성 저하 및 단순 오류와 관련이 있었다. 이런 문제는 모두 자동화 기능으로 고객 서비스 에이전트와 디지털 워커(digital worker)를 위한 프로세스를 통합함으로써 해결할 수 있다. 컨설팅 업체 맥킨지(McKinsey)에 따르면, 은행은 신규 고객 가입 절차에서 최대 60%의 신청자를 잃을 수 있다. 잠재 고객을 완전히 잃은 후에 비싼 교훈을 얻는 것보다는 사전에 문제를 파악하고 예측해 예방 조치를 취하는 것이 현명하다. PwC는 디자인 씽킹(Design Thinking)을 ‘디자이너 툴킷으로 고객을 위한 보다 이상적인 솔루션을 만들어 사용자 니즈와 기술의 가능성, 비즈니스 성공 조건을 통합하는 일에서 비롯되는 인간 중심의 혁신 접근 방식’이라고 정의한다. 금융 기업은 성공적인 디자인 씽킹으로 현재와 미래의 제품 및 서비스에 대한 고객 니즈의 변화를 고려한 다음, 지능형 자동화를 활용하여 새로운 프로세스를 재구성하거나 구축할 수 있다. 은행은 개방적 전자상거래 시스템의 중심 ⓒ Blue Prism 미래의 금융 기업이 기술을 활용해 고객에게 보다 개인화된 서비스를 제공하는 방법은 무엇일까? HSBC는 모바일 뱅킹 앱으로 인해 사용자가 언제 어디서나 금융을 관리할 수 있는 자유를 얻었고, 사용자가 누릴 수 있는 더욱 큰 이점이 실현될 것이라고 예측했다. 여러 금융 전문가는 인공지능 같은 기술을 활용해 향후 1년 내에 챗봇을 이용한 금융 조언(52%), 레저 활동 할인(47%), 특별 보험 상품(41%), 여행 서비스(41%), 의료 서비스에 대한 접근(40%) 등의 개인화된 부가 서비스를 제공할 수 있을 것이라고 답했다. HSBC는 앞으로 은행이 보다 개방적이고 연결된 전자상거래 시스템의 추세선 구축 중심이 되어서 금융 서비스 외부의 조직 및 기업과 통합하고 협력할 것이며, 은행 시스템이 외부와의 통합 및 협력 활동의 관문 역할을 하게 될 것이라고 전망했다. 개인화된 고객 서비스의 중요성 ⓒ Blue Prism 현재 금융 기업이 직면한 대표적인 문제는 고립된 레거시 시스템 때문에 고객 대응 직원이 충분한 시간을 투입해 고객과 의미 있는 대화를 나누기 어렵다는 점이다. 설문조사 결과, 많은 금융 전문가가 고객과의 소통과 고객 경험 개선 업무를 최우선으로 여기고 있었다. 자동화를 도입해 확보한 시간을 ‘프로세스 상의 문제 파악을 위한 데이터 분석(51%)’에 투입하겠다는 응답이 가장 많았으며, ‘고객에게 더 많은 시간 할애(48%)’, ‘동료와의 협업(45%)’, ‘데이터 분석을 통한 고객 행동 식별(44%)’, ‘새로운 제품과 서비스 파악(28%)’에 투입하겠다는 답변이 뒤를 이었다. 금융 기업이 직면한 문제는 ESG 같은 영역의 규제뿐 아니라, 은행이 취약한 고객을 공정하게 대우하고 개인화된 상품과 서비스를 제공할 것이라는 기대감이 커지고 있다는 점도 포함된다. 또한, 전 세계적으로 급증하는 랜섬웨어 공격과 악의적인 행위로 인해 보안 우려가 높아지면서 비용 절감에 대한 압력도 계속되고 있다. 애자일 핀테크(Agile Fintech)의 영향으로 은행의 가치 창출 서비스가 전통 서비스와 분리되고 있으며, 대출 상품에서는 이미 대형 IT 기업의 존재감이 점차 증대되고 있다. 이제 은행이 고객과의 관계를 유지하려면 관점을 달리해야 한다는 것은 분명하다. 빠르고 효율적인 운영도 중요하지만, 개인화와 훌륭한 고객 서비스의 중요성 또한 커지고 있다. 스마트 리더십과 더불어, 기술은 금융 기업이 고객 서비스에 대한 접근 방식을 전환하고 재구성하는 데 활용할 수 있는 가장 중요한 수단이 될 것이다. 특히 지능형 자동화 및 디지털 워커는 사람이 가장 잘할 수 있는 공감, 협업, 네트워킹 및 창의적인 업무에 집중하도록 지원하며, 이는 모든 고객을 위한 혁신으로 이어질 것이다. 자세한 내용은 ‘경영진 시리즈 #3 : 고객과 미래 비즈니스 방식에 초점을 맞춘 지능형 자동화’ 리포트에서 확인할 수 있다. 시리즈 #1 ‘금융 서비스의 경쟁 우위 확보, 해답은 ‘지능형 자동화’에 있다’ 기사 보러가기 시리즈 #2 ‘금융 서비스 혁신을 위한 지능형 자동화 로드맵 구축 방법’ 기사 보러가기

엔터프라이즈 데이터 클라우드의 진화를 촉진하는 하이브리드 클라우드의 ‘무한 확장’

ⓒ Getty Images Bank 디지털 혁신은 선택 사항이 아니다. 업종과 조직의 규모를 떠나 모두 반드시 가야 하는 길이다. 기업, 정부 등 가릴 것 없이 모든 조직은 보다 더 민첩하게 움직여야 하고, 나날이 높아지는 사용자의 눈높이와도 맞춰야 한다. 그러나 실행에 옮길 때 조직 간 차이를 만드는 요소가 있다면 바로 데이터다. 혁신의 재료인 데이터를 어떻게 다루느냐에 따라 일등과 이등이 갈린다는 사실에는 모든 조직이 공감하지만, 데이터 관리와 활용은 실상 만만한 과제가 아니다. 전략이 허술하면 자칫 비용과 복잡성 증가라는 문제를 마주할 수 있다. 그렇다면 시행착오를 줄이는 방법은 무엇일까? 클라우데라가 제시하는 5가지의 팁을 살펴보자. 데이터 주도적 혁신을 성공으로 이끄는 다섯 가지 팁 첫 번째는 사람에 집중하는 것이다. 기술과 조직 측면의 효율만 따지다 보면 핵심을 놓치기 쉽다. 데이터 속에서 가치를 찾는 것은 결국 사람이다. 따라서 더 많은 이가 더 편하게 데이터에 접근하고 활용할 수 있게 하는 것이 중요하다. 두 번째는 작게 시작해서 크게 키우는 것이다. 처음부터 너무 거창한 목표를 잡고 프로젝트를 시작하면 십중팔구 프로덕션까지 살아남지 못한다. 눈에 띄는 문제이면서 동시에 해결하기 쉬운 과제를 먼저 선정해 시작해야 한다. 작은 성공을 반복하는 가운데 더 큰 목표를 잡는 것이 현실적이다. 세 번째는 데이터와 파이프라인을 깨끗하게 유지하는 것이다. 쓰레기가 들어가면 쓰레기를 얻는 것은 당연한 결과다. 데이터를 잘 정제하고, 데이터 파이프라인을 깔끔하게 정리하는 것은 기본이다. 네 번째는 작은 데이터까지 놓치지 않고 보관하는 것이다. 고객 여정을 따라가다 보면 작은 데이터가 무수히 발생한다. 작은 것 하나까지 잘 챙기는 버릇은 데이터 분석, 머신러닝(ML) 모델 훈련 더 나아가 각종 규정 준수를 위한 거버넌스 정립에도 도움이 된다. 다섯 번째 팁은 하이브리드로 나아가는 것이다. 유연하고, 안전하고, 강력한 통합 플랫폼을 확보하는 가장 현실적이고 효과적인 방법이 바로 하이브리드 데이터 클라우드 전략이다. 소개한 다섯 가지 팁 중 하이브리드 데이터 클라우드에 대해 좀 더 자세히 알아보자. 하이브리드 데이터 클라우드란? 하이브리드 데이터 클라우드를 추천하는 이유는 간단하다. 단일 플랫폼 환경에서 애플리케이션을 한번 구축하면 온프레미스, 하이브리드, 퍼블릭 클라우드 어디서나 실행할 수 있기 때문이다. 하이브리드 데이터 클라우드는 조직에 무한 선택의 파워를 제공한다. 클라우데라 하이브리드 데이터 클라우드 플랫폼을 예로 알아보자. 하이브리드 데이터 클라우드 플랫폼을 구축하면 단일 제어 환경으로 데이터와 워크로드 관리를 통합할 수 있다. 이를 통해 다양한 비즈니스 목적에 따라 필요한 데이터를 수집하고, 다양한 데이터 세트를 이용해 분석하고 AI 서비스의 재료로 활용할 수 있는 유연성을 확보할 수 있다. 여기에 통합 플랫폼이 갖는 보안상의 이점도 취할 수 있다. 온프레미스부터 클라우드까지 일관성 있게 보안 정책과 거버넌스를 유지할 수 있기 때문이다. 이러한 모든 이점이 모이면 조직은 전에 없던 민첩성을 확보할 수 있다. 조직은 데이터 파이프라인을 빠르게 구축하는 한편 다양한 애플리케이션을 빠르게 구현해 배포할 수 있다. 이 과정에서 조직은 최적의 선택을 할 수 있다. 한번 짜면 어디서든 애플리케이션을 서비스할 수 있다 보니 비용, 성능 등을 따져 가장 조건이 좋은 환경에서 데이터를 처리하고 워크로드를 실행할 수 있다. ⓒ Cloudera 고객 사례를 통해 본 데이터 중심의 디지털 혁신 여정 실제 비즈니스 현장에서 데이터 중심의 디지털 혁신이 일어나는 사례를 살펴보았다. 세계 어디에서나 간편 결제 시장의 경쟁이 뜨거운 지금, 인도네시아에서 결제 서비스를 제공하는 OVO는 경쟁사보다 더 나은 서비스 제공에 늘 관심이 많다. 그중 한 가지는 고객과의 소통이다. OVO는 단순한 추세선 구축 실시간 소통을 넘어 맞춤형으로 고객에게 새로운 경험과 만족을 줄 방법을 고객 여정을 통해 쌓이는 수많은 데이터를 실시간으로 분석하고, 고객 기록을 활용해 AI 기반 서비스를 제공하는 것에서 찾았다. 그리고 OVO는 Uncover라는 이름의 애플리케이션을 개발했다. 이 애플리케이션이 제공하는 맞춤형 소통과 제안은 간단해 보이지만, 이를 추세선 구축 위해 OVO는 하루 수천 만 건에 달하는 고객 기록을 실시간으로 처리해야 한다. 이 작업을 원활히 하기 위해 OVO는 클라우데라 CDP(Cloudera Data Platform)를 활용했다. CDP가 제공하는 하이브리드 데이터 클라우드 플랫폼의 이점을 활용한 덕분에 OVO는 Uncover 애플리케이션 배포 후 6개월 만에 매출을 16% 이상 높이는 효과를 거뒀다. LG유플러스는 원활한 확장에 대한 고민을 클라우데라의 솔루션으로 해결했다. 고객이 증가하고 서비스가 다양해지면서 LG유플러스는 기하급수적으로 늘어나는 데이터 볼륨을 어떻게 더 효과적으로 관리할 것인지에 대한 고민이 생겼다. 이는 단순히 데이터 저장을 위한 인프라 확장의 문제가 아니었다. 더 효율적인 분석 그리고 언제나 전제돼야 하는 보안과 규정 준수(거버넌스)를 고려한 확장이 필요했다. LG유플러스는 클라우데라를 통해 임팔라(Impala), 쿠두(Kudu)를 적용해 유연한 확장이 가능한 데이터 저장 및 빠른 분석 기반을 갖췄다. 이 플랫폼은 40초면 10억 개의 트랜잭션을 처리할 정도로 강력하다. 이를 활용하면서 LG유플러스는 데이터 속에서 새로운 통찰력을 확보하면서 더 나은 고객 경험과 만족을 제공할 수 있게 됐다. 하이브리드 여정의 위험 줄이기 앞서 살펴본 바와 같이 엔터프라이즈 데이터 플랫폼은 새로운 차원으로 진화 중이다. 그리고 그 방향은 하이브리드를 향하고 있다. 조직의 디지털 혁신을 위해 소개한 다섯 가지 팁은 하이브리드의 추세선 구축 여정에서 맞닥뜨릴 위험을 줄이는 데 도움이 될 것이다.

Excel을 활용한 데이터베이스툴의 성능 그래프 흉내내기

각기 다른 환경을 지닌 업체의 튜닝 업무을 수행하면서 쿼리 결과를 지표화하고 이를 리포트화해서 고객에게 보고서를 만들어 주는 건 여간 귀찮은 일이 아니다. 물론 잘 만들어진 써드파티 툴을 통해 비주얼하게 출력해서 간편하게 보여주긴 하지만, 사용자가 원하는 자료를 입맛대로 가공하기란 힘들다. 따라서 QUERY SCRIPT를 가지고 Excel로 해당되는 결과를 저장해서 재사용할 수 있는 방법을 필자는 선호한다. Excel의 MICROSOFT QUERY를 이용해 간편하 게 데이터를 연결하고 조회해서 피벗 차트로 비주얼하게 분석할 수 있는 방법을 소개해 본다.

이 글에서 설명하고자 하는 내용는 Oracle 10g Enterprise Manager에서 조회해서 현재 활성 세션에 대한 부하 상황을 실 시간으로 체크하는 데 유용하게 사용된다. 뿐만 아니라 현재 어 떠한 문제가 발생되는 원인을 top-down 방식으로 신속하게 찾 아볼 수 있는 연계 탭을 지원하고 있다. 은 Enterprise Manager의 활성 세션 화면에서 세부 대기 이벤트들을 그룹핑해서 미리 정의해 놓은 오른편의 각 클래 스별로 대기 시간을 표시하고 있는 모습이다. 여기서 각각의 클 래스를 클릭하면 어떠한 상세 이벤트와 SQL 문이 대기를 발생 하는지에 대한 구체적인 분석을 수행할 수 있다.

의 ACTIVE SESSION 정보는 추세선 구축 10g의 신규 뷰인 V$SESSION 정보를 주기적으로 캡처해서 생성하는 V$ACT IVE_SESSION_HISTORY 정보를 이용해서 만든다. 이를 바탕 으로 Excel의 MICROSOFT QUERY와 PIVOT 기능을 이용해 구현해 보도록 하자. 참고로 이 글의 적용 환경은 다음과 같다.

MS Office Excel 2003(Excel 2008도 무관) / Oracle 10.2.0.4

1) Excel 메뉴에서 데이터 ？ 외부데이터 가져오기 ？？ 새 쿼리 만들기를 선택한다. 데이터 원본 선택 화면에서 을 선택하고 확인을 클릭한다. 그리고 아래의 쿼리 마법사 사용 체크 박스를 해제한다(SQL을 직접 작성하기 위해). Excel 2007 의 경우에는 데이터 ？？ 기타원본 ？？ MICROSOFT QUERY를 선택한다.

데이터 원본의 이름을 사용자가 지정한 임의의 이름으로 입력 하고 데이터베이스 드라이버를 선택한다. 현재 선택할 수 있는 드라이브 중에 ODBC Oracle in Oracle10g_home1을 선택하고 연결을 누른다. 현재 Oracle SQL*NET을 통해 접속할 수 있는 서비스 명 (tnsnames.ora에 설정된 서비스명)과 접속 아이디, 패스워드를 입력한다. 정상적으로 연결이 확인되면 확인을 눌러 데이터 원본 명이 저장된다.

데이터 원본 이름을 선택해서 MICROSOFT QUERY 화면을 구동한다. QUERY를 직접 작성하기 위해 시작 시에 나오는‘테 이블 추가’에서 닫기를 눌러서 선택하지 않고 메뉴에서 파일 -> SQL 실행을 선택한다.

해당 SQL 실행 화면에서 해당 쿼리를 입력한다. 데이터는 가 장 하위의 로우 레벨의 데이터를 출력하도록 하자(PIVOT 테이 블에서 데이터를 집계할 수 있고 다양한 dimension에서의 데이 터를 분석하기 위한 용도). 참고로 테이블과 컬럼명 등을 대문자 로 작성하면 테이블을 찾지 못하는 에러가 발생하므로 전부 소문 자로 작성한다. 만일 그래도 추세선 구축 테이블을 찾지 못할 경우 SYS.V_ $ACTIVE_SESSION_HISTORY 등과 같이 FIXED TABLE을 바로 참조하도록 한다.

쿼리 실행으로 과 같이 데이터가 출력되었다.

파일 메뉴 -> Microsoft office excel로 데이터 되돌리기를 선택 한다. 의‘데이터 가져오기’창에서 바로 피벗 테이블 보 고서 작성을 선택해서 피벗 형태로 데이터를 작성한다.

다음 레이아웃을 선택해서 피벗 테이블 형식으로 작성한다. 만 일 레이아웃을 선택하지 않고 마침을 해도 Excel 시트에서‘필드 항목 목록 리스트’를 드래그 엔 드롭(drag & drop)으로 작성할 수 있다. PIVOT 테이블 형태의 X에는 시간, Y축에는 WAIT_ CLASS, 계산 값(MEASURE)에는 TIME_Waited(추세선 구축 대기시간) 합계를 배치시킨다.

PIVOT 데이터가 생성된 시트에서 해당 필드의 설정을 변경하 고자 한다. 시간 순으로 정렬하기 위해 해당 필드의 설정으로 들 어간다.

해당되는 필드의 이름을 적절하게 변경하고‘고급’옵션을 클 릭해서 시간 순으로 데이터를 나타내기 위해 해당 필드의 정렬 순서를 오름차순으로 변경한다.

PIVOT 차트를 작성하기 위해 해당 PIVOT 필드의 오른쪽 마 우스를 클릭해서 해당되는‘피벗 차트’를 작성한다. 에 서 보는 것처럼 디폴트 차트 종류를 EM과 유사한 형태로 만들기 위해서 원하는 차트의 형식을 선택한다.

이와 같은 형식으로 와 같은 차트를 완성했다..

top-down 방식의 세밀한 대기 이벤트별로 상황을 알기 위해 서는 다른 시트에 피벗 테이블의 열(Y) 항목을 event 컬럼으로 대체한다. 그러면 처럼 세밀한 정보를 나타낼 수 있는 피벗 차트를 작성할 수 있다. 더 하위 레벨로 나타내거나 SQL_ID별로 혹은 USER별로도 사용자의 분석 용도에 맞춰 사 용할 수 있다.

추가적으로 데이터를 자동으로 새로 고침해서 최신의 상태를 확인할 수 있는 방법은 없을까 다행히 이것 또한 가능하다. 피 벗 테이블의 피벗 테이블 옵션을 선택하면 1~999분까지의 새 로 고침 간격을 조정하는 설정 기능이 제공되는데, 이를 통해 자동으로 데이터를 새로 QUERY해서 가져올 수 있다( 참조).

지금까지 가장 간편하고 알기 쉬운 예제로 피벗 쿼리를 이용해 서 데이터를 분석하는 방법을 살펴봤다. 구슬도 꿰어야 보배라는 말이 있다. 아무리 많은 쿼리와 좋은 스크립트를 가지고 있다고 하더라도 제대로 된 분석이 이뤄지지 않고 적시적소에 사용하지 못한다면 아무런 소용이 없을 것이다. 지금 가지고 있는 소중한 쿼리를 꿰어 훌륭한 추세선 구축 성능 분석 자료로 활용할 수 있다면 데생각한다.

추세선을 활용한 데이터의 예측

많은 기간의 데이터가 존재하는 차트의 경우 이 데이터의 패턴 과 예측상태를 분석하기가 쉽지 않을 때가 있다. 이때 Excel의 옵션 가운데 추세선(trend line)을 활용하면 데이터 추이를 예측 해볼 수 있다. 다음과 같은 간단한 예가 있다. 여기서 일단 메뉴의‘차트’에서 ‘추세선 추가’를 선택한다. 여러 추이를 분석하기 위한 용도의 추세선의 종류가 표시된다. 종류를 간단하게 설명하면 다음과 같다.

- 선형 : 일정하게 감소하거나 증가하는 단순한 패턴
- 로그 : 데이터가 급격하게 감소하거나 증가한 후 안정성을 유 지할 때
- 다항 : 데이터가 급격하게 변화가 많은 경우, 즉 굴곡이 많은 경우(차수가 2인 경우는 상승 곡선이나 하강 곡선이 하나만 존 재, 4인 경 3개가 존재).

원본 차트 데이터의 대략적인 추이를 보면 다양한 등락이 존재 하므로 하강 곡선과 상승 곡선을 여러 차례 표시하기 위해‘다항 식’의 표시 형식을 선택하고 차수는 4 이상으로 설정한다.
과 같이 좀더 직관적으로 보기 편한 패턴이 표시되었 다. 이 방법을 일별이나 월별로 쌓이는 많은 성능과 지표 데이터 들을 쉽게 분석하는 용도로 사용한다면 유용할 것이다.

김도근[email protected]｜OracleAce, Oracle Certified Master. 이기 종 데이터베이스 연구, 성능에 대한 연구 및 새로운 구상을 계속하고 있다.

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