In diesem Artikel erfahren Sie, wie die prädiktiven Analysefunktionen von Amazon QuickSight, die auf fortschrittlichem maschinellem Lernen basieren, Ihrem Unternehmen wertvolle Einblicke verschaffen und eine fundierte Entscheidungsfindung ermöglichen können.

Prädiktive Analytik durch maschinelles Lernen

Eines der wichtigsten Merkmale der prädiktiven Analysefunktionen von Amazon QuickSight ist die nahtlose Integration der Technologie für maschinelles Lernen. Die in die Plattform integrierten ML-Algorithmen sind darauf ausgelegt, komplexe reale Szenarien zu bewältigen. So können Sie genaue, datengestützte Prognosen und Vorhersagemodelle für Ihr Unternehmen erstellen.

Anwendungsfälle für prädiktive Analysen mit Amazon QuickSight

Einige der wichtigsten Anwendungsfälle für prädiktive Analysen, die Sie mit Amazon QuickSight untersuchen können, sind:

Umsatzprognosen: Nutzen Sie historische Daten, saisonale Schwankungen und andere relevante Faktoren, um künftige Umsatz- und Ertragstrends vorherzusagen. So können Sie fundierte Entscheidungen über Bestand, Preisgestaltung und Ressourcenzuweisung treffen.

Bedarfsplanung: Prognostizieren Sie die Kundennachfrage, um Ihre Lieferkette, Produktionsplanung und Bestandsverwaltung zu optimieren und sicherzustellen, dass Sie die richtigen Produkte zur richtigen Zeit zur Verfügung haben.

Analyse der Kundenabwanderung: Identifizieren Sie abwanderungsgefährdete Kunden und ergreifen Sie proaktive Maßnahmen, um sie zu halten und so die Kundentreue und den Umsatz zu verbessern.

Erkennung von Anomalien: Erkennen Sie automatisch ungewöhnliche Muster oder Ausreißer in Ihren Daten, die eine weitere Untersuchung erfordern. So können Sie schnell auf mögliche Probleme reagieren oder sich bietende Chancen nutzen.

Nahtlose Integration mit Amazon SageMaker

Zur weiteren Verbesserung seiner prädiktiven Analysefähigkeiten lässt sich Amazon QuickSight nahtlos mit Amazon SageMaker, dem vollständig verwalteten Service für maschinelles Lernen, integrieren. Diese Integration ermöglicht es Ihnen, Ihre eigenen benutzerdefinierten Modelle für maschinelles Lernen direkt auf der Amazon QuickSight-Plattform einzusetzen und so noch fortschrittlichere, auf Ihre spezifischen Geschäftsanforderungen zugeschnittene Vorhersageerkenntnisse zu gewinnen.

Indem Sie die Leistungsfähigkeit der intuitiven Datenvisualisierung und der BI-Funktionen von Amazon QuickSight mit der Flexibilität benutzerdefinierter maschineller Lernmodelle kombinieren, können Sie eine prädiktive Analyselösung erstellen, die verwertbare Erkenntnisse liefert und eine fundierte Entscheidungsfindung ermöglicht.

Vorhersage in Amazon QuickSight Q

Amazon QuickSight Q ist ein leistungsstarker Business Intelligence (BI)-Service innerhalb von Amazon QuickSight, mit dem Benutzer Fragen zu ihren Daten in natürlicher Sprache stellen können. Mit Amazon QuickSight Q können Benutzer schnell Antworten, Einblicke und Visualisierungen erhalten, ohne komplexe Dashboards oder Berichte erstellen zu müssen.

Die Prognosefunktion in Amazon QuickSight Q ermöglicht es Benutzern, Vorhersagen für bis zu drei wichtige Geschäftskennzahlen gleichzeitig zu erstellen, indem sie einfach eine Frage in natürlicher Sprache stellen, die mit „Prognose“ beginnt, gefolgt von den Kennzahlen, die sie vorhersagen möchten.

Wenn Sie zum Beispiel „Umsatz, Gewinn und Menge prognostizieren“ eingeben, wird der Prognosealgorithmus von Amazon QuickSight, der auf dem maschinellen Lernmodell Random Cut Forest basiert, historische Daten analysieren und zukünftige Entwicklungen für diese drei Kennzahlen prognostizieren. Benutzer können auch Filter auf ihre Prognosefragen anwenden, wie z. B. „Umsatzprognose nach Region“.

Die Prognosen werden in einem leicht zu interpretierenden visuellen Format dargestellt, und die zeitliche Granularität kann angepasst werden, um die relevanteste Ansicht zu liefern. Dies ermöglicht es Geschäftsanwendern, Managern und Analysten, zukunftsweisende Erkenntnisse zu gewinnen, ohne komplexe Prognosemodelle oder Parameter beherrschen zu müssen.

Mit der Beitragsanalyse das „Warum“ aufdecken

Zusätzlich zu den leistungsstarken Prognosefunktionen unterstützt Amazon QuickSight Q auch den Fragetyp „Warum“, mit dem Benutzer sofort die wichtigsten Faktoren hinter den Veränderungen in ihren Daten verstehen können. Wenn Sie eine Frage stellen, die mit „Warum“ beginnt, gefolgt von einer numerischen Messgröße und einem Datums-/Zeitbereich, führt Amazon QuickSight eine automatische Beitragsanalyse durch, um die wichtigsten Faktoren zu identifizieren, die zu der beobachteten Veränderung beitragen.

Ein Benutzer könnte zum Beispiel fragen: „Warum ist der Umsatz in Q4 2022 zurückgegangen? Die Beitragsanalyse von Amazon QuickSight würde dann die spezifischen Werte von Dimensionen wie Produktkategorie, Verkaufsregion oder Kundensegment aufzeigen, die den größten Einfluss auf den Umsatzrückgang hatten. Die Antworten heben nicht nur diese Schlüsselfaktoren hervor, sondern quantifizieren auch ihren relativen Einfluss. So erhalten die Nutzer klare, umsetzbare Einblicke, um zu verstehen, was hinter den Veränderungen in ihren Geschäftskennzahlen steckt.

Benutzer können ihre „Warum“-Fragen weiter verfeinern, um auf spezifischere Zeiträume oder Dimensionen zu zoomen, so dass sie nach und nach die Gründe für Datenänderungen erforschen können. Diese „Warum“-Analysefunktion in Amazon QuickSight Q ermöglicht es den Benutzern, über die bloße Betrachtung der Zahlen hinauszugehen und wirklich die Gründe für die Datentrends aufzudecken. Es ist ein leistungsstarkes Werkzeug für datengestützte Entscheidungsfindung, das die in diesem Artikel besprochenen Prognosefunktionen ergänzt.

Erfolgsgeschichten: Prädiktive Erkenntnisse in Aktion

Die folgenden Fallstudien zeigen, wie Unternehmen aus verschiedenen Branchen die prädiktiven Analyse- und Prognosefunktionen von Amazon QuickSight erfolgreich genutzt haben, um Einblicke zu gewinnen und den Geschäftserfolg zu steigern.

GoDaddy: GoDaddy erwähnte, dass Amazon Q in Amazon QuickSight es ihnen ermöglicht, kontextbezogene Geschäftsfragen zu ihren Daten zu stellen, ohne sich ständig auf Ad-hoc-Dashboards verlassen zu müssen. Dies hat es ihnen ermöglicht, Anomalien in ihrer Geschäftsleistung im gesamten Unternehmen viel einfacher zu entdecken und zu untersuchen. Dies zeigt, wie sie die prädiktiven Analysefunktionen von Amazon QuickSight nutzen, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.

Traeger Grills: Traeger Grills gab an, dass Amazon QuickSight Q ihnen die Macht der natürlichsprachlichen Erfahrungen gezeigt hat, um ihre Datenarbeit zu beschleunigen. Indem sie ihren Geschäftsanwendern helfen, sofortige Einblicke zu erhalten, nutzen sie die prädiktiven Analyse- und Prognosefunktionen von Amazon QuickSight, insbesondere die Abfragefunktionen in natürlicher Sprache, um schnell Einblicke zu gewinnen und auf sich ändernde Geschäftsanforderungen zu reagieren.

Clinigence Health: Clinigence Health erwähnte, dass sie mit Amazon Q in Amazon QuickSight innerhalb von Minuten Einblicke und Trends in ihren Daten erkennen können, ein Prozess, der zuvor Stunden dauerte. Durch die Einbettung dieser generativen BI-Funktionen in ihre Plattform hat Amazon Q in Amazon QuickSight ihren Benutzern die Möglichkeit gegeben, ihre eigenen Fragen in natürlicher Sprache zu stellen und so die Daten effektiver zu untersuchen.

Zum Schluss

Durch die nahtlose Integration von fortschrittlichem maschinellem Lernen und Abfragen in natürlicher Sprache ermöglicht Amazon QuickSight seinen Nutzern, genaue Prognosen zu erstellen, die wichtigsten Faktoren hinter Datenänderungen aufzudecken und zukunftsweisende Erkenntnisse zu gewinnen, die ihr Unternehmen verändern können. Ganz gleich, ob es sich um Umsatzprognosen, Bedarfsplanung, Abwanderungsanalysen oder die Erkennung von Anomalien handelt, die Vorhersagefunktionen von QuickSight haben Unternehmen in allen Branchen geholfen, wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und strategische, wirkungsvolle Entscheidungen zu treffen.

Als AWS Specialist Data and AI Partner ist Firemind einzigartig positioniert, um Unternehmen dabei zu helfen, die Leistungsfähigkeit der prädiktiven Analytik in Amazon QuickSight zu nutzen, um sinnvolle Geschäftsergebnisse zu erzielen.

Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie Firemind Ihnen helfen kann, die prädiktiven Erkenntnisse von Amazon QuickSight zu maximieren, wenden Sie sich noch heute an unser Team, indem Sie das untenstehende Formular verwenden.