비즈니스 통합 가시성 구현 방법

비즈니스 통합 가시성은 비즈니스 프로세스, 데이터 흐름 및 시스템 성능을 지속적으로 모니터링하고 분석하여 인사이트를 얻고 운영을 최적화하며 비즈니스에 미치는 영향을 이해하는 것입니다. 기존의 모니터링과 달리 통합 가시성은 조직의 생태계에 대한 종합적인 관점을 제공하여 의사 결정권자가 운영상의 영향을 넘어 실시간 데이터와 실행 가능한 인사이트를 확보할 수 있습니다.

비즈니스 맥락에서 이는 특정 비즈니스 관련 데이터(일반 운영 데이터와 다르게 취급되고 저장되는 경우가 많음)를 최적화하여 수익을 높이는 것을 의미합니다.

조직이 점점 더 데이터 중심이 되어감에 따라 효과적인 데이터 관리는 더 이상 기업에 불필요한 일이 아닙니다. 기업은 고객에게 영향을 미치기 전에 이상 징후를 탐지하기 위해 시스템이 상호작용을 하는 방식을 이해해야 합니다. 즉, 개선 기회를 발견하고 수익을 보호하려면 사전 예방적 모니터링이 필요합니다.

비즈니스 통합 가시성은 애플리케이션, 서버, 데이터베이스, 마이크로서비스의 운영 데이터를 연결된 고객 및 비즈니스 데이터와 함께 분석하여 이러한 문제를 해결합니다. 텔레메트리 데이터는 환경에 대한 종합적인 시각을 제공하여 팀이 비즈니스에 미치는 영향과 함께 근본 원인, 종속성, 성능 병목 현상을 식별하는 데 도움을 줍니다. AI 기반 분석을 통해 조직은 미지의 영역을 기회로 전환할 수 있습니다.

또한 비즈니스 통합 가시성을 통해 조직은 일반적인 운영 범위 밖의 데이터도 포함할 수 있습니다. 보안을 위해 고객 데이터와 재무 데이터는 운영 데이터와 별도로 저장되는 경우가 많습니다. 비즈니스 통합 가시성은 비즈니스 데이터를 계층화하고 조직 내에서 컨텍스트화합니다. 비즈니스가 수행하는 모든 작업을 파악하고 그에 따라 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

산업 전반에 걸쳐 비즈니스 통합 가시성은 데이터 기반 의사 결정을 자신 있게 내리는 데 도움이 되는 다양한 사용 사례를 보유하고 있습니다.

비즈니스 통합 가시성은 고객 마찰 지점을 탐지함으로써 팀이 고객 경험을 개선하고 더욱 개인화하며 궁극적으로 이탈을 줄이는 데 필요한 가시성을 제공합니다.

예를 들어 Wells Fargo는 비즈니스 통합 가시성 솔루션을 채택하여 분산된 마이크로서비스 환경 내에서 문제를 신속하게 식별했습니다. Wells Fargo는 모든 금융 거래에 대한 엔드투엔드 가시성과 거의 실시간으로 위험을 보고할 수 있는 기능이 필요했습니다. 실시간 거래 추적을 가능하게 함으로써 Wells Fargo는 문제를 더 빠르게 탐지하고 해결하는 능력을 향상하여 궁극적으로 고객과 직원 모두를 위한 디지털 솔루션 제공을 가속화할 수 있었습니다..

마케팅 활동이 전환율에 미치는 영향 평가부터 청구 및 가격 책정의 불규칙성 발견, POS 시스템 모니터링에 이르기까지 실시간 수익 데이터 확보는 비즈니스 통합 가시성 솔루션의 핵심적인 이점입니다. 

오디언스 데이터는 수익을 최적화하는 데 사용할 수 있는 비즈니스 데이터의 한 유형입니다. 예를 들어 DISH Media는 비즈니스 통합 가시성을 구현함으로써 오디언스 정보와 인사이트를 통합하여 광고주 유치하고 유지합니다. 타겟팅 광고를 통해 광고 수익을 증대하는 동시에 수동 분석을 제거하여 개발자의 생산성을 향상했습니다.

현대 기업은 원활한 성능에 의존하고 있습니다. 그러나 무분별한 디지털 확산, 텔레메트리 데이터 노이즈, 복잡한 아키텍처는 신속한 문제 해결에 큰 걸림돌이 될 수 있습니다. 비즈니스 통합 가시성 관행을 통해 기업은 사용자에게 영향을 미치기 전에 시스템 속도 저하를 탐지 및 해결하고, 분산된 아키텍처 전반에서 상호작용을 추적하여 가동 중단 시간을 방지하며, 보안 및 규정 준수 모니터링을 강화할 수 있습니다.

Achmea는 예를 들어 Elastic Observability를 사용하여 시스템 성능 문제를 사전에 해결합니다. 비즈니스 통합 가시성은 기술 인프라를 분석하여 1,200만명의 고객과 16,000명의 직원을 위해 문제를 선제적으로 해결합니다. 비즈니스 통합 가시성은 혁신적이고 값비싼 여러 도구를 원활하게 실행함으로써 최적의 성능을 유지하여 디지털 투자 수익을 극대화합니다.

공급망이 복잡할수록 운영 효율성을 보장하기가 더 어려워집니다. 비즈니스 통합 가시성은 기업에 엔드투엔드 가시성과 비효율성을 식별하고 재고 요구 사항을 예측할 수 있는 기능을 제공합니다.

예를 들어 Albert Heijn Technology(AH Tech)는 비즈니스 통합 가시성을 구현하여 전체 애플리케이션 환경을 모니터링하고 2,000개 이상의 매장과 수천 개의 판매 지점에서 문제를 선제적으로 해결했습니다. 공급망 유통 센터, 매장 및 운영 센터의 데이터를 원활하게 통합하기 위해 AH Tech는 완벽한 가시성을 갖춘 확장성 있는 솔루션이 필요했습니다. 데이터를 투명하게 공유함으로써 조직의 여러 영역에서 대규모로 협업할 수 있었습니다.

복잡한 디지털 아키텍처에서는 보안과 규정 준수가 특히 어려울 수 있습니다. 조직은 시스템, 트랜잭션, 권한을 지속적으로 모니터링하여 이상 징후와 잠재적인 사기 또는 위반을 탐지해야 합니다. 비즈니스 통합 가시성은 비즈니스 프로세스의 취약점을 식별함으로써 팀이 위험에 미리 대처하고 규정을 준수할 수 있도록 도와줍니다. 비즈니스 통합 가시성은 민감한 고객 데이터와 개인 식별 정보(PII)를 다루기 때문에 특히 중요합니다.

고급 운영 분석은 조직이 프로세스의 비효율성과 직원 참여도 및 만족도 추세를 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 비즈니스 통합 가시성을 통해 팀은 생산성과 업무 환경 개선에 필요한 인사이트를 확보하여 궁극적으로 혁신을 추진할 수 있습니다. 

전반적으로 비즈니스 통합 가시성은 기업이 사후 대응에서 사전 예방적 접근으로 전환할 수 있도록 지원합니다. 이는 운영 효율성을 향상하고 시스템 성능을 최적화하며 다양한 산업에서 고객 경험을 개선합니다.

비즈니스 통합 가시성은 데이터 수집, 모니터링, 분석, 시각화라는 네 가지 핵심 프로세스를 기반으로 합니다. 이러한 프로세스는 함께 의미 있는 인사이트를 제공합니다.

데이터는 모든 비즈니스 문제와 그 해결책의 중심에 있습니다. 또한 모든 통합 가시성 관행의 생명선이기도 합니다. 데이터는 애플리케이션 로그, 고객 트랜잭션, 웹사이트 상호작용 및 기계 센서 등 다양한 소스에서 수집됩니다.

텔레메트리 데이터는 비즈니스 통합 가시성을 위한 데이터 수집의 핵심입니다. 그래서 텔레메트리 신호 — 메트릭, 로그, 추적 —는 통합 가시성의 핵심 요소이라고 불립니다. 

• 메트릭: 메트릭은 성능을 추적하고 시스템에서 무슨 일이 일어나는지 이해하는 데 도움이 되는 정량화 가능한 측정값입니다. 메트릭은 호스팅, 애플리케이션, 네트워크, 서버, 컨테이너 및 외부 종속성에서 수집됩니다. 여기에는 CPU, 디스크, 메모리 사용량, 응답 시간, 오류율, 처리량 등이 포함됩니다. 

• 로그: 로그는 문제 해결 및 근본 원인 분석을 위한 컨텍스트를 제공하는 이벤트, 트랜잭션 및 오류에 대한 자세한 기록입니다. 시스템에서 발생하는 현상의 원인을 이해하는 데 도움을 줍니다.

• 추적: 분산 추적은 여러 서비스의 사용자 요청을 추적하여 기업이 병목 현상을 식별하는 데 도움이 됩니다. 문제 발생 위치를 파악하는 데 도움을 줍니다. 

• 비즈니스 데이터: 여기에는 데이터 웨어하우스, 데이터베이스, CRM 시스템, ERP 플랫폼, 마케팅 자동화 도구, 금융 시스템, POS 터미널, 고객 지원 티켓 및 제품 분석의 데이터가 포함됩니다. 이는 비즈니스 운영, 고객 상호작용 및 기타 도메인별 정보에 대한 컨텍스트를 제공하여 기술 문제가 비즈니스에 미치는 영향을 이해하는 데 도움을 줍니다.

데이터가 수집되면 비즈니스 통합 가시성은 실시간 모니터링 도구를 사용하여 비즈니스 프로세스, IT 시스템 및 성능 메트릭을 추적하여 문제가 확대되기 전에 식별합니다. 자동화된 모니터링과 신중하게 설계된 경보는 많은 IT 분석가가 직면하는 스위블 체어 현상을 줄이는 데 핵심적인 역할을 합니다.

머신 러닝 및 AI는 수집된 데이터를 처리하여 패턴을 추출하고 추세와 이상 징후를 식별하는 고급 분석을 강화합니다. 이러한 AI 기반 도구는 기업이 잠재적 위험을 예측하고 완화하며, 데이터에서 실행 가능한 인사이트를 발견하는 데 도움을 줍니다.

비즈니스 통합 가시성은 팀에 시스템과 운영에 대한 단일 창을 제공합니다. 대시보드와 보고서는 이해하기 쉬운 형식으로 인사이트를 제시하여 팀이 데이터에 기반한 의사 결정을 신속하게 내릴 수 있도록 지원합니다.

방대한 양의 데이터를 수집하면 의미 있는 통찰력을 얻기 어려울 수 있습니다. 따라서 중요한 비즈니스 메트릭을 우선시하고 AI 기반 분석을 사용하여 불필요한 데이터를 필터링하는 것이 중요합니다. 어떤 비즈니스 메트릭이 중요한지 파악하는 것은 비즈니스 통합 가시성을 통해 해결하려는 구체적인 사용 사례에 따라 달라집니다.

해결책: 데이터 처리를 자동화하세요. 시스템에서 생성된 데이터를 수동으로 처리하는 것은 불가능하지는 않더라도 매우 비효율적입니다. AI와 머신 러닝은 부하를 줄이고 데이터 처리를 간소화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

일부 기업은 아직 디지털 혁신을 진행 중입니다. 또 다른 기업은 하이브리드 클라우드 시스템과 씨름하고 있습니다. 데이터 신호는 다양하고 형식이 다르며, 양이 매우 많아 통합이 상당히 어려운 과제입니다. 

해결책: 클라우드 기반의 개방형 표준 통합 가시성 도구를 사용하세요.턴키 솔루션은 빠르게 시작할 수 있지만, 유연성이 떨어집니다. 개방형 표준 통합 가시성 솔루션은 데이터를 소유하고 특정 요구 사항에 맞게 조정할 수 있습니다. 

통합 가시성을 구현하려면 숙련된 전문가, 인프라, 예산이 필요합니다. 단기 비용은 의사 결정권자에게 정당화하기 어려울 수 있습니다. 소규모로 시작하여 영향력이 큰 영역에 집중하고 점진적으로 규모를 확대하면 성공적인 구현과 장기적인 비용 절감의 기반을 마련할 수 있습니다. 

해결책: 중요한 비즈니스 프로세스의 우선순위를 정하세요. 소규모로 시작하세요. 적용 범위를 확장하기 전에 주요 비즈니스 기능을 모니터링함으로써 통합 가시성 관행을 반복하고 학습하여 확장 시 자신과 팀이 성공할 수 있도록 준비할 수 있습니다.

비즈니스 통합 가시성은 프로세스와 생산성을 최적화하고 비용을 절감하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 그렇다면 어떻게 구현할 수 있을까요?

구체적인 비즈니스 목표를 식별하고 이러한 목표에 따라 명확한 목표를 설정하세요. 비즈니스 데이터를 통합 가시성 솔루션에 통합하는 데는 이유가 있습니다. 성공을 어떻게 정의하시겠습니까?

고객 유지율, 응답 시간 또는 사용자당 수익과 같은 핵심 성과 지표(KPI)를 정의하세요. 이러한 목표는 가시적이어야 하지만 비즈니스에 대한 보다 적극적인 접근 방식도 반영해야 합니다. 예를 들어 서비스 부족이나 중단이 발생했을 때 어떻게 해야 하는지 파악하는 것이 아니라 이를 예방하는 것을 목표로 삼아야 합니다.

획득한 답변은 수집한 데이터의 품질에 달려 있으며, 수집한 데이터는 명시된 목표와 관련이 있어야 합니다. 어떤 종류의 비즈니스 데이터를 수집할지 결정하세요. 예를 들어 오프라인 비즈니스로서 유동 인구 증가에 관심이 있다면 위치 데이터가 소셜 미디어 데이터보다 더 관련이 있을 수 있습니다.

효율적인 데이터 파이프라인을 구축하여 적절한 소스에서 데이터를 수집, 처리, 분석하면 어떤 종류의 데이터가 어디서 오는지 알 수 있습니다. 비즈니스 데이터는 종종 운영 데이터와 다르게 취급되고 컨택스트화됩니다. 따라서 이 단계에는 데이터 통합을 통해 데이터 작업을 표준화하는 것이 포함될 수 있습니다.

비즈니스 프로세스, IT 시스템, 고객 상호작용 전반에 걸쳐 종합적인 인사이트를 제공하는 모니터링 플랫폼을 채택하세요. 운영 및 비즈니스 데이터를 처리하는 모니터링 도구를 통합하여 통합 가시성을 확보하세요.

통합 가시성은 지속적인 프로세스입니다. 데이터에서 수집한 인사이트와 피드백을 기반으로 프로세스와 전략을 정기적으로 개선함으로써 필요에 따라 확장하거나 축소할 수 있습니다.

궁극적으로 성공적인 비즈니스 통합 가시성 계획은 IT, 운영 및 비즈니스 팀의 조율을 통해 통합된 접근 방식을 보장하는 데 달려 있습니다. 데이터의 종속성을 이해하고 이러한 인사이트를 바탕으로 변경 사항을 구현하려면 조직의 여러 부서 간 협업이 필요합니다. 비즈니스 통합 가시성은 기술에서 멈추지 않고 기업의 사고방식에서 시작됩니다.

비즈니스 통합 가시성은 복잡한 과제입니다. 기업은 통합 가시성에서 얻은 인사이트를 활용하여 조직의 의사 결정을 주도하고 성과를 최적화할 수 있습니다. 

예를 들어 BITMARCK는 비즈니스 통합 가시성을 구현하여 우수한 고객 경험을 제공하고 데이터 개인정보 보호 규정을 간소화하며 생산성을 높이는 동시에 AI와 같은 새로운 혁신을 구현할 수 있는 문을 열었습니다. 이는 더 나은 고객 경험을 제공하고 현대 디지털 환경의 과제에 대응할 수 있는 소프트웨어를 구축하고자 하는 기업의 야심 찬 포부를 뒷받침했습니다.

BITMARCK와 같이 확장을 희망하는 기업은 비즈니스 통합 가시성을 구현하여 프로세스를 간소화하고 혁신을 위한 리소스를 확보함으로써 운영과 궁극적으로 수익에 크고 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

다음과 같은 모범 사례가 목표 달성에 도움이 될 수 있습니다.

• 명확한 목표를 정의하세요. 모든 기술 혁신과 마찬가지로 비즈니스 성과에 맞춰 명확하게 정의된 목표는 통합 가시성 노력이 가치를 창출하도록 보장합니다.

• 자동화를 통한 프로세스를 최적화하세요. 데이터 양과 속도는 자동화를 통해 해결할 수 있습니다. 데이터 처리, 이상 징후 탐색, 근본 원인 분석 등을 자동화하기 위해 AI 기반 모니터링 도구를 고려하세요.

• 보안과 개인정보 보호에 우선순위를 두세요. 보안은 비즈니스 통합 가시성 구현 계획의 핵심이 되어야 합니다. 처음부터 이를 염두에 두면 민감한 정보를 보호하고 취약점을 제한하며 데이터 거버넌스 정책을 준수하는 데 도움이 됩니다.

Elastic Observability는 전체 디지털 생태계에 대한 실시간 가시성을 제공하도록 설계된 개방형의 확장 가능한 풀 스택 솔루션입니다.

Elastic을 활용해 데이터 사일로를 해체하고 로깅을 중앙 집중화하며 AI 기반 분석을 사용하여 이상 징후가 운영에 영향을 미치기 전에 이를 탐지하세요. Elastic의 유연성을 통해 기업은 각자의 속도에 맞춰 확장하고 목표에 맞게 솔루션을 조정할 수 있습니다.

하나의 엔드투엔드 솔루션으로 데이터를 통합하고 혁신의 속도를 높이세요.