Un innovador avance en el análisis de datos ha surgido con el desarrollo del Asistente de Datos de Devoluciones y ReCommerce (RRDA) en la división de Devoluciones y ReCommerce de Amazon. Este sistema, potenciado por inteligencia artificial generativa, promete transformar el análisis de datos al reemplazar horas de trabajo analítico por interacciones simples a través de un lenguaje natural.
Muchas empresas luchan para conectar preguntas comerciales con datos útiles, con equipos de negocio frecuentemente atrapados en ciclos de búsqueda de definiciones de métricas y fuentes de datos adecuadas para realizar consultas SQL. En Amazon, se enfrentaban al desafío de manejar más de 450,000 consultas SQL anuales en sus almacenes de datos, creando un cuello de botella significativo en los equipos de inteligencia empresarial y análisis. La necesidad de una solución autoservicio que pudiera manejar esta complejidad era evidente.
El RRDA ha capacitado a más de 4,000 usuarios no técnicos para identificar métricas precisas, formular consultas SQL validadas y generar visualizaciones complejas mediante una interfaz conversacional. Utilizando tecnologías como WebSocket y AWS Lambda, el sistema permite respuestas rápidas, logrando resolver consultas hasta un 90% más rápido, reduciendo el tiempo de espera de horas a minutos.
Este avance gestiona múltiples flujos de trabajo, desde la generación de SQL hasta la entrega de visualizaciones, optimizando el acceso y uso de los datos. La arquitectura del RRDA incorpora un agente de Amazon Bedrock que organiza consultas y respuestas asegurando precisión y relevancia mediante un modelo híbrido de rapidez y potencia. Además, el sistema utiliza un diccionario de métricas para proporcionar definiciones claras y validaciones en tiempo real de las consultas SQL, mejorando así su fiabilidad.
En resumen, el Asistente de Datos de Devoluciones y ReCommerce no solo agiliza procesos analíticos sino que también democratiza el acceso a la información, permitiendo a usuarios sin conocimientos técnicos obtener respuestas precisas y rápidas, mejorando así la toma de decisiones basada en datos.
