Publié le: Dec 8, 2020
Nous sommes ravis d'annoncer la création de l'index météorologique Amazon Forecast, qui peut améliorer la précision de vos prévisions, en incluant automatiquement les dernières informations météorologiques locales à vos prévisions de demande, en un clic et sans supplément. Les conditions météorologiques influencent les schémas de demande des consommateurs, les décisions de commercialisation des produits, les besoins en personnel et les besoins de consommation d'énergie ; cependant, l'acquisition, le nettoyage et l'utilisation efficace des informations météorologiques en direct pour la prévision de la demande constituent un défi et nécessitent un entretien continu. Avec ce lancement, vous pouvez désormais inclure à vos prévisions de demande des prévisions météorologiques sur 14 jours pour les États-Unis et l'Europe, en un seul clic.
Amazon Forecast Weather Index combine plusieurs mesures météorologiques provenant de l'historique des 'événements météorologiques et des prévisions actuelles, à un endroit donné, pour augmenter la précision de votre modèle de prévision de la demande. Amazon Forecast utilise le Machine Learning pour générer des prévisions de demande plus précises, sans nécessiter d'expérience préalable en ML. Forecast met à la disposition des développeurs la même technologie que celle utilisée sur Amazon.com, sous la forme d'un service entièrement géré, évitant ainsi aux développeurs de devoir gérer des ressources ou de reconstruire leurs systèmes.
Les changements des conditions météorologiques locales peuvent avoir un impact sur la demande à court terme de produits et de services à des endroits particuliers, pour de nombreux clients dans les domaines du commerce de détail, de l'hôtellerie, des voyages, des divertissements, des assurances et de l'énergie. Alors que les tendances antérieures de la demande montrent une demande saisonnière, il est plus difficile de planifier à l'avance les variations au jour le jour. Dans les cas d'utilisation de la gestion des stocks de détail, les variations météorologiques quotidiennes ont un impact sur la circulation des piétons et la gamme de produits. Les systèmes habituels de prévision de la demande ne tiennent pas compte des prévisions météorologiques, ce qui entraîne des ruptures de stock ou des stocks excédentaires à certains endroits, d'où la nécessité de transférer les stocks en milieu de semaine. Si les responsables de magasins peuvent prendre des décisions ponctuelles de stockage en fonction des conditions météorologiques, en faisant appel à leur intuition et à leur jugement, il devient plus difficile de prendre des décisions d'achat, de placement des stocks et de gestion des effectifs à l'échelle. Les variations météorologiques quotidiennes ont également un impact sur les services à la demande hyper-locaux, qui reposent sur une adéquation efficace de l'offre et de la demande à l'échelle. L'application programmatique des informations météorologiques locales à l'échelle peut aider ces clients à concilier de manière préventive l'offre et la demande.
La prévision des conditions météorologiques futures est courante, et s'il est possible d'utiliser ces prévisions pour prévoir plus précisément la demande de produits et de services, les clients ont du mal à mettre cela en pratique. L'acquisition de l'historique de vos propres données et prévisions météorologiques est coûteuse et nécessite une collecte, une agrégation et un nettoyage continu des données. De plus, sans expertise dans le domaine météorologique, la transformation des mesures météorologiques brutes en données prédictives est difficile. Avec le lancement d'aujourd'hui, les clients pourront tenir compte des changements météorologiques locaux quotidiens pour mieux prévoir la demande, en un seul clic et sans coût supplémentaire, grâce à Amazon Forecast. Lorsque vous sélectionnez l'indice météorologique, Forecast entraîne un modèle avec des informations météorologiques de l'historique, pour les lieux de vos opérations, et utilise les prévisions météorologiques des derniers 14 jours pour les éléments qui sont influencés par les variations quotidiennes, pour générer des prévisions de la demande plus précises.
Pour commencer à utiliser cette fonctionnalité, consultez les détails sur notre blog publié sur notre page de ressources et consultez également le bloc-notes de notre référentiel GitHub qui vous explique comment utiliser les API de prévision pour activer l'indice météorologique. Vous pouvez utiliser cette fonctionnalité dans toutes les régions où Forecast est librement disponible. Pour en savoir plus sur la disponibilité par région, consultez le Tableau des régions.