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 exactitud.
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 incidir 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.
Reduzca 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 los clientes
More Retail
More Retail es pionero en el sector de venta minorista omnicanal de alimentos y productos para el hogar de India. Su meta es ser la opción predilecta de los consumidores de ese país para satisfacer necesidades vinculadas con estos productos. More tiene 22 hipermercados y 624 supermercados distribuidos en toda la India que cuentan con el respaldo de una red de 13 centros de distribución, 7 centros de acopio de frutas y verduras, y 6 centros de procesamiento de alimentos básicos.
“En India, More es el líder del mercado en la categoría ‘Productos frescos’ del área de alimentos y productos para el hogar. Para poder gestionar un negocio viable, More necesita administrar la disponibilidad de existencias de productos frescos y, simultáneamente, minimizar los desperdicios. A los fines de equilibrar ambas prioridades, More trabajó con AWS y Ganit, una empresa consultora especializada en ciencia de datos, para crear e implementar un sistema de pedidos automatizado y de previsión de la demanda basado en Amazon Forecast. Como necesitábamos crear una previsión muy detallada a nivel tienda-artículo-día, priorizamos el desarrollo basado en el marco ABC-XYZ.
Las combinaciones tienda-artículo se graficaron en una matriz de 3x3: el eje ABC de importancia de ventas (A: alta, B: intermedia, C: baja) y el eje XYZ de previsibilidad (X: mayor facilidad de previsión, Z: mayor dificultad de previsión), que está basado en un patrón histórico. Como esperábamos, el nivel de exactitud de los artículos en los buckets ABC-XY fue muy superior al del bucket Z. Sin embargo, para las combinaciones en el bucket Z, Amazon DeepAR+ superó ampliamente a los métodos tradicionales, como el suavizado exponencial, lo que produjo un aumento del 10 % en el nivel de exactitud de las previsiones. Esto fue posible gracias a la capacidad de Amazon Forecast para aprender otros patrones de SKU (XY) y para aplicarlos en artículos de gran volatilidad en el bucket Z.
Con Amazon Forecast, pudimos aumentar el nivel de precisión del 27 al 76 %, lo que permitió reducir los desperdicios en un 20 % en la categoría de productos frescos. La distribución de previsiones de Amazon Forecast nos ayudó a optimizar costos generados por previsiones excesivas o insuficientes, lo que llevó el desabastecimiento al 3 % y mejoró los márgenes netos. De esta manera, los gerentes de tiendas pueden consultar las previsiones diarias para realizar pedidos de compra más exactos con mayor facilidad. Actualmente, estamos ampliando el modelo a otras categorías, iterando con conjuntos de datos relacionados adicionales y agregando datos más nuevos a Amazon Forecast para aumentar la precisión del modelo de forma continua”.
Supratim Banerjee, director de transformación de More Retail
Shivaprasad KT, fundador y director ejecutivo de Ganit
Anaplan
Anaplan Inc. es una compañía de SaaS empresarial nativo en la nube que ayuda a las compañías multinacionales a organizar el rendimiento de sus negocios. Los líderes de todos los sectores confían en nuestra plataforma para conectar los sistemas de los equipos y la información de todas sus organizaciones para adaptarse continuamente al cambio, transformar la forma en que operan y reinventar la creación de valor. Ubicada en San Francisco, Anaplan cuenta con más de 20 oficinas a nivel mundial, 175 socios y aproximadamente 1500 clientes en todo el mundo.
“Las compañías multinacionales utilizan la plataforma nativa en la nube de Anaplan para organizar el rendimiento a través de la previsión continua y el modelado ágil de situaciones. Con la integración de Amazon Forecast a nuestra plataforma, los clientes pertenecientes a las finanzas, la cadena de suministros, las ventas y los recursos humanos pueden aprovechar aún más la inteligencia mediante el aprendizaje automático integrado para lograr previsiones ágiles y de confianza. Estamos orgullosos de ofrecer Anaplan PlanIQ con Amazon Forecast para ayudar a nuestros clientes a prever con mayor precisión para poder tomar decisiones basadas en la inteligencia que les brinden una ventaja competitiva”.
Rohit Shrivastava, vicepresidente sénior de producto y experiencia de usuario de Anaplan
Axiom Telecom
Axiom Telecom es el líder del mercado de telecomunicaciones en lo referido a la distribución de tecnología y telefonía móvil en la región de Medio Oriente, con una participación en el mercado de alrededor del 55 % y la aspiración a crecer por encima del 60 %. En la actualidad, distribuye productos de telecomunicaciones a más de 10 000 clientes de venta minorista independientes y organizados. Las operaciones de la empresa combinan la venta por mayor y por menor, los servicios de valor agregado y los servicios posteriores a la venta referidos a los dispositivos inalámbricos móviles, como Nokia, Honor, Sony Ericsson, Motorola y Samsung. El grupo cuenta con 30 depósitos y una flota de más de 300 vehículos de distribución.
“Amazon Forecast nos permitió estimar las ventas con precisión y preparar una mejor planificación de inventario. Es una verdadera ventaja no solo para nosotros y nuestro negocio, sino también para nuestros clientes. Antes de usar Amazon Forecast, dependíamos mucho de una combinación de modelos estadísticos y procesos manuales para prever las ventas y la administración del inventario. Esto requería de una asignación de recursos significativa, tanto de tiempo como de personal, para poder mantener las previsiones manuales, además de procurar la posibilidad de tener que solucionar errores. Con Amazon Forecast, tuvimos un crecimiento de más del 20 % en la disponibilidad demostrada y del 15 % en la optimización del inventario. Además, pudimos reasignar a nuestros equipos que se encargaban de las previsiones manuales para que puedan enfocarse ahora en la tarea de extraer información de las nuevas previsiones, lo cual brinda un mayor valor agregado y ayuda a mejorar los resultados de nuestro negocio”.
Wassim Al Khayat, director de grupo de tecnología e innovación
OMNYS
OMNYS ofrece soluciones rompedoras, gracias al diseño y creación de plataformas digitales basadas en integración de sistemas, tecnologías móviles y web, IoT, aprendizaje automático y big data. A través de tecnologías punteras, I+D y análisis de las necesidades del mercado, OMNYS brinda innovación a muchas industrias.
“Amazon Forecast nos ayuda a ofrecer nuevas perspectivas y valor comercial a nuestro cliente Arneg S.p.A, un líder global en fabricación de refrigeradores, mediante la recopilación de 11 millones de registros de IoT al día. Gracias a Amazon Forecast, en unas horas somos capaces de empezar a desarrollar modelos que antes nos habrían tomado semanas o meses. Nuestro cliente solo quería que extrajésemos valor de sus datos en bruto y, con Amazon Forecast, hemos sido capaces de mucho más. Creamos modelos para predecir el consumo de energía con tres días de adelanto para sus refrigeradores instalados en centros comerciales de todo el mundo con una precisión del 91 % y mantenemos modelos predictivos para evaluar el riesgo de corte de servicio de los dispositivos, al menos con un día de anticipación, de modo que reducimos el número de llamadas de emergencia de sus clientes. El potencial que supone para nuestro cliente obtener esta información, que mejora la forma en la que gestionan su experiencia con el cliente, no tiene límites”.
Davide Pozza, director de tecnología de OMNYS
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