처방적 분석과 의사결정 최적화가 중요한 이유

처방적 분석은 기업이 최선의 행동 방침을 파악하여 비용 절감, 고객 만족도, 수익성 등과 같은 조직 목표를 달성하는 데 도움이 됩니다. 해야 할 일을 파악하는 것은 모든 비즈니스에게 중요하지만, 처방적 분석의 가치는 간과되는 경우가 많습니다. 여러 가능한 시나리오를 살펴볼 때 사람들은 여전히 '직감'을 따르곤 합니다.

처방적 분석이 무엇인지, 예측 분석과는 어떤 관련이 있는지, 그리고 이것이 오늘날 비즈니스에 중요한 이유는 무엇인지 알아보세요.

많은 경우 비즈니스 의사 결정권자는 '어떤 조치를 취해야 하는가'라는 중요한 질문에 대한 답을 모색할 때 수많은 의사 결정 변수, 제약 조건과 절충점 사이에서 고민합니다. IBM Decision Optimization과 같은 처방적 분석 솔루션은 비즈니스 문제를 수학적으로 표현한 최적화 모델을 구축 및 배포하는 도구를 제공하여 복잡한 문제에 대한 정확한 의사 결정을 가능하게 합니다. 그런 다음에는 강력한 최적화 솔버가 정교한 알고리즘을 사용하여 이러한 모델을 해결하고 의사 결정권자에게 권장 사항을 제공합니다.

그 결과는 어떨까요? 비용 절감, 고객 만족도, 수익성 및 운영 효율성 달성과 같은 목표를 이루기 위해 취해야 할 조치에 관한 지침을 얻을 수 있습니다.

많은 경우 '어떻게 해야 할까요?'라는 질문보다 '어떤 일이 일어날 수 있나요?'라는 질문이 먼저 나오는 경우가 많습니다. 예측 분석은 바로 이럴 때 필요합니다. 예측 분석은 고급 알고리즘과 머신 러닝을 활용하여 과거 데이터를 처리하고, 무슨 일이 일어났는지 '학습'하면서 보이지 않는 데이터 패턴, 상호 작용과 관계를 발견합니다. 그런 다음 예측 분석은 시나리오 또는 결과의 가능성을 보여주는 모델을 생성합니다.

예측 분석을 사용하는 것만으로도 비즈니스를 운영할 수 있으며, 처방적 분석은 '있으면 좋은' 추가 사항이라고 생각할 수 있습니다. 하지만 이러한 사고 방식은 현실을 간과하는 것입니다. Economist Intelligence Unit의 보고서에 따르면, 비즈니스 경영진의 70%가 데이터 과학 및 분석 프로젝트를 매우 중요하게 평가합니다. 그러나 이러한 프로젝트의 약속이 이행되었다고 응답한 비율은 2%에 불과했습니다.

왜일까요? 머신 러닝이 제공하는 예측 모델은 '실행 가능한 인사이트'를 제공하지만, 최상의 결과를 얻기 위해 이러한 인사이트를 기반으로 어떤 조치를 취해야 하는지에 대해서는 언급하지 않기 때문입니다. 많은 경우 편향된 사람은 '직감'을 따릅니다. 그 결과는 보통 잘해야 최적이 아닌 정도이며, 최악의 경우는 실망스러운 수준입니다. 예측 분석의 진정한 이점을 누리려면 처방적 분석에 투자하는 것이 중요합니다.

다음은 예측 기능에 처방적 분석을 추가하여 얻을 수 있는 가치의 예입니다. 제조 부문의 경우, 예측 분석을 통해 직원과 도구에 의한 유지보수에 소요되는 시간을 추정할 수 있습니다. 처방적 분석을 사용하면 필요한 초과 근무 시간을 알 수 있으므로 세부 일정을 생성할 수 있습니다.

소매업에서는 예측 분석을 통해 외부 상황으로 인한 수요 급증을 예측할 수 있습니다. 처방적 분석은 수요를 적절하게 충족하려면 어느 창고를 통해 각 소매점에 제품을 공급해야 할지 결정하기 위한 보충 계획을 수립하는 데 도움이 될 수 있습니다.

에너지 및 유틸리티 산업 종사자들은 처방적 분석을 통해 예측 전력 수요에 따라 어떤 발전기를 켜거나 꺼야 할지 결정할 수 있습니다.

마지막으로, 항공사 또는 기타 여행 및 운송 산업 비즈니스는 수요 예측을 수행하고 처방적 분석을 사용하여 최적의 항공기 계획과 승무원 일정을 수립할 수 있습니다.

INFORMS 보도 자료에 따르면, 운영 연구 및 관리 과학 분야의 성취에 대해 수여되는 Edelman 어워드의 최종 후보들은 의사 결정 최적화 기술을 사용하여 처방적 분석 기능을 제공함으로써 광범위한 이점을 얻었습니다. 이러한 이점은 수백만 달러의 직접 비용 절감, 고객 서비스 개선, 재고 감소 등이었습니다. 처방적 분석은 비즈니스 의사 결정을 새로운 차원으로 발전시킵니다. 즉, 가능한 시나리오를 예측하고 이러한 인사이트를 처방적 엔진에 통합할 수 있는 도구를 확보하여 미래 지향적인 관점으로 의사 결정을 동적으로 최적화할 수 있습니다.

IBM 고객인 Fleetpride는 처방적 분석을 통해 가치를 창출한 기업의 실제 사례입니다. Fleetpride는 대형 트럭 및 트레일러용 부품을 판매하고 서비스를 제공합니다. 이 기업은 과거 배송 데이터를 사용하여 일별, 주별, 월별 창고별 배송 주문을 예측하는 모델을 구축했습니다. 더 나아가 Fleetpride는 모델에 의사 결정 최적화를 적용하여 인력 및 재고 배치를 포함한 특정 날짜의 고객 수요를 처리하기 위한 최적의 조치를 결정합니다.

Fleetpride가 입증했듯이 처방적 분석을 사용하면 데이터 및 예측 솔루션을 실질적이고 사실에 기반한 편향되지 않은 행동 방침으로 전환할 수 있습니다. 더 이상 직관에 의존할 필요가 없습니다. 대신 고급 분석, 통계 모델링 및 의사 결정 엔진이 복잡한 비즈니스 기획, 일정, 가격 책정 및 재고 문제는 물론 스프레드시트와 인간의 능력으로는 해결할 수 없는 기타 여러 문제를 해결할 수 있습니다. 결과적으로 비즈니스는 더 큰 성공과 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.

비즈니스가 처방적 분석 솔루션에서 얻을 수 있는 이점을 알아보고 싶다면 IBM Decision Optimization 웹페이지를 방문하거나 이 인터랙티브 제품 투어를 통해 Decision Optimization의 실제 활용 사례를 직접 볼 수 있습니다.