Zukünftige Werte prognostizieren und Anomalien in Ihren Geschäftsmetriken erkennen

Präzise Prognosen für Verkaufs-, Finanz- und Nachfragedaten, um die Entscheidungsfindung zu optimieren und Anomalien bei wichtigen Geschäftskennzahlen automatisch zu erkennen

Das Verfolgen, Überwachen und Analysieren der richtigen Geschäftsmetriken ist für den Erfolg jedes Unternehmens von wesentlicher Bedeutung. Eine effektive Geschäftsdatenanalyse ermöglicht es Ihnen, aus der Vergangenheit zu lernen, die Gegenwart zu überwachen und die Zukunft besser zu planen. Aber die Analyse großer Mengen von Geschäftsdaten, um ihre zukünftigen Werte vorherzusagen oder Ausreißer zu erkennen und die Ursache zu verstehen, ist komplex, zeitaufwändig und nicht immer genau. Die ML-Lösung für Geschäftsmetrikenanalyse von Amazon nutzt Amazon Lookout for Metrics und Amazon Forecast, um diese Probleme durch Machine Learning zu lösen, um große Datenmengen zu analysieren und sich gleichzeitig dynamisch an sich ändernde Geschäftsanforderungen anzupassen.

Vorteile

Informationen, die sich Veränderungen anpassen

Informationen, die sich Veränderungen anpassen

Die ML-Lösung für Geschäftsmetrikenanalyse von Amazon nutzt Machine Learning, um große Datenmengen zu analysieren und sich gleichzeitig dynamisch an sich ändernde Geschäftsanforderungen anzupassen.

Schneller, einfacher und keine ML-Erfahrung erforderlich

Schneller, einfacher und keine ML-Erfahrung erforderlich

Durch die Verwendung vortrainierter Modelle, die die häufigsten Anwendungsfälle lösen, sparen Sie mit der ML-Lösung für Geschäftsmetrikenanalyse von Amazon Zeit und Geld, ohne dass ML-Experten Ihre eigenen Modelle erstellen müssen.

Präzise

Präzise

Amazon Forecast und Amazon Lookout for Metrics verwenden Machine Learning, um große Datenmengen zu verarbeiten und genauere Prognosen und Anomalieerkennungen zu erzeugen als herkömmliche Nicht-ML-Lösungen. AWS-ML-Lösungen für die Analyse von Geschäftsmetriken werden basierend auf über 20 Jahren Erfahrung bei Amazon perfektioniert.

Analyse von Geschäftsmetriken zu Ihren Bedingungen

Analyse von Geschäftsmetriken zu Ihren Bedingungen

Alternativ zu den vortrainierten KI-Services von Amazon Forecast und Amazon Lookout for Metrics können Sie Amazon SageMaker verwenden, um die eigenen Prognose- und Anomalieerkennungsmodelle zu erstellen und zu pflegen.

Kundenbeispiele

Foxconn
„Ich war sehr beeindruckt von dem Weltklasse-Team für Machine Learning bei AWS. Mein Team arbeitete eng mit dem Amazon Machine Learning Solutions Lab zusammen, um innerhalb weniger Wochen mithilfe von Amazon Forecast ein Nachfrageprognosemodell zu entwickeln. Unsere Lösung hat unsere Prognosegenauigkeit um 8 % erhöht. Aufgrund der Verwendung dieser Lösung rechnen mit jährlichen Einsparungen in Höhe von 553.000 USD für unser Werk in Mexiko. Ein zusätzlicher Bonus ist, dass diese Lösung einfach in unseren Cloud-Workflow zu integrieren sein wird, sobald wir unsere Dateninfrastruktur zu AWS migrieren. Die Zusammenarbeit mit AWS hat dazu beigetragen, verschwendete Arbeitskosten zu minimieren und die Kundenzufriedenheit zu maximieren.“

Azim Siddique, Technical Advisor und CoE Architect - Foxconn

More Retail
„Mit Amazon Forecast konnten wir die Genauigkeit unserer Prognosen von 27 % auf 76 % steigern und den Ausschuss in der Kategorie von frischem Obst und Gemüse um 20 % senken. Amazon Forecast liefert eine Verteilung der Prognosen, mit der wir unsere Kosten für zu geringe und zu hohe Prognosen optimieren konnten. Dies führte zu Kosten durch Fehlbestände von 3 % und verbesserte Bruttomargen. Damit können die Filialleiter mit Blick auf die täglichen Prognosen genauer bestellen. Wir dehnen das Modell jetzt auf weitere Kategorien aus. Es erfolgt eine Iterierung mit weiteren einschlägigen Datensätzen und wir pflegen neuere Daten in Amazon Forecast ein, um die Genauigkeit des Modells fortlaufend zu verbessern.“

Supratim Banerjee, Chief Transformation Officer – More Retail

Digitata
„Bei Digitata kommt es wirklich darauf an, alle zu einem erschwinglichen Preis zu verbinden. Dies erfordert ein tiefes Verständnis der Ökonomie, insbesondere von Angebot und Nachfrage sowie dem Kundenverhalten je nach Veränderungen darin“, sagte Nico Kruger, Chief Technology Officer, Digitata. „Mit Lookout for Metrics konnten wir innerhalb von Minuten ein Problem entdecken, das sich negativ auf die Preisgestaltung eines Kunden eines Mobilfunkbetreibers auswirkte. Wir waren in der Lage, den Fehler sofort zu identifizieren und innerhalb von 2 Stunden eine Lösung zu finden. Ohne Lookout for Metrics hätten wir etwa einen Tag gebraucht, um das Problem zu identifizieren und einzugrenzen, was zu einem Rückgang des Kundenumsatzes um 7,5 % geführt hätte. Lookout for Metrics ermöglicht es uns, schnell zu handeln und die optimale Leistung unserer Preismodelle zu gewährleisten, so dass wir uns auf das konzentrieren können, was wirklich wichtig ist – die Vernetzung aller Beteiligten.“

Nico Kruger – Chief Technology Officer, Digitata

Advanced Microgrid Solutions

Advanced Microgrid Solutions (AMS) ist ein Energieplattform- und Dienstleistungsunternehmen, dessen Ziel es ist, die weltweite Umstellung auf eine saubere Energiewirtschaft zu beschleunigen, indem die Bereitstellung und Optimierung sauberer Energieanlagen erleichtert wird. NEM nutzt einen Spotmarkt, auf dem alle Parteien alle 5 Minuten ein Gebot zum Energieverbrauch/zur Energieversorgung abgeben. Dies erfordert die Vorhersage von Bedarfsprognosen sowie die Erstellung dynamischer Gebote innerhalb weniger Minuten bei gleichzeitiger Verarbeitung großer Mengen von Marktdaten. Um diese Herausforderung zu meistern, hat AMS mit TensorFlow auf Amazon SageMaker ein Deep-Learning-Modell erstellt. Dabei nutzten sie die automatische Modelloptimierung von Amazon SageMaker, um die besten Modellparameter zu ermitteln und ihr Modell in nur wenigen Wochen zu erstellen. Ihr Modell zeigte eine Verbesserung der Marktprognosen für alle Energieprodukte beim Net-Energy-Metering (Netto-Energiemessung), was zu erheblichen Effizienzsteigerungen führt.

 

Anwendungsfälle

Vertrieb

Verfolgen Sie schnell Änderungen bei der Gewinnrate, der Pipeline-Abdeckung und der durchschnittlichen Transaktionsgröße, um Geschäftswachstumsmöglichkeiten zu bewerten.

Marketing

Mit umsetzbaren Marketinganalysen können Sie schnell erkennen, wie sich Ihre Kampagnen, Partner und Anzeigenplattform-Metriken auf Ihr Gesamtverkehrsvolumen, Ihren Umsatz, Ihre Abwanderung und Ihre Konversion auswirken.

Kundenerlebnis

Stellen Sie sicher, dass Sie ein nahtloses Kundenerlebnis haben, indem Sie Änderungen der Metriken während der gesamten Customer Journey erkennen, z. B. während der Registrierung, Anmeldung und Interaktion.

IT-Überwachung

Überwachen Sie proaktiv Metriken wie Latenz, CPU-Auslastung und Fehlerraten, um Serviceunterbrechungen zu vermeiden. Stellen Sie Verbindungen mit häufig verwendeten AWS-Datenbanken und SaaS-Anwendungen her.

Bestandsplanung

Verbessern Sie die Bedarfsplanung auf detaillierter Ebene. Reduzieren Sie Abfall, erhöhen Sie den Lagerumschlag und verbessern Sie die Lagerverfügbarkeit.

Mitarbeiterplanung

Effektiveres Personal, um unterschiedliche Nachfrageniveaus zu erfüllen, die Auslastung, die Servicezeit und die Kundenzufriedenheit zu verbessern.

Kapazitätsplanung

Treffen Sie längerfristige Entscheidungen mit mehr Vertrauen und verbessern Sie die Kapitalauslastung.

Finanzplanung

Planen Sie Vertrieb und Umsatz und verwalten Sie den Bargeldumlauf effektiv.

Analytikplattformintegration

Für Unternehmen, die bereits über Business-Intelligence- und Analytiknwendungen verfügen, bieten die Partnerlösungen von AI for Data Analytics (AIDA) die Möglichkeit, ML innerhalb der von ihnen bereits verwendeten Analytiktools zu nutzen.

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Seite mit Partnerlösungen im Bereich KI für Datenanalytik (AIDA)

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Selbst entwickelte Lösung

Nutzen Sie Amazon-KI-Services oder Amazon SageMaker, um Ihre eigene Lösung für die Überwachung und Prognose von Geschäftsmetriken zu entwickeln.

Weitere Informationen 

Selbst entwickelte Lösung

Amazon bietet die folgenden KI- und ML-Services an, mit denen Sie Ihre eigene Machine-Learning-Lösung zur Analyse von Geschäftsmetriken implementieren können.

Für Organisationen ohne Erfahrung mit Machine Learning oder mit Einschränkungen bei der Markteinführungszeit sind Amazon Forecast und Amazon Lookout for Metrics vollständig verwaltete KI-Services, die einfach in Ihre Anwendungen integriert werden können, um die gängigsten Anwendungsfälle für die Überwachung und Prognose von Geschäftsmetriken zu bewältigen.

Amazon Forecast

Amazon Forecast bietet genaue Zeitreihenprognosen basierend auf derselben Technologie, die bei Amazon verwendet wird.

Weitere Informationen 
Amazon Lookout for Metrics

Amazon Lookout for Metrics verwendet Machine Learning, um Anomalien in Geschäfts- und Betriebsdaten automatisch zu erkennen und zu diagnostizieren.

Weitere Informationen 

Sie können die integrierten Algorithmen und vortrainierten Modelle von Amazon SageMaker, die über AWS Marketplace verfügbar sind, verwenden, um eigene Prognose- und Anomalieerkennungsmodelle zu erstellen.

Amazon SageMaker

Amazon SageMaker ist ein vollständig verwalteter Dienst, der jedem ML-Entwickler und Datenwissenschaftler die Möglichkeit bietet, Modelle für Machine Learning schnell zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen.

Weitere Informationen zu Amazon SageMaker 

Sie können sich auf die folgenden AWS-Solutions-Referenzarchitekturen beziehen.

AWS-Solutions-Referenzarchitekturen sind eine Sammlung von Architekturdiagrammen, die von AWS erstellt wurden. Sie liefern Anleitungen für Anwendungen, sowie andere Anweisungen zum Replizieren der Workload in Ihrem AWS-Konto.

Stellen Sie eine Lösung bereit, die dafür konzipiert ist, Organisationen dabei zu helfen, genaue Prognosen aus verschiedenen Datensätzen zu erstellen.

Überwachen Sie Streaming-Daten und vergleichen Sie sie nahezu in Echtzeit mit einer Prognose, die mithilfe von Machine Learning generiert wurde. Sollte die tatsächliche Leistung erheblich von der Prognose abweichen, kann dann ein Vorfall oder ein Alarm ausgegeben werden.

Diese End-to-End-ML-Pipeline erkennt Anomalien, indem sie Echtzeit-Streaming-Daten von verschiedenen Edge-Feldgeräten im Netzwerk aufnimmt, Transformationsjobs ausführt, um kontinuierlich tägliche Vorhersagen/Inferenzen durchzuführen, und die ML-Modelle auf der Grundlage der eingehenden neueren Zeitreihendaten täglich neu trainiert.

Ressourcen

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Sitzung von Lookout for Metrics bei re:invent

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