Merqueo melhora a previsão de demanda por meio de MLOps com AWS Data Lab

2022

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Merqueo

Desafio

Oferecer milhares de produtos para centenas de milhares de clientes em toda a América Latina, o Merqueo precisava de uma abordagem escalável e automatizada para prever com precisão a demanda do consumidor por seus produtos. Seus especialistas em compras, juntamente com sua equipe de análise, criaram uma solução baseada em aprendizado de máquina (ML) que automatiza a previsão de demanda, se adapta à dinâmica do mercado e treina modelos de ML específicos para o produto e o local onde está armazenado. Várias variantes são treinadas para cada um dos modelos de aprendizado de máquina usando algoritmos diferentes, janelas históricas e transformações de dados. Para uma previsão mais precisa, treine e compare as variantes de cada modelo, resultando em uma grande número de modelos que exigiram monitoramento. Merqueo queria modelos de aprendizagem automático confiável e com alto grau de precisão e em busca de criar uma plataforma unificada de MLOps que centralize o treinamento de modelos, simplifique sua administração e forneça confiança em modelos.

Solução

Em colaboração com o AWS Data Lab, a Merqueo projetou uma arquitetura MLOps que automatiza o treinamento de mais de 90 variantes de modelos de ML para cada produto, que é usado para prever a demanda. A solução usa Amazon Redshift para armazenar os dados de treinamento. Amazon SageMaker acelera o processo de treinamento de várias variantes do modelo, prepara os dados e executa o processo de treinamento em paralelo, com algoritmos da Merqueo. A integração do Amazon SageMaker com o Amazon CloudWatch permite monitorar métricas, eventos e registros, além de auditar as ações tomadas pelos usuários, funções e serviços da AWS envolvidos em todo o processo. Com SageMaker Projects, Merqueo integou ao Bitbucket os processos de CI/CD e com isso aproveitou de sua biblioteca de artefatos de código existente para preparação de dados, treinamento e inferência de modelos.

"Merqueo otimizou sua arquitetura de aprendizado de máquina para melhorar a previsão de demanda em todas as suas operações comerciais na América Latina trabalhando com o Data Lab.”

Juan Pablo Trujillo Jácome, Vice Presidente Dados LATAM, Merqueo.

  • Serviços da AWS Usados
  • Sobre a Merqueo
  • Merqueo, uma startup colombiana de alto crescimento que arrecadou mais de 100 milhões de dólares em financiamento de capital de risco, traz ao mercado milhares de produtos domésticos, incluindo alimentos e bebidas frescas e congeladas, produtos embalados e itens essenciais para o lar. Merqueo tem clientes na Colômbia e no Brasil.

  • Sobre a AWS Data Lab
  • AWS Data Lab oferece compromissos de engenharia acelerados entre clientes e recursos técnicos da AWS para criar conteúdos de entrega tangíveis que acelerem iniciativas de modernização de dados, análises, inteligência artificial/machine learning (IA/ML), sem servidor e contêineres. Durante o laboratório, arquitetos de soluções do AWS Data Lab e especialistas em serviços da AWS oferecem suporte ao cliente fornecendo orientações prescritivas sobre arquitetura, compartilhando práticas recomendadas e removendo bloqueios técnicos. Os clientes saem do encontro com uma arquitetura ou protótipo de trabalho personalizado de acordo com suas necessidades, um roteiro para a produção, e conhecimentos mais profundos sobre os serviços da AWS.

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Com a ajuda de especialistas em logística e suprimentos, análises e o AWS DataLab, foi criada uma ferramenta capaz de prever a demanda, otimizar custos e alavancar o crescimento do Merqueo."

Lida Sandoval
Analytics Director, Merqueo

Benefícios

A arquitetura de MLOps otimizada da Merqueo fornece escalabilidade para melhorar os recursos de previsão automatizando e padronizar as tarefas de aprendizado de máquina, o que habilitou Merqueo aumentar suas receitas por meio de uma melhor previsão de demanda em todos os seus armazéns. A arquitetura definida no Data Lab estabeleceu a base para que Merqueo tenha um retorno de investimento ideal (ROI) para os casos de uso atuais e, também, seja base para entrega de valor agregado em casos de uso em tempo real no futuro. Merqueo descobriu que o alto nível de confiança inerente aos seus modelos de aprendizado de máquina ajudou a empresa a evitar que os produtos ficassem indisponíveis, ao mesmo tempo em que otimiza o armazenamento de produtos em seus armazéns físicos. Em uma amostra comparativa, os resultados mostraram que a assertividade da previsão melhorou em 32% e o número de horas em que um produto foi apresentado em estado de esgotado a reduzir em 53%. 

Diagrama de Arquitetura

Merqueo Architecture Diagram

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