MMM 도입 검토에서 플랫폼 자동화에만 의존하면 생길 수 있는 리스크는 무엇인가요?

다만 이 도구는 모델링 이후의 '탐색' 단계를 쉽게 해주는 것이지, 데이터 준비·모델 구축 과정 자체를 대체하지는 않습니다.

노코드 인터페이스만 믿고 데이터 검증·사전분포 설계 같은 사전 작업 없이 시나리오 결과를 그대로 예산 배분 의사결정에 쓰면, 부실한 입력 데이터 위에서 만들어진 '그럴듯해 보이는' 숫자를 확정 사실처럼 신뢰하게 되는 리스크가 생깁니다. 모델 자체(데이터 투입·검증)는 여전히 통계·R/Python 역량이 있는 담당자가 사전에 구축해야 한다는 것이 구글이 명시한 전제입니다.

따라서 자동화된 시나리오 플래너는 검증된 모델 위에서 '탐색용'으로만 쓰고, 모델 자체의 적합도·데이터 품질 점검은 별도로 전문 인력이 정기적으로 수행하는 이원화된 운영이 안전합니다.