Veröffentlicht am: Dec 8, 2020
Wir freuen uns den Amazon Forecast Weather Index anzukündigen, der die Genauigkeit Ihrer Vorhersage verbessern kann, indem die aktuellsten Wetterinformationen automatisch in Ihre Nachfrageprognose, mit nur einem Klick und ohne Zusatzkosten, eingefügt werden. Wetterverhältnisse beeinflussen die Nachfragemuster der Konsumenten, Entscheidungen in der Produktvermarktung, Personalbedarf und Energiebedarf; allerdings ist die Beschaffung und die effektive Nutzung von Live-Wetter-Informationen für die Nachfrageprognose anspruchsvoll und erfordert fortlaufende Verwaltung. Mit dieser Einführung können Sie jetzt 14-Tage-Wetter-Vorhersagen für Standorte in den USA und Europa mit einem Klick in Ihre Nachfrageprognose eingliedern.
Der Amazon Forecast Weather Index kombiniert mehrere Wettermetriken von vergangenen Wetterereignissen und aktuellen Vorhersagen an bestimmten Standorten, um die Genauigkeit Ihres Nachfrageprognosemodells zu verbessern. Amazon Forecast verwendet Machine Learning (ML), um genaue Prognosen vorzulegen, ohne dass vorherige ML-Erfahrung erforderlich ist. Forecast bringt die gleiche Technologie, die auch bei Amayon.com genutzt wird, als vollständig verwalteten Service zu den Entwicklern und beseitigt so die Notwendigkeit Ressourcen zu verwalten oder Systeme umzubauen.
Sich ändernde Wetterbedingungen können kurzfristig die Nachfrage für Produkte und Sevices an bestimmten Standorten für viele Kunden im Einzelhandel, Gastgewerbe, Reise, Entertainment, Versicherungen und Energiebereich beeinflussen. Auch wenn vergangene Nachfragemuster eine saisonabhängige Nachfrage zeigen, ist es schwieriger eine frühe Planung mit täglicher Variation zu erstellen. Die Einzelhandels-Inventarverwaltung zeigt, dass tägliche Wettervariationen den Fußverkehr und Produkt-Mix beeinflussen. Typische Nachfrageprognosesysteme ziehen keine erwarteten Wetterverhältnisse in Betracht, was an manchen Standorten zu einer Fehlmenge oder zu einem Überschüssigen Vorrat, und dem damit verbundenen mittwöchigen Inventar-Transfer führt. Auch wenn Geschäftsführer in der Lage sein könnten, einmalige Lagerentscheidungen auf der Grundlage der Wetterbedingungen durch Intuition und Urteilsvermögen zu fällen, werden Entscheidungen über Einkäufe, Inventarplatzierung und Personalverwaltung in Relation anspruchsvoller. Tägliche Wettervariationen beeinflussen zudem ortsbezogene On-Demand-Services, die auf effiziente Angebot und Nachfrage-Anpassungen angewiesen sind. Lokale Wetterinformationen programmatisch anzuwenden kann dazu beitragen, dass Kunden Angebot und Nachfrage präventiv angleichen.
Es ist üblich Wetterbedingungen vorherzusagen und auch wenn es möglich ist diese Vorhersagen zu verwenden, um die Nachfrage für Produkte und Services genau vorherzusagen, scheint dies den Kunden in der Praxis schwer zu fallen. Die Beschaffung seiner eigenen historischen Wetterdaten und Wettervorhersagen ist teuer und erfordert Datenabgleich, -Ansammlung und -Säuberung auf regelmäßiger Basis. Hinzu kommt, dass es schwierig ist, ohne Fachkenntnisse im Wetterbereich, rohe Wettermetriken in voraussagende Daten umzuwandeln. Mit der heutigen Einführung von Amazon Forecast werden Kunden, mit nur einem Klick und ohne Zusatzkosten, in der Lage sein, tägliche lokale Wetterveränderungen zu erfassen, um Nachfrage besser vorhersagen zu können. Wenn Sie den Wetter-Index auswählen, wird Forecast ein Modell mit historischen Wetterinformationen Ihrer Standorte schulen und wendet die aktuellen 14-Tage-Vorhersagen auf die Begriffe an, die durch tägliche Variationen beeinflusst werden, um eine genauere Nachfrage-Vorhersage zu schaffen.
Mehr Details zu dieser Funktion finden Sie in unserem Blog, veröffentlicht auf unserer Ressourcen-Seite. Lesen Sie auch das Handbuch in unserer GitHub Repo, das erklärt, wie man die Forecast APIs nutzt, um den Weather Index zu aktivieren. Sie können diese Funktion in allen Regionen verwenden, in denen Forecast öffentlich verfügbar ist. Weitere Informationen zur Verfügbarkeit von Regionen finden Sie unter Regionen-Tabelle.