Grundsätze der Zeitreihenprognose mit Amazonas Forecast

Datum der Veröffentlichung: 1. September 2021 (Dokumentverlauf)

Moderne Unternehmen verwenden alles von einfachen Spreadsheets bis zu komplexer Finanzplanungssoftware, um zu versuchen, zukünftige Geschäftsergebnisse, beispielsweise Produktbedarf, Ressourcenanforderungen oder Finanzperformance, präzise zu prognostizieren. Dieses Whitepaper bietet eine Einführung in die Prognoseerstellung, die verwendete Terminologie und die damit zusammenhängenden Herausforderungen und Anwendungsfälle. Anhand einer Fallstudie werden Prognosekonzepte und Forecast-Schritte beschrieben und es wird erläutert, wie Amazon Forecast dazu beitragen kann, zahlreiche praktische Herausforderungen zu meistern, die aus realen Prognoseproblemen resultieren.

Übersicht

Die Prognose ist die Wissenschaft der Zukunftsvorhersage. Historische Daten helfen Unternehmen dabei, Trends besser zu verstehen und abzuschätzen, was wann passieren könnte. Und sie können diese Daten in ihre Zukunftspläne integrieren – angefangen beim Produktbedarf über die Bestandsplanung bis hin zur Personalbesetzung.

Angesichts der Folgen, die Prognosen haben könnten, spielt die Genauigkeit hierbei eine wichtige Rolle. Bei einer Überprognose investieren Kunden möglicherweise zu viel in Produkte und Personal und verschwenden damit Investitionen. Bei einer Unterprognose investieren Kunden möglicherweise zu wenig, was zu einem Mangel an Rohstoffen und Lagerbeständen und folglich zu einer schlechten Kundenerfahrung führt.

Heutzutage versuchen Unternehmen, Prognosen sowohl mithilfe einfacher Tabellen als auch mithilfe komplexer Nachfrage-/Finanzplanungssoftware zu erstellen. Es ist jedoch nach wie vor schwer, dabei eine hohe Genauigkeit zu erreichen. Und dies aus zwei Gründen:

• Erstens tun sich traditionelle Prognosen schwer damit, historische Daten in großen Mengen zu integrieren und sind nicht in der Lage, wesentliche Signale aus der Vergangenheit im Datenrauschen zu erkennen.

• Zweitens berücksichtigen herkömmliche Prognosen selten verwandte, zugleich aber unabhängige Daten, die wichtige Zusammenhänge liefern können (wie Preise, Feiertage/Ereignisse, Fehlbestände, Marketingaktionen usw.). Da ihnen die komplette Historie und der breitere Kontext fehlt, sind die meisten Prognosen nicht in der Lage, genaue Zukunftsvorhersagen zu machen.

Amazon Forecast ist ein vollständig verwalteter Dienst, der diese Probleme löst. Amazon Forecast bietet die besten Algorithmen je nach Prognoseszenario. Es stützt sich auf modernes Machine Learning (ML) und, wenn erforderlich, auf Deep Learning, um hochgenaue Prognosen zu liefern. Amazon Forecast ist benutzerfreundlich und erfordert keine Vorkenntnisse im Bereich Machine Learning. Der Service stellt automatisch die erforderliche Infrastruktur bereit, verarbeitet Daten und erstellt benutzerdefinierte/private ML-Modelle, die in AWS gehostet werden und bereit sind, Vorhersagen zu machen. Amazon Forecast integriert stets die sich rasant weiterentwickelnden Techniken im Bereich Machine Learning, damit Kunden von den Verbesserungen in puncto Genauigkeit profitieren können, und das mit minimalem oder gar keinem zusätzlichen Aufwand ihrerseits.

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Das AWS-Well-Architected Framework hilft Ihnen, die Vor- und Nachteile der Entscheidungen zu verstehen, die Sie beim Aufbau von Systemen in der Cloud treffen. Die sechs Säulen des Frameworks ermöglichen es Ihnen, architektonische bewärhte Methoden für die Entwicklung und den Betrieb zuverlässiger, sicherer, effizienter, kostengünstiger und nachhaltiger Systeme zu erlernen. Mit demAWS Well-Architected Tool, das kostenlos in derAWS Management Console verfügbar ist, können Sie Ihre Workloads anhand dieser bewährten Methoden überprüfen, indem Sie für jede Säule eine Reihe von Fragen beantworten.

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