AWS 宣布全面推出 Amazon Lookout for Metrics-ESG跨境

西雅圖--今天，Amazon.com, Inc. (NASDAQ: AMZN) 旗下公司 Amazon Web Services, Inc. (AWS) 宣布全面推出 Amazon Lookout for Metrics，這是一項全新的全托管服務，可檢測指標異常并幫助確定其根本原因。 Amazon Lookout for Metrics 可幫助客戶以更高的速度和準確性監(jiān)控其業(yè)務最重要的指標，例如收入、網(wǎng)頁瀏覽量、活躍用戶、交易量和移動應用程序安裝。該服務還可以更輕松地診斷異常的根本原因，例如收入意外下降、購物車廢棄率高、支付交易失敗高峰、新用戶注冊增加等等——所有這些都沒有機器學習經(jīng)驗必需的。使用 Amazon Lookout for Metrics，沒有預先承諾或最低費用，客戶只需為每月分析的指標數(shù)量付費。要開始使用 Amazon Lookout for Metrics，請訪問

“讓我們的客戶能夠?qū)鯇崟r的異常檢測做出響應、快速適應并預測未來的中斷和機遇，這是邁向現(xiàn)代數(shù)據(jù)文化的關鍵一步?！?/p>

各種規(guī)模和跨行業(yè)的組織收集和分析指標或關鍵績效指標 (KPI)，以幫助其業(yè)務有效和高效地運行。傳統(tǒng)上，商業(yè)智能 (BI) 工具用于跨不同來源管理這些數(shù)據(jù)（例如，存儲在數(shù)據(jù)倉庫中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、駐留在第三方平臺上的客戶關系管理數(shù)據(jù)或保存在本地數(shù)據(jù)存儲中的運營指標）并創(chuàng)建儀表板如果檢測到異常，可用于生成報告和警報。但是有效地識別這些異常是具有挑戰(zhàn)性的。傳統(tǒng)的基于規(guī)則的方法是手動的，并尋找超出任意定義的數(shù)值范圍的數(shù)據(jù)（例如，如果每小時的交易量低于某個數(shù)字，則提供警報），如果范圍太窄，則會導致錯誤警報，如果范圍太寬，則遺漏異常。這些范圍也是靜態(tài)的，不會根據(jù)不斷變化的條件（例如一天中的時間、一周中的某天、季節(jié)或業(yè)務周期）而改變。當檢測到異常時，開發(fā)人員、分析師和業(yè)務所有者可能會花費數(shù)周時間嘗試確定更改的根本原因，然后才能采取行動。機器學習為基于規(guī)則的方法帶來的挑戰(zhàn)提供了一個引人注目的解決方案，因為它能夠識別大量信息中的模式、快速識別異常并動態(tài)適應業(yè)務周期和季節(jié)性模式。但是，從頭開始開發(fā)機器學習模型需要一個數(shù)據(jù)科學家團隊，他們可以隨著時間的推移構(gòu)建、訓練、部署、監(jiān)控和微調(diào)機器學習模型。此外，單一算法很少能滿足企業(yè)的所有需求，這導致企業(yè)花費大量時間和費用來創(chuàng)建和維護多種算法來解決不同的用例。最終，很少有組織擁有經(jīng)驗豐富的數(shù)據(jù)科學家和必要的資源來成功超越基于規(guī)則的方法，并充分發(fā)揮機器學習在檢測指標異常方面的潛力。

Amazon Lookout for Metrics 是一項新的機器學習服務，可自動檢測指標異常并幫助客戶快速確定根本原因。 Lookout for Metrics 將亞馬遜內(nèi)部用于檢測其業(yè)務指標異常的技術交到每個開發(fā)人員手中?？蛻艨梢詫?Amazon Lookout for Metrics 連接到 19 個流行的數(shù)據(jù)源，包括 Amazon Simple Storage Solution (S3)、Amazon CloudWatch、Amazon Relational Database Service (RDS) 和 Amazon Redshift，以及 Salesforce、Marketo 和 Zendesk 等 SaaS 應用程序，持續(xù)監(jiān)控對業(yè)務重要的指標（例如總收入、毛利率、平均購買頻率、廣告支出回報率等）。 Amazon Lookout for Metrics 自動檢查和準備數(shù)據(jù)，選擇最適合的機器學習算法，開始檢測異常，將相關異常分組在一起，并總結(jié)潛在的根本原因。例如，如果客戶的網(wǎng)站流量突然下降，Amazon Lookout for Metrics 可以幫助他們快速確定營銷活動的意外停用是否是原因。該服務還按預測的嚴重性對異常進行排名，以便客戶可以優(yōu)先處理要首先解決的問題。 Amazon Lookout for Metrics 可輕松連接到通知和事件服務，例如 Amazon Simple Notification Service (SNS)、Slack、Pager Duty 和 AWS Lambda，允許客戶創(chuàng)建自定義警報或操作，例如提交故障單或從零售網(wǎng)站。隨著服務開始返回結(jié)果，客戶還可以通過 AWS 控制臺或應用程序編程接口 (API) 就檢測到的異常的相關性提供反饋，并且該服務使用此輸入來不斷提高其準確性。

“從營銷和銷售到電信和游戲，所有行業(yè)的客戶都有 KPI，他們需要能夠監(jiān)控其業(yè)務職能范圍內(nèi)的潛在高峰、低谷和其他超出正常范圍的異常情況。但是，捕捉和診斷指標中的異?？赡芫哂刑魬?zhàn)性，并且在確定根本原因時，所造成的損害比之前發(fā)現(xiàn)的要大得多，”AWS 亞馬遜機器學習副總裁 Swami Sivasubramanian 說。 “我們很高興能夠提供 Amazon Lookout for Metrics，以幫助客戶使用易于使用的機器學習服務監(jiān)控對其業(yè)務很重要的指標，該服務利用 Amazon 在大規(guī)模檢測異常方面的經(jīng)驗，并且非常準確，并且速度?！?/p>

Lookout for Metrics 可直接通過 AWS 控制臺以及 AWS 合作伙伴網(wǎng)絡中的支持合作伙伴獲得，以幫助客戶使用該服務實施定制的解決方案。該服務還與 AWS CloudFormation 兼容，并且可以在符合歐盟通用數(shù)據(jù)保護條例 (GDPR) 的情況下使用。 Lookout for Metrics 現(xiàn)已在美國東部（弗吉尼亞北部）、美國東部（俄亥俄）、美國西部（俄勒岡）、歐洲（愛爾蘭）、歐洲（法蘭克福）、歐洲（斯德哥爾摩）、亞太地區(qū)（新加坡）、亞太地區(qū)推出（悉尼）和亞太地區(qū)（東京），未來幾個月將在其他地區(qū)推出。

DevFactory 是一家位于迪拜的全球企業(yè)軟件和服務解決方案提供商。 “我們的旗艦產(chǎn)品 Quantum Retail 為成千上萬的零售客戶提供以零售為中心的智能供應鏈管理和庫存優(yōu)化解決方案。我們的客戶擁有不穩(wěn)定的銷售數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)受到商店、產(chǎn)品和部門等類別的數(shù)百萬個日常事件的影響，這些事件根據(jù)年、月和日的季節(jié)性而波動。了解銷售模式并將異常銷售與季節(jié)性變化區(qū)分開來對于準確預測和下游庫存計劃至關重要，”DevFactory 首席執(zhí)行官 Rahul Subrananiam 說。 “我們現(xiàn)有的解決方案依賴于統(tǒng)計模型，并且經(jīng)常無法檢測到商店之間的異常銷售行為，從而導致向商店分配庫存過多或不足，進而嚴重影響整體收入和客戶滿意度。借助 Lookout for Metrics，我們只需單擊幾下即可自動監(jiān)控所有重要類別的數(shù)據(jù)，并在我們之前遺漏的近 40% 的案例中識別異常事件。通過快速識別此類案例，我們能夠以最佳方式調(diào)整所有商店的庫存計劃和分配?！?/p>

Digitata 智能地改變移動運營商的定價和用戶參與度，使運營商能夠做出更好、更明智的決策，以實現(xiàn)并超越業(yè)務目標。 “在 Digitata，真正重要的是讓每個人都以可承受的價格連接起來。這需要深入了解經(jīng)濟學，特別是根據(jù)兩者變化對供需和客戶行為的理解，”Digitata 首席技術官 Nico Kruger 說。 “使用 Lookout for Metrics，我們能夠在幾分鐘內(nèi)發(fā)現(xiàn)對移動網(wǎng)絡運營商客戶的定價產(chǎn)生負面影響的問題。我們能夠立即確定罪魁禍首并在兩小時內(nèi)推出修復程序。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，并且會導致客戶收入下降 7.5%。 Lookout for Metrics 使我們能夠迅速采取行動并確保定價模型的最佳性能，讓我們專注于真正重要的事情——讓每個人都保持聯(lián)系。”

Marcaide 創(chuàng)立了 Flywire，這是一家初創(chuàng)公司，旨在確保高價值國際支付快速無摩擦地進行——無論是個人還是許多行業(yè)的機構(gòu)，包括醫(yī)療保健、教育和旅游。 “在 Flywire，我們的工程師依賴于全面的監(jiān)控系統(tǒng)，隨著我們的發(fā)展，他們在追蹤這些不良線索時會被誤報警報所困擾，”Flywire 基礎設施技術主管 Omar Lopez 說。 “通過利用 Amazon Lookout for Metrics 解析來自 CloudWatch 的事件，我們能夠在一個下午投入生產(chǎn)，并將誤報率降低 7 倍。這讓我們的站點可靠性工程師充滿信心地專注于警報，并為我們提供了解決未來更復雜的運營和業(yè)務問題的工具?！?/p>

More Retail 是印度全渠道食品和雜貨零售的先驅(qū)，并致力于成為印度消費者對食品和雜貨需求的首選。 More 在印度擁有 22 個大賣場和 624 個超級市場，由 13 個配送中心、7 個水果和蔬菜收集中心和 6 個主食加工中心組成的網(wǎng)絡提供支持。 “在超過 400 萬個 SKU-Location 組合中，MRPL 經(jīng)常遇到具有先前指標的庫存下降。這些可能是供應商未生產(chǎn)的特定 SKU、面臨跨 SKU 問題的特定供應商或區(qū)域供應鏈中的壓力，”More Retail 首席轉(zhuǎn)型官 Supratim Banerjee 說。 “我們對用于捕獲這些事件的 Amazon Lookout for Metrics 的初步評估看起來很有希望。我們能夠在事件真正影響我們的商店和客戶之前捕獲 20% 的事件。令人興奮的是，我們能夠在幾個小時而不是幾周或幾個月內(nèi)看到結(jié)果。我非常感謝 Lookout for Metrics 如何讓我的團隊輕松快速實施 AI/ML 驅(qū)動的工作負載，并讓我們即使在最具挑戰(zhàn)性的時期也能動態(tài)地支持我們的運營人員?！?/p>

自 2001 年成立以來，Slalom 已發(fā)展成為一家擁有 5,000 多名員工、價值 10 億美元的公司。其客戶包括一半以上的財富 100 強企業(yè)，以及各種初創(chuàng)公司、非營利組織和創(chuàng)新組織。 “通過利用 Amazon Lookout for Metrics，我們的客戶將能夠快速準確地獲得關鍵數(shù)據(jù)洞察，”Slalom 數(shù)據(jù)和分析高級總監(jiān) David Frigeri 說。 “讓我們的客戶能夠?qū)鯇崟r的異常檢測做出響應、快速適應并預測未來的中斷和機遇，這是邁向現(xiàn)代數(shù)據(jù)文化的關鍵一步。”

Wipro 是一家全球 IT 咨詢和系統(tǒng)集成服務公司，為金融服務、零售、消費品等行業(yè)的全球企業(yè)開發(fā)和實施解決方案。 “為我們， Amazon Lookout 指標 Wipro AWS 業(yè)務集團總經(jīng)理兼全球負責人 Manish Govil 博士說： “Lookout for Metrics 不僅減少了我們的開發(fā)工作，而且還顯著縮短了對客戶工作負載進行異常檢測所需的時間。它還使我們能夠近乎實時地分析歷史和連續(xù)數(shù)據(jù)流，使我們能夠發(fā)現(xiàn)并消除客戶運營和業(yè)務數(shù)據(jù)中的異常情況。我們很高興將這項 AWS 服務帶給我們的客戶，幫助他們在云中大規(guī)模實現(xiàn) AI 驅(qū)動的業(yè)務成果?！?/p>

關于亞馬遜網(wǎng)絡服務

15 年來，Amazon Web Services 一直是世界上最全面、應用最廣泛的云平臺。 AWS 一直在不斷擴展其服務以支持幾乎任何云工作負載，現(xiàn)在它擁有 200 多項功能齊全的服務，用于計算、存儲、數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)絡、分析、機器學習和人工智能 (AI)、物聯(lián)網(wǎng) (IoT) 、移動、安全、混合、虛擬和增強現(xiàn)實（VR 和 AR）、媒體以及來自 25 個地理區(qū)域內(nèi)的 80 個可用區(qū) (AZ) 的應用程序開發(fā)、部署和管理，并宣布計劃再增加 15 個可用區(qū)和另外 5 個可用區(qū)澳大利亞、印度、印度尼西亞、西班牙和瑞士的 AWS 區(qū)域。數(shù)以百萬計的客戶（包括發(fā)展最快的初創(chuàng)公司、最大的企業(yè)和領先的政府機構(gòu)）信任 AWS 來支持他們的基礎設施、變得更加敏捷并降低成本。

關于亞馬遜

亞馬遜遵循四項原則：以客戶為中心而非以競爭對手為中心、對發(fā)明的熱情、對卓越運營的承諾以及長期思考。客戶評論、一鍵購物、個性化推薦、Prime、亞馬遜物流、AWS、Kindle Direct Publishing、Kindle、Fire 平板電腦、Fire TV、亞馬遜 Echo 和 Alexa 是亞馬遜率先推出的一些產(chǎn)品和服務。

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