Las empresas están en constante búsqueda de métodos para predecir tendencias futuras basadas en datos históricos, fundamentales para la gestión de ventas, inventarios y demanda. Los métodos convencionales de pronóstico de series temporales requieren conocimientos avanzados en estadísticas y ciencia de datos para manejar adecuadamente los datos crudos.
En este escenario, Amazon SageMaker Canvas emerge como una solución innovadora, ofreciendo herramientas sin código que facilitan la tarea de predecir series temporales incluso para usuarios sin formación técnica específica. Esta herramienta, junto con SageMaker Data Wrangler, permite la preparación de datos mediante técnicas intuitivas, permitiendo a usuarios de diferentes perfiles construir modelos de pronóstico de manera confiable y bajo una única interfaz.
SageMaker Data Wrangler ofrece la capacidad de modificar datos para análisis predictivos sin necesidad de programación. Este enfoque incluye la integración de datos de diversas fuentes, recomendaciones automatizadas para su preparación, y un diseño visual que facilita su visualización y análisis. Asimismo, incluye funciones integradas de seguridad y cumplimiento.
Para demostrar la eficacia de SageMaker Canvas, se presenta una guía utilizando un conjunto de datos sintéticos del sector de electrónica de consumo. La inclusión de datos históricos de precios resulta esencial para precisar las predicciones, especialmente en un sector donde las variaciones de precios afectan notablemente el comportamiento de compra.
Los usuarios pueden importar y preparar datos desde fuentes como Amazon S3 o bases de datos SQL accediendo a Amazon SageMaker AI y, posteriormente, a Canvas. Para entrenar los modelos, es crucial que los datos mantengan un formato estructurado, que incluya una columna de marca de tiempo, una columna objetivo y un identificador único. Los pronósticos pueden abarcar desde minutos hasta años.
La preparación de datos se extiende al manejo de valores faltantes y transformación de datos, realizable de manera intuitiva con comandos en lenguaje natural. Por ejemplo, el sistema puede eliminar caracteres indeseados en una columna de manera automática.
SageMaker Data Wrangler también ofrece métodos para compensar valores faltantes, aplicando conceptos de relleno hacia adelante o hacia atrás, manteniendo así la estructura de los datos. Esta flexibilidad permite a usuarios sin experiencia técnica manipular efectivamente sus datos para avanzar en su análisis predictivo.
La preparación culmina con la conexión de datos a SageMaker AI para desarrollar estrategias de pronóstico de series temporales. En un contexto donde el manejo seguro de datos es crucial, Amazon garantiza almacenamiento seguro y encriptado para proteger la información.
Con estas herramientas, AWS busca democratizar la preparación de datos, permitiendo que más profesionales participen en decisiones basadas en datos, fomentando una cultura empresarial más informada y proactiva en el uso de la inteligencia artificial y análisis de datos.
