大数据的地理位置营销，从供应链、空间地理到广告营销，亚马逊云科技行业创新方案详解

数字化转型正在给各行各业带来更多发展红利。行业头部企业更是领先一步，将数字化转型引入到生产、经营、客户服务、供应链管理等更深入的场景，构筑起新的竞争壁垒。

研究表明，经过三年疫情的历练，目前企业的数字化转型已经度过了起步阶段，开始转向创新应用场景数字化等深水区，并产生众多新的需求。

作为行业的探路者，亚马逊云科技一直致力于助力行业客户在数字化转型加速期先人一步、脱颖而出。近日在美国举办的亚马逊云科技re:全球大会中，亚马逊云科技针对行业痛点，推出了一系列创新行业解决方案和应用，化解行业用户数字化转型深水区中面临的技术挑战。

正如亚马逊云科技CEO Adam 在主题演讲中所言，打破限制、多元融合、通力协作，正是亚马逊云科技和其众多客户探索想象力的方式。

那么在re:上，亚马逊云科技都推出了哪些独具一格的解决方案？如何助力客户统一其供应链，又如何在智能客服、地理空间、物联网、广告营销等行业和领域脱颖而出呢？

1.从供应链到智能客服，解决行业共性需求

针对行业共性需求，亚马逊云科技推出了一系列解决每个行业都需要的解决方案和应用，如面向多个行业的供应链应用 Chain，企业可以更准确地预测供应链风险，快速调配库存，节省成本并满足客户需求预期。

而面向全行业的智能客服服务 ，可帮助客户在云中设置可扩展且经济高效的客服中心。这次更新包括：引入新的预测容量规划和调度功能大数据的地理位置营销，帮助客服中心优化座席安排；在实时分析模块中加入了预览座席绩效管理功能；加入了全新的客服引导界面，以加快客服解决用户问题。

这类方案是多个行业企业普遍需求的解决方案，具有需求面大、专业性强、关联型强、应用效益突出等特点。

供应链强则产业强，产业强则实体经济强。以数字技术赋能产业，促进产业链、供应链向更高层级跃升，是每一家企业的愿景。

企业在供应链管理上面临的最大挑战是什么？亚马逊云科技 Chain副总裁Diego -表示：“客户告诉我们，无差异化的繁重工作，如在不同供应链解决方案之间进行数据连接，限制了其快速预见、应对潜在供应链中断的能力。”

亚马逊云科技CEO Adam 宣布推出 Chain

Chain应用帮助企业提高供应链的可见性，做出更快、更明智的决策，并降低风险、优化成本及改善客户体验。借助这一应用，企业可以更准确地预测供应链风险，快速调配库存，节省成本并满足客户需求预期。

应用功能包括：

首先客户可以使用 Chain的内置连接器，轻松建立统一的供应链数据湖。连接器使用的预训练机器学习模型基于近30年的供应链经验，可以了解、提取和聚合来自ERP和供应链管理系统的数据。

其次， Chain用一个实时的可视化地图将这些信息关联起来，突出显示每个场所当前的库存选择和库存数量。

第三，库存经理、需求规划人员和供应链负责人可以查看机器学习生成的潜在库存短缺或库存延误信息，创建用于接收告警的观察列表，在风险出现时采取行动。

随后，一旦识别出风险， Chain将根据已解决风险的百分比、场所间的距离和可持续性影响等因素自动提供行动建议，如在不同场所之间调配库存。

同样，相关团队成员可以使用内置聊天和消息传递功能协作解决问题，如企业可以更准确地预测供应链风险，快速调配库存，节省成本并满足客户需求预期。

亚马逊云科技大中华区解决方案架构总监代闻表示：“我们发布了 Chain服务，就是把亚马逊的很多经验总结出来，为客户提供了一个开箱即用的优秀平台。”

Whole Foods 是一家天然和有机食品零售商，在美国、加拿大和英国经营着超过525家商店。这家企业希望更好地了解新库存何时到达各地的配送中心。 Chain整合了企业现有系统的数据，在不对这些系统的运行产生影响的情况下，可视化展示效果，让客户可以轻松、实时查看每个产品的库存变动。

-表示：“ Chain的推出仅仅是个开始，我们将持续投入帮助客户解决更棘手的供应链问题。”

2.从地理空间到IoT，前沿科技解决方案创造非凡价值

亚马逊云科技推出的另一类解决方案面向企业的新型应用场景，利用前沿科技，实现企业应用场景的数字化。

这次推出的前沿科技解决方案，如集成地理空间数据的机器学习平台 ML with （预览版），首次将地理空间数据纳入亚马逊云科技的ML平台，用于监测气候变化、优化门店选址、优化农业收成等创新应用场景。

数字孪生工具 IoT ，则将IoT技术与数字恋生等技术结合，让开发人员更加轻松、快捷地创建现实世界如楼宇、工厂、工业设备和生产线等的数字孪生，构建反映现实世界的应用，达到提高运营效率、降低成本、减少停机时间等目标。

而全新的 Omics基因组学服务，帮助生物信息学家、研究人员和科学家存储、查询和分析基因组学和其他组学数据，并从中发现洞察，以改善健康状况和推进科学发现，有助于靶向疾病的研究治疗、新药的研发等。

亚马逊云科技数据和机器学习副总裁 Swami 发布新方案

在这类新方案中，利用了各类最新的技术，解决创新型应用场景的数据化需求，应用效果也出奇得好。

当前，数以万计各种规模和各行各业的客户都在使用 ，加快机器学习模型的端到端开发和部署。而集成地理空间数据的机器学习平台 ML with （预览版）让客户可以更轻松地使用卫星和位置数据进行预测，其特点包括：

首先加速和简化地理空间机器学习预测的生成，可将客户丰富数据集、训练地理空间模型并将结果可视化的时间从数月缩短到数小时。

为了加快模型开发， 提供了预训练的深度学习模型，其支持的用例包括通过精准农业提高作物产量、监测自然灾害后区域恢复以及改善城市规划等。训练完成后，内置的可视化工具在地图上显示数据，揭示新的预测。

其次，可以访问更丰富的数据，当专业人员选择了想要使用的数据集，可以利用内置的运算器将这些数据集与自己的专有数据合并。客户只需几次点击或使用API就可以使用 访问各种地理空间数据源，如亚马逊云科技的位置服务 、开放数据集 、客户自有数据和来自等第三方供应商的数据。

亚马逊云科技人工智能和机器学习副总裁 Saha表示：“从专门构建的治理工具，到下一代体验和简化的模型测试，再到对地理空间数据的增强支持，我们在 的基础上不断创新，帮助客户大规模利用机器学习。”

全新的地理空间数据ML功能让客户可以更轻松地使用卫星和位置数据进行预测。Earth 是一家土壤数据测量和制图公司，利用专有传感器技术和数据分析精确测量土壤健康状况和土壤结构。该客户希望使用机器学习，利用经济实惠的土壤地图提高农业产量。

的地理空间机器学习功能帮助Earth 使用多个数据源快速构建算法原型，并将研究和部署生产API之间的时间缩短到只有一个月，为美国各地的农场和牧场部署了用于土壤固碳的地理空间解决方案。

3.面向大众最新行业服务，填补空白激发潜能

亚马逊云科技推出行业解决方案还包括一些面向大众的解决企业发展中难题的最新行业服务，填补行业空白。

如面向广告行业的数据清洁空间服务 Clean Rooms，可以利用触达客户数据等各类数据，帮助不同行业的公司轻松、安全地分析和协作处理组合数据集，无需共享或泄露原始的底层数据。

又如面向零售行业，将技术升级至，用户甚至无需扫描手机，只需要挥挥手掌，即可实现自动支付，这些新功能已经在各地实现了客户部署，如西雅图水手队通过这项技术增加了3倍的门店交易量。

亚马逊云科技CEO Adam 宣布推出 Clean Rooms

Clean Rooms作为一项新的分析服务，可通过隐私增强措施，帮助企业、媒体和广告技术公司更安全的整合碎片化的数据和信息，减少信息处理延迟和成本，更充分地保证底层数据安全。

亚马逊将自身数据能力倾囊相授，让客户轻松协作与分析，无需担心底层数据安全。借助 Clean Rooms，客户可以在几分钟内创建一个安全的数据清洗空间，与亚马逊云科技之上的其它公司协作，生成与广告营销活动、投资决策、临床研究等相关的独特洞察。

其具体功能包括：

客户可以使用 Clean Rooms在几分钟内创建自己的清洗空间，只需点击几下即可开始分析集成的数据集。

客户可以从 简单地选择想要协作的合作伙伴大数据的地理位置营销，选择数据集并为参与方设置限制。

借助 Clean Rooms，客户可以轻松地与已经在使用亚马逊云科技的公司协作，无需将数据移出其亚马逊云科技环境或加载到其他平台。

当客户运行查询时， Clean Rooms会在数据所在的位置读取数据并应用内建分析规则帮助保持对数据的控制。

此外， Clean Rooms提供了多种可配置的数据访问控制，包括查询控制、查询输出限制和查询日志，允许公司自定义针对每个参与方的查询进行限制。它还包括高级加密计算工具，即使在处理查询时也能保持数据加密，以符合严格的数据处理政策。

DISH Media为广告商提供了智能解决方案，让它们高效地通过和对目标受众实现最大限度的触达。在DISH Media，品牌商和机构能够对之前的活动进行分析，以在优化未来广告投放方面获得灵活性、可见性和便利性，触达DISH Media的3100万消费者。借助 Clean Rooms的易用性和全面的数据访问控制必将有益于广告客户的广告效果评估和投放优化。”

亚马逊云科技积极寻求行业共性需求，形成解决方案，助力千行百业探索无限未来。表示：“我们的客户每天都在探索他们的想象力，我们深知这一点，因为客户正在邀请我们和他们一起造梦，我们通过打破限制、理解多元信息以及通力协作来实现更多创新，这是我们的目标，也是我们的工作。”