店舗ごとにExcelで集計していた売上・在庫データをAWS上に統合し、Redshift MLで需要予測を実装。本部集計を「月60時間 → ほぼ0」にし、在庫問題を約15%削減しました。
課題
各店舗がExcelで売上・在庫を集計し、本部が手作業で取りまとめていたため、本部集計に月60時間程度の工数がかかっていました。
施策
- 店舗の売上・在庫データをAmazon S3へ自動連携し、AWS LambdaでAmazon Redshiftへ取り込むパイプラインを構築
- Redshift上にデータモデルを整備し、店舗別・商品別に分析できる状態に
- Redshift MLによる需要予測を実装し、発注判断を支援
成果
本部集計工数：月60時間 → ほぼ0
在庫問題：約15%削減
使用技術
AWS（Amazon S3 / AWS Lambda / Amazon Redshift / Redshift ML）
開発会社の方
