인도네시아를 대표하는 이동통신 사업자인 '텔콤셀(Telkomsel)'은 고객, 매출 등 중요 분석 업무를 위해 오랫동안 사용한 Teradata와 Oracle Exadata의 자리를 Kinetica Active Analytic Platform으로 바꾸었습니다. 텔콤셀이 왜 분석의 토대인 데이터 플랫폼을 바꾸었을까요? 성능 문제로 데이터 처리 속도가 나날이 떨어지는 문제를 해결하기 위해서였다고 합니다. 텔콤셀의 Kinetica 적용 사례를 간단히 살펴보았습니다.
매출 리포팅
텔콤셀은 Teradata와 Oracle을 이용해 매출 분석과 리포팅을 해왔는데, 데이터를 수집해 데이터베이스에 적재하기까지 8시간 이상이 걸리다 보니 번번이 의사결정의 골든 타임을 놓쳤다고 합니다. Kinetica로 전환한 후 리포팅 생성 시간을 비약적으로 빨라져 늘 최신 보고서를 앞에 두고 의사결정이 가능해졌습니다.
360도 고객 분석
텔콤셀은 다양한 형식과 유형의 고객 관련 데이터를 다루어왔습니다. 500개의 속성을 기준으로 여러 소스에서 데이터를 가져와 360도 측면에서 고객을 파악해 왔는데, 이 작업에서도 Teradata가 발목을 잡았다고 합니다. 고객 프로파일 분석을 위해 8시간 이상 기다리가 일수였다고 하네요. Kinetica 도입 후 이 시간이 크게 단축되었고, 쿼리 실행의 경우 Teradata와 비교해 100배 이상 성능이 높아졌다고 합니다.
중요 고객 찾기
Kinetica 도입 후 텔콤셀은 기존에는 엄두를 못 내던 위치 기반 정보를 토대로 한 중요 고객 식별이 가능해졌습니다. 이동통신 네트워크상에서 실시간으로 이루어지는 음성, 데이터 서비스 수요를 파악해 어떤 고객이 더 높은 수익을 가져올 수 있는 중요 인물인지 탐색할 수 있는 능력이 생긴 것입니다.
사기 탐지
이동통신 사업자도 금융 기관처럼 사용자의 비이상적인 행위를 탐지하는 것이 중요합니다. 의도적인 SIM 사용 관련 사기 등을 제때 알아채야 하는데요, 텔콤셀은 이를 위한 목적으로도 Kientica를 활용할 예정입니다.
이동통신 사업자의 실시간 데이터 처리와 분석의 중요성은 앞으로 더욱 커질 것입니다. 이런 수요를 감당하려면 대단한 수준의 성능과 확장성이 필요합니다. Kineitca는 GPU의 강력한 병렬 처리와 인메모리의 빠른 속도의 이점을 극대화하는 데이터 플랫폼으로 데이터 수집, 분석, 위치 기반 분석, 시각화 그리고 머신 러닝까지 수용하는 놀라운 유연성과 확장성을 보여줍니다. 더 자세한 내용은 uDNA 페이지를 통해 문의 바랍니다.