Amazon Forecast

Präziser Zeitreihenprognosen-Service, basierend auf der gleichen Technologie, die auf Amazon.com verwendet wird. Keine Machine Learning-Kenntnisse erforderlich.

Amazon Forecast ist ein vollständig verwalteter Service, der basierend auf Machine Learning sehr genaue Prognosen erstellt.

Heutzutage verwenden Unternehmen alles Mögliche, von einfachen Tabellenblättern bis hin zu komplexer Software zur Finanzplanung, um präzise Prognosen zu zukünftigen Unternehmensergebnissen zu stellen, wie z. B. Produktnachfrage, Mittelbedarf oder finanzielle Leistungsfähigkeit. Diese Tools erstellen Prognosen anhand von Zeitreihen historischer Daten, die als Zeitreihendaten bezeichnet werden. Zum Beispiel versuchen solche Tools, den zukünftigen Umsatz eines Regenmantels durch die alleinige Analyse vorhergehender Umsatzdaten zu prognostizieren. Dem liegt die Annahme zugrunde, dass die Zukunft durch die Vergangenheit bestimmt wird. Diese Strategie kann jedoch bei großen Datensätzen, die unregelmäßige Trends aufweisen, zu Problemen bei der Erstellung von präzisen Prognosen führen. Außerdem lassen sich bei dieser Strategie Datenreihen, die sich im Zeitverlauf verändern (z. B. Preise, Rabatte, Webverkehr und Mitarbeiterzahl) nicht einfach mit relevanten unabhängigen Variablen, wie z. B. Produktmerkmale und Filialstandorte, kombinieren.

Basierend auf der gleichen Technologie wie bei Amazon.com nutzt Amazon Forecast Machine Learning, um Zeitreihendaten mit zusätzlichen Variablen zu kombinieren und Prognosen zu erstellen. Es sind keine Vorkenntnisse im Bereich Machine Learning nötig, um Amazon Forecast einzusetzen. Es müssen nur historische Daten sowie alle zusätzlichen Daten angegeben werden, von denen Sie glauben, dass sie die Prognosen beeinflussen können. So kann zum Beispiel die Nachfrage nach einem Hemd in einer bestimmten Farbe je nach Jahreszeit und Filialstandort variieren. Dieses komplexe Beziehungsgeflecht lässt sich nur schwer von alleine bestimmen. Die Machine Learning-Technik eignet sich jedoch perfekt dafür, dieses Geflecht zu erkennen. Sobald Sie in Amazon Forecast die Daten zur Verfügung gestellt haben, werden sie automatisch auf ihre Aussagekraft überprüft. Daraufhin wird ein Prognosemodell erstellt, das bis zu 50 % präziser ist, als wenn nur Zeitreihendaten betrachtet werden.

Amazon Forecast ist ein vollständig verwalteter Service. Es müssen also keine Server bereitgestellt oder Machine Learning-Modelle entwickelt, geschult oder verfügbar gemacht werden. Sie zahlen nur für den tatsächlichen Gebrauch während der Nutzung. Es fallen keine Mindestgebühren oder Vorauszahlungen an.

Vorteile

50 % präzisere Prognosen durch Machine Learning

Amazon Forecast erstellt bis zu 50 % präzisere Prognosen durch den Einsatz von Machine Learning, um automatisch zu erkennen, wie Zeitreihendaten und andere Variablen, z. B. Produktmerkmale und Filialstandorte, einander beeinflussen. Dadurch lässt sich besser nachvollziehen, wie dieses komplexe Beziehungsgeflecht letztlich die Nachfrage beeinflusst, als wenn nur Zeitreihendaten betrachtet werden. Die von Amazon Forecast erstellten Modelle sind speziell auf Ihre Daten zugeschnitten, d. h. dass auch die Prognosen konkret auf Ihr Unternehmen angepasst sind.

Reduzieren Sie den Prognoseaufwand von Monaten auf Stunden

Mit Amazon Forecast können Sie in nur wenigen Stunden eine Prognosegenauigkeit erreichen, die bisher nur nach monatelangen Entwicklungsverfahren möglich war. Sie können Zeitreihendaten sowie dazugehörige Daten aus der Amazon S3-Datenbank nach Amazon Forecast importieren. Von dort aus lädt Amazon Forecast automatisch die Daten, prüft sie und ermittelt die Schlüsselattribute, die für die Prognosestellung nötig sind. Anschließend schult und optimiert Amazon Forecast das auf Ihr Unternehmen zugeschnittene Modell und hostet es in einer hochverfügbaren Umgebung, in der die Unternehmensprognosen erstellt werden können. Amazon Forecast gibt Ihnen die Möglichkeit, schnell präzise Prognosen zu erstellen, indem es automatisch die komplexe Machine Learning-Funktion einsetzt, um das Prognosemodell zu erstellen, zu schulen, abzustimmen und bereitzustellen.

Erstellen Sie faktisch beliebig viele Zeitreihenprognosen

Für Ihr Unternehmen benötigen Sie viele verschiedene Zeitreihenprognosen, vom Cashflow über die Produktnachfrage bis hin zur Ressourcenplanung. Mit Amazon Forecast können Sie Prognosen für praktisch alle Branchen und Anwendungsfälle erstellen, einschließlich Einzelhandel, Logistik, Finanzen, Werbeleistung und vieles mehr. Durch den Einsatz von Machine Learning kann Amazon Forecast jegliche historische Zeitreihendaten verarbeiten und eine große Bibliothek von integrierten Algorithmen einsetzen, um automatisch die beste Option für den auf Ihr Unternehmen zugeschnittenen Prognosetyp zu bestimmen.

Schützen Sie Ihre Unternehmensdaten und seien Sie unbesorgt

Alle Interaktionen mit Amazon Forecast werden durch eine Verschlüsselung geschützt. Alle von Amazon Forecast verarbeiteten Inhalte werden über den Amazon Key Management Service mit Kundenschlüsseln verschlüsselt und im Ruhezustand in der AWS Region verschlüsselt, in der Sie den Service nutzen. Administratoren können den Zugriff auf Amazon Forecast auch über eine AWS Identity and Access Management-Berechtigungsrichtlinie (IAM) steuern. Dadurch wird sichergestellt, dass vertrauliche Informationen sicher und vertraulich verwahrt werden.

So funktioniert es

Funktionsweise von Amazon Forecast

Anwendungsfälle

Planung der Produktnachfrage

Mit Amazon Forecast können Sie angemessene Warenbestände für Ihre verschiedenen Filialstandorte prognostizieren. Stellen Sie Forecast Daten zu früheren Umsätzen, Preisen, Werbeaktionen von Filialen, Filialstandorten und Kataloginformationen aus Ihren Retail-Management-Systemen in einer durch Trennzeichen getrennten Datei (CSV, Comma Separated Value) über den Amazon S3-Speicher zur Verfügung. Anschließend können Sie diese Informationen mit dazugehörigen Daten kombinieren, wie z. B. Protokolle zum Website-Datenverkehr, Informationen zum Wetter und Versandpläne. Amazon Forecast erstellt anhand dieser Informationen ein Modell, mit dem präzise die Kundennachfrage nach Produkten auf Filialebene prognostiziert werden kann. Sie können die Prognosen gesammelt als CSV-Datei exportieren und wieder in die Retail-Management-Systeme importieren und so bestimmen, wie viel Bestand Sie kaufen und für die einzelnen Filialen bereitstellen müssen.

Finanzplanung

Präzise Finanzprognosen, wie z. B. Vorhersagen zum Umsatzerlös, sind für den Erfolg jedes Unternehmens ausschlaggebend. Mit Amazon Forecast können Sie wichtige finanzielle Kennzahlen wie Einnahmen, Kosten und Cashflow in verschiedenen Zeitspannen und Währungen prognostizieren. Als erstes müssen Sie historische finanzielle Zeitreihendaten in den Amazon S3-Speicher hochladen und anschließend nach Amazon Forecast importieren. Sobald das Modell erstellt wurde, wird in Amazon Forecast auch die Präzisionsstufe der Prognose angegeben. So können Sie entscheiden, ob weitere Daten erforderlich sind, bevor Sie das Modell einsetzen. In der Amazon Forecast-Konsole können Sie Prognosen auch in Form von Diagrammen anzeigen, um Sie noch besser bei der fundierten Entscheidungsfindung zu unterstützen.

Ressourcenplanung

Die Planung der richtigen Menge an verfügbaren Ressourcen, z. B. Personalbedarf, Werbeinventar und Rohstoffe für die Herstellung, ist für die Maximierung der Einnahmen und Kostenkontrolle wichtig. Zum Beispiel könnte ein Rundfunkunternehmen daran interessiert sein, das Werbeinventar je nach Region zu optimieren. Zu diesem Zweck können historische Daten hinsichtlich Zuschauerzahlen in verschiedenen Programmgruppen und geographischen Standorten, Metadaten zu den Inhalten und demografische Daten zu den Regionen nach Amazon Forecast importiert werden. Der Service lernt durch diesen Daten und stellt präzise und standortspezifische Prognosen zur Verfügung.

Kundenerfolg

CasaOne

CasaOne bietet eine preiswerte Komplettlösung für das Leasing bzw. den Verleih von Möbeln. Die Lösung beinhaltet Design- und Montagehinweise, ein nahtloses Projektmanagement sowie erstklassige Umzugs-, Versand- und Montageservices.

"Bei CasaOne stellen wir sicher, dass unsere Kunden ihre neuen Möbel in nur wenigen Geschäftstagen erhalten. Um besser vorhersagen zu können, wie viele Sofas sich CasaOne-Kunden in der San Francisco Bay Area ausleihen werden oder wie viele Couchtische Kunden in New York benötigen, nutzen wir die Funktionen von Amazon Forecast. Mit Amazon Forecast hat sich die Genauigkeit unserer Vertriebsprognosen gegenüber unserem bisherigen Prognosealgorithmus um 20 % verbessert. Dies ermöglicht uns eine exakte Lagerhaltung und spart uns Anschaffungskosten in Höhe von mehreren Tausend US-Dollar. Langfristig wirkt sich die optimierte Produktauswahl auch auf die Zufriedenheit unserer Kunden aus."

Madhusudan Kagwad, Mitgründer und Head of Products – CasaOne


CJ Logistics

CJ Logistics ist führender Logistikanbieter mit integrierten Zustellservices für Privatpersonen und Unternehmen in Korea.

"Wir setzen Amazon Forecast zur Prognose des Paketvolumens bei CJ Logistics ein, um den Personalbedarf, Transport und die Lagerfläche entsprechend der Nachfrage zu optimieren. Mit Amazon Forecast können wir komplexe Machine Learning-Techniken zur Prognosestellung einsetzen, ohne ein eigenes System aufbauen zu müssen. Wir haben ein klares Konzept zur weiteren Optimierung unserer betrieblichen Effizienz mit Amazon Forecast."

– YoungSoo Kim, Vice President des VES-Bereichs, CJ Logistics


Dev Factory

DevFactory ist ein Anbieter für die weniger wertschöpfenden Routinearbeiten der Softwareentwicklung. Damit ermöglicht DevFactory Entwicklungsteams die alleinige Konzentration ihrer wertvollen Entwicklungsressourcen auf die Schaffung von tatsächlichen Produktwerten für ihre Kunden.

"Die Verwendung von KI zur Optimierung unserer eigenen Produkte und Betriebsabläufe ist für das Grundkonzept eines Unternehmens ausschlaggebend. Wir nutzen Amazon Forecast in einigen unserer Produkte als Basisfunktion, um Umsatzzahlen genauer zu prognostizieren und dadurch die Bestandsplanung zu verbessern. Amazon Forecast bietet uns die Möglichkeit, in unseren Produkten fortschrittliche Machine Learning-Algorithmen zu verwenden, ohne selbst Modelle erstellen und manuell trainieren zu müssen. Wir können unsere Produkte dadurch nicht nur erheblich einfacher erstellen und verwalten, sondern unseren Kunden auch eine höhere Genauigkeit, Verfügbarkeit und Skalierbarkeit bieten. Dies ist nicht nur für uns, sondern auch für unsere Kunden ein echter Gewinn."

Rahul Subramaniam, CEO – DevFactory


OMotor

OMOTOR unterstützt die Unternehmensoptimierung durch KI. Der Anbieter liefert erstklassige Machine Learning-Algorithmen, Computervision-Techniken sowie kognitive Bots, die über WhatsApp und andere Plattformen kommunizieren können.

"Bei OMOTOR nutzen wir KI, um im Auftrag unserer Kunden innovative Lösungen zu entwickeln. Der Zugriff auf die modernsten Deep Learning-Technologien von AWS ist für den Erfolg unserer Kunden daher ausschlaggebend. Mit Amazon Forecast können wir mithilfe von Zeitreihendaten unterschiedliche Prognosen erstellen und präzisieren, ohne dafür jedes Mal manuell ein Modell erstellen und trainieren zu müssen. Wir prognostizieren reale Umsatzzahlen für die kommenden 12 Monate, um den Bestand entsprechend planen, die zukünftige Rentabilität abschätzen sowie Gewinne und Verluste von Marktanteilen verfolgen zu können und andere wichtige Informationen zu gewinnen. Dies ermöglicht es uns, stärker kontextbezogene Daten zu nutzen, unsere Informationen regelmäßiger zu optimieren, die Genauigkeit von Prognosen um über 50 % zu steigern und extrem schnell zu agieren. Wir unterstützen beispielsweise Kunden in der Automobilbranche bei den Umsatzprognosen für 185 Fahrzeugmodelle in Brasilien."

Marcio Rodrigues, CEO – OMOTOR


Puget Sound Energy

Puget Sound Energy (PSE) ist das größte Energieversorgungsunternehmen des US-Bundesstaates Washington. Es beliefert 1,1 Millionen Stromkunden und 825 000 Erdgaskunden in Kommunen in zehn Bezirken von Washington. 

"Wir nutzen Amazon Forecast bei PSE, um den durchschnittlichen Strom- und Gasverbrauch der Einwohner zu prognostizieren. Wir haben festgestellt, dass sich mit Amazon Forecast trotz extrem begrenzter historischer Verbrauchs- und Wetterdaten sehr gute 30-Tage-Prognosen praktisch automatisch erstellen lassen. Aufgrund des Trends hin zu umweltfreundlicheren Energielösungen wird die Fähigkeit, den privaten und geschäftlichen Energieverbrauch aller unserer Kunden genauer vorherzusagen, für Energieversorgungsunternehmen wie PSE in Zukunft extrem wichtig. Dank der erweiterten Analysefunktionen kann PSE individuell auf Kunden abgestimmte Energiesparprogramme und Dienstleistungen anbieten und dadurch letztendlich die Kosten für Kunden senken."

Paul Johnson, Senior Cloud Architect – PSE

Lernen Sie die Funktionen von Amazon Forecast kennen
Sehen Sie sich die Merkmale von Amazon Forecast an

Erfahren Sie mehr darüber, wie Amazon Forecast präzise Prognosemodelle erstellt.

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