[Drive] BigQuery ML 및 TimesFM으로 연결된 시트에서 데이터를 예측

📌 지원되는 버전 : Google Workspace Business Plus 이상, Enterprise Standard 이상

BigQuery ML(BQML)과 Google의 최첨단 TimesFM 모델을 활용하여, 사용자가 Google Sheets 내에서 직접 데이터 예측을 생성할 수 있는 새로운 기능이 BigQuery용 연결된 시트에 도입되었습니다. 이제 사용자는 복잡한 SQL이나 Python 코딩 없이도 향후 매출, 수요량 등 주요 비즈니스 지표를 손쉽게 예측할 수 있습니다.

이 기능은 간편함과 속도를 위해 설계되었습니다. TimesFM의 강력한 기반 모델은 실제 데이터 세트에서 추출한 수십억 개의 데이터 포인트로 사전 학습되어 있으므로, 비즈니스 사용자는 복잡하고 시간이 많이 소요되는 머신 러닝 학습 파이프라인 없이도 데이터에 대한 정교한 예측을 즉시 생성할 수 있습니다.

주요 특징 및 기능

간편한 구성: 사용자 친화적인 설정창을 통해 기존 BigQuery 데이터 세트나 사용자 정의 쿼리로부터 바로 예측을 생성할 수 있습니다.
맞춤형 파라미터: 예측 기간(미래를 얼마나 앞서 예측할지)과 신뢰 구간을 조정할 수 있으며, 기본 옵션을 사용하여 빠르게 시작할 수도 있습니다.
세분화된 분석 지원: 지역별 매출이나 제품 카테고리별 수요와 같은 데이터 차원별 세분화 분석을 지원하여, 여러 시계열 예측을 동시에 실행할 수 있습니다.
시각적 분석: 단일 시계열 예측의 경우, 과거 데이터와 예측치를 함께 시각화한 차트를 자동으로 생성해 줍니다.