Analisi dei parametri aziendali | Machine Learning

Il tracciamento, il monitoraggio e l'analisi dei parametri aziendali corretti sono fondamentali per il successo di qualsiasi azienda. Un'efficace analisi dei dati aziendali ti permette di imparare dal passato, controllare il presente e pianificare al meglio il futuro. Ma analizzare grandi quantità di dati aziendali per prevederne il valore futuro o per individuare valori e comprenderne la radice è un'operazione complessa, lunga e non sempre precisa. La soluzione ML di Amazon per l'analisi dei parametri aziendali sfrutta Amazon Lookout for Metrics e Amazon Forecast per risolvere questi problemi utilizzando il machine learning per analizzare grossi volumi di dati adattandosi in maniera dinamica alle mutevoli necessità aziendali.

Vantaggi

Intelligenza che si adatta al cambiamento

La soluzione ML di Amazon per l'analisi dei parametri aziendali sfrutta il machine learning per analizzare grandi volumi di dati adattandosi in maniera dinamica alle mutevoli necessità aziendali.

Più veloce, più semplice e senza bisogno di esperienza di ML

Utilizzando i modelli pre-addestrati che risolvono i più comuni casi d'uso, la soluzione di ML di Amazon per l'analisi dei parametri aziendali ti farà risparmiare tempo e denaro senza bisogno che esperti di ML creino modelli personalizzati per te.

Preciso

Amazon Forecast e Amazon Lookout for Metrics utilizzano il machine learning per elaborare grandi set di dati generando previsioni più precise e individuando più anomalie rispetto alle soluzioni tradizionali che non utilizzano il ML. Le soluzioni ML di AWS per l'analisi dei parametri aziendali sono perfezionate grazie agli oltre 20 anni di esperienza di Amazon.

Analisi dei parametri aziendali alle tue condizioni

In alternativa ai servizi di IA pre-addestrati di Amazon Forecast e di Amazon Lookout for Metrics, puoi utilizzare Amazon SageMaker per creare e mantenere i propri modelli di previsione e identificazione delle anomalie.

Testimonianze dei clienti

"Sono rimasto molto colpito dall'impeccabile team di machine learning di AWS. Il mio team ha lavorato a stretto contatto con Amazon Machine Learning Solutions Lab per sviluppare un modello di previsione della domanda utilizzando Amazon Forecast in poche settimane. La nostra soluzione ha aumentato la nostra precisione di previsione dell'8%. Prevediamo un risparmio annuale di 553.000 USD utilizzando questa soluzione per il nostro stabilimento in Messico. In più, sarà facile integrare questa soluzione nel nostro flusso di lavoro cloud una volta che avremo migrato la nostra infrastruttura di dati in AWS. Questa collaborazione con AWS ha contribuito a ridurre al minimo i costi di manodopera sprecati e ad aumentare la soddisfazione del cliente."

Azim Siddique, Consulente tecnico e CoE Architect di Foxconn

"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 al 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 - More Retail

"In Digitata quello che conta davvero è connettere tutti ad un prezzo accessibile. Questo richiede una profonda comprensione dell'economia, in particolare della domanda e dell'offerta e del comportamento dei clienti in base ai cambiamenti di entrambi," afferma Nico Kruger, CFO di Digitata. "Utilizzando Lookout for Metrics siamo riusciti a individuare in pochi minuti un problema che aveva un impatto negativo sui prezzi di un cliente di un operatore di rete mobile. Abbiamo potuto identificare istantaneamente il responsabile e implementare una correzione nell'arco di 2 ore. Senza Lookout for Metrics, ci sarebbe occorso circa un giorno per identificare e valutare il problema, con un calo del 7,5% nelle entrate dei clienti. Lookout for Metrics ci consente di intervenire tempestivamente e garantire prestazioni ottimali dei nostri modelli di tariffazione, permettendoci di concentrarci su ciò che conta davvero—connettere tutti."

Nico Kruger, Chief Technology Officer (Direttore tecnico) - Digitata

Advanced Microgrid Solutions (AMS) è una piattaforma di energia e società di servizi che mira ad accelerare il processo di transizione mondiale verso un'economia basata sull'energia pulita, facilitandone l'implementazione e l'ottimizzazione delle risorse. NEM utilizza un mercato Spot in cui, ogni 5 minuti, tutte le parti fanno un'offerta per consumare/fornire energia. Ciò richiede una stima delle previsioni della domanda e l'elaborazione di offerte dinamiche in pochi minuti, così come l'elaborazione di enormi quantità di dati di mercato. Per risolvere questa sfida, AMS ha creato un modello di deep learning utilizzando TensorFlow in Amazon SageMaker. Questo prevede l’ottimizzazione automatica dei modelli di Amazon SageMaker per rilevare i migliori parametri di modello e costruirne uno in poche settimane. Il loro modello ha dimostrato un miglioramento delle previsioni di mercato su tutti i prodotti del settore energetico relativamente alla misurazione dell'energia netta, il che si tradurrà presto in significativi livelli di efficienza.

Casi d'uso

Commerciali

Traccia rapidamente i cambiamenti del tasso di vittorie, di copertura della pipeline e della dimensione media dell'offerta per valutare le opportunità di crescita aziendale.

Marketing

Con le analisi dei dati di marketing concreti, rileva rapidamente come le tue campagne, i tuoi partner e le metriche della piattaforma pubblicitaria influenzano il tuo volume di traffico complessivo, le entrate, il tasso di abbandono dei clienti e la conversione.

Esperienza cliente

Garantisci un'esperienza cliente ottimizzata rilevando i cambiamenti nei parametri durante il percorso del cliente come durante i processi di iscrizione, registrazione e ingaggio.

Monitoraggio IT

Monitora in maniera proattiva parametri come la latenza, l'utilizzo della CPU e il tasso di errori per mitigare le interruzioni del servizio. Collegati ai database di AWS più utilizzati e alle applicazioni SaaS.

Pianificazione dell'inventario

Migliora la pianificazione della domanda a livello granulare. Riduci gli sprechi, aumenta la rotazione dell'inventario e migliora la disponibilità in stock.

Pianificazione della forza lavoro

Staff più efficiente per soddisfare i livelli di domanda che cambiano, migliorare l'utilizzo, il tempo di servizio e la soddisfazione del cliente.

Pianificazione della capacità

Prendi decisioni a lungo termine con maggior sicurezza e migliora l'utilizzo del capitale.

Pianificazione finanziaria

Elabora piani per le vendite e le entrate elevate e gestisci i flussi di denaro in modo efficace.

Integrazione delle piattaforme di analisi dei dati

Per le organizzazioni che hanno applicazioni di Business Intelligence e di analisi dei dati in atto, le soluzioni dei partner IA per l'analisi dei dati (AIDA) offrono modi diversi per sfruttare al meglio il ML direttamente all'interno degli strumenti di analisi già in uso.