優れた予測モデリングにはビッグデータが必要です。GTTの対象となる200カ国強の国ごとに、通常、20年分の時系列収録された貿易フローデータにアクセス可能です。また、世界の主要経済国については、場合によっては1988年まで遡及可能です。「HSコードシステム分類(Harmonized Commodity Description and Coding System)」時代の始まりです。
GTTは、収録しているすべての国に対して修正と改訂が公開されるとすぐに適用する唯一のサービスです。したがって、予測が最高のデータに基づいていることを確信できるのです。
ビジネスの世界では、ノアの法則に「雨を予測することは重要ではないが、箱舟を建造することは重要だ」とあります。予測モデリング (予測分析) は、統計分析と機械学習を使用して、一連の履歴データポイントに対して特定のイベントが発生する確率を予測します。
企業は、複雑な相関関係を発見し、既知および未知のパターンを識別し、予測することで履歴データを活用します。
GTTは包括的です 200カ国以上をカバーしているGTTは、同等のサービスよりも多くの国の情報を提供し、利用可能な複数のデータソースを提供しています。アーカイブデータは1988年まで遡ることができ、港、輸送モード、地区/州/県などの補足情報により、さらに深く掘り下げることができます。
新規および改訂されたデータはすべて、受領後わずか数時間以内にGTTで利用可能になります。すべての商品およびグループレベル、およびミラーリングされた情報への事前集計および事前キャッシュすることで、超高速の検索と最新データの取得が可能になります
同等のサービスよりも詳細で、100カ国以上の関税レベルの貿易フローデータ、130カ国に対する月次更新、および 50カ国に対する補足データ (輸送手段など)などの詳しい情報を提供しています。
チューリッヒに拠点を置くチョコレートメーカーは、年間 200 万トン以上のカカオとチョコレートを生産し、世界中に出荷しています。カカオ豆と砂糖はどちらも輸入されており、収穫量は天候や政情などの地域要因に左右されるため、事業の継続的な成功は、原材料のコストを月ごとに予測し、管理できるかどうかにかかっています。
GTT BATCH インターフェースは、すべての主要な砂糖とカカオ生産国の輸出と平均価格を追跡するとともに、新興および潜在的な生産者を監視するために使用されます。ワンクリックで、これらの複数の検索戦略がすべてバッチモードで毎月実行され、GTT からの出力データは自動的に社内のモデリング アルゴリズムに取り込まれます。
このようにして、Power-BI や Tableau などの意思決定の判断を支援する信号機のような仕組みと視覚化プラットフォームを継続的にGTTと組み合わせて導入することで、会社全体のすべての部門に適切な事前リスクアラートが発信、共有されることで、リスク対応への備えを確実に行うことが可能になります。
オランダの花卉・植物輸出業者は、2019 年に 62 億ユーロの輸出額で新たな記録の年となることを確実にしました。これは生産者が、需要がどこにあり、何に対して、いつ必要になるかを正確に把握しているからこそ可能なのです。他例えば、クリスマスが近づくと、オランダの生産者 1 社だけで 1,000 万本以上のポインセチアを輸出用に生産します。すべての植物が、まさに適切な時期に最高の状態で開花する必要があります。
これを間違えると、生産者は破産する経済的リスクを負うことになります。しかし、50を超える異なるターゲット市場について 10 年前にまでさかのぼって輸入データポイントを推定することで、この生産者は、クリスマスまでにどの国にポインセチアの挿し木を何本植えればよいかを驚異的な精度で正確に予測できるだけでなく、新しい潜在的市場も特定できることが可能になります。
栽培されているすべての異なる植物に対して導入された予測モデルは、GTTから得られたデータに基づいており、花卉栽培の1年間の全体の流れを通じてカバーしています。
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