Las empresas buscan constantemente maneras de predecir tendencias futuras basadas en patrones de datos históricos, lo que resulta crucial para una adecuada gestión de ventas, inventarios y previsión de demanda. Sin embargo, los métodos tradicionales de pronóstico de series temporales requieren conocimientos avanzados en estadísticas y ciencia de datos para poder manejar adecuadamente los datos crudos.
En este contexto, Amazon SageMaker Canvas surge como una solución innovadora, ofreciendo herramientas sin código que simplifican el manejo de datos, haciendo accesible el pronóstico de series temporales incluso a aquellos usuarios sin formación técnica. SageMaker Canvas, junto a SageMaker Data Wrangler, facilita la preparación de datos con técnicas que permiten a usuarios de cualquier perfil construir modelos de pronóstico de manera confiable y en una única interfaz.
El uso de SageMaker Data Wrangler permite modificar datos para análisis predictivos sin necesidad de programación. Este enfoque incluye la importación de datos desde diversas fuentes, recomendaciones automatizadas para la preparación de datos, y un diseño visual que favorece la visualización y análisis de los mismos. Además, cuenta con funciones de seguridad y cumplimiento integradas.
Para demostrar la utilidad de SageMaker Canvas, se presenta una guía que utiliza un conjunto de datos sintéticos de electrónica de consumo. Este conjunto incluye datos de precios históricos que son esenciales para mejorar la precisión de los modelos de pronóstico, especialmente en un sector donde las variaciones de precios impactan significativamente en el comportamiento de compra.
Al acceder a Amazon SageMaker AI y posteriormente a Canvas, los usuarios pueden elegir importar y preparar datos desde distintas fuentes, como Amazon S3 o bases de datos SQL. En el caso del entrenamiento del modelo, es imprescindible que los datos sigan un formato estructurado: una columna de marca de tiempo, una columna objetivo y una columna de identificador único. Se pueden realizar pronósticos a diversas escalas de tiempo, desde minutos hasta años.
La preparación de datos también incluye manejar valores faltantes y transformar datos, lo que se puede lograr de forma intuitiva utilizando comandos en lenguaje natural. Por ejemplo, un usuario puede pedir que elimine ciertos caracteres dentro de una columna de datos, y el sistema generará automáticamente el código necesario para realizar esta tarea.
Además, SageMaker Data Wrangler ofrece métodos para rellenar valores faltantes, aplicando conceptos de relleno hacia adelante o hacia atrás, manteniendo así la estructura temporal de los datos. Esta flexibilidad permite a los usuarios sin experiencia técnica manipular sus datos de manera efectiva para su análisis predictivo.
Finalmente, al concluir la preparación de datos, se puede conectar esta información a SageMaker AI para desarrollar estrategias de pronóstico de series temporales. En un entorno donde la seguridad y el manejo adecuado de los datos son cruciales, Amazon proporciona opciones de almacenamiento seguras y encriptadas para salvaguardar la información utilizada.
Con estas herramientas, AWS busca democratizar la preparación de datos, capacitando a un rango más amplio de profesionales para participar en la toma de decisiones basadas en datos, promoviendo así una cultura empresarial más informada y proactiva en la utilización de la inteligencia artificial y el análisis de datos.
vía: AWS machine learning blog
