PepsiCo, Tableau 및 Trifacta로 분석 시간을 90%까지 절감



PepsiCo는 소매 고객, 통합 창고, 판매 시점 및 생산 영역에서 데이터를 수집합니다. 하지만 데이터 랭글링 및 분석에 Access와 Excel을 활용한 결과, 복잡하고 부정확한 데이터가 양산되었습니다. 이에 PepsiCo의 CPFR(공동 계획, 예측 및 보급 시스템) 팀은 데이터를 최대로 활용하기 위한 통합 솔루션, 즉 강력한 시각적 분석 기능을 갖춘 데이터 랭글링 도구가 필요하다는 것을 깨달았습니다.

전 세계 200여 국가에서 하루에 10억 개의 PepsiCo 제품이 판매되고 있습니다.

PepsiCo의 CPFR(공동 계획, 예측 및·보급 시스템) 팀은 소매 부문의 판매를 효율적으로 관리할 수 있도록 데이터와 분석 정보를 제공합니다. CPFR 팀은 또한 대형 소매업자들과 협력하여 창고 및 매장에 적절한 양의 상품이 공급될 수 있도록 지원하고 있습니다.

너무 많은 상품을 공급하면 자원이 낭비됩니다. 너무 적은 양을 공급하면 수익 감소의 위험을 안게 되고, 실망하여 빈손으로 돌아가는 소매업자들의 불만을 감수해야 합니다. 텅 빈 선반은 또한 소비자들이 경쟁사의 제품을 선택하게 하는 위험을 초래하며, 장기적으로 브랜드 가치에 부정적 영향을 미칩니다. 적절한 상품 재고 수준과 낮은 판매 수익 간에 적절한 균형을 맞추기 위해서 PepsiCo는 지속적으로 판매 예측 정보를 조정합니다.

PepsiCo는 Tableau의 파트너인 Trifacta와 협력하여 다양한 유형의 데이터를 랭글링하여 데이터를 예측 및 분석을 위해 Tableau로 가져옵니다. Trifacta의 지원으로 CPFR 팀은 PepsiCo의 분석 전반에서 걸리는 시간을 최대 70% 줄였습니다. 또한 Tableau를 사용하게 됨에 따라 PepsiCo의 보고서 생성 시간이 최대 90%까지 단축되었습니다. PepsiCo는 보다 정확한 데이터를 더욱 빠르게 제공할 수 있게 되어 소매 영역에서 지속적으로 경쟁 우위를 확보할 수 있게 되었습니다.


신뢰할 만한 단일 데이터 원본 찾기

PepsiCo의 고객들은 창고 재고, 매장 재고 및 판매 시점 재고를 포함하는 보고서를 제공합니다. PepsiCo는 이러한 데이터와 자사 출하 기록, 제품 번호, 예측 데이터를 연결합니다. 각각의 고객은 서로 맞지 않는, 즉 PepsiCo의 시스템과 호환되지 않는 그들만의 데이터 표준을 갖고 있었습니다. 예를 들어, 제품을 식별하는 데에 고객들은 각기 나름의 내부 번호를 사용하는 반면, PepsiCo는 UPC 코드를 사용했습니다.

이러한 데이터를 랭글링하는 것은 매우 어려운 과제였으며, 보고서를 작성하는 데 몇 달씩 걸리기도 했습니다. 분석가들은 모든 소매업자의 데이터를 신속하게 표준화하고 고객이 원하는 방식으로 변환하여 데이터를 준비하는 일이 향후 예측 및 계획 업무에 아주 중요하다는 것을 알았습니다.

경영진이 영업 방향을 신속하게 조정할 수 있도록 빠르게 판매 예측 정보를 제공하는 것은 또 다른 과제였습니다. CPFR 팀 분석가가 각 보고서를 새로 만드는 데는 Microsoft Access에서 소매업자의 판매 데이터와 PepsiCo의 공급 데이터를 결합하는 도구를 만들어야 했으며, 이 과정에는 6개월 정도가 걸렸습니다.

팀에서는 Excel을 주로 분석에 사용했는데, 이 과정에서 많은 복잡한 데이터가 생성되었습니다. 게다가 팀에 오류를 발견해 내는 효율적인 방법이 없어서 간혹 값비싼 댓가를 치러야 하는 경우도 있었습니다. 예를 들어, 보고서에서 누락된 제품은 부정확한 예측 및 수익 감소를 초래할 수 있습니다.

CPFR 팀은 상이한 대량 데이터를 랭글링하는 방법이 필요했습니다. 또한, PepsiCo 데이터를 최대로 활용하도록 도울 수 있는 시각적 분석 도구도 필요했습니다.

우리는 이제 데이터를 결합하는 데 시간을 쓰는 것이 아니라, 데이터를 분석하고 스토리를 전달하고 문제를 찾아내는 데에 시간을 씁니다.

보다 효율적인 데이터 활용을 위한 올바른 솔루션 찾기

일관성 있는 데이터를 제공하기 위해 PepsiCo는 Tableau의 파트너인 Trifacta에 도움을 요청했습니다.

댜량의 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 PepsiCo는 Hortonworks Hadoop을 구현하여 다양한 유형의 데이터를 저장하고 관리했습니다. 이제 보고서는 Access, PepsiCo 서버 등의 여러 단계를 거치지 않고 Hadoop에서 직접 실행됩니다. 이 과정에서 분석가는 Trifacta를 이용해 데이터를 직접 조정할 수 있습니다.

Tableau는 마지막 단계로서 PepsiCo에 대량의 데이터를 이해하도록 돕는 강력한 분석 및 비주얼라이제이션 기능을 제공합니다. PepsiCo 분석가는 관련 Tableau 통합 문서를 Tableau Server를 통해 경영진과 공유합니다.

Trifacta와 Tableau를 같이 사용하여 이룬 커다란 성과

CPFR 팀은 Trifacta와 Tableau를 같이 사용하여 비즈니스를 추진하여 고객 주문에 대한 가시성을 높였습니다. Trifacta의 시각적 자료 수집 능력과 Tableau의 고급 시각적 분석 기능을 통해 팀에서 손쉽게 문제를 파악하고 문제가 커지기 전에 사전에 대응할 수 있습니다.

Trifacta는 Tableau 데이터 추출(TDE)과 간단하게 통합되므로 PepsiCo 분석가들은 두 기술 간에 유연하게 전환하며 사용할 수 있습니다. PepsiCo는 Tableau 데이터 추출을 Tableau Desktop으로 가져와서 처리하므로 빅 데이터의 성능에 영향을 미치지 않습니다.

Trifacta의 데이터 랭글링 능력과 Tableau의 심도 있는 분석 기능을 같이 사용하여 PepsiCo는 프로세스를 간소화하고 있습니다. 이를 통해 데이터 준비 시간을 크게 감소시켰고 데이터의 전반적 품질을 향상시켰습니다. Trifacta의 정규화된 데이터에서 오류나 문제을 손쉽게 발견할 수 있으며, Tableau에서는 쉽게 이상값을 발견하고 조치를 취할 수 있습니다. 문제가 생기면, 하부에서 더 큰 문제가 발생하기 전에 바로잡을 수 있습니다.

PepsiCo의 CPFR 대시보드 예

우리는 주변의 고객 데이터를 경쟁사보다 빠르게 모든 사람이 이해할 수 있는 방식으로 전환하여 회사의 다른 부서에 제공할 수 있습니다.

Tableau로 Trifacta의 정규화된 데이터를 분석하여 PepsiCo의 전반적인 분석 시간을 70%까지 줄였습니다. 패턴 재현 기능으로 CPFR 도구 구축은 보다 효율적이고 자동화된 프로세스로 진행됩니다.

PepsiCo는 이제 데이터 준비에 더 적은 시간을 소비하는 한편, 통찰력 발견에 더 많은 시간을 할애합니다. PepsiCo의 공급망 데이터 분석가 Mike Riegling은 "우리는 이제 데이터를 결합하는 데 시간을 쓰는 것이 아니라, 데이터를 분석하고 스토리를 전달하고 문제를 찾아내는 데에 시간을 씁니다."라고 말합니다.

이러한 보고서를 Tableau에서 만드는 데 걸리는 시간은 최대 90% 줄었으며, 비주얼라이제이션을 작성하는 데 여섯 달이나 걸리던 작업이 이제 하루 안에 끝납니다.

PepsiCo는 전국에 있는 재고, 물류 및 재무 데이터를 Tableau Desktop으로 분석합니다. 분석가들은 빅 데이터를 Tableau Desktop으로 가져와 분석하여 신속하게 공급망 및 예측 보고서를 작성합니다.

또한 데이터를 조정하며 문제에 대한 답을 찾고, 트렌드를 파악하고, 미래 수요를 계획하여 비용을 절감합니다. IT 부서는 Tableau 데이터 추출을 Tableau Server에 게시하여 팀 간의 협업을 장려하고 대규모 셀프 서비스 분석을 지원합니다.

고객 데이터에서 그 어느 때보다 빨리 통찰력을 확보하게 됨에 따라 PepsiCo의 고객 서비스 프로세스가 개선되어 고객에게 동종 최고의 서비스를 제공할 수 있습니다. 이를 통해 PepsiCo는 CPG 업계에서 최고의 경쟁 우위를 확보하게 되었습니다.

PepsiCo는 이제 트렌드를 예측할 수 있고, 판매를 조정할 수 있으며, 궁극적으로 적절한 상품을 더 많이 판매하여 수익을 개선할 수 있습니다. Riegling은 "우리는 주변의 고객 데이터를 경쟁사보다 빠르게 모든 사람이 이해할 수 있는 방식으로 전환하여 회사의 다른 부서에 제공할 수 있습니다."라고 언급합니다.



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