預測未來價值並偵測商業指標中的異常狀況

準確預測銷售、財務和需求資料,簡化決策制定,並自動識別關鍵商業指標中的異常狀況

追蹤、監控和分析正確的商業指標,對於任何企業的成功都是不可或缺的。有效的商業資料分析讓您能夠從過去學習、監控現在,並更好地規劃未來。但分析大量商業資料來預測其未來價值,或偵測異常狀況,以及了解根本原因是複雜、耗時的,而且並不總是準確。Amazon 的商業指標分析 ML 解決方案利用 Amazon Lookout for Metrics 和 Amazon Forecast 來解決這些問題,運用機器學習來分析大量資料,同時動態地適應不斷變化的商業需求。

優勢

適應變化的智慧

適應變化的智慧

Amazon 的商業指標分析 ML 解決方案充分利用機器學習來分析大量資料,同時動態地適應不斷變化的商業需求。

更快、更輕鬆,且無需 ML 經驗

更快、更輕鬆,且無需 ML 經驗

透過使用可解決最常見使用案例的預先訓練模型,Amazon 的商業指標分析 ML 解決方案將為您節省時間和資金,而無需 ML 專家來建立您自己的模型。

準確

準確

Amazon Forecast 和 Amazon Lookout for Metrics 運用機器學習來處理大量資料,從而產生比傳統非 ML 解決方案更準確的預測和異常狀況偵測。適用於商業指標分析的 AWS ML 解決方案憑藉 Amazon 20 多年的經驗而得到完善。

根據您的條件進行商業指標分析

根據您的條件進行商業指標分析

除了 Amazon Forecast 和 Amazon Lookout for Metrics 預訓練 AI 服務,您還可以使用 Amazon SageMaker 建立和維護自己的預測和異常狀況偵測模型。

客戶案例

富士康
「AWS 一流的機器學習團隊給我留下了深刻的印象。我的團隊與 Amazon Machine Learning 解決方案實驗室密切合作,幾週內即使用 Amazon Forecast 開發了需求預測模型。我們的解決方案讓我們的預測準確性提高了 8%。利用該解決方案,我們預計在墨西哥的工廠每年將節省 55.3 萬 USD。此外,將資料基礎架構遷移至 AWS 之後,很容易將該解決方案整合至我們的雲端工作流程中。與 AWS 的合作可協助最大程度地減少浪費的人工成本,並提升客戶滿意度。」

富士康技術顧問兼 CoE 架構師 Azim Siddique

More Retail
「使用 Amazon Forecast,我們能夠將預測準確性從 27% 提高至 76%,將新鮮農產品類別的浪費減少 20%。Amazon Forecast 提供預測分佈,這有助於我們最佳化過低和過高的預測成本,從而使缺貨率保持在 3%,並提高了毛利率。這讓我們的商店經理可以透過查看每日預測,更輕鬆、更準確地下採購訂單。現在,我們將模型擴展至其他類別,使用額外相關資料集進行反覆,並向 Amazon Forecast 新增資料,以不斷提高模型的準確性。」

More Retail 轉型長 Supratim Banerjee

Digitata
Digitata 技術長 Nico Kruger 表示︰「在 Digitata,真正重要的是讓每個人都能以可承受的價格連網。這需要對經濟學有深入的了解,特別是供需和客戶行為的變化。」「藉助 Lookout for Metrics,我們能夠在幾分鐘內發現對行動網路營運商客戶的定價產生負面影響的問題。我們能夠立即確定罪魁禍首並在 2 小時內推出修正程式。如果沒有 Lookout for Metrics,我們將需要大約一天的時間來識別和分類問題,並且這會導致客戶收入下降 7.5%。Lookout for Metrics 使我們能夠迅速採取行動,並確保我們的定價模式發揮最佳效能,讓我們專注於真正重要的事情,即讓人們更容易建立聯繫。」

Digitata 技術長 Nico Kruger

Advanced Microgrid Solutions

Advanced Microgrid Solutions (AMS) 是一家能源平台和服務公司,致力於透過促進潔淨能源資產的部署和優化,加速全球轉換成潔淨能源經濟。NEM 使用 spot 市場,讓各方每 5 分鐘針對能源的消耗/供應進行競標。這需要在幾分鐘內預測需求預測並進行動態競標,同時還要處理大量的市場資料。為了解決這項挑戰,AMS 使用 Amazon SageMaker 上的 TensorFlow 建立深度學習模型。他們利用 Amazon SageMaker 的自動模型調校探索最佳的模型參數並在幾週內建立模型。該模型改善了淨計量電價中所有能源產品的市場預測,並藉此大幅提升效率。

 

使用案例

銷售

快速追蹤獲勝率、管道覆蓋率和平均交易規模的變更,以評估商業增長機會。

行銷

透過可行的行銷分析,快速偵測您的行銷活動、合作夥伴和廣告平台指標如何影響您的整體流量、營收、流失率和轉化率。

客戶體驗

透過偵測整個客戶旅程 (如註冊、登入和參與期間) 指標的變更,確保無縫的客戶體驗。

IT 監控

主動監控延遲、CPU 使用率和錯誤率等指標,以減少服務中斷。連線常用的 AWS 資料庫和 SaaS 應用程式。

庫存規劃

在精密度級別改善需求計劃。減少浪費、增加庫存周轉率並提高庫存可用性。

人力規劃

更有效地人員配備以滿足不同的需求水準,提高使用率、服務時間和客戶滿意度。

容量規劃

更有信心地做出更長期的決策並提高資本使用率。

財務規劃

規劃銷售和頂線營收並有效管理現金流。

分析平台整合

對於擁有商業智慧和分析應用程式的組織,適用於資料分析的 AI (AIDA) 合作夥伴解決方案提供了方法,以便在他們已經使用的分析工具中充分利用 ML。

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充分利用 Amazon AI Services 或 Amazon SageMaker,開發您自己的商業指標監控和預測解決方案

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Amazon 提供以下 AI 和 ML 服務,可用於實作您自己的商業指標分析機器學習解決方案。

對於沒有機器學習經驗或上市時間受限的組織,全受管 AI 服務 Amazon Forecast 和 Amazon Lookout for Metrics 可輕鬆整合至應用程式中,能夠解決最常見的商業指標監控和預測使用案例。

Amazon Forecast

Amazon Forecast 使用與 Amazon 相同的技術提供準確的時間序列預測。

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Amazon Lookout for Metrics

Amazon Lookout for Metrics 運用機器學習來自動偵測和診斷商業和營運資料中的異常狀況。

進一步了解 

您可以使用透過 AWS Marketplace 提供的 Amazon SageMaker 的內建演算法和預訓練模型,來建置自己的預測和異常偵測模型。

Amazon SageMaker

Amazon SageMaker 是一項全受管服務,能讓所有 ML 開發人員和資料科學家快速輕鬆地建立、訓練及部署機器學習模型。

取得有關 Amazon SageMaker 的詳細資訊 

您可以將以下 AWS 解決方案參考架構作為參考。

AWS 解決方案參考架構是由 AWS 建立的架構圖集。它們為應用程式提供了方案指引,以及提供在您的 AWS 帳戶中複製工作負載的其他說明。

部署解決方案,協助組織運用多個資料集產生準確預測。

監控串流資料,並近乎即時地將其與機器學習的預測進行比較,如果實際效能顯著偏離預測,則引發事件或警示。

這種端對端的 ML 管道透過從各種網路邊緣現場裝置擷取即時、串流資料來偵測異常、執行傳輸任務以連續執行每日預測/推論,並根據傳入的較新時間序列資料每天重新訓練 ML 模型。

資源

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