Amazon Forecast

Layanan perkiraan deret waktu akurat, berdasarkan teknologi yang sama yang digunakan di Amazon.com, pengalaman machine learning tidak dibutuhkan

Amazon Forecast adalah layanan yang dikelola sepenuhnya yang menggunakan machine learning untuk memberikan prakiraan yang sangat akurat.

Perusahaan dewasa ini menggunakan semua hal dari spreadsheet yang sederhana hingga perangkat lunak perencanaan keuangan untuk mencoba memprakirakan hasil bisnis di masa depan secara akurat, seperti permintaan produk, kebutuhan sumber daya, atau performa keuangan. Alat-alat tersebut membangun prakiraan dengan melihat rangkaian data historis yang disebut sebagai data deret waktu. Misalnya, alat tersebut mungkin mencoba memprediksi penjualan jas hujan di masa mendatang hanya dengan melihat data penjualan sebelumnya dengan asumsi dasar bahwa masa depan ditentukan oleh masa lalu. Pendekatan ini dapat tidak sesuai untuk menghasilkan prakiraan yang akurat untuk rangkaian data besar yang memiliki tren tidak beraturan. Selain itu, pendekatan ini gagal menggabungkan rangkaian data dengan mudah yang berubah dari waktu ke waktu (seperti harga, diskon, lalu lintas web, dan jumlah karyawan) dengan variabel independen yang relevan seperti fitur produk dan lokasi penyimpanan.

Berdasarkan teknologi sama yang digunakan di Amazon.com, Amazon Forecast menggunakan machine learning untuk mengombinasikan data deret waktu dengan variabel tambahan untuk membangun prakiraan. Amazon Forecast tidak memerlukan pengalaman machine learning untuk memulai. Anda hanya perlu menyediakan data historis dan data tambahan yang diyakini dapat memengaruhi prakiraan. Misalnya, permintaan kemeja dengan warna tertentu dapat berubah sesuai musim dan lokasi penyimpanan. Hubungan kompleks ini sulit ditentukan sendiri, tetapi machine learning sangat cocok untuk mengenalinya. Setelah Anda menyediakan data, Amazon Forecast akan secara otomatis memeriksanya, mengidentifikasi hal penting, dan menghasilkan model prakiraan yang mampu membuat prediksi hingga 50% lebih akurat daripada melihat data deret waktu saja.

Amazon Forecast merupakan layanan yang dikelola sepenuhnya, jadi tidak memerlukan penyediaan server, dan tidak ada model machine learning yang perlu dibangun, dilatih, atau diterapkan. Anda hanya membayar layanan yang Anda gunakan, tanpa minimal biaya, dan tidak ada komitmen uang muka.

Manfaat

Prakiraan 50% lebih akurat dengan machine learning

Amazon Forecast memberikan prakiraan hingga 50% lebih akurat menggunakan machine learning untuk menemukan bagaimana data deret waktu dan variabel lain seperti fitur produk dan lokasi penyimpanan saling berpengaruh. Anda lebih mampu memahami bagaimana hubungan kompleks ini pada akhirnya memengaruhi permintaan dibandingkan apa yang hanya dapat diberikan oleh data deret waktu itu sendiri. Model yang dibangun Amazon Forecast bersifat unik untuk data Anda, yang berarti prediksi disesuaikan dengan bisnis Anda.

Mengurangi prakiraan dari bulan ke jam

Dengan Amazon Forecast, Anda dapat mencapai tingkat akurasi prakiraan yang biasanya memerlukan waktu penyusunan berbulan-bulan menjadi hanya dalam beberapa jam. Anda dapat mengimpor data deret waktu dan data terkait ke Amazon Forecast dari basis data Amazon S3. Dari sana, Amazon Forecast secara otomatis memuat data Anda, memeriksanya, dan mengidentifikasi atribut utama yang diperlukan untuk prakiraan. Amazon Forecast kemudian melatih dan mengoptimalkan model kustom Anda, dan meng-host model tersebut di lingkungan yang sangat tersedia yang dapat digunakan untuk membuat prakiraan bisnis Anda. Dengan secara otomatis menangani machine learning yang kompleks yang diperlukan untuk membangun, melatih, menyesuaikan, dan menerapkan model prakiraan, Amazon Forecast memungkinkan Anda membuat prakiraan yang akurat dengan cepat.

Membuat prakiraan deret waktu secara virtual

Berbagai jenis prakiraan deret waktu diperlukan untuk menjalankan bisnis Anda, mulai dari arus kas, permintaan produk hingga perencanaan sumber daya. Amazon Forecast memungkinkan Anda membangun prakiraan untuk setiap industri dan kasus penggunaan secara virtual, termasuk ritel, logistik, keuangan, performa iklan, dan banyak lagi. Dengan menggunakan machine learning, Amazon Forecast dapat bekerja dengan data deret waktu historis apa pun dan menggunakan pustaka besar algoritme bawaan untuk menentukan yang paling sesuai untuk jenis prakiraan tertentu Anda secara otomatis.

Mengamankan data bisnis dan bebas dari rasa khawatir

Setiap interaksi yang Anda jalin dengan Amazon Forecast dilindungi oleh enkripsi. Konten apa pun yang diproses oleh Amazon Forecast dienkripsi oleh kunci pelanggan melalui Amazon Key Management Service, dan dienkripsi saat tidak aktif di Wilayah AWS Region tempat Anda menggunakan layanan tersebut. Administrator juga dapat mengontrol akses Amazon Forecast melalui kebijakan izin AWS Identity and Access Management (IAM) – memastikan informasi sensitif tetap aman dan rahasia.

Cara kerjanya

Cara kerja Amazon Forecast

Kasus penggunaan

Perencanaan Permintaan Produk

Anda dapat menggunakan Amazon Forecast untuk memprakirakan tingkat inventori untuk berbagai lokasi penyimpanan Anda. Anda memberikan informasi Prakiraan seperti penjualan historis, harga, promosi penyimpanan, lokasi penyimpanan, dan data katalog dari sistem manajemen ritel Anda dalam format CSV (nilai dipisahkan koma) ke dalam penyimpanan Amazon S3. Selanjutnya, Anda dapat mengombinasikannya dengan data terkait seperti log lalu lintas situs web, cuaca, dan jadwal pengiriman. Amazon Forecast akan menggunakan informasi tersebut untuk menghasilkan model yang dapat memprakirakan secara akurat permintaan pelanggan akan produk di tingkat penyimpanan individu. Ekspor prakiraan Anda dalam batch dalam format CSV dan impor kembali ke sistem manajemen ritel agar Anda dapat menentukan jumlah inventori yang akan dibeli dan dialokasikan per penyimpanan.

Perencanaan keuangan

Prakiraan keuangan yang akurat seperti prediksi pendapatan penjualan sangat penting bagi kesuksesan setiap bisnis. Amazon Forecast dapat memprakirakan metrik keuangan utama seperti pendapatan, biaya, dan arus kas di beberapa periode waktu dan unit moneter. Pertama unggah data deret waktu keuangan ke penyimpanan Amazon S3, lalu impor ke Amazon Forecast. Setelah menghasilkan model, Amazon Forecast akan memberi Anda akurasi prakiraan yang diharapkan sehingga Anda dapat menentukan apakah lebih banyak data yang diperlukan sebelum menggunakan model dalam produksi. Layanan tersebut juga memvisualisasikan prakiraan dengan grafik di Amazon Forecast Console untuk membantu Anda membuat keputusan berdasarkan informasi.

Perencanaan sumber daya

Merencanakan tingkat sumber daya yang tersedia secara tepat, seperti tingkat staf, inventori iklan, dan materi mentah untuk manufaktur sangat penting untuk memaksimalkan pendapatan dan mengontrol biaya. Misalnya, perusahaan penyiaran mungkin ingin mengoptimalkan inventori iklan secara regional. Layanan ini dapat mengimpor data penayangan historis di berbagai kategori program dan wilayah geografis, metadata konten, dan demografi wilayah ke Amazon Forecast. Layanan tersebut akan belajar dari data ini dan memberikan prakiraan lokal yang akurat.

Kesuksesan pelanggan

More Quality First

More Retail

More Retail merupakan pelopor Ritel Makanan & Barang Kebutuhan Sehari-hari berbasis omni-channel di India dan sedang mengejar misinya untuk menjadi pilihan yang paling diminati pelanggan India untuk kebutuhan makanan dan barang kebutuhan sehari-hari. More memiliki lebih dari 22 hypermarket dan 624 supermarket di seluruh India, yang didukung oleh jaringan dari 13 pusat distribusi, 7 pusat koleksi buah-buahan dan sayuran, serta 6 pusat pemrosesan utama.

“More merupakan pemimpin pasar di kategori ‘Segar’ dalam makanan dan barang kebutuhan sehari-hari di India. Untuk menjalankan bisnis yang viabel, More perlu untuk mengelola ketersediaan stok produk segar secara serentak, sambil meminimalkan pemborosan. Untuk menyediakan prioritas yang bersaing ini, More bermitra dengan AWS dan Ganit, perusahaan konsultasi ilmu data, untuk membangun dan menerapkan prakiraan permintaan dan sistem pemesanan otomatis yang dibangun di dekat Amazon Forecast. Kami perlu membangun prakiraan yang sangat granular pada tingkat barang toko harian, oleh karena itu, kami memprioritaskan upaya pengembangan berdasarkan kerangka kerja ABC-XYZ.
 
Kombinasi barang toko diplot pada matriks 3x3: sumbu arti penting penjualan ABC (A – tinggi, B-Medium, C-rendah) dan sumbu prakiraan XYZ (X-lebih mudah untuk diperkirakan, Z-lebih sulit diperkirakan) didasarkan pada riwayat pola. Seperti yang diharapkan, akurasi prakiraan barang di bucket ABC-XY lebih unggul dari bucket Z. Namun, untuk kombinasi di bucket Z, Amazon DeepAR+ secara signifikan mengungguli metode tradisional seperti pengaturan eksponensial yang menghasilkan 10% akurasi prakiraan tambahan. Hal ini bisa saja terjadi karena kemampuan Amazon Forecast untuk mempelajari pola SKU (XY) lainnya dan menerapkannya ke item yang sangat lincah di bucket Z.
 
Dengan menggunakan Amazon Forecast, kami dapat meningkatkan akurasi prakiraan dari 27% menjadi 76% yang mengurangi pemborosan sebesar 20% untuk kategori produk segar. Amazon Forecast menyediakan distribusi prakiraan yang membantu kami mengoptimalkan biaya prakiraan di bawah atau di atas kami yang mengarah ke stok habis sebesar 3% dan meningkatkan margin kotor. Hal ini memudahkan manajer toko kami untuk menempatkan pemesanan pembelian yang lebih akurat dengan melihat prakiraan harian. Kami saat ini mengembangkan model untuk kategori lain, yang mengiterasi dataset tambahan terkait, dan menambahkan data yang lebih baru ke Amazon Forecast untuk terus meningkatkan akurasi model”.

Supratim Banerjee, Chief Transformation Officer - More Retail

Shivaprasad KT, Founder and CEO - Ganit

More Quality First

Swiggy

Swiggy merupakan marketplace hiperlokal berdasarkan permintaan terbesar di India dengan visi untuk memberikan kenyamanan yang tidak tertandingi di berbagai kategori (makanan, bahan makanan) bagi para konsumen perkotaan. Berkantor pusat di Bangaluru, Swiggy telah hadir di 500+ kota yang bekerja sama dengan lebih dari 130 ribu restoran/toko dan mengoperasikan armada sesuai permintaan berdasarkan pengiriman sebanyak 200 ribu partner pengiriman.

“Sangat penting bagi kami untuk segera menanggapi perubahan dalam metrik bisnis utama yang tersegmentasi secara spasial (misalnya, zona dalam kota) dan temporal (misalnya, waktu hari ini). Misalnya, jika kami dapat memprediksi perubahan-perubahan dalam metrik bisnis utama seperti biaya per pengiriman, kami akan dapat mengelola biaya dan insentif terkait dengan lebih baik. Dengan AWS Forecast, kami dapat dengan mudah menggunakan data terkait yang memengaruhi metrik bisnis kami untuk meningkatkan keakuratan perkiraan. Evaluasi awal yang kami lakukan terhadap Amazon Forecast guna memprediksi metrik bisnis kami di domain logistik hiperlokal terlihat menjanjikan dan kami berencana memanfaatkannya untuk meningkatkan keakuratan perkiraan metrik bisnis kami."

Vijay Seshadri, Distinguished Engineer - Swiggy

Anaplan

Anaplan

Anaplan Inc. adalah perusahaan cloud-native, perusahaan SaaS yang membantu perusahaan global mengatur performa bisnisnya. Pemimpin di seluruh industri mengandalkan platform kami untuk menghubungkan sistem dan wawasan tim dari seluruh organisasinya untuk terus beradaptasi dengan perubahan, mentransformasikan cara mereka beroperasi dan menemukan kembali pembuatan nilai. Berbasis di San Francisco, Anaplan memiliki lebih dari 20 kantor secara global, 175 partner, dan sekitar 1500 pelanggan di seluruh dunia. 

“Perusahaan global menggunakan platform cloud-native Anaplan untuk mengatur performa melalui prakiraan prediktif berkelanjutan dan pemodelan skenario yang tangkas. Dengan mengintegrasikan Amazon Forecast ke dalam platform kami, pelanggan kami di sektor keuangan, rantai pasokan, penjualan, dan HR dapat memanfaatkan kecerdasan lebih lanjut melalui machine learning tertanam untuk membuat prakiraan yang cepat dan andal. Kami sangat bangga bisa menyediakan Anaplan PlanIQ dengan Amazon Forecast untuk membantu pelanggan kami memprakirakan peningkatan akurasi untuk pembuatan keputusan yang didorong kecerdasan yang memberi mereka keunggulan kompetitif”.

Rohit Shrivastava, SVP Product and UX - Anaplan

Axiom Telecom

Axiom Telecom

Axiom Telecom merupakan pemimpin pasar di telekomunikasi dalam distribusi Handset dan Teknologi Seluler di wilayah Timur Tengah dengan pangsa pasar sekitar 55% dan mengharapkan pertumbuhan di atas 60%. Saat ini, perusahaan mendistribusikan produk telekomunikasi ke lebih dari 10.000 pelanggan ritel independen dan organisasi. Operasi perusahaan menggabungkan penjualan besar, ritel, layanan pertambahan nilai, dan purnajual perangkat seluler nirkabel seperti Nokia, Honor, Sony Ericsson, Motorola, dan Samsung. Grup memiliki 30 gudang dan armada sebanyak lebih dari 300 kendaraan distribusi.

“Amazon Forecast memungkinkan kami memprediksi penjualan secara akurat dan memberikan perencanaan inventori yang lebih baik. Ini merupakan kemenangan sebenarnya. Bukan hanya untuk kami dan bisnis kami, tetapi juga untuk pelanggan kami. Sebelum menggunakan Amazon Forecast, kami sangat mengandalkan kombinasi model statistik dan proses manual untuk memprakirakan penjualan dan manajemen inventori. Cara ini memerlukan alokasi sumber daya waktu dan orang yang signifikan untuk mengurus prakiraan manual, tetapi juga meninggalkan ruang untuk galat. Dengan Amazon Forecast, kami telah melihat peningkatan lebih dari 20% dalam penunjukan ketersediaan dan 15% dalam pengoptimalan stok. Selain itu, kami telah mengalihkan tim kami yang melakukan prakiraan manual untuk saat ini fokus ke lebih banyak upaya pertambahan nilai dengan mengekstrak wawasan dari prakiraan baru untuk membantu meningkatkan hasil bisnis kami”.

Wassim Al Khayat - Group Director of Technology and Innovation

OMNYS

OMNYS

OMNYS menyediakan solusi terobosan, dengan merancang dan membangun Platform Digital berbasis Integrasi Sistem, Teknologi Web & Seluler, IoT, Machine Learning, dan Big Data. Di sepanjang pembelajaran teknologi mutakhir, R&D, analisis kebutuhan pasar, OMNYS memberikan inovasi ke banyak industri.

“Amazon Forecast membantu kami memberikan wawasan dan nilai bisnis baru untuk klien kami Arneg S.p.A, pemimpin global dalam produksi kulkas dengan mengumpulkan sekitar 11 juta catatan IoT harian. Menggunakan Amazon Forecast, dalam hitungan jam, kami dapat mulai membangun model yang akan memerlukan waktu berminggu-minggu atau berbulan-bulan jika dilakukan secara tradisional. Klien kami hanya menginginkan kami untuk mengekstrak nilai dari data mentah mereka dan dengan Amazon Forecast, kami dapat melakukan lebih banyak lagi. Kami membangun model untuk memprediksi konsumsi energi tiga hari sebelumnya untuk kulkas mereka yang dipasang di pusat perbelanjaan di seluruh dunia, dengan akurasi sebesar 91%, dan model prediktif pemeliharaan untuk menilai risiko gangguan perangkat dengan lebih baik, minimal hingga satu hari sebelumnya, dan oleh karena itu mengurangi jumlah panggilan darurat dari klien mereka. Klien kami memiliki potensi tidak terbatas untuk menggunakan wawasan ini guna meningkatkan cara mereka mengelola pengalaman pelanggan mereka".

Davide Pozza, CTO - OMNYS 

Jelajahi fitur Amazon Forecast
Lihat fitur Amazon Forecast

Pelajari selengkapnya tentang bagaimana Amazon Forecast menghasilkan model prakiraan akurat.

Daftar untuk akun AWS
Daftar akun gratis

Dapatkan akses secara instan ke AWS Tingkat Gratis

Mulai membangun dengan Amazon Forecast
Mulai membangun di konsol

Mulai membangun dengan Amazon Forecast di konsol AWS.