데이터 과학자 없이 수행하는 수요 예측
소규모 팀은 데이터 과학자가 부족한 경우가 많습니다. 하지만 미래를 예측해야 하는 필요성은 여전합니다. AI가 이 상황을 바꾸고 있습니다.
과거의 예측은 깊은 수학적 지식을 필요로 했습니다. 데이터를 정제하고 복잡한 모델을 선택하기 위해 전문가가 필요했기 때문입니다. 이는 병목 현상을 일으켰습니다. 제품 관리자와 비즈니스 소유자들은 보고서를 받기 위해 몇 주를 기다리거나 직관에 의존해야만 했습니다.
기다림의 대가는 큽니다. 소매업체는 수요 급증 시점을 놓치고, 콘텐츠 팀은 계절적 트렌드를 놓칩니다. 제품 관리자는 잘못된 로드맵을 계획하게 됩니다.
여러분은 이미 데이터를 가지고 있을 가능성이 높습니다. 판매 기록과 트래픽 로그는 존재합니다. 단지 이를 활용할 도구가 없을 뿐입니다.
파운데이션 모델(Foundation models)이 이 과정을 변화시키고 있습니다. 이 모델들은 소매, 금융, 물류 분야의 방대한 데이터셋으로 사전 학습되어 제공됩니다. 이들은 계절성이나 트렌드와 같은 패턴을 이미 이해하고 있습니다. 처음부터 모델을 학습시킬 필요가 없습니다. 데이터를 입력하기만 하면 빠르게 결과를 도출합니다.
이는 비기술직 사용자들에게 큰 도움이 됩니다. 더 이상 모델 아키텍처를 직접 선택할 필요가 없습니다. 모델이 자체적인 컨텍스트를 가지고 오기 때문입니다.
효과적인 예측을 위해 다음 단계를 따르세요:
- 데이터 수집: 지난 2년간의 판매량이나 가입자 수와 같은 일일 지표를 추출합니다.
- 이상 탐지 실행: 비정상적인 급증이나 누락된 데이터를 표시합니다. 이는 오류가 예측을 망치는 것을 방지합니다.
- 모델이 옵션을 테스트하도록 하기: 과거 데이터를 바탕으로 다양한 방식을 비교하여 가장 적합한 방식을 찾아주는 도구를 사용합니다.
- 확률적 예측 활용: 단 하나의 숫자만 찾지 마세요. 범위를 확인해야 합니다. 인력 계획을 세울 때는 '1,200건에서 1,800건 사이의 주문'과 같은 범위가 훨씬 유용합니다.
- 의사 결정: 예측 범위를 활용하여 리소스를 계획합니다.
오늘 바로 시작하는 방법:
- 지표 문서화: 1년 치의 과거 데이터가 있다면 바로 시작할 수 있습니다.
- 적절한 도구 찾기: 파운데이션 모델을 사용하고 교차 검증(cross-validation)을 제공하는 도구를 찾으세요.
- 신뢰 수준 확인: 예측 범위가 넓다는 것은 변동성이 크다는 것을 의미합니다. 범위가 좁다는 것은 안정적이라는 뜻입니다.
- 인간의 컨텍스트 추가: 모델은 여러분의 새로운 프로모션이나 이탈 고객에 대해 알지 못합니다. 데이터를 비즈니스 지식과 결합하세요.
가치는 데이터를 실제 의사 결정과 연결하는 데서 나옵니다.
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