Las empresas en todo el mundo están en constante búsqueda de métodos para predecir tendencias futuras, algo crucial para la gestión efectiva de ventas, inventarios y previsión de demanda. Hasta ahora, los métodos convencionales para el pronóstico de series temporales han requerido profundos conocimientos en estadística y ciencia de datos, lo que supone un reto para muchas organizaciones.
En este contexto, Amazon ha lanzado SageMaker Canvas, una herramienta innovadora sin código que simplifica el proceso de manejo de datos, haciéndolo accesible incluso para usuarios sin formación técnica especializada. Junto con SageMaker Data Wrangler, SageMaker Canvas permite la preparación de datos de manera más sencilla y facilita la construcción de modelos de pronóstico en una única interfaz.
La herramienta permite a los usuarios modificar datos para análisis predictivos sin necesidad de programación. Esto incluye la importación de datos desde diversas fuentes, recomendaciones automatizadas para la preparación de datos, y un diseño visual que mejora la visualización y análisis. Además, SageMaker proporciona funciones de seguridad integradas, asegurando que los datos permanezcan protegidos.
Un ejemplo práctico del uso de SageMaker Canvas se presenta mediante una guía que utiliza un conjunto de datos sintéticos del sector de electrónica de consumo. Este conjunto incluye datos históricos de precios, fundamentales para mejorar la precisión de los modelos de pronóstico, cruciales en un sector donde las fluctuaciones de precios pueden impactar significativamente en las compras.
Los usuarios pueden acceder a Amazon SageMaker AI y Canvas para importar y preparar datos desde fuentes como Amazon S3 o bases de datos SQL. Durante el entrenamiento del modelo, es vital que los datos tengan un formato estructurado, con una columna de marca de tiempo, una columna objetivo y una columna de identificador único. Los pronósticos pueden realizarse en diferentes escalas de tiempo, desde minutos hasta años.
El enfoque de preparación de datos también permite manejar valores faltantes y transformar datos de manera intuitiva mediante comandos en lenguaje natural. Por ejemplo, los usuarios pueden dar instrucciones sencillas para eliminar caracteres no deseados en una columna, y el sistema generará automáticamente el código para realizar esta tarea.
SageMaker Data Wrangler también ofrece métodos para rellenar valores faltantes y mantener la estructura temporal de los datos, aplicando técnicas como el relleno hacia adelante o hacia atrás. Esto brinda flexibilidad a los usuarios sin experiencia técnica para manipular sus datos efectivamente para sus análisis predictivos.
Finalmente, una vez que la preparación de datos concluye, estos pueden conectarse a SageMaker AI para desarrollar estrategias de pronóstico de series temporales. Considerando la importancia de la seguridad y el manejo adecuado de datos, Amazon ofrece soluciones de almacenamiento seguras y encriptadas para proteger la información utilizada.
Con estas herramientas, AWS busca empoderar a un amplio rango de profesionales para tomar decisiones empresariales basadas en datos, promoviendo una cultura más informada y proactiva en el uso de la inteligencia artificial y el análisis de datos.
