Amazon Forecast

Amazon.com에 사용된 것과 동일한 기술에 기반을 둔 정확한 시계열 예측 서비스

기계 학습 경험은 필요하지 않습니다.

Amazon Forecast는 매우 정확한 예측을 위해 기계 학습을 사용하는 완전관리형 서비스입니다.

오늘날 기업에서는 제품 수요, 리소스 요구량 또는 금융 실적 등의 향후 비즈니스 성과를 정확하게 예측하기 위해 간단한 스프레드시트에서 복잡한 금융 계획 소프트웨어에 이르기까지 모든 도구를 사용하고 있습니다. 이러한 도구는 시계열 데이터라는 일련의 기록 데이터를 확인하는 방식으로 예측을 만들어냅니다. 예를 들어 이러한 도구는 향후의 상황이 이전 데이터를 기준으로 결정된다는 가정에 근거해, 이전 판매 데이터를 확인하는 것만으로 향후 레인코트의 판매량을 예측해 볼 수 있습니다. 하지만 이 접근 방식에서는 추세가 불규칙한 대규모 데이터 세트를 사용하는 경우 예측을 정확하게 내놓기가 어려울 수 있습니다. 또한 가격, 할인, 웹 트래픽, 직원 수 등 시간에 따라 변하는 데이터 계열은 제품 기능 및 스토어 위치 등 연관된 독립 변수와 쉽게 결합할 수 없습니다.

Amazon Forecast는 Amazon.com에서 사용하는 것과 동일한 기술을 기반으로, 기계 학습을 통해 시계열 데이터를 추가 변수와 결합하여 예측을 만들어냅니다. Amazon Forecast는 기계 학습 경험이 없어도 시작 가능합니다. 기록 데이터와 예측에 영향을 줄 수 있는 추가 데이터만 제공하면 됩니다. 예를 들어 특정 셔츠 색상의 수요는 계절과 스토어 위치에 따라 달라질 수 있습니다. 이처럼 복잡한 관계는 그 자체만으로는 확인하기 어렵지만 기계 학습은 해당 관계를 인식하는 데 적합합니다. 데이터를 제공하면 Amazon Forecast에서 데이터를 자동으로 검사해 의미 있는 내용을 식별한 후 시계열 데이터만 확인하는 방식에 비해 최대 50% 더 정확히 예측하는 예측 모델을 생성합니다.

Amazon Forecast는 완전관리형 서비스이므로 서버를 프로비저닝하거나 기계 학습 모델을 구축, 교육 또는 배포할 필요가 없습니다. 사용한 만큼만 비용을 지불하면 되고, 최소 요금 및 사전 약정은 없습니다.

장점

기계 학습을 통한 50% 더 정확한 예측

Amazon Forecast는 기계 학습을 사용해 시계열 데이터와 기타 변수(예: 제품 기능, 스토어 위치)가 서로 영향을 주는 방식을 자동으로 검색함으로써 최대 50% 더 정확한 예측을 제공합니다. 따라서 시계열 데이터만이 제공할 수 있는 정보를 확인하는 경우에 비해 이처럼 복잡한 관계가 수요에 최종적으로 어떤 영향을 주는지 더 효율적으로 파악할 수 있습니다. Amazon Forecast에서는 사용하는 데이터에 따라 고유한 모델을 구축하므로 비즈니스별로 사용자 지정 방식의 예측이 가능합니다. 모델이 장기적으로 정확한 결과를 제공할 수 있도록 Amazon Forecast에서는 새 데이터가 제공되면 모델 업데이트 일정을 쉽게 예약할 수 있습니다.

예측 시간을 몇 달에서 몇 시간으로 단축

Amazon Forecast를 사용하면 몇 달씩 엔지니어링 과정이 걸리던 예측 정확도 수준을 몇 시간만에 달성할 수 있습니다. 시계열 데이터와 관련 데이터를 Amazon S3 데이터베이스에서 Amazon Forecast로 가져올 수 있습니다. 그러면 Amazon Forecast에서 자동으로 데이터를 로드하여 검사한 다음 예측에 필요한 주요 속성을 식별합니다. 그런 다음 사용자 지정 모델에 대한 교육 및 최적화 작업을 수행한 후 비즈니스 예측을 생성하는 데 사용할 수 있는 가용성 높은 환경에서 해당 모델을 호스팅합니다. Amazon Forecast에서는 예측 모델을 구축/교육/튜닝/배포하는 데 필요한 복잡한 기계 학습을 자동으로 처리하므로 정확한 예측을 빠르게 생성할 수 있습니다.

거의 모든 시계열 예측 생성

비즈니스를 운용하려면 현금 흐름, 제품 수요, 리소스 계획 등 여러 유형의 시계열 예측이 필요합니다. Amazon Forecast에서는 소매, 물류, 금융, 광고 성과 등 거의 모든 산업 및 사용 사례에 맞는 예측을 만들어낼 수 있습니다. Amazon Forecast는 기계 학습을 통해 모든 기록 시계열 데이터를 사용할 수 있으며, 내장된 알고리즘으로 구성된 대규모 라이브러리를 사용하여 특정 예측 유형에 가장 적합한 데이터를 자동으로 결정합니다.

비즈니스 데이터 및 안심 가능한 보안

Amazon Forecast와의 모든 상호 작용은 암호화를 통해 보호됩니다. Amazon Forecast에서 처리하는 모든 콘텐츠는 Amazon Key Management Service를 통해 고객 키를 사용하여 암호화되며, 저장 시에는 서비스를 사용 중인 AWS 리전에서 암호화됩니다. 또한 관리자는 AWS Identity and Access Management(IAM) 권한 정책을 통해 Amazon Forecast에 대한 엑세스를 제어할 수 있으므로 민감한 정보는 안전하게 기밀로 유지됩니다.

작동 방식

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사용 사례

제품 수요 계획

Amazon Forecast를 사용하면 다양한 스토어 위치에 적합한 인벤토리 수준을 예측할 수 있습니다. 판매량 기록, 가격, 스토어 프로모션, 스토어 위치, CSV(쉼표로 구분된 값) 형식으로 된 소매 관리 시스템의 카탈로그 데이터와 같은 예측 정보를 Amazon S3 스토리지에 제공합니다. 그러면 이 정보를 웹사이트 트래픽 로그, 날씨, 배송 일정 등의 관련 데이터와 결합할 수 있습니다. Amazon Forecast는 해당 정보를 사용하여 개별 스토어 수준에서 제품의 고객 수요를 정확하게 예측할 수 있는 모델을 생성합니다. 예측을 CSV 형식으로 배치 작업을 통해 내보낸 후 다시 소매 관리 시스템으로 가져오면 스토어당 구매/할당해야 하는 인벤토리의 양을 파악할 수 있습니다.


금융 계획

모든 비즈니스 성공의 근간에는 판매액 예측 등의 정확한 금융 정보 예측이 필요합니다. Amazon Forecast는 여러 기간과 통화 단위에 걸쳐 매출, 경비, 현금 흐름 등의 주요 금융 지표를 예측할 수 있습니다. 먼저 Amazon S3 스토리지에 이전의 금융 시계열 데이터를 업로드한 다음 Amazon Forecast로 해당 데이터를 가져옵니다. 그러면 Amazon Forecast에서 모델을 생성한 후 원하는 정확도의 예측을 제공하므로, 프로덕션에서 해당 모델을 사용하기 전에 데이터가 더 필요한지를 확인할 수 있습니다. 또한 이 서비스는 Amazon Forecast 콘솔에 예측 정보를 그래프로 시각화할 수도 있으므로 정보를 토대로 하여 적절한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.


리소스 계획

매출을 최대화하고 비용을 제어하려면 직원 수준, 광고 인벤토리, 제조용 원자재 등 사용 가능한 리소스의 적절한 수준을 계획해야 합니다. 리전별로 광고 인벤토리를 최적화하려는 방송 회사의 경우를 예로 들어 보겠습니다. 이 회사는 여러 프로그램 카테고리와 지리적 리전의 이전 시청자 데이터, 콘텐츠 메타데이터 및 리전별 인구 통계를 Amazon Forecast로 가져올 수 있습니다. 그러면 서비스가 이 데이터를 통해 학습을 하여 정확한 지역별 예측을 제공합니다. 엔터테인먼트 프로그래밍이 자주 변경된다는 점을 감안하여, 정기적으로 모델을 재교육하면 지역별 기본 설정이 적용되어 모델이 개선됩니다.

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“당사는 Amazon Forecast의 즉시 사용 가능한 최신 딥 러닝 알고리즘을 활용해 5만 개가 넘는 다양한 제품의 수요를 예측해 왔습니다. 파이프 라인 설정, 정기 재교육, 예측 재생성 등의 번거로운 작업은 Amazon Forecast에서 모두 맡아 처리하므로 수많은 모델을 매우 쉽게 실험해 볼 수 있습니다.”

- Fernando Croceri(Mercado Libre 분석 책임자) 

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“CJ 로지스틱스에서는 수요 충족을 위해 프로비저닝하는 인적 자원, 운송 수단 및 창고 공간의 양을 최적화하기 위해 택배 물량 예측 프로세스에 Amazon Forecast를 적용했습니다. Amazon Forecast를 사용함으로써 자체 시스템을 구축할 필요 없이 정교한 기계 학습 기반 예측 기술을 사용할 수 있게 되었습니다. 앞으로도 Amazon Forecast를 통해 운영 효율성을 높일 수 있을 것으로 확신합니다.”

- 김영수 (CJ대한통운, TES 전략실 상무)

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