Las empresas están en una búsqueda constante de métodos eficaces para anticipar tendencias futuras basadas en patrones de datos históricos. Esta habilidad es esencial para una gestión adecuada de ventas, inventarios y previsiones de demanda. No obstante, los métodos tradicionales para el pronóstico de series temporales requieren una formación avanzada en estadísticas y ciencia de datos, lo cual puede ser una barrera significativa para muchas organizaciones.
En respuesta a esta necesidad, Amazon SageMaker Canvas se presenta como una solución innovadora. Ofreciendo herramientas que no requieren conocimientos de programación, este software simplifica el manejo de datos y democratiza el acceso al pronóstico de series temporales, incluso para usuarios sin experiencia técnica. Combinado con SageMaker Data Wrangler, permite una preparación eficiente de los datos dentro de una misma interfaz, ofreciendo toda una gama de funciones para construir modelos predictivos confiables.
El uso de SageMaker Data Wrangler facilita la modificación de datos para análisis predictivos sin necesidad de escribir código. Entre sus características se incluyen la importación de datos desde múltiples fuentes, recomendaciones automáticas para la preparación de los mismos, y un diseño visual que favorece su análisis. Además, integra funciones de seguridad que garantizan el cumplimiento normativo.
Para demostrar la funcionalidad de SageMaker Canvas, se planteó un caso práctico utilizando un conjunto de datos sintéticos del sector de electrónica de consumo. Este conjunto contiene datos históricos de precios, que son cruciales para mejorar la precisión de los modelos de pronóstico en un sector donde las fluctuaciones de precios afectan significativamente las decisiones de compra.
Los usuarios de Amazon SageMaker AI pueden importar y preparar datos desde fuentes como Amazon S3 o bases de datos SQL. Para el entrenamiento del modelo, es vital que los datos sigan un formato estructurado, con una columna de marca de tiempo, una columna objetivo y una columna de identificador único, permitiendo realizar pronósticos a diversas escalas de tiempo, desde minutos hasta años.
La preparación de datos incluye manejar valores faltantes y transformar datos, ambiente que se facilita usando comandos en lenguaje natural. Por ejemplo, un usuario pudiera solicitar que eliminen ciertos caracteres de una columna de datos, acción tras la cual el sistema generará automáticamente el código necesario.
Además, el llenado de valores faltantes en SageMaker Data Wrangler puede gestionarse aplicando conceptos avanzados de relleno, asegurando así la consistencia temporal de los datos. Esta flexibilidad permite a usuarios sin conocimientos técnicos manipular eficientemente los datos para análisis predictivo.
Finalmente, una vez finalizada la preparación de datos, estos pueden conectarse a SageMaker AI para desarrollar estrategias de pronóstico de series temporales. En un entorno donde la seguridad y el adecuado manejo de datos son críticos, Amazon ofrece opciones de almacenamiento seguras y encriptadas para proteger la información utilizada.
Con estas innovaciones, AWS busca democratizar el acceso a la preparación de datos, empoderando a un mayor número de profesionales para participar activamente en la toma de decisiones basadas en datos y promoviendo una cultura empresarial más informada y proactiva en el uso de inteligencia artificial y análisis de datos.
