<3>전자상거래 지원예측 시뮬레이션 및 데이터분석시스템
전자상거래 업체들이 경영상에 어려움을 겪는 일 가운데 하나는 수요예측이다. 이는 전자상거래 산업이 신흥 산업인데다가 기존 오프라인 시장 등 변수 요인이 여럿 있기 때문이다. 이에 따라 상당수 업체들은 중장기는 물론 단기간의 수요예측에도 한계를 보이고 있다. 특히 국내에는 이렇다할 수요예측 솔루션이 개발돼 있지 않으며 해외에서 개발된 제품도 도입시에만 1억원 이상의 비용이 소요되는 등 영세한 전자상거래 업체에는 상당한 부담이다.
산업자원부가 선정한 ‘전자상거래 지원예측 시뮬레이션 및 데이터분석시스템’은 전자상거래 업체들의 이런 어려움을 해소하기 위해 개발이 추진되는 것이다.
과제개발을 맡은 아하넷은 전자상거래 업체가 마케팅, 고객관리, 공급망관리, 자금관리 등 경영전반에 대해 사업전략 수립 및 의사결정을 지원하도록 이 시스템을 개발한다. 특히 기존 데이터와 외부 데이터를 동시에 분석, 수요예측에 보다 완벽을 가한다는 목표다. 이 회사 강승일 사장은 “전자상거래 업체 대부분이 규모가 크지 않아 소수 경영진이 체계화된 방법 없이 감으로 수요예측을 통해 경영전략을 수립하고 있다”며 “이들이 쉽게 접근해 활용할 수 있도록 개발할 것”이라고 밝혔다.
이 시스템에는 △예측분석기술 △예측시뮬레이션 기술 △데이터의 다차원 분석기술(OLAP) △데이터마이닝 기술 등이 적용된다. 예측분석기술은 기업의 기본 데이터를 바탕으로 초단기·단기·중기·장기 미래의 매출, 판매량, 원자재 구매 및 재고량 등에 대해 예측할 수 있도록 한다. 여기에는 지수평활법, 자기상관회귀분석, 전이함수잡음모형 등의 기술이 활용된다. 특히 기업이 도입한 전사적자원관리(ERP)·공급망관리(SCM) 등과 연동할 수 있도록 애플리케이션프로그램인덱스(API)를 제공한다. 예측시뮬레이션 기술은 경제성장률, 소비자 기대지수, 전쟁 등 내외부 환경변화에 따라 예측 결과에 영향을 미칠 수 있는 사항들을 조정할 수 있도록 하기 위한 것으로 부트스트랩(BootStrap) 등의 분석기술 등이 사용된다. 데이터 다차원 분석기술은 기업의 다양한 분석요구에 대응할 수 있도록 하는 것이다. 데이터마이닝 기술은 어떤 현상에 대한 원인 및 패턴분석을 위한 것으로 인자(factor)·군집·신경망·판별·연관성 규칙·신경망 분석 등이 적용된다.
이 기술의 개발로 전자상거래 업체들이 과학적이고 논리적인 근거로 수요예측과 사업계획을 수립할 수 있을 것으로 기대된다. 특히 국내 전자상거래 시장환경에 맞춰 개발, 수입대체 효과를 크게 볼 수 있을 것으로 예상된다.
<김준배기자 joon@etnews.co.kr>
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