Un innovador avance en el análisis de datos ha surgido con el desarrollo de la Asistencia de Datos de Devoluciones y ReCommerce (RRDA) en Amazon. Este sistema, respaldado por inteligencia artificial generativa, tiene el potencial de transformar largas horas de análisis en interacciones rápidas y simples mediante conversaciones naturales. En muchas empresas, el reto de traducir preguntas comerciales en datos procesables sigue siendo significativo, ya que los equipos de negocio suelen enredarse en ciclos interminables, intentando definir métricas y fuentes de datos precisas para elaborar consultas SQL.
Con más de 450,000 consultas SQL ejecutadas al año en sus almacenes de datos, Amazon enfrentaba un cuello de botella significativo en sus equipos de inteligencia empresarial. Implementar una solución autoservicio era fundamental para manejar la complejidad. El RRDA ha capacitado a más de 4,000 usuarios no técnicos, permitiéndoles identificar métricas correctas, construir consultas SQL validadas y generar visualizaciones complejas mediante un enfoque conversacional.
Utilizando una conexión WebSocket y AWS Lambda, el RRDA ofrece respuestas veloces, logrando resolver consultas hasta un 90% más rápido y reduciendo el tiempo de espera de horas a minutos. Este sistema gestiona múltiples flujos de trabajo, desde la generación de SQL hasta la entrega de visualizaciones, optimizando el acceso y uso de datos.
La arquitectura del RRDA emplea un agente de Amazon Bedrock que organiza consultas y respuestas. Este modelo híbrido combina rapidez y potencia, asegurando soluciones precisas y relevantes. Con un diccionario de métricas integrado, el sistema ofrece definiciones claras y consultas SQL validadas en tiempo real, lo que refuerza la confiabilidad.
La Asistencia de Datos de Devoluciones y ReCommerce agiliza los procesos analíticos y democratiza el acceso a la información, permitiendo a usuarios sin conocimientos técnicos obtener resultados rápidos y precisos. Esto mejora la toma de decisiones basadas en datos dentro de la organización.