시계열 데이터(Time Series)란 무엇이며 어떻게 활용되는가?

EDB 팀 | 2026년 2월 6일

시계열 데이터는 시간이 지남에 따라 추적되는 데이터로, 각 값은 특정 시점과 연결되어 있습니다. 주가, 웹사이트 트래픽, 센서 판독값, 월별 매출 수치 등이 대표적인 예입니다. 시간 자체가 데이터의 일부이기 때문에, 시계열 분석은 단순히 ‘무슨 일이 일어났는가’를 넘어 ‘상황이 어떻게 변하고 있는가’를 조직이 이해하도록 돕습니다.

기업은 시계열 데이터를 분석함으로써 패턴을 식별하고, 이상 징후를 감지하며, 미래의 결과를 예측할 수 있습니다. 이러한 통찰력은 수요 계획, 시스템 모니터링, 예측 유지보수와 같은 중요한 비즈니스 케이스의 원동력이 됩니다.

EDB Postgres® AI는 Postgres의 신뢰성과 확장 가능한 성능, 그리고 폭넓은 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 에코시스템 통합을 결합하여 시계열 워크로드를 지원합니다. 이를 통해 기업은 시간 기반 데이터를 대규모로 효율적으로 분석하고 실행 가능한 인사이트를 도출할 수 있습니다.

시계열 분석의 유형

시계열 분석은 단일 기술이 아닙니다. 대신 데이터 탐색, 동작 모델링, 결과 예측 또는 이벤트 분류 등 해결하려는 문제에 따라 여러 가지 접근 방식을 포함합니다.

탐색적 분석 (Exploratory)

탐색적 분석은 시계열 데이터를 다룰 때 흔히 수행하는 첫 번째 단계입니다. 목표는 예측을 하거나 모델을 구축하기 전에 데이터에서 어떤 일이 일어나고 있는지 이해하는 것입니다.

이 유형의 분석은 시간 경과에 따른 패턴, 추세, 이상 징후 및 상관관계를 식별하는 데 중점을 둡니다. 예를 들어, 분석가는 장기적인 성장 추세를 파악하기 위해 주가를 탐색하거나 계절별 온도 변화를 확인하기 위해 기상 데이터를 조사할 수 있습니다. 갑작스러운 급증이나 하락은 추가 조사가 필요한 비정상적인 이벤트를 나타내기도 합니다.

EDB Postgres AI와 같은 플랫폼을 사용하면 탐색적 분석이 더 빠르고 쉬워집니다. 분석가는 익숙한 SQL 쿼리를 사용하여 시계열 데이터를 집계, 필터링 및 시각화할 수 있으며, AI 통합 기능은 첫눈에 파악하기 어려운 패턴을 찾아내는 데 도움을 줍니다.

곡선 적합 (Curve fitting)

곡선 적합은 시계열 데이터에 수학적 모델을 적용하여 데이터의 근본적인 동작을 표현하는 방식입니다. 이 접근법은 데이터에 노이즈가 많거나 단기 예측이 필요할 때 유용합니다.

예를 들어, 제조 분야에서 곡선 적합은 센서 판독값을 부드럽게 처리하여 점진적인 장비 마모를 식별할 수 있습니다. 금융 분야에서는 단기 가격 변동을 모델링하는 데 사용될 수 있으며, 의료 환경에서는 환자의 활력 징후를 추적하고 우려되는 추세를 파악하는 데 도움이 됩니다.

과거 데이터에 곡선을 맞춤으로써 조직은 변화의 방향과 속도를 더 잘 이해할 수 있습니다. EDB Postgres AI는 Postgres에 저장된 데이터에 대해 직접 곡선 적합을 수행할 수 있는 분석 및 ML 도구와의 통합을 지원하여 복잡한 데이터 이동의 필요성을 줄여줍니다.

예측 (Forecasting)

예측은 시계열 분석에서 가장 널리 사용되는 형태입니다. 과거 패턴을 기반으로 미래 가치를 예측하는 데 중점을 둡니다.

제품 수요 예측, 에너지 소비량 예측, 미래 수익 추정 또는 네트워크 트래픽 예상 등이 일반적인 사례입니다. 정확한 예측은 조직이 재고를 계획하고 리소스를 할당하며 운영 리스크를 줄이는 데 도움을 줍니다.

EDB Postgres AI는 ML 모델과 통합되는 중앙 집중식 데이터 플랫폼 역할을 수행하며 예측 기능을 지원합니다. 특히 WarehousePG를 통해 고급 분석 및 데이터베이스 내 ML(In-database ML)까지 지원합니다.

분류 (Classifications)

시계열 분류는 데이터 시퀀스를 사전 정의된 클래스로 분류하는 작업입니다. 미래 가치를 예측하는 대신, 분류는 다음과 같은 질문에 답합니다.

• 이 현상은 정상인가, 비정상인가?
• 어떤 유형의 이벤트가 발생하고 있는가?

부정 거래 탐지, 센서 판독값을 정상 또는 결함으로 분류, 혹은 고장이 발생하기 전의 기계 고장 패턴 식별 등이 여기에 해당합니다. 이러한 유즈케이스는 패턴 인식에 크게 의존합니다.

시계열 데이터의 다양한 유형

모든 시계열 데이터가 동일한 방식으로 수집되는 것은 아닙니다. 차이점을 이해하면 데이터를 저장하고 분석하는 방법을 결정하는 데 도움이 됩니다.

연속형 시계열 데이터 (Continuous time-series data)

연속형 시계열 데이터는 대개 실시간으로, 끊임없이 또는 매우 미세한 간격으로 측정됩니다. 온도 판독값, 심박수 모니터링, 주가 및 사물인터넷(IoT) 센서 데이터가 이에 속합니다.

이 유형의 데이터는 금융, 의료, 제조 및 에너지 산업에서 흔히 볼 수 있습니다. 방대한 양의 데이터를 빠르게 생성하기 때문에 효율적인 저장과 빠른 쿼리가 필수적입니다. EDB Postgres AI는 벡터 임베딩을 통해 이러한 워크로드를 효율적으로 관리하며, 높은 데이터 수집률을 지원하는 동시에 쿼리 성능을 유지합니다.

이산형 시계열 데이터 (Discrete time-series data)

이산형 시계열 데이터는 시간, 일, 주 또는 월 단위와 같이 특정 간격으로 측정됩니다. 월간 매출 보고서, 주간 재고 수량 또는 일일 웹사이트 트래픽 요약 등이 예시입니다.

연속형 데이터보다 세밀함은 떨어지지만, 이산형 시계열 데이터는 비즈니스 보고, 예측 및 전략적 계획에 자주 사용됩니다. EDB Postgres AI는 연속형과 이산형 시계열 데이터를 모두 효율적으로 처리합니다.

시계열 데이터의 4가지 구성 요소

대부분의 시계열 데이터는 추세, 계절성, 주기성, 불규칙성이라는 네 가지 핵심 요소로 나눌 수 있습니다. 이러한 요소를 이해하면 분석가가 패턴을 해석하고 더 정확한 모델을 구축하는 데 도움이 됩니다.

• 추세 (Trend): 데이터의 장기적인 방향(상승, 하락 또는 안정)을 나타냅니다. 예를 들어, 전 세계 인터넷 사용량은 수년 동안 꾸준한 상승 추세를 보여왔습니다.
• 계절성 (Seasonality): 일일, 주간 또는 연간 주기와 같이 일정한 간격으로 반복되는 패턴을 의미합니다. 명절 기간의 소매 매출 증가는 전형적인 예입니다.
• 주기성 (Cyclicity): 계절성과 비슷하지만 더 길고 예측하기 어려운 기간에 걸쳐 발생합니다. 경기 확장 및 침체와 같은 경제 주기가 대표적입니다.
• 불규칙성 (Irregularity): 시장 폭락, 자연 재해, 갑작스러운 공급망 중단과 같이 패턴을 따르지 않는 예기치 않은 무작위 이벤트를 나타냅니다.

시계열 분석 활용 사례

시계열 분석은 다양한 산업 분야에서 활용되고 있습니다.

• 금융: 주식 시장 예측, 리스크 모델링 및 알고리즘 트레이딩은 시계열 데이터에 크게 의존합니다.
• 의료: 지속적인 환자 모니터링을 통해 건강 문제를 조기에 발견하고 선제적인 케어를 지원합니다.
• 리테일: 수요 예측을 통해 재고, 가격 책정 및 프로모션을 최적화합니다.
• 에너지: 소비량 예측을 통해 그리드 신뢰성을 높이고 지속 가능성 노력을 지원합니다.

시계열 데이터를 위한 공통 도구

Postgres 생태계 내에서 시계열 데이터를 관리하고 분석하기 위해 특화된 확장 모듈부터 강력한 프로그래밍 언어까지 다양한 도구를 사용할 수 있습니다.

Python 라이브러리

Python은 풍부한 라이브러리 생태계 덕분에 시계열 분석을 위한 최고의 선택지입니다. Pandas는 인덱싱된 시계열 데이터를 조작하기 위한 고성능 데이터 구조를 제공하며, Statsmodels와 scikit-learn은 통계 모델링 및 머신러닝을 위한 강력한 프레임워크를 제공합니다. Postgres와 함께 사용하면 데이터 과학자는 심층 분석 및 맞춤형 모델 개발을 위해 시계열 데이터를 노트북 환경으로 직접 가져올 수 있습니다.

R 프로그래밍 언어

R 언어는 통계적 시계열 분석 및 연구의 핵심 도구로 남아 있습니다. DBI 및 RPostgres와 같은 패키지를 사용하여 Postgres에 원활하게 연결하고, 대규모 데이터 세트를 R 데이터 프레임으로 직접 쿼리할 수 있습니다. 연결 후에는 xts 또는 tsibble 패키지와 같은 특화된 도구를 활용하여 엄격한 통계 검증을 수행하고 정밀한 시간 축이 포함된 플롯을 자동으로 생성할 수 있습니다.

TimescaleDB

TimescaleDB는 시계열 워크로드를 위해 특별히 설계된 인기 있는 Postgres 확장 모듈입니다. 데이터 세트가 커짐에 따라 높은 수집률과 빠른 쿼리 성능을 유지하기 위해 데이터를 시간 기반 청크로 자동으로 분할하는 하이퍼테이블(hypertables) 기능을 도입했습니다. 표준 SQL과 100% 호환되므로 Postgres의 익숙함을 유지하면서도 데이터 보유 정책 및 연속 집계와 같은 시계열 조작을 위한 특화 기능을 제공합니다.

EDB Postgres AI 기반의 Bluefin

EDB Postgres AI의 핵심 기능 중 하나는 시계열 워크로드를 위해 제작된 Postgres 테이블 액세스 메서드인 Bluefin 확장 모듈입니다. Bluefin은 델타 압축(delta-compressed) 및 추가 전용(append-only) 저장 방식을 사용하여 기존 힙 테이블에 비해 스토리지 요구 사항을 크게 줄입니다. 또한 집계 및 추세 분석을 위한 쿼리 성능을 향상시켜 실시간 대시보드 및 대규모 분석 쿼리에 이상적입니다. 이러한 최적화된 스토리지 설계는 조직이 Postgres 환경을 떠나지 않고도 방대한 양의 데이터에 대해 고급 분석을 수행할 수 있게 해줍니다.

엔터프라이즈급 시계열 솔루션 구축

시계열 분석은 현대의 데이터 기반 조직에서 중요한 역할을 합니다. 데이터가 시간에 따라 어떻게 변화하는지 이해함으로써 기업은 패턴을 감지하고 결과를 예측하며 실제 상황에 더 효과적으로 대응할 수 있습니다.

EDB Postgres AI는 신뢰할 수 있는 Postgres 환경 내에서 확장 가능한 스토리지, 성능 최적화 및 AI 통합을 결합하여 시계열 데이터 관리를 단순화합니다. 이를 통해 기업은 원시 시간 기반 데이터에서 실행 가능한 인사이트로 자신 있게 나아갈 수 있습니다.

엔터프라이즈급 시계열 솔루션 구축을 고려하고 계신다면, EDB Postgres AI가 강력하고 미래 지향적인 기반을 제공해 드립니다.

메일: salesinquiry@enterprisedb.com