USE CASES

Customer 360을 위한 Astra DB

현대 디지털 경제에서는 웹, 모바일, 소셜 미디어, 상점 등 다양한 채널을 통해 고객에게 일관되며 개인화된 경험을 제공하는 것이 매우 중요합니다. 이러한 요구로 인해 오늘날의 기업은 실시간 데이터를 통해 고객을 총체적으로 이해하고 우선순위를 정할 필요가 있습니다.

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Customer 360에서 Astra DB를 선택해야 하는 이유

성능 저하 없이 확장

Astra DB는 읽기/쓰기 지연 시간이 짧고 가용성이 높아 높은 응답성을 유지하면서 초당 수십만 건의 트랜잭션으로 쉽게 확장할 수 있습니다. 이러한 기능을 통해 Customer 360은 고객 만족도에 영향을 주지 않으면서 쉽게 확장할 수 있습니다.

고객 데이터를 안전하게 보호

Customer 360 데이터를 포함한 고객 데이터의 대부분은 개인 정보 보호 및 보안 요구 사항을 준수해야 합니다. Astra DB를 사용하면 SSO/SAML 통합과 같은 인증 및 권한 부여 기능과 데이터 암호화 및 BYOK(자체 키 가져오기) 관리를 통해 Customer 360 데이터의 보안을 보장할 수 있습니다.

멀티모델 유연성이 지원되는 데이터 액세스

Customer 360 환경을 구축하려면 클릭스트림 분석, 소셜 미디어 피드, 구매 내역 및 계정 정보를 통한 다양한 데이터 수집이 필요합니다. Astra DB는 Document(JSON), REST, GraphQL 및 gRPC API를 통해 멀티 모델 유연성을 제공하여 이러한 모든 Customer 360 애플리케이션의 가치 창출 시간을 단축합니다.

모든 클라우드 지원

멀티모델 Astra DB는 여러 데이터 센터 또는 클라우드 영역에 걸쳐 이용할 수 있으며 오픈 소스 Cassandra와의 호환성을 유지하면서 AWS, GCP 및 Azure에 배포할 수 있습니다. 이 모든 장점을 설치 및 유지보수 간접비 부담 없이 누릴 수 있으며 모든 클라우드에서 범용 Astra 크레딧과 종량요금제를 통해 총소유비용을 줄일 수 있습니다.

Astra DB를 어떻게 활용할 수 있는지 알아 보세요

Customer 360을 위한 아키텍처

Astra DB는 CDC 및 Astra Streaming과 함께 다양한 소스의 데이터를 연결하여 모바일/웹 프론트 엔드 서비스와 백엔드 분석, 데이터 웨어하우스 간에 데이터 파이프라인을 쉽게 구축하고 모든 고객 데이터를 통합하여 Customer 360 데이터를 더 효과적으로 활용할 수 있도록 지원합니다. 대규모 고객 데이터를 머신 러닝 모델을 통해 실시간 개인화 및 추천에 활용하면 클릭률, 전환율과 같은 비즈니스 지표를 개선하고 평균 트랜잭션 가치를 높일 수 있습니다.

Customer 360을 위한 아키텍처

Astra DB Customer 360 데이터 모델 및 쿼리 예시

Customer 360 데이터의 예로는 개인화된 디지털 음악 라이브러리가 있습니다. 이 데이터 모델에는 아티스트, 앨범, 트랙 및 사용자 정보 테이블이 포함되며 아티스트 이름 검색, 사용자 재생 목록 보기 등 여러 가지 유형의 쿼리 및 데이터 액세스 패턴이 있습니다. 오른쪽 이미지는 Astra DB에서 관련 데이터 및 쿼리에 대해 생성된 데이터 모델을 간략하게 보여 줍니다.

디지털 뮤직 라이브러리에 대한 자세한 내용은 DataStax의 데이터 모델링 라이브러리를 참조하세요.

그림 2 - 데이터 모델 및 쿼리 - 개인화된 디지털 음악 라이브러리그림 2 - 데이터 모델 및 쿼리 - 개인화된 디지털 음악 라이브러리

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업계 및 고객 성공

FINN.no는 Astra DB를 구현한 후 DataStax와 협력하여 개인화 엔진의 성능 및 가용성 수준을 개선했습니다. 이를 통해 데이터 인텔리전스 팀은 FINN.no 팀이 요구하는 추천 속도를 제공할 수 있었고 모회사 Schibsted Group의 다른 기업들도 일상적인 작업에서 개인화 및 데이터 과학을 활용하도록 지원하고 있습니다.

Finn.no가 어떻게 Astra DB를 광고에 활용하고 있는지 알아보세요

리소스