La analítica de datos sigue siendo un desafío significativo para muchos usuarios empresariales que no dominan SQL, lo que puede llevar a retrasos en la obtención de información y dependencia de equipos de datos especializados. A menudo, las organizaciones se ven atrapadas en la complejidad de hacer que su información sea accesible, mientras intentan mantener las capacidades analíticas que ofrece Amazon Athena. Sin embargo, la llegada de agentes de inteligencia artificial modernos está revolucionando la forma en que las empresas interactúan con sus datos, permitiendo a los usuarios hacer preguntas en lenguaje natural en lugar de lidiar con comandos SQL complicados.
Los agentes de Amazon Bedrock permiten esta interacción simplificada mediante el uso de modelos de fundación que comprenden el lenguaje humano y pueden trabajar con diversas fuentes de datos. Este avance permite que los empleados obtengan respuestas directas de sus datos sin la necesidad de asistencia técnica. En esa línea, Amazon Nova, como parte de la familia de modelos de Bedrock, se ha destacado por ofrecer inteligencia de vanguardia y un rendimiento a nivel de la industria, con modelos diseñados para diferentes casos de uso. Entre sus características, incluye modelos de comprensión de lenguaje y aquellos dedicados a la generación de contenido, así como un modelo de conversión de voz a voz.
Uno de los mayores atractivos de Amazon Nova es su capacidad para manejar tareas de razonamiento complejo y realizar resúmenes precisos. Esto es crucial para traducir preguntas formuladas en lenguaje natural a consultas SQL y brindar explicaciones comprensibles sobre los resultados a los usuarios. Así, su versatilidad y precios competitivos lo convierten en una opción ideal para las empresas que buscan cerrar la brecha entre sistemas de datos técnicos y usuarios no técnicos.
Recientemente, se ha explorado una solución innovadora que utiliza Amazon Bedrock Agents, con Amazon Nova Lite, para crear una interfaz conversacional para consultas en Athena. Aunque en este caso se utilizó AWS Cost and Usage Reports como ejemplo, la adaptabilidad de esta solución permite su aplicación a otras bases de datos.
La arquitectura de esta solución combina varios servicios de AWS para transformar preguntas en lenguaje natural en consultas SQL precisas para AWS CUR. Los usuarios pueden interactuar con sus datos de manera sencilla, mientras un agente de consulta conversacional, impulsado por Amazon Nova Lite, mantiene el contexto y facilita la recuperación de datos exactos durante la conversación.
Características clave de esta solución incluyen autenticación de usuarios a través de Amazon Cognito, procesamiento de consultas en tiempo real y transformación de lenguaje natural a SQL. La gestión de conversaciones, consciente del contexto, es esencial para la eficiencia del sistema. Este enfoque no solo democratiza el acceso a los datos, sino que también preserva las capacidades analíticas de Athena, permitiendo interacciones más fluidas y efectivas con la información.
A medida que la inteligencia artificial y la analítica continúan evolucionando, este tipo de soluciones establece un nuevo estándar al hacer que el análisis de datos sea accesible para todos los niveles de usuarios en las organizaciones. Al integrar la potencia de la IA conversacional con las capacidades analíticas de Amazon Athena, se transforma la relación de los equipos con sus datos, permitiendo la obtención de información valiosa a través de simples diálogos.
vía: AWS machine learning blog
