3-12개월 비즈니스 예측을 할 때 어떤 데이터를 주로 사용하며, 그 이유는 무엇인가요?

비즈니스 예측 정확도를 높이기 위해 과거 실적 패턴, 영업 파이프라인, 거시 경제 지표를 하나의 모델에 통합하는 시도를 했습니다. 처음엔 세 가지 데이터가 각각 다른 시점과 단위를 써서 통합 자체가 쉽지 않았습니다. 데이터 기준 통일과 시계열 정렬이 먼저 해결돼야 했고, 이 과정에서 각 데이터 유형의 예측 기여도와 한계를 명확히 이해하게 됐습니다. 완성된 통합 모델은 단일 데이터 의존 모델에 비해 예측 오차를 30% 이상 줄이는 효과가 있었습니다. 예측은 데이터가 많을수록 좋은 게 아니라, 데이터를 올바르게 통합할수록 좋아집니다. 통합의 설계가 예측의 품질을 결정합니다. 통합의 설계가 예측의 품질을 결정합니다. 데이터가 많다고 예측이 좋아지는 것이 아니라 올바르게 통합될 때 좋아집니다.