Las empresas están en una búsqueda constante por mejorar sus pronósticos de tendencias futuras mediante el análisis de datos históricos, una tarea esencial para la gestión de ventas, inventarios y planificación de la demanda. Sin embargo, los métodos tradicionales para realizar pronósticos de series temporales requieren habilidades avanzadas en estadística y ciencia de datos, lo que limita su accesibilidad a expertos en el área.
En respuesta a esta necesidad, Amazon ha lanzado SageMaker Canvas, una herramienta innovadora que permite a cualquier usuario, sin importar su formación técnica, manejar y analizar datos para realizar pronósticos de series temporales. Junto con SageMaker Data Wrangler, la plataforma facilita la preparación de datos de forma sencilla, confiable y en una sola interfaz.
SageMaker Data Wrangler ofrece un enfoque intuitivo para la manipulación de datos, eliminando la necesidad de programación previa. Los usuarios pueden importar datos de diversas fuentes, aprovechar recomendaciones automatizadas para la preparación de datos y utilizar un diseño visual intuitivo que facilita su análisis. Además, cuenta con integraciones que aseguran la seguridad y el cumplimiento normativo de los datos procesados.
Para mostrar la efectividad de SageMaker Canvas, se proporciona un ejemplo práctico usando datos sintéticos del sector de la electrónica de consumo. Este enfoque incluye análisis de precios históricos, fundamentales para perfeccionar los modelos predictivos en un mercado donde las fluctuaciones de precios influyen notablemente en el comportamiento del consumidor.
El proceso comienza con la importación de datos desde fuentes como Amazon S3 o bases de datos SQL, donde es crucial que los datos estén en un formato estructurado que contemple una marca de tiempo, un objetivo y un identificador único. Esto permite realizar pronósticos en escalas de tiempo variadas, desde minutos hasta años.
La herramienta también brinda soluciones para manejar datos incompletos y realizar transformaciones utilizando comandos de lenguaje natural. Este acceso permite, por ejemplo, eliminar caracteres no deseados en una columna, con el sistema generando automáticamente el código necesario.
SageMaker Data Wrangler ofrece opciones de relleno para valores faltantes, manteniendo la continuidad temporal de los datos, lo que es fundamental para pronósticos precisos. Esta capacidad permite a personas sin formación técnica manipular datos para análisis predictivos de manera eficaz.
Al finalizar la preparación de datos, estos se pueden integrar con SageMaker AI para desarrollar estrategias de pronóstico de series temporales. Amazon garantiza un manejo seguro de los datos, proporcionando opciones de almacenamiento encriptadas para proteger la información sensible.
Con estas innovaciones, Amazon Web Services busca democratizar el acceso a la preparación y análisis de datos, fomentando una cultura de decisiones empresariales más informadas y proactivas, basadas en la inteligencia artificial y el análisis avanzado de datos. Esto abre nuevas oportunidades para un amplio espectro de profesionales que ahora pueden participar activamente en el proceso de toma de decisiones basado en datos.
