Las empresas están en una constante búsqueda de métodos para prever tendencias futuras utilizando patrones de datos históricos, lo cual es esencial para la gestión efectiva de ventas, inventarios y pronóstico de la demanda. Sin embargo, las técnicas tradicionales para el pronóstico de series temporales requieren un conocimiento avanzado en estadísticas y ciencia de datos para manejar adecuadamente los datos crudos.
En este escenario, Amazon SageMaker Canvas ha emergido como una solución revolucionaria, ofreciendo herramientas sin necesidad de programación que simplifican el manejo de datos. Esta innovación hace accesible el pronóstico de series temporales incluso para usuarios sin formación técnica. SageMaker Canvas, junto con SageMaker Data Wrangler, facilita la preparación de datos usando métodos que permiten a usuarios de diversos perfiles construir modelos pronosticadores de manera confiable y en una única interfaz.
La utilización de SageMaker Data Wrangler permite modificar datos para el análisis predictivo sin requerir programación. Este enfoque abarca la importación de datos desde múltiples fuentes, recomendaciones automáticas para la preparación de datos, y un diseño visual que mejora la visualización y el análisis. Además, cuenta con funciones de seguridad y cumplimiento integradas.
Para demostrar la funcionalidad de SageMaker Canvas, se presenta un ejemplo utilizando un conjunto de datos sintéticos del sector de electrónica de consumo. Este conjunto incluye precios históricos que son cruciales para mejorar la precisión de los modelos de pronóstico, especialmente en sectores donde las fluctuaciones de precio afectan significativamente el comportamiento de compra.
Los usuarios pueden acceder a Amazon SageMaker AI y luego a Canvas, seleccionando importar y preparar datos desde diversas fuentes, como Amazon S3 o bases de datos SQL. Para el entrenamiento del modelo, los datos deben seguir un formato estructurado: una columna de marca de tiempo, una columna objetivo y una columna de identificador único. Es posible realizar pronósticos en diversas escalas de tiempo, desde minutos hasta años.
La preparación de datos incluye manejar valores faltantes y transformar datos, lo cual se puede realizar de manera intuitiva mediante comandos en lenguaje natural. Por ejemplo, un usuario puede solicitar la eliminación de ciertos caracteres en una columna de datos, y el sistema generará automáticamente el código necesario para esta operación.
Además, SageMaker Data Wrangler proporciona métodos para rellenar valores faltantes, aplicando técnicas como el relleno hacia adelante o hacia atrás, manteniendo así la estructura temporal de los datos. Esta flexibilidad permite que los usuarios, incluso sin experiencia técnica, manipulen sus datos de manera efectiva para el análisis predictivo.
Al concluir la preparación de datos, se puede conectar esta información a SageMaker AI para crear estrategias de pronóstico de series temporales. En un entorno donde la seguridad y el manejo adecuado de los datos son esenciales, Amazon ofrece opciones de almacenamiento seguras y encriptadas para proteger 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 una cultura empresarial más informada y proactiva en el uso de la inteligencia artificial y el análisis de datos.
