꿈라CBT다음 사례에서 A사가 직면한 문제를 빅데이터의 특징 관점에서 가장 정확하게 진단한 것은?
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실시간 배차 중개 플랫폼 A사는 초당 약 8만 건의 주문·위치 이벤트를 받아 처리한다. 저장 인프라는 향후 3년치를 감당할 만큼 여유가 있고, 수집되는 데이터의 형식도 사내 표준 JSON 한 가지로 통일되어 있으며, 단말기에서 올라오는 값의 결측·오류율도 0.1% 미만으로 관리되고 있다.
그러나 배차 엔진이 이벤트를 일단 모아 두었다가 5분 주기로 일괄 처리하는 구조여서, 이용자가 주문한 뒤 배차 결과를 받기까지 평균 4분 이상이 걸린다. 그사이 기사들의 실제 위치가 크게 달라져 배차 정확도가 떨어지고, 취소율이 상승하고 있다.
- 1저장해야 할 데이터의 총량이 지나치게 크다는 점에서 규모(Volume)가 핵심 병목이며, 분산 저장 용량 증설이 최우선 과제이다.
- 2정형과 비정형 데이터가 혼재한다는 점에서 다양성(Variety)이 핵심 병목이며, 스키마 통합과 형식 표준화가 최우선 과제이다.
- 3데이터가 생성되는 속도만큼 빠르게 처리·활용하지 못한다는 점에서 속도(Velocity)가 핵심 병목이며, 일괄 처리를 스트리밍 처리로 전환하는 것이 최우선 과제이다.
- 4수집되는 값에 오류가 많아 신뢰할 수 없다는 점에서 정확성(Veracity)이 핵심 병목이며, 데이터 정제 규칙 강화가 최우선 과제이다.