구글 클라우드는 다양한 산업 영역에 특화된 AI 솔루션을 제공합니다.
관련해 총 4회에 걸쳐 소매업을 위한 구글 클라우드의 AI 제안을 살펴보겠습니다. 이번 포스팅은 첫 번째 주제인 수요 예측(Demand Forecasting)에 대한 것입니다. 😃
구글 클라우드가 제공하는 소매업을 위한 수요 예측 서비스는 BigQuery ML을 기반으로 합니다. 이를 예측 엔진으로 활용해 소매 업계에서 매우 중요한 업무 중 하나인 수요 예측을 수행합니다.
수요 예측 트렌드
소매 업계에서 재고 관리의 중요성은 이미 강조할 필요가 없을 정도입니다. 재고는 많아도 문제고, 적어도 문제이기 때문에 적절한 균형점을 유지해야 합니다. 하지만 적절하게 재고를 유지한다는 것은 어려운 일입니다. 이를 제대로 하려면 감이 아니라 데이터에 기반한 의사결정을 해야 합니다. 그렇다면 데이터를 어떻게 활용해야 할까요?
예전에는 분석 측면에서 데이터 활용을 바라봤습니다. 그러던 것이 요즘에는 AI 측면에서 시나리오를 짭니다. 지금은 과거 시점이 아니라 미래 예측을 기반으로 한 수요 파악이 새로운 트렌드로 자리를 잡고 있습니다.
재고 수준 결정 방법
적정 재고 수준을 유지하는 데 있어 가장 보편적인 방식은 시계열 측면에서 소비자 구매 행동에 대한 이해를 바탕으로 예측을 하는 것입니다. 사실 이런 접근을 하려면 준비해야 할 것이 많습니다. 그 중에서도 모델 구현과 훈련을 위한 인프라와 플랫폼 구비는 필수입니다. 하지만 구글 클라우드를 사용하면 사전 준비에 많은 시간과 노력을 기울일 필요가 없습니다. BigQuery ML로 ARIMA 모델을 활용하여 시계열 예측을 하면 됩니다. 이때, 시계열 모델에 대한 깊은 지식이 없어도 됩니다.
BigQuery ML ARIMA 모델을 이용하면 몇 줄의 SQL 구문으로 다양한 예측을 수행할 수 있습니다. 이 때 시계열 모델을 잘 몰라도 SQL 구문으로 원하는 예측을 손쉽게 수행할 수 있습니다. 이것은 Python이나 R 언어에 능통한 데이터 전문가로 팀을 꾸리지 않아도 수요 예측을 할 수 있다는 것입니다. 이것이 뜻하는 바는 매우 큽니다. 현업이 접근할 수 없던 영역의 문이 활짝 열리는 것이기 때문입니다. 빅 데이터가 유행이던 시절을 떠올려보겠습니다, 전담팀을 꾸리고 고급 인력을 충원하고, 고가의 인프라와 플랫폼을 도입해야 하다 보니 데이터 분석의 혜택은 여건을 갖춘 몇몇 기업에게만 돌아갔습니다.
클라우드의 발전과 AI의 급부상은 전문가의 영역에 있던 데이터 활용을 더 많은 이들이 시도할 수 있는 기회를 제공하고 있습니다.
BigQuery ML 참조 패턴으로 가벼운 마음으로 수요 예측에 도전!
다시 본론으로 돌아와 적정 재고 수준을 위한 수요 예측을 직접 수행해 보는 방법을 소개하겠습니다. 구글은 소매 업계를 위한 다양한 참조 패턴을 제공합니다. 고객 평생 가치 예측, 구매 성향, 제품 추천 시스템 등의 사례에 활용할 수 있는 패턴을 제공합니다. 이를 이용하면 BigQuery ML 같은 구글 클라우드가 제공하는 서비스를 더 쉽게 시작할 수 있습니다.
수요 예측 관련 참조 패턴 역시 준비되어 있습니다. Github 페이지를 통해 패턴과 함께 이를 활용하는 방법을 참조할 수 있습니다.
이를 통해 사용자는 시계열 모델에 대한 경험이 없어도 손쉽게 수요 예측을 해볼 수 있습니다. 구글이 제공하는 수요 예측 모델 관련 참조 패턴을 참조하면 시계열 모델 구현에 필요한 데이터 준비부터, 모델 훈련과 평가, 최적화된 모델을 바탕으로 한 수요 예측, 그리고 구글 클라우드의 Data Studio를 활용하여 예측한 수요를 시각화하여 보여주는 대시보드 생성까지 간편히 해볼 수 있습니다. 머신 러닝이 무엇인지 개념을 이해하고 있고, 파이썬과 표준 SQL 구문을 알고 있다면 누구나 AI 기반 수요 예측을 시도해 볼 수 있습니다. 참고로 실습을 위한 데이터 세트는 미국 아이오와주의 주류 판매 정보를 사용합니다.
데이터 과학자와 개발자로 구성한 전담팀이 있다면 Cloud AI Platform Jupyterlab 인스턴스를 활용해 자체 시계열 모델을 구축해 활용하거나, AutoML Forecast를 이용하는 것도 고려해 볼 수 있습니다.
이상으로 소매 업계를 위한 구글 클라우드의 수요 예측 솔루션에 대해 알아보았습니다. 다음 포스팅에서는 Retail Search에 대해 소개하겠습니다. 🙂
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