Business Metrics Analysis | Makine Öğrenimi

Doğru iş ölçümlerinin takibi, izlenmesi ve analizi her işletme için temel bir başarı kriteridir. İş verilerinin etkili analizi geçmişten dersler çıkarmanıza, bugünü izlemenize ve gelecek için daha iyi plan yapmanıza imkan tanır. Ancak yüksek miktarlarda iş verisi analiz ederek bunların gelecekteki değerlerini tahmin etmek veya aykırı değerleri saptayarak temel nedeni anlamak karmaşık, zaman alıcı ve bazen yanlış sonuç veren bir süreçtir. Amazon'un Business Metrics Analysis makine öğrenimi çözümü, değişen iş gereksinimlerine dinamik olarak uyum sağlarken büyük veri hacimlerini analiz etmek amacıyla makine öğrenimi kullanarak bu sorunları çözmek için Amazon Lookout for Metrics ve Amazon Forecast hizmetlerinden yararlanır.

Avantajlar

Değişikliğe uyum sağlayan zeka

Amazon'un Business Metrics Analysis makine öğrenimi çözümü, değişen iş gereksinimlerine dinamik olarak uyum sağlarken büyük veri hacimlerini analiz etmek için makine öğreniminden yararlanır.

Daha hızlıdır, daha kolaydır ve makine öğrenimi deneyimi gerektirmez

Amazon'un Business Metrics Analysis makine öğrenimi çözümü, kendi modellerinizi oluşturmak için makine öğrenimi uzmanlarına ihtiyaç duymadan en yaygın kullanım örneklerini çözen önceden eğitilmiş modeller kullanarak zaman ve paradan tasarruf etmenizi sağlar.

Doğru

Büyük veri kümelerini işlemek için makine öğrenimi kullanan Amazon Forecast ve Amazon Lookout for Metrics, makine öğrenimi içermeyen geleneksel çözümlere kıyasla daha doğru tahminler ve anormallik saptamaları ortaya koymaktadır. İş ölçümleri analizine yönelik AWS ML çözümleri, Amazon'un 20 yılı aşkın deneyimi temel alınarak mükemmelleştirilmiştir.

Sizin koşullarınıza uyan Business Metrics Analysis

Amazon Forecast ve Amazon Lookout for Metrics'in önceden eğitilmiş yapay zeka hizmetlerine alternatif olarak, kendi tahmin ve anormallik saptama modellerinizi oluşturup kullanmak için Amazon SageMaker'dan yararlanabilirsiniz.

Müşteri öyküleri

"AWS'nin birinci sınıf makine öğrenimi ekibinden çok etkilendim. Ekibim Amazon Forecast'i kullanarak birkaç hafta içinde bir talep tahmin modeli geliştirmek üzere Amazon Machine Learning Solutions Lab ile yakın iş birliği içinde çalıştı. Çözümümüz tahmin doğruluğumuzu %8 oranında artırdı. Bu çözümü Meksika'daki fabrikamız için kullanarak yıllık 553.000 USD tasarruf sağlamayı öngörüyoruz. Üstelik, veri altyapımızı AWS'ye geçirdikten sonra bu çözümü bulut iş akışımıza entegre etmek çok kolay olacak. AWS ile kurduğumuz bu iş birliği, boşa harcanan iş gücü maliyetlerini en aza indirmemize ve müşteri memnuniyetini en üst düzeye çıkarmamıza yardımcı oldu."

Azim Siddique, Teknik Danışman ve CoE Mimarı - Foxconn

"Amazon Forecast'i kullanarak tahmin doğruluğumuzu %27'den %76'ya çıkarmayı başardık ve böylece taze gıda kategorisindeki israfı %20 oranında azalttık. Amazon Forecast'in sunduğu tahmin dağıtımı, düşük ve yüksek tahmin maliyetlerimizi optimize etmemize yardımcı olarak %3 düzeyinde stok tükenme oranları ve daha iyi brüt marjlar yakalamamızı sağladı. Bu, mağaza müdürlerimizin günlük tahminlere bakarak daha doğru siparişler vermesini kolaylaştırıyor. Şimdi modeli ilgili ek veri kümeleriyle yineleyerek diğer kategorileri de kapsayacak şekilde genişletiyoruz ve model doğruluğunu sürekli olarak artırmak için Amazon Forecast'e yeni veriler ekliyoruz."

Supratim Banerjee, Dönüşüm Baş Sorumlusu - More Retail

"Digitata'da asıl önemli olan, herkesin uygun bir fiyata bağlantı kurmasını sağlamaktır. Bu da hem talep ve tedarik hem bunlardan birinde meydana gelen değişikliğe dayalı müşteri davranışları başta olmak üzere derin bir ekonomi bilgisi gerektirir. Lookout for Metrics'i kullanarak, bir mobil ağ operatörü müşterisinin fiyatlandırmasını olumsuz etkileyen sorunu dakikalar içinde keşfedebildik. Sorunun nedenini anında belirleyerek 2 saat içinde çözüme kavuşturduk. Lookout for Metrics olmasaydı sorunu tespit edip müdahale önceliklerini belirlememiz yaklaşık bir gün sürerdi ve bu da müşteri gelirlerinde %7,5 oranında bir düşüşe neden olurdu. Lookout for Metrics, hızla eyleme geçmemize ve fiyatlandırma modellerimizin ideal performansını korumamıza imkan tanıyor. Böylece, asıl önemli olan konuya, yani herkesin bağlantı kurmasını sağlamaya odaklanabiliyoruz."

Nico Kruger, Teknoloji Direktörü - Digitata

Advanced Microgrid Solutions (AMS), temiz enerji varlıklarının dağıtımını ve optimizasyonunu kolaylaştırarak dünya çapında temiz enerji ekonomisine geçiş sürecini hızlandırmayı hedefleyen bir enerji platformu ve enerji hizmetleri şirketidir. NEM, tüm tarafların enerji tüketmek/tedarik etmek üzere her 5 dakikada bir teklif verdiği bir spot market kullanır. Bu, devasa miktarda pazar verisini işlerken talep tahminlerini öngörerek dakikalar içinde dinamik teklifler ortaya koymayı gerektirir. AMS, bu zorluğu çözmek için Amazon SageMaker üzerinde TensorFlow kullanarak bir derin öğrenme modeli oluşturdu. En iyi model parametrelerini keşfetmek ve modellerini yalnızca haftalar içinde oluşturmak için Amazon SageMaker'ın otomatik model ayarlama işlevinden yararlandı. Modeli, tüm enerji ürünleri genelinde net enerji ölçümüne yönelik pazar tahminlerinde gelişme sağladı. Bu gelişme, işlerine önemli verimlilik artışları olarak yansıyacak.

Kullanım örnekleri

Satış

İş büyütme fırsatlarını değerlendirmek için kazanma oranı, işlem hattı kapsamı ve ortalama satış büyüklüğündeki değişiklikleri hızlıca takip edin.

Pazarlama

Eyleme dönüştürülebilir pazarlama analizleri sayesinde kampanyalarınızın, çözüm ortaklarınızın ve reklam platformu ölçümlerinizin genel trafik hacmini, geliri, müşteri kaybını ve dönüşümü nasıl etkilediğini hızlıca saptayın.

Müşteri deneyimi

Kayıt, oturum açma ve etkileşim gibi süreçleri kapsayan müşteri yolculuğu genelindeki ölçümlerde meydana gelen değişiklikleri saptayarak sorunsuz bir müşteri deneyimi sağlayın.

BT izleme

Gecikme, CPU kullanımı ve hata oranları gibi ölçümleri proaktif olarak izleyerek hizmet kesintilerini azaltın. Yaygın olarak kullanılan AWS veritabanları ve SaaS uygulamalarına bağlanın.

Envanter planlama

Talep planlamayı ayrıntılı düzeylerde iyileştirin. Atığı azaltın, envanter dönüşümlerini artırın ve stok bulunurluğunu iyileştirin.

İş gücü planlama

Değişken talep düzeylerini karşılamak üzere etkin şekilde personel atayarak kullanımı, hizmet sunum süresini ve müşteri memnuniyetini iyileştirin.

Kapasite planlama

Uzun vadeli kararları daha güvenle alarak sermaye kullanımını iyileştirin.

Finansal planlama

Satış ve toplam gelirler için planlama yapıp nakit akışlarını etkili şekilde yönetin.

Analiz platformu entegrasyonu

İş zekası ve analiz uygulamalarına sahip kuruluşlar için AI for Data Analytics (AIDA) çözüm ortağı çözümleri, bu kuruluşların kullanmakta oldukları analiz araçları içinde makine öğreniminden yararlanmanın yollarını sunar.