수요 예측이란 무엇인가요?

수요 예측이란 무엇인가요?

• 수요 예측은 소비자 수요(=미래의 수익)를 예측하는 과정입니다. 특히, 쇼핑객이 구매할 제품군을 정량적 데이터와 정성적 데이터를 사용하여 예측합니다.
• 소매업체는 소비자가 원하는 시점에 제품을 제공하지 못해 1조 달러 규모에 이르는 수익을 놓치고 있습니다. 수요 예측에 실패한 기업은 매장에 잘못된 제품을 공급하거나 심지어는 재고가 동이 나기도 합니다.

리테일용 레이크하우스는 수요 예측을 어떻게 지원하나요?

• 리테일용 레이크하우스는 데이터에 대한 실시간 액세스를 지원합니다. 배치 중심 액세스, 분석, 컴퓨팅에서 벗어나면 데이터를 "언제든" 사용할 수 있어 실시간으로 의사결정을 내리고 비즈니스 인텔리전스를 얻을 수 있습니다. 레이크하우스는 Delta, DLT, Autoloader, Photon 등의 기술을 사용하여 조직이 실시간 의사결정에 데이터를 사용하도록 지원합니다.
• 리테일용 레이크하우스는 거의 실시간에 가깝게 세계 최대 규모의 데이터 작업을 지원합니다. 예를 들어 소비자는 15초마다 거래 로그 시스템에서 하루에 약 4억 건의 이벤트를 가져옵니다. 데이터 처리 중에 발생하는 보고 및 분석 문제로 인해 대부분 소매업 고객들은 야간에 일괄적으로 데이터 웨어하우스로 데이터를 로드합니다. 어떤 기업에서는 일주일, 월 단위로 데이터를 로드하기도 합니다.
• 레이크하우스의 이벤트 중심 아키텍처 는 기존 방식(예: 람다 아키텍처)보다 간단하게 배치 및 스트리밍 데이터를 수집하고 처리합니다. 이 아키텍처는 변경 데이터 캡처를 처리하고 트랜잭션에서 ACID를 준수합니다.
• DLT는 데이터 파이프라인 생성 과정을 간소화하고, 자동으로 계보를 구축하여 지속적인 관리를 지원합니다.
• 레이크하우스를 사용하면 데이터의 진정한 실시간 스트림 수집이 가능하고, 스트리밍 데이터도 분석할 수 있습니다. 데이터 웨어하우스는 데이터를 추출하여 변환, 로드한 다음, 데이터 웨어하우스에서 추가로 추출해야 분석이 가능합니다.
• 포톤(Photon)은 엄청난 쿼리 성능을 제공하므로, 사용자가 아무리 규모가 큰 데이터 세트에서도 쿼리를 실행하여 BI 도구에서 실시간 의사결정을 내릴 수 있습니다.

성공적인 수요 예측에는 어떤 데이터 소스가 필요한가요?

• 수요 예측은 소비자에게 제품을 제공하는 데 중요한 부분을 차지합니다. 소매업체는 소비자에게 성공적으로 제품을 제공하려면 영업 및 운영 계획(S&OP), 공급망 최적화, 재고 관리 및 최적화, 생산 일정 관리 등의 운영 프로세스와 사용 사례에서 제조사와 협력해야 합니다. 여러 소스에서 발생한 데이터를 수요 예측 모델에 입력하는데, 예를 들어 다음과 같습니다.
  • POS: 판매 거래는 구조적 실시간 데이터 형식을 취합니다.
  • 과거 수요: 과거 수요는 기업의 리소스 계획 시스템(SAP)에 저장할 수 있고, 일반적으로 배치 형식으로 구성됩니다.
  • 외부 데이터: 소셜 피드, 뉴스, 경쟁사 정보는 대개 실시간 비구조적 데이터 형식입니다.
  • 클릭 스트림: 실시간 반구조적 데이터 형식입니다.
  • 외부 데이터: 심지어 날씨도 수요를 결정하는 요소가 될 수 있습니다(토네이도나 허리케인을 생각해보세요).

추가 자료

Q: 데이터 및 AI는 소매 가치 사슬 전반에 어떻게 협업을 지원하나요?
A: 데이터 및 AI는 소매 산업의 가치 사슬 전반인 상품 기획, 재고 관리, 공급망, 마케팅, 고객 경험에 걸쳐 부서 간 협업을 촉진합니다. 특히 레이크하우스와 같은 통합 데이터 아키텍처는 여러 부서가 실시간 데이터에 접근하고, AI 기반 분석을 통해 수요 변화, 재고 수준, 고객 반응 등을 빠르게 파악할 수 있도록 지원합니다.

Q: AI 품절 모델링으로 매대 품목 가용성을 개선하는 방법은 무엇인가요?
A: Databricks Lakehouse 플랫폼을 활용하면 대용량 재고 및 판매 데이터를 수집·처리하여, 시계열 예측 모델을 통해 품절 가능성을 사전에 파악할 수 있습니다. 이 모든 과정은 하나의 워크플로우로 통합되어 운영되며, 예측 결과는 SQL Analytics, Tableau, Power BI 등 BI 도구와 연동되어 실무자에게 실시간으로 전달됩니다. 이를 통해 보다 빠르고 정확한 재고 의사결정이 가능해집니다.