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Amazon Q Business로 실현하는 소매 업계의 생성형 AI 데이터 인사이트

소매 업계의 지능을 열다 – Amazon Q Business로 생성형 AI 기반 데이터 인사이트 실현

소개

빠르게 변화하는 유통 산업에서는 방대한 데이터를 실시간으로 분석하고, 이를 바탕으로 신속하게 대응하는 능력이 경쟁력을 좌우하며, 이를 위해 AI 기술을 활용한 솔루션 도입이 점차 확대되고 있습니다. 특히, 생성형 AI(Generative AI)를 활용하면 단순 데이터 처리를 넘어, 인사이트 도출과 비즈니스 자동화를 동시에 가능하게 할 수 있습니다.

이번 블로그에서는 Amazon Q Business for Retail Intelligence 솔루션을 통해 어떻게 유통 기업들이 복잡한 데이터를 통합하고, 실행 가능한 인사이트로 전환하여 의사결정을 자동화할 수 있는지를 소개합니다. 이 솔루션은 다양한 리테일 시스템과 통합 가능한 구조로 설계되어 있어 다양한 크기의 기업에서 쉽게 활용할 수 있으며, 시각화 도구와 생성형 AI의 강력한 조합을 제공합니다.

본론

Amazon Q Business for Retail Intelligence는 AWS의 생성형 AI 기능을 활용하여 유통 데이터를 직관적으로 분석하고 역할 기반 인사이트를 제공하는 통합 분석 플랫폼입니다.

Amazon Q Business 기반 리테일 인텔리전스 아키텍처 다이어그램

본 솔루션은 다음과 같은 모듈 구조로 구성되어 있습니다:

  1. 데이터 통합 레이어: 다양한 소매 데이터 소스(예: POS 시스템, 재고 관리, e커머스 등)로부터 데이터를 안전하게 수집합니다.
  2. 분석/처리 레이어: Amazon Q Business가 자연어 질의에 따라 데이터를 분석하고, Amazon QuickSight가 이를 시각화합니다.
  3. 프레젠테이션 레이어: 사용자 역할에 따라 맞춤형 데이터 분석 결과를 제공하는 통합 인터페이스를 제공합니다.

전체 플랫폼은 IAM Identity Center를 통해 사용자 인증과 접근 제어를 수행하며, Amazon S3에 데이터를 저장하고 AWS Lambda, API Gateway, CloudFront 등을 활용한 확장성과 자동화 기능까지 포함합니다.

Amazon Q Business 리테일 인사이트 대시보드 예시 화면

활용 예시 및 주요 기능

  1. C-레벨 경영진: 회사 KPI 및 성과를 한눈에 파악할 수 있는 대시보드 제공
  2. 마케팅 분석가: 마케팅 캠페인 효율성과 ROI를 시각화하고, 광고 지출 대비 수익 분석

마케팅 성과 분석용 대시보드 예시

광고 지출 및 수익 비교 데이터 분석 시각화

  1. 상품기획자/경영자: 수입/수출 상품에 영향을 주는 외부 요소에 대한 분석 지원, 즉시 전략 수립 가능

상품군별 분석 결과 제공 예시

  1. 매장 관리자: 특정 지역 이벤트, 날씨 등의 외부 요인에 따른 수요 예측 및 재고 조정

다양한 유통 시나리오 내 역할별 질의와 답변 UX

또한 Amazon Q Business Q Apps를 활용하면 각 역할 맞춤형 인터페이스나 워크플로우 자동화도 가능합니다. 예를 들어 일정 질의가 들어오면 API 호출을 통해 재고 시스템에 직접 요청을 보낼 수도 있으며, 반복업무도 자동화가 가능합니다.

배포 가이드 및 GitHub 오픈소스

이 솔루션은 AWS CloudFormation 템플릿과 샘플 데이터를 포함하여 공개된 GitHub 저장소를 통해 자유롭게 배포하고 확장할 수 있도록 제공됩니다. 데모 대시보드 구성에 필요한 명령어나 스크립트도 함께 제공되어 있어 손쉬운 배포 자동화가 가능합니다.

보러가기: https://github.com/aws-samples/sample-amazon-qbusiness-and-quicksight-for-retail-intelligence

결론

Amazon Q Business for Retail Intelligence는 생성형 AI, Amazon QuickSight 시각화, 그리고 AWS의 다양한 서비스들을 조합하여 소매 기업의 의사결정을 혁신합니다. 각 역할에 맞춘 인사이트 제공과 자연어 기반 인터페이스, 자동화된 워크플로우 실행 기능을 통해 조직 전체의 데이터 활용도를 극대화할 수 있습니다.

AI 및 데이터 분석으로 비즈니스 경쟁력을 향상시키고자 하는 기업이라면, 이 솔루션을 적극적으로 활용해보시길 권장드립니다.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/unlock-retail-intelligence-by-transforming-data-into-actionable-insights-using-generative-ai-with-amazon-q-business/

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