비즈니스 지표에서 미래 가치 예측 및 이상 탐지

판매, 금융 및 수요 데이터를 정확하게 예측하여 의사 결정을 간소화하고 핵심 비즈니스 지표의 이상을 자동으로 식별합니다.

적합한 비즈니스 지표를 추적하고 모니터링하여 분석하는 것은 모든 비즈니스 성공의 필수 사항입니다. 효율적인 비즈니스 데이터 분석을 통해 과거에서 배우고 현재를 모니터링하며 미래를 위한 더 나은 계획을 세울 수 있습니다. 그러나 대량의 비즈니스 데이터를 분석하여 미래 가치를 예측하거나 이상값을 탐지하고 근본 원인을 이해하는 것은 복잡하고 시간이 오래 걸리며 항상 정확하지는 않습니다. Amazon의 비즈니스 지표 분석 기계 학습 솔루션은 Amazon Lookout for Metrics 및 Amazon Forecast를 활용함으로써 기계 학습을 사용하여 대용량 데이터를 분석하는 동시에 변화하는 비즈니스 요구 사항에 동적으로 적응하여 이러한 문제를 해결합니다.

이점

변화에 적응하는 인텔리전스

변화에 적응하는 인텔리전스

Amazon의 비즈니스 지표 분석 기계 학습 솔루션은 기계 학습을 활용하여 대량의 데이터를 분석하는 동시에 변화하는 비즈니스 요구 사항에 동적으로 적응합니다.

빠르고 쉬우며 기계 학습 경험이 필요하지 않음

빠르고 쉬우며 기계 학습 경험이 필요하지 않음

Amazon의 비즈니스 지표 분석 기계 학습 솔루션은 일반적인 사용 사례를 해결하는 사전 훈련된 모델을 사용합니다. 기계 학습 전문가를 통해 자체 모델을 생성할 필요가 없으므로 시간과 비용이 절약됩니다.

정확성

정확성

Amazon Forecast 및 Amazon Lookout for Metrics는 기계 학습을 사용해 대량 데이터 집합을 처리하여 기존의 비 기계 학습 솔루션에 비해 더 정확한 예측과 이상 탐지를 제공합니다. 비즈니스 지표 분석용 AWS 기계 학습 솔루션은 Amazon의 20년이 넘는 경험에 기반해 완성되었습니다.

고유한 조건으로 비즈니스 지표 분석

고유한 조건으로 비즈니스 지표 분석

Amazon Forecast 및 Amazon Lookout for Metrics의 사전 훈련된 AI 서비스 대신 Amazon SageMaker를 사용하여 고유한 예측 및 이상 탐지 모델을 생성하고 유지 관리할 수 있습니다.

고객 사례

Foxconn
“저는 AWS의 세계적인 기계 학습 팀에 깊은 감명을 받았습니다. 저희 팀은 Amazon Machine Learning Solutions Lab과 긴밀히 협력하여 Amazon Forecast를 사용하는 수요 예측 모델을 몇 주 만에 개발했습니다. 이 솔루션은 예측 정확도를 8% 향상시켰습니다. 저희는 멕시코에 있는 공장에서 이 솔루션을 사용함으로써 연간 553,000 USD의 절감 효과를 얻을 것으로 예상합니다. 더구나 데이터 인프라를 AWS로 마이그레이션한 후에는 이 솔루션을 클라우드 워크플로에 쉽게 통합할 수 있게 될 것입니다. AWS와의 협업 덕분에 낭비되는 인건비를 최소화하고 고객 만족도를 극대화할 수 있었습니다.”

Azim Siddique, Foxconn의 기술 자문 겸 CoE 설계자

More Retail
“Amazon Forecast를 사용한 덕분에 신선 청과물 범주에서 예측 정확도를 27%에서 76%로 개선하고 폐기 분량을 20% 줄일 수 있게 되었습니다. Amazon Forecast에서 제공하는 예측 분포를 활용한 결과, 부족 및 초과 예측 비용을 손쉽게 최적화하여 재고 소진 상태가 3%가 된 것은 물론 매출 총 이익도 개선되었습니다. 그에 따라 매장 관리자가 일일 예측을 살펴보고 구매 주문을 더 쉽고 정확하게 접수할 수 있게 되었습니다. 현재 이 모델을 다른 범주로 확장하고, 추가 관련 데이터 세트로 반복하고, 최신 데이터를 Amazon Forecast에 추가하여 모델 정확도를 지속적으로 개선하고 있습니다."

Supratim Banerjee, More Retail 최고 혁신 책임자

Digitata
Digitata의 Nico Kruger 최고 기술 책임자는 “Digitata는 모든 사용자에게 합리적인 요금의 연결을 제공하는 것을 가장 중요하게 생각한다. 그러려면 경제에 대한 깊이 있는 이해가 필요합니다. 특히 공급 및 수요와 그 변화에 따른 고객 행동을 이해할 수 있어야 한다”면서 “Lookout for Metrics을 사용한 후로 모바일 네트워크 사업자 고객의 요금에 부정적인 영향을 미치는 문제를 몇 분 안에 찾아낼 수 있었다. 주범을 즉시 식별하고 2시간 안에 수정을 제공했다. Lookout for Metrics가 없었다면 문제를 식별하고 선별하는 데 약 하루가 소요되고 결과적으로 고객 매출이 7.5% 하락했을 것이다. Lookout for Metrics를 사용하면 빠른 조치를 취하고 요금 모델의 성능을 최적화하여 진짜 중요한 일, 즉 모든 사용자의 연결을 유지하는 일에 매진할 수 있다”고 말했습니다.

Nico Kruger - Digitata 최고 기술 책임자

Advanced Microgrid Solutions

Advanced Microgrid Solutions(AMS)는 청정 에너지 자산의 배포와 최적화를 촉진하여 청정 에너지 경제로의 전 세계적 전환을 가속화하는 것을 목표로 하는 에너지 플랫폼 및 서비스 회사입니다. NEM은 모든 당사자가 5분마다 에너지를 소비/공급하기 위해 입찰하는 스팟 시장을 사용합니다. 이를 위해서는 엄청난 양의 시장 데이터를 처리하면서 수요 예측을 수행하고 몇 분 안에 동적 입찰을 제시해야 합니다. 이 문제를 해결하기 위해 AMS는 Amazon SageMaker 기반 TensorFlow를 사용하여 딥 러닝 모델을 구축했습니다. AMS는 Amazon SageMaker의 자동 모델 튜닝을 활용하여 최고의 모델 파라미터를 발견하고 단 몇 주 만에 모델을 구축했습니다. AMS의 모델은 순 에너지 계량에서 모든 에너지 제품에 대한 시장 예측 개선을 보여주었으며 이는 상당한 효율성으로 이어질 것입니다.

 

사용 사례

영업

승률, 파이프라인 커버 범위, 평균 거래 크기를 빠르게 추적하여 비즈니스 성장 기회를 평가합니다.

마케팅

실행 가능한 마케팅 분석과 함께 캠페인, 파트너 및 광고 플랫폼 지표가 전체 트래픽 볼륨, 수익, 이탈, 전환에 어떻게 영향을 주는지 빠르게 탐지합니다.

고객 경험

고객 여정(예: 등록, 로그인 및 참여 과정) 전반에서 지표의 변화를 탐지하여 원활한 고객 경험을 보장합니다.

IT 모니터링

대기 시간, CPU 사용률 및 오류 비율과 같은 지표를 선제적으로 모니터링하여 서비스 중단을 완화합니다. 일반적으로 사용되는 AWS 데이터베이스 및 SaaS 애플리케이션에 연결합니다.

인벤토리 계획

수요 계획을 세분화된 수준에서 개선합니다. 낭비를 줄이고 인벤토리 회전을 높이며 재고 가용성을 개선합니다.

인력 계획

다양한 수요 수준을 충족시키고 사용률, 제공 시간 및 고객 만족도를 개선할 수 있도록 더 효과적으로 인력을 관리합니다.

용량 계획

더 자신 있게 장기적인 결정을 내리고 자본 활용을 개선합니다.

금융 계획

판매 및 최고 수익을 계획하고 현금 흐름을 효과적으로 관리합니다.

분석 플랫폼 통합

비즈니스 인텔리전스 및 분석 애플리케이션을 갖춘 조직에서는 데이터 분석용 AI(AIDA) 파트너 솔루션을 통해 이미 사용 중인 분석 도구 안에서 기계 학습을 활용할 수 있습니다.

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Amazon AI 서비스 또는 Amazon SageMaker를 활용해 고유한 비즈니스 지표 모니터링 및 예측 솔루션 개발

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Amazon은 고유한 비즈니스 지표 분석 기계 학습 솔루션을 구현하는 데 사용할 수 있는 다음과 같은 AI 및 ML 서비스를 제공합니다.

기계 학습 경험이 없거나 시장 출시 시간이 제한되어 있는 조직의 경우 완전관리형 AI 서비스인 Amazon ForecastAmazon Lookout for Metrics를 애플리케이션에 쉽게 통합하여 가장 일반적인 비즈니스 지표 모니터링 및 예측 사용 사례를 해결할 수 있습니다.

Amazon Forecast

Amazon Forecast는 Amazon.com에 사용된 것과 동일한 기술에 기반을 둔 정확한 시계열 예측을 제공합니다.

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Amazon Lookout for Metrics

Amazon Lookout for Metrics는 기계 학습을 사용해 비즈니스 및 운영 데이터에서 이상을 자동으로 탐지하고 진단합니다.

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AWS Marketplace를 통해 제공되는 Amazon SageMaker의 내장된 알고리즘과 사전 훈련된 모델을 사용하여 자체 예측 및 이상 탐지 모델을 구축할 수 있습니다.

Amazon SageMaker

Amazon SageMaker는 모든 ML 개발자 및 데이터 사이언티스트가 기계 학습 모델을 빠르게 구축, 훈련 및 배포할 수 있도록 하는 완전관리형 서비스입니다.

Amazon SageMaker에 대해 자세히 알아보기 

다음 AWS 솔루션 참조 아키텍처를 참조로 사용할 수 있습니다.

AWS 솔루션 참조 아키텍처는 AWS에서 만든 아키텍처 다이어그램 모음입니다. 애플리케이션에 대한 규범적 지침과 AWS 계정의 워크로드 복제에 대한 기타 지침을 제공합니다.

다양한 데이터 집합을 사용하여 정확한 예측을 생성할 수 있도록 설계된 솔루션을 배포합니다.

스트리밍 데이터를 모니터링하여 거의 실시간으로 기계 학습 예측과 비교해서 실제 성능이 예측 사항과 크게 다를 경우 인시던트 또는 경보를 발생시킵니다.

이 엔드 투 엔드 ML 파이프라인은 실시간 수집, 다양한 네트워크 엣지 필드 디바이스에서 데이터 스트리밍, 일일 예측/추론을 지속적으로 실행하기 위한 트랜스포메이션 작업 수행, 매일 수신되는 최신 시계열 데이터 기반의 ML 모델 재훈련을 통해 이상 징후를 감지합니다.

리소스

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re:Invent에서의 Lookout for Metrics 세션

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