Amazon Forecast

Servizio di previsioni di serie temporali accurate, basato sulla stessa tecnologia utilizzata su Amazon.com. Non è richiesta alcuna esperienza in materia di machine learning

Amazon Forecast è un servizio completamente gestito che si serve del machine learning per effettuare previsioni estremamente accurate.

Le aziende oggi utilizzato qualsiasi strumento, dai semplici fogli di lavoro a complessi software di pianificazione finanziaria, per cercare di prevedere in modo accurato i risultati futuri dell’azienda in termini di richiesta del prodotto, necessità di risorse o prestazioni finanziarie. Questi strumenti creano previsioni analizzando serie di dati storici, chiamati dati di serie temporali. Per esempio, questi strumenti potrebbero prevedere le vendite future di un impermeabile analizzando semplicemente i precedenti dati relativi alle vendite, basandosi sul presupposto che il futuro sia determinato dal passato. Questo approccio potrebbe non essere il più indicato per produrre previsioni accurate per grandi quantità di dati che hanno andamenti irregolari. Inoltre, non risulta essere il più adatto per serie di dati che cambiano nel tempo (come prezzi, sconti, traffico Web e numero di dipendenti) con variabili indipendenti rilevanti come le caratteristiche del prodotto e la collocazione dei punti vendita.

Sulla base della stessa tecnologia utilizzata in Amazon.com, Amazon Forecast utilizza l’apprendimento automatico per combinare dati di serie temporali con variabili aggiuntive, per creare previsioni altamente precise. Non è necessaria alcuna esperienza in materia di apprendimento automatico per iniziare subito con Amazon Forecast. Basterà fornire dati storici e dati aggiuntivi che pensi possano influenzare le previsioni. Per esempio, la richiesta di un colore particolare di maglietta potrebbe cambiare a seconda della stagione e della collocazione del punto vendita. Questa relazione complessa è difficile da determinare di per sé, ma l’apprendimento automatico è lo strumento adatto per riconoscerla. Una volta forniti i dati, Amazon Forecast li esaminerà automaticamente, identificherà cosa è importante e produrrà un modello di previsione capace di creare predizioni che sono fino al 50% più accurate rispetto a quelle ottenute attraverso l’analisi dei soli dati di serie temporali.

Amazon Forecast è completamente gestito, pertanto non ci sono server da assegnare e nessun modello di apprendimento automatico da creare, formare e distribuire. I prezzi sono calcolati solo in base all'uso effettivo e senza tariffe minime né impegni anticipati.

Vantaggi

Previsioni più accurate del 50% con l’apprendimento automatico

Amazon Forecast fornisce previsioni fino al 50% più accurate attraverso l’utilizzo dell’apprendimento automatico per scoprire automaticamente come i dati di serie temporali e altre variabili, come le caratteristiche del prodotto e la collocazione dei punti vendita, possono influenzarsi a vicenda. In questo modo potrai comprendere le relazioni complesse che influiscono in ultima istanza sulla richiesta in modo più accurato rispetto alla semplice analisi dei dati di serie temporali. I modelli che Amazon Forecast crea con i tuoi dati sono unici. Ciò significa che le previsioni sono fatte su misura per la tua attività.

Riduzione del tempo di previsioni a poche ore

Con Amazon Forecast puoi ottenere livelli di accuratezza, che prima richiedevano mesi di progettazione, in sole poche ore. Puoi importare dati di serie temporali e dati associati su Amazon Forecast dal tuo database Amazon S3. Amazon Forecast carica direttamente i carichi di dati, li ispeziona e identifica gli attributi chiave necessari per le previsioni. Amazon Forecast, quindi, forma e ottimizza il tuo modello personalizzato e lo ospita in un ambiente altamente disponibile dove può essere utilizzato per generare previsioni di business. Gestendo automaticamente il complesso apprendimento automatico richiesto per creare, formare, sintonizzare e impiegare un modello di previsione, Amazon Forecast ti permette di creare previsioni in modo veloce.

Crea potenzialmente qualsiasi previsione di serie temporali

Per gestire la tua azienda hai bisogno di più tipi di previsioni di serie temporali, come il flusso di cassa fino alla richiesta di prodotto e la pianificazione delle risorse. Amazon Forecast ti permette di creare previsioni potenzialmente per qualsiasi settore e caso d’utilizzo, inclusi vendita, logistica, finanza, prestazioni pubblicitarie e molto altro. Utilizzando l’apprendimento automatico, Amazon Forecast può lavorare con tutti i dati storici di serie temporali e utilizzare una vasta libreria di algoritmi incorporati per determinare automaticamente quello più adatto per ciascun tipo specifico di previsione.

Sicurezza dei dati

Ciascuna interazione che hai con Amazon Forecast è protetta da crittografia. Qualsiasi contenuto trattato da Amazon Forecast è criptato con chiavi cliente attraverso Amazon Key Management Service e infine criptato nella AWS Region che stai utilizzando per il servizio. Gli amministratori possono anche controllare gli accessi ad Amazon Forecast tramite una policy di autorizzazione di AWS Identity and Access Management (IAM), garantendo la sicurezza e la riservatezza delle informazioni sensibili.

Come funziona

Come funziona Amazon Forecast

Casi d'utilizzo

Pianificazione della richiesta del prodotto

Puoi utilizzare Amazon Forecast per predire i livelli di magazzino appropriati per collocazione dei punti vendita. Basterà fornire a Forecast informazioni come storia delle vendita, prezzi, promozioni e collocazione dei punti vendita, e dati di catalogo dai sistemi di gestione delle vendite in un formato CSV (valori separati da una virgola) all’interno dello storage Amazon S3. In seguito, puoi combinare queste informazioni con dati associati come registri del traffico Web, condizioni meteorologiche e programmi delle consegne. Amazon Forecast utilizzerà queste informazioni per produrre un modello che può predire accuratamente la richiesta dei clienti per i vari prodotti a livello di ciascun negozio. In seguito, puoi esportare le previsioni in serie in formato CSV e importarle di nuovo sul tuo sistema di gestione delle vendite così che tu possa determinare come gestire il magazzino e ridistribuire i prodotti ai punti vendita.

Pianificazione finanziaria

Previsioni finanziarie accurate, come quelle sul fatturato, sono fondamentali per il successo di qualsiasi azienda. Amazon Forecast può predire metriche finanziarie chiave come fatturato, spese e flusso di cassa attraverso più periodi temporali e unità monetarie. Basterà caricare i dati finanziari di serie temporali sullo storage Amazon S3 e poi importarli su Amazon Forecast. Dopo aver prodotto un modello, Amazon Forecast indicherà l’accuratezza prevista della previsione così che tu possa determinare se sia necessario immettere più dati prima di utilizzare il modello in fase di produzione. Il servizio può anche visualizzare le previsioni attraverso grafici all’interno della Amazon Forecast Console per aiutarti a prendere decisioni più informate.

Pianificazione delle risorse

Per massimizzare il fatturato e controllare i costi è necessario pianificare il giusto livello di risorse disponibili, come livelli del personale, inventario pubblicitario e materiali grezzi per la produzione. Per esempio, una società di telecomunicazioni potrebbe aver bisogno di ottimizzare l’inventario pubblicitario a livello regionale. Può quindi importare su Amazon Forecast i dati storici dell’audience attraverso diverse categorie di programmi e regioni geografiche, metadati di contenuto e dati demografici regionali. Il servizio analizzerà i dati e fornirà delle previsioni locali accurate.

Storie di successo dei clienti

More Quality First

More Retail

More Retail è pioniere del multicanale Food & Grocery Retail in India. La sua mission è quella di diventare la prima scelta dei consumatori indiani per i prodotti alimentari. L'azienda ha 22 ipermercati e 624 supermercati distribuiti in tutta l'India, supportati da una rete di 13 centri di distribuzione, 7 centri di raccolta per frutta e verdura e 6 centri di lavorazione di prodotti di prima necessità.

"More è leader di mercato nella categoria "prodotti freschi" del comparto del Food & Grocery indiano. Questo business richiede di gestire la disponibilità in magazzino di prodotti freschi minimizzando al contempo gli sprechi. Per trovare un equilibrio fra queste priorità, More ha avviato una collaborazione con AWS e Ganit, azienda di consulenza in ambito data science, per creare e distribuire un sistema di previsione della domanda e di ordini automatici basata su Amazon Forecast. Dobbiamo costruire un sistema di previsione molto dettagliato a livello di magazzino-prodotto-giorno, quindi diamo priorità agli sforzi di sviluppo basati sul framework ABC-XYZ.
 
Le combinazioni magazzino-prodotto venivano rappresentate in matrici 3x3: l'asse ABC delle vendite (A=elevate, B=medie, C=basse) e l'asse XYZ della prevedibilità (X=semplice da prevedere, Z=difficile da prevedere) sono basate su pattern cronologici. Come ci aspettavamo, la precisione della previsione di prodotti nel bucket ABC-XY era molto maggiore rispetto al bucket Z. Per le combinazioni nel bucket Z, le prestazioni di Amazon DeepAR+ erano però notevolmente migliori dei metodi tradizionali come il livellamento esponenziale, generando un ulteriore 10% di precisione. Il motivo era la capacità di Amazon Forecast di apprendere altri pattern SKU (XY) e di applicarsi a prodotti dalla domanda altamente volatile al bucket Z.
 
Con Amazon Forecast, siamo riusciti ad aumentare la precisione delle nostre previsioni dal 27% al 76%, riducendo del 20% lo spreco di prodotti alimentari freschi. La distribuzione delle previsioni di Amazon Forecast ci ha aiutato a ottimizzare i costi previsti a rialzo e al ribasso, riducendo il nostro tasso di merce non in magazzino al 3% e migliorando i margini lordi. Questo permette ai nostri store manager di fare ordini più precisi con maggiore facilità basandosi sulle previsioni giornaliere. Adesso stiamo ampliando il modello ad altre categorie, iterando ulteriori set di dati e aggiungendo dati più recenti ad Amazon Forecast, per migliorare costantemente la precisione del modello."

Supratim Banerjee, Chief Transformation Officer di More Retail

Shivaprasad KT, fondatore e amministratore delegato di Ganit

Anaplan

Anaplan

Anaplan Inc. è una società SaaS aziendale nativa per il cloud che aiuta le imprese globali a orchestrare le prestazioni aziendali. I leader di tutti i settori industriali si affidano alla nostra piattaforma per collegare i sistemi dei team e le informazioni approfondite di tutte le loro organizzazioni per adattarsi continuamente al cambiamento, trasformando il loro modo di operare e reinventando la creazione del valore. Con sede a San Francisco, Anaplan ha oltre 20 uffici in tutto il mondo 175 partner e circa 1500 clienti in tutto il mondo. 

"Le imprese globali utilizzano la piattaforma nativa per il cloud di Anaplan per orchestrare le prestazioni attraverso una previsione predittiva continua e una modellazione agile degli scenari. Con l'integrazione di Amazon Forecast nella nostra piattaforma, i nostri clienti nel settore della finanza, della catena di distribuzione, delle vendite e delle risorse umane, possono sfruttare ulteriormente l'intelligenza attraverso il machine learning integrato per creare previsioni agili e affidabili. Siamo orgogliosi di fornire Anaplan PlanIQ con Amazon Forecast per aiutare i nostri clienti a fare previsioni con maggiore precisione per un processo decisionale basato sull'intelligenza che dia loro un vantaggio competitivo".

Rohit Shrivastava, SVP Product e UX - Anaplan

Axiom Telecom

Axiom Telecom

Axiom Telecom è leader di mercato nel settore delle telecomunicazioni nella distribuzione di telefonia mobile e tecnologia nella regione del Medio Oriente con una quota di mercato di circa il 55% e l'aspirazione a crescere oltre il 60%. Oggi distribuisce prodotti di telecomunicazione a oltre 10.000 clienti retail indipendenti e organizzati. Le attività dell'azienda fondono servizi all'ingrosso, al dettaglio, a valore aggiunto e post-vendita di dispositivi mobili wireless come Nokia, Honor, Sony Ericsson, Motorola e Samsung. Il gruppo dispone di 30 magazzini e di una flotta di oltre 300 veicoli di distribuzione.

"Amazon Forecast ci ha permesso di prevedere con precisione le vendite e di fornire una migliore pianificazione delle scorte. Si tratta di un vantaggio incredibile, sia per noi e la nostra azienda, sia per i nostri clienti". Prima di utilizzare Amazon Forecast, ci siamo affidati a una combinazione di modelli statistici e processi manuali per prevedere le vendite e la gestione delle scorte. Ciò ha richiesto un notevole dispendio di tempo e di persone per mantenere queste previsioni manuali, ma ha anche lasciato spazio a errori. Con Amazon Forecast abbiamo visto un aumento di oltre il 20% nella disponibilità dimostrata e del 15% nell'ottimizzazione delle scorte. Inoltre, abbiamo spostato i nostri team che facevano previsioni manuali per concentrarci ora su un maggiore impegno a valore aggiunto per estrarre informazioni dettagliate dalle nuove previsioni e contribuire a migliorare i nostri risultati di business".

Wassim Al Khayat - Group Director of Technology and Innovation

OMNYS

OMNYS

OMNYS offre soluzioni rivoluzionarie, progettando e costruendo piattaforme digitali basate su integrazione di sistema, tecnologie Web e per dispositivi mobili, IoT, Machine Learning e Big Data. OMNYS porta innovazione in molti settori grazie all'apprendimento delle ultime tecnologie, alla ricerca e allo sviluppo, nonché all'analisi delle esigenze del mercato.

"Amazon Forecast ci sta aiutando a fornire nuove informazioni e valore aziendale al nostro cliente Arneg S.p.A., leader mondiale nella produzione di frigoriferi, che raccoglie circa 11 milioni di record IoT ogni giorno. Grazie ad Amazon Forecast, in poche ore siamo riusciti a iniziare a costruire modelli che, con i metodi tradizionali, avrebbero richiesto settimane o mesi. Il nostro cliente voleva semplicemente che estraessimo valore dai suoi dati non elaborati e con Amazon Forecast siamo riusciti a fare molto di più. Abbiamo creato modelli per prevedere con tre giorni di anticipo il consumo di energia dei frigoriferi installati nei centri commerciali di tutto il mondo, con una precisione del 91%, nonché modelli predittivi per la manutenzione al fine di valutare meglio il rischio di interruzione dei dispositivi, almeno con un giorno di anticipo, riducendo di conseguenza il numero di chiamate di emergenza dai loro clienti. Le possibilità dei nostri clienti di sfruttare queste informazioni per migliorare il modo in cui gestiscono l'esperienza dei propri clienti sono illimitate".

Davide Pozza, Direttore tecnico di OMNYS 

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