Las empresas están en una búsqueda constante por anticipar tendencias futuras basándose en datos históricos, lo cual es esencial para la gestión eficiente de ventas, inventarios y la previsión de demanda. Sin embargo, las técnicas tradicionales de pronóstico de series temporales requieren un profundo conocimiento en estadísticas y ciencia de datos, lo que puede ser un obstáculo para muchas organizaciones.
En este panorama, Amazon SageMaker Canvas se posiciona como una solución revolucionaria, al ofrecer herramientas sin código que simplifican el manejo de datos para el pronóstico de series temporales, haciéndolo accesible incluso para usuarios sin formación técnica. Combinado con SageMaker Data Wrangler, este enfoque permite preparar datos y construir modelos predictivos de manera confiable a través de una plataforma unificada.
SageMaker Data Wrangler permite a los usuarios manipular datos para análisis predictivos sin necesidad de programación, incluyendo la importación desde diversas fuentes y la aplicación de recomendaciones automáticas para preparar adecuadamente los datos. Su diseño visual favorece el análisis, incorporando funciones de seguridad y cumplimiento.
Para mostrar la efectividad de SageMaker Canvas, se ha desarrollado una guía utilizando datos sintéticos de electrónica de consumo. Estos datos de precios históricos son claves para mejorar la precisión de los modelos de pronóstico, especialmente en sectores donde las fluctuaciones de precios pueden influir significativamente en el comportamiento de compra.
Los usuarios pueden acceder a Amazon SageMaker AI y Canvas para importar y preparar datos de distintas fuentes, como Amazon S3 o bases de datos SQL. Para entrenar el modelo, los datos deben seguir un formato estructurado que incluya una columna de marca de tiempo, una columna objetivo y un identificador único, permitiendo pronósticos en diferentes escalas de tiempo.
La preparación de datos abarca también el manejo de valores faltantes y la transformación de datos mediante comandos en lenguaje natural. Por ejemplo, un usuario puede eliminar caracteres de una columna de datos y el sistema generará automáticamente el código necesario.
SageMaker Data Wrangler ofrece métodos para completar valores faltantes, aplicando técnicas de relleno hacia adelante o atrás, conservando así la estructura temporal de los datos. Esto permite a usuarios sin experiencia técnica manipular eficazmente sus datos para análisis predictivo.
Al concluir la preparación, los datos pueden conectarse a SageMaker AI para desarrollar estrategias de pronóstico de series temporales. En un entorno donde la seguridad es crucial, Amazon proporciona opciones de almacenamiento seguras y encriptadas.
Con estas herramientas, AWS busca democratizar la preparación de datos, permitiendo que un mayor número de profesionales participe en la toma de decisiones basadas en datos, fomentando una cultura empresarial más informada y proactiva en el uso de la inteligencia artificial y el análisis de datos.
