게시된 날짜: Dec 8, 2020
추가 비용 없이 클릭 한 번으로 최신 현지 날씨 정보를 수요 예측에 자동으로 포함함으로써 예측 정확도를 높일 수 있는 Amazon Forecast Weather Index를 발표하게 되어 기쁩니다. 기상 조건은 소비자 수요 패턴, 제품 판매 결정, 인력 요건, 에너지 소비 요구사항 등에 영향을 미칩니다. 그러나 수요 예측을 위해 실시간 날씨 정보를 수집, 정리 및 효과적으로 사용하는 작업은 어렵기도 하고 지속적인 유지관리도 필요합니다. 이번 출시로, 사용자는 이제 클릭 한 번으로 미국 및 유럽 지역의 14일간의 일기 예보를 수요 예측에 포함할 수 있습니다.
Amazon Forecast Weather Index는 특정 위치의 과거 기상 상황 및 현재 예측에서 나온 여러 가지 날씨 메트릭을 결합하여 수요 예측 모델 정확도를 높입니다. Amazon Forecast는 기계 학습을 사용하여 더 정확한 수요 예측을 생성하며, 사용자는 사전 ML 경험이 필요하지 않습니다. Forecast는 Amazon.com에서 사용하는 것과 동일한 기술을 완전 관리형 서비스로 개발자에게 제공하므로, 개발자는 리소스를 관리하거나 시스템을 재구축할 필요가 없습니다.
현지 기상 조건의 변화는 소매, 접객, 여행, 엔터테인먼트, 보험, 에너지 분야에서 특정 위치의 제품과 서비스에 대한 단기 수요에 영향을 미쳐 많은 고객이 영향을 받을 수 있습니다. 과거의 수요 패턴을 보면 계절적 수요를 알 수 있지만, 일일 변동에 대해 사전 계획을 세우기는 어렵습니다. 소매 재고 관리 사용 사례를 보면, 일일 날씨 변동은 유동 인구수와 제품 믹스에 영향을 미칩니다. 일반적인 수요 예측 시스템은 예상되는 기상 조건을 고려하지 않기 때문에, 어떤 곳에서는 재고 부족이나 과잉 재고가 발생하여 주중에 재고를 이동시켜야 합니다. 매장 관리자는 직관과 판단력을 발휘하여 기상 조건에 따라 일회성 재고 결정을 내릴 수 있지만, 규모에 맞게 구매, 재고 배치, 인력 관리 등의 결정을 내리기가 점점 더 어려워지고 있습니다. 일일 날씨 변동도 규모에 맞는 수요와 공급의 효율적인 일치에 의존하는 현지 밀착형 온디맨드 서비스에 영향을 미칩니다. 규모에 맞게 현지 날씨 정보를 프로그래밍 방식으로 적용하면 이러한 고객이 선제적으로 공급과 수요를 일치시키는 데 도움이 됩니다.
미래의 기상 조건을 예측하는 것은 일반적인 일이며 이러한 예측을 사용해 제품과 서비스에 대한 수요를 보다 정확하게 예상하는 것이 가능하기는 하지만, 실제로 고객은 이렇게 하기 위해 고군분투하고 있습니다. 현지의 과거 기상 데이터와 일기 예보를 수집하려면 비용이 많이 들고 지속적으로 데이터를 수집하고 집계하고 정리해야 합니다. 또한 날씨 분야에 대한 전문 지식 없이는 원시 날씨 메트릭을 예측 데이터로 변환하기가 어렵습니다. 오늘 출시로, 고객은 Amazon Forecast를 사용하여 추가 비용 없이 클릭 한 번으로 현지의 일일 날씨 변화를 이해하여 수요를 더 잘 예측할 수 있습니다. Weather Index를 선택하면 Forecast는 귀사 영업 지역의 과거 날씨 정보를 사용하여 모델을 훈련시키고, 일일 날씨 변동의 영향을 받는 항목에 대한 최신 14일간의 일기 예보를 사용하여 보다 정확한 수요 예측을 생성합니다.
이 기능을 시작하려면 당사 리소스 페이지에 게시된 블로그에서 세부 정보를 참조하고 Forecast API를 사용하여 Weather Index를 활성화하는 방법을 안내해 주는 GitHub 리포지토리의 노트를 살펴보세요. 이 기능은 Forecast가 일반에 제공되는 모든 리전에서 사용할 수 있습니다. 리전별 가용성에 대한 자세한 내용은 리전 테이블을 참조하세요.