Amazon Forecast
Servicio de previsión precisa de serie temporal basado en la misma tecnología que se utiliza en Amazon.com, no se necesita experiencia en aprendizaje automático
Amazon Forecast es un servicio completamente administrado que utiliza el aprendizaje automático para crear previsiones con un alto nivel de precisión.
Hoy en día, las compañías utilizan todo, desde hojas de cálculo simples hasta software complejo de planificación financiera para intentar prever con precisión los resultados a futuro del negocio, como la demanda de productos, las necesidades de recursos o el rendimiento financiero. Estas herramientas crean previsiones mediante la observación de una serie de datos históricos, que se denomina datos de serie temporal. Por ejemplo, estas herramientas pueden tratar de predecir las ventas futuras de un impermeable con solo mirar los datos de ventas anteriores con la hipótesis subyacente de que el futuro está determinado por el pasado. Este enfoque puede tener problemas al producir previsiones precisas de grandes conjuntos de datos que tienen tendencias irregulares. Además, no logra combinar fácilmente las series de datos que cambian con el paso del tiempo (como el precio, los descuentos, el tráfico web y la cantidad de empleados) con variables independientes relevantes como las características del producto y las ubicaciones de las tiendas.
Amazon Forecast, basándose en la misma tecnología que se utiliza en Amazon.com, usa el aprendizaje automático para combinar datos de serie temporal con variables adicionales a los fines de crear previsiones. Amazon Forecast no requiere experiencia previa en aprendizaje automático para empezar a usarlo. Solo necesita proporcionar datos históricos, además de cualquier información adicional que considere que pueda incidier en sus previsiones. Por ejemplo, la demanda de un color particular de camisa puede cambiar con las estaciones y la ubicación de las tiendas. Esta relación compleja es difícil de determinar por sí sola, pero el aprendizaje automático es ideal para reconocerla. Una vez hecho esto, Amazon Forecast examinará los datos automáticamente, identificará lo que es significativo y producirá un modelo de previsión capaz de hacer predicciones que son hasta un 50 % más precisas que si solo mira los datos de serie temporal.
Amazon Forecast es un servicio completamente administrado, por lo que no hay servidores que aprovisionar ni modelos de aprendizaje automático que crear, entrenar ni implementar. Solo pagará por lo que utiliza: no se requieren pagos mínimos ni compromisos iniciales.
Beneficios
Previsiones 50 % más precisas con aprendizaje automático
Amazon Forecast hace previsiones que son hasta un 50 % más precisas porque usa el aprendizaje automático para detectar mecánicamente cómo los datos de serie temporal y otras variables, como las características del producto y las ubicaciones de las tiendas, se inciden entre sí. Es posible comprender con mayor facilidad cómo estas relaciones complejas afectan la demanda en última instancia que lo que puede proporcionar la simple observación de datos de serie temporal. Los modelos que crea Amazon Forecast son únicos para sus datos, lo que significa que las predicciones se adaptan de manera personalizada a su negocio.
Reducir el tiempo de previsión de meses a horas
Con Amazon Forecast, puede lograr los niveles de precisión de las previsiones que solían llevar meses de ingeniería en tan solo unas pocas horas. Puede importar datos de serie temporal y aquellos asociados a Amazon Forecast desde su base de datos de Amazon S3. A partir de allí, Amazon Forecast carga automáticamente sus datos, los inspecciona e identifica los atributos clave necesarios para hacer la previsión. Luego entrena y optimiza su modelo personalizado y lo aloja en un entorno de alta disponibilidad donde se puede utilizar para generar previsiones del negocio. Al manejar automáticamente el complejo aprendizaje automático que se requiere para crear, entrenar, ajustar e implementar un modelo de previsión, Amazon Forecast le permite crear previsiones precisas rápidamente.
Cree prácticamente cualquier previsión de serie temporal
Se requieren múltiples tipos de previsiones de serie temporal para administrar su negocio, desde el flujo de caja hasta la demanda de productos y la planificación de recursos. Amazon Forecast le permite crear previsiones para prácticamente todos los sectores y casos de uso, incluso ventas minoristas, logística, finanzas, desempeño de la publicidad y muchos más. Con el aprendizaje automático, Amazon Forecast puede trabajar con cualquier serie de datos históricos y usar una gran biblioteca de algoritmos integrados para determinar automáticamente el mejor ajuste para su tipo de previsión en particular.
Garantice los datos del negocio y su tranquilidad
Cada interacción que tenga con Amazon Forecast está protegida por cifrado. Cualquier contenido que procese Amazon Forecast se cifra con las claves del cliente a través de Amazon Key Management Service, y se cifra en reposo en la región de AWS donde está utilizando el servicio. Los administradores también pueden controlar el acceso a Amazon Forecast mediante una política de permisos de AWS Identity and Access Management (IAM), lo que garantiza la protección de la información confidencial.
Funcionamiento
Casos de uso
Planificación de la demanda del producto
Puede usar Amazon Forecast para prever los niveles de inventario adecuados para las distintas ubicaciones de las tiendas. Proporciona información de previsión, como ventas históricas, precios, promociones de tiendas, ubicaciones de tiendas y datos de catálogo de sus sistemas de administración minorista en un formato CSV (valores separados por comas) en el almacenamiento de Amazon S3. Luego, puede combinar eso con datos asociados como registros de tráfico del sitio web, clima y horarios de envío. Amazon Forecast utilizará esa información para producir un modelo que pueda prever con precisión la demanda de productos por parte de los clientes para cada tienda. Exporte las previsiones en lotes en formato CSV e impórtelos a sus sistemas de administración minorista para poder determinar cuánto inventario comprar y asignar por tienda.
Planificación financiera
Las previsiones financieras precisas, como las predicciones de ingresos por ventas, son fundamentales para el éxito de todos los negocios. Amazon Forecast puede prever métricas financieras clave como ingresos, gastos y flujo de efectivo en diferentes períodos de tiempo y unidades monetarias. Primero cargue sus datos históricos financieros de serie temporal en el almacenamiento de Amazon S3 y luego impórtelos a Amazon Forecast. Después de producir un modelo, Amazon Forecast hace una previsión con la precisión esperada para que pueda determinar si se requieren más datos antes de usar el modelo en producción. El servicio también puede visualizar previsiones con gráficos en la consola de Amazon Forecast para ayudarlo a tomar decisiones informadas.
Planificación de recursos
La planificación del nivel correcto de recursos disponibles, como los niveles de personal, el inventario de publicidad y la materia prima para la fabricación es importante para maximizar los ingresos y controlar los costos. Por ejemplo, una empresa de radiodifusión puede querer optimizar el inventario de anuncios a nivel regional. Puede importar datos históricos de audiencia en de diferentes categorías de programas y regiones geográficas, metadatos de contenido y datos demográficos regionales en Amazon Forecast. El servicio aprenderá de estos datos y proporcionará pronósticos locales precisos.
Historias de éxito de clientes
CasaOne ofrece una solución completa y rentable para el alquiler de muebles que cuenta con pautas de diseño, sencilla administración de proyectos y una experiencia de traslado, envío e instalación preferencial.
“En CasaOne, nos aseguramos de que los clientes accedan a sus muebles al cabo de pocos días hábiles. A fin de predecir con mayor exactitud cuántos sofás podrían alquilar los clientes de CasaOne en el Área de la Bahía o cuántas mesas de café podrían alquilar en NY, aprovechamos las capacidades de Amazon Forecast. Con Amazon Forecast, la precisión de nuestra predicción de ventas ha mejorado un 20 % en comparación con el algoritmo de previsión anterior. Esto significa que podemos almacenar los productos apropiados y ahorrar en costos de compras por el valor de unos cuantos miles de dólares. A largo plazo, la selección mejorada de productos también derivará en una mejor experiencia del cliente”.
Madhusudan Kagwad, cofundador y directos de productos, CasaOne
CJ Logistics es un proveedor líder integrado del servicio de transporte y logística para personas y compañías en Corea.
“Amazon Forecast se ha aplicado al proceso de previsión de volúmenes de parcelas de CJ Logistics para optimizar la cantidad de recursos humanos, transporte y espacio de almacén que aprovisionamos para satisfacer la demanda. Amazon Forecast nos permite utilizar sofisticadas técnicas de previsión basadas en aprendizaje automático, sin la necesidad de crear nuestro propio sistema. Tenemos un método claro para aumentar nuestra eficiencia operativa mediante el uso de Amazon Forecast”.
YoungSoo Kim, vicepresidente de la Unidad de estrategia de pruebas y evaluaciones, CJ Logistics
DevFactory es la fábrica de tareas repetitivas y de poco valor en desarrollo de software que les permiten a los equipos de desarrollo focalizar sus preciosos recursos de desarrollo en darle valor a sus productos y sus clientes.
“Usar IA para mejorar nuestros propios productos y operaciones es fundamental para los principios esenciales de una fábrica. Estamos usando Amazon Forecast como una capacidad básica en algunos de nuestros productos para predecir con más precisión las ventas y entregar una mejor planificación de inventario como resultado. Amazon Forecast nos permite usar algoritmos de aprendizaje automático avanzados en nuestros productos sin tener que crear y entrenar modelos de forma manual. Esto no solo hace que nuestros productos sean más fáciles de crear y mantener, sino que también les ofrece a nuestros clientes mayor precisión, disponibilidad y escalabilidad. Es una verdadera ganancia no solo para nosotros sino también para nuestros clientes”.
Rahul Subramaniam, director general, DevFactory
OMOTOR ayuda a los negocios a mejorar mediante IA, ya que les brinda los mejores algoritmos de aprendizaje automático, técnicas de visión artificial y bots cognitivos que se pueden comunicar a través de WhatsApp y otras plataformas.
“En OMOTOR, usamos IA para innovar en nombre de nuestros clientes; es por ello, que el acceso a tecnologías de aprendizaje profundo vanguardistas de AWS es imprescindible para el éxito de nuestros clientes. Usar Amazon Forecast nos permite crear y mejorar varias previsiones de datos de series temporales sin tener que construir y entrenar un modelo de forma manual en cada ocasión. Prevemos ventas reales para los próximos 12 meses, por lo que podemos planificar el inventario adecuadamente, estimar la rentabilidad futura, rastrear las ganancias o pérdidas del mercado y otra información. Esto significa que podemos usar datos más contextuales, optimizar con mayor frecuencia, generar previsiones con hasta un 50 % más de precisión y operar a una gran velocidad. Por ejemplo, ayudamos a los clientes en la industria automotriz a predecir las ventas de 185 vehículos en Brasil”.
Marcio Rodrigues, director general, OMOTOR
Puget Sound Energy (PSE) es la empresa de servicios públicos más grande del estado, con 1.1 millón de clientes de energía y 825 000 clientes de gas natural en comunidades de 10 condados de Washington.
“En PSE, usamos Amazon Forecast para prever el consumo eléctrico y de gas en una residencia típica. Descubrimos que con muy pocos datos climáticos y de consumo histórico, Amazon Forecast es muy efectivo para realizar una predicción a 30 días prácticamente sin esfuerzo manual. Con un mayor énfasis en soluciones energéticas que cuiden el medio ambiente, la habilidad de producir proyecciones de uso energético más precisas en cada empresa y en la casa de cada cliente será fundamental para los proveedores de suministro eléctrico, como PSE. Con estas capacidades analíticas mejoradas, PSE podrá identificar programas y servicios de ahorro energético personalizados, lo que derivará, como consecuencia, en una reducción en las facturas de los clientes”.
Paul Johnson, arquitecto de la nube sénior, PSE
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