Prevea los valores futuros y detecte las anomalías de las métricas empresariales

Prevea con precisión datos sobre ventas, finanzas y demanda para simplificar la toma de decisiones e identifique automáticamente anomalías en métricas empresariales clave.

Rastrear, supervisar y analizar las métricas empresariales adecuadas es fundamental para el éxito de cualquier empresa. Los análisis de datos eficaces le permiten aprender del pasado, supervisar el presente y planificar con más eficacia el futuro. Sin embargo, analizar grandes cantidades de datos empresariales para prever sus valores en el futuro, o detectar valores atípicos y comprender la causa raíz son tareas complejas que requieren mucho tiempo y que no siempre son precisas. La solución de ML para el análisis de métricas empresariales de Amazon se basa en Amazon Lookout for Metrics y Amazon Forecast para resolver estos problemas mediante el machine learning para analizar grandes volúmenes de datos a la vez, además de adaptarse de manera dinámica a requisitos empresariales cambiantes.

Beneficios

Inteligencia que se adapta al cambio

Inteligencia que se adapta al cambio

La solución de ML para análisis de métricas empresariales de Amazon se basa machine learning para analizar grandes volúmenes de datos a la vez que se adapta de manera dinámica a requisitos empresariales cambiantes.

Más rápido y fácil y sin necesidad de experiencia en ML

Más rápido y fácil y sin necesidad de experiencia en ML

Al utilizar modelos preformados que solucionan la mayoría de casos de uso comunes, la solución de ML de análisis de métricas empresariales de Amazon le ahorra tiempo y dinero, sin necesidad de que expertos en ML creen sus propios modelos.

Preciso

Preciso

Amazon Forecast y Amazon Lookout for Metrics utilizan machine learning para procesar grandes conjuntos de datos de datos y así producir previsiones y detecciones de anomalías con mayor procesiones que las soluciones tradicionales que no utilizan ML. Las soluciones de ML de AWS para análisis de métricas empresariales se han perfeccionado gracias a los más de 20 años de experiencia en Amazon.

Análisis de métricas empresariales según sus necesidades

Análisis de métricas empresariales según sus necesidades

Además de los servicios de IA preentrenados de Amazon Forecast y Amazon Lookout for Metrics, puede utilizar Amazon SageMaker para crear y mantener sus propios modelos de previsión y detección de anomalías.

Historias de clientes

Foxconn
“Me impresionó mucho el equipo de machine learning de primer nivel de AWS. Mi equipo trabajó codo con codo con el laboratorio de soluciones de Amazon Machine Learning para desarrollar un modelo de predicción de la demanda con Amazon Forecast en unas pocas semanas. Nuestra solución mejoró la precisión de nuestras predicciones en un 8 %. Estimamos un ahorro de 553 000 USD al año gracias a esta solución en nuestra fábrica de México. Además de eso, nos va a resultar fácil integrar esta solución en nuestro flujo de trabajo en la nube una vez que migremos nuestra infraestructura de datos a AWS. Esta colaboración con AWS nos ayudó a reducir los costos por mano de obra desperdiciada y aumentar la satisfacción del cliente”.

Azim Siddique, asesor técnico y arquitecto CoE de Foxconn

More Retail
“Con Amazon Forecast, pudimos aumentar el nivel de precisión de las previsiones 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, nos encontramos en el proceso de ampliar el modelo a otras categorías, iteramos con conjuntos de datos relacionados adicionales y añadimos datos más nuevos a Amazon Forecast para aumentar la precisión del modelo de forma continua”.

Supratim Banerjee, director de transformación de More Retail

Digitata
“En Digitata, lo que importa de verdad es que todo el mundo esté conectado a un precio asequible. Esto requiere un conocimiento exhaustivo de la economía, sobre todo en cuanto a suministro y demanda y comportamiento del cliente respecto a los cambios de estos dos factores”, afirma Nico Kruger, director de tecnología de Digitata. “Con Lookout for Metrics, pudimos descubrir en tan solo cuestión de minutos un problema que afectaba de manera negativa los precios de un cliente operador de red móvil. Logramos identificar la falla instantáneamente e implementar una solución en 2 horas. Si no contáramos con Lookout for Metrics, identificar y evaluar el problema habría tomado aproximadamente un día, lo cual habría causado una caída del 7,5 % en los ingresos del cliente. Lookout for Metrics nos permite tomar medidas con rapidez y garantizar el rendimiento óptimo de nuestros modelos de precios para que podamos concentrarnos en lo que realmente importa: lograr que todos se puedan conectar”.

Nico Kruger, director de tecnología, Digitata

Advanced Microgrid Solutions

Advanced Microgrid Solutions (AMS) es una compañía de servicios y plataforma del sector energético cuyo objetivo es agilizar la transformación mundial en pos de una economía basada en energías limpias. Para ello, facilita la implementación y optimización de activos para energías limpias. La NEM utiliza un mercado de subastas en el cual todas las partes realizan ofertas para consumir o proveer energía cada 5 minutos. La tarea implica predecir la demanda y sugerir ofertas dinámicas en cuestión de minutos, al mismo tiempo que se procesan grandes volúmenes de datos de mercado. A fin de resolver este desafío, AMS creó un modelo de aprendizaje profundo mediante el uso de TensorFlow on Amazon SageMaker. Aprovecharon el ajuste automático de modelos de Amazon SageMaker para encontrar los mejores parámetros de modelos y crear un modelo propio en semanas. El modelo mostró mejoras en previsiones de mercado para todos los productos energéticos en la medición de energía neta, lo que se traducirá en un incremento significativo de la eficiencia.

 

Casos de uso

Ventas

Rastree con rapidez los cambios en la tasa de éxito, la cobertura de canalización y la cuantía media de operaciones para evaluar las oportunidades de crecimiento empresarial.

Marketing

Gracias a los análisis de marketing procesables, puede detectar con rapidez cómo sus campañas, socios y métricas de plataformas de anuncios afectan a su volumen de tráfico general, a los ingresos, al abandono de clientes y a la conversión.

Experiencia del cliente

Garantice una experiencia del cliente sin inconvenientes mediante la detección de cambios en métricas durante el proceso del cliente; por ejemplo, durante el registro, el inicio de sesión y la interacción.

Supervisión de TI

Supervise de manera proactiva métricas como latencia, uso de CPU y tasas de error para mitigar las interrupciones de servicio. Conéctese a bases de datos de AWS y aplicaciones SaaS de uso común.

Planificación de inventario

Mejore la planificación de la demanda a niveles pormenorizados. Reduzca las pérdidas, aumente la rotación del inventario y mejore la disponibilidad de los productos.

Planificación del personal

Haga que la plantilla satisfaga con mayor eficacia diferentes niveles de demandas, mejore el uso, el tiempo de servicio y la satisfacción del cliente.

Planificación de capacidad

Tome decisiones a largo plazo con más confianza y mejore el uso del capital.

Planificación financiera

Planifique ventas e ingresos totales, y administre de manera eficaz los flujos de caja.

Integración de plataforma de análisis

Para aquellas organizaciones con aplicaciones de inteligencia empresarial y análisis in situ, las soluciones de socios de IA para el análisis de datos (AIDA) les brindan maneras de aprovechar el ML con las herramientas de análisis que ya utilizan.

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Utilice los servicios de IA de Amazon o Amazon SageMaker para desarrollar su propia solución de supervisión y previsión de métricas empresariales

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Amazon brinda los siguientes servicios de IA y ML que pueden utilizarse para implementar su propia solución de machine learning de análisis de métricas empresariales.

Para organizaciones sin experiencia en machine learning o con límites de tiempo de comercialización, Amazon Forecast y Amazon Lookout for Metrics son servicios de IA completamente administrados que pueden integrarse con facilidad en sus aplicaciones para abordar los casos de uso más comunes de supervisión y previsión de métricas.

Amazon Forecast

Amazon Forecast brinda una previsión precisa de serie temporal basada en la misma tecnología que se utiliza en Amazon.

Más información 
Amazon Lookout for Metrics

Amazon Lookout for Metrics utiliza el machine learning para detectar y diagnosticar anomalías de manera automática de datos empresariales y operativos.

Más información 

Puede utilizar los algoritmos integrados y los modelos preentrenados de Amazon SageMaker disponibles en AWS Marketplace para crear sus propios modelos de previsión y detección de anomalías.

Amazon SageMaker

Amazon SageMaker es un servicio completamente administrado que brinda a todos los desarrolladores de ML y científicos de datos la capacidad de crear, entrenar e implementar modelos de machine learning de forma rápida.

Más información sobre Amazon SageMaker 

Puede utilizar como referencia las siguientes arquitecturas de referencia de soluciones de AWS.

Las arquitecturas de referencia de las soluciones de AWS son una colección de diagramas de arquitectura creados por AWS. Proporcionan orientación prescriptiva para las aplicaciones, así como otras instrucciones para replicar la carga de trabajo en su cuenta de AWS.

Implemente una solución diseñada para ayudar a las organizaciones a generar previsiones precisas a partir de conjuntos de datos variados.

Monitoring Streaming Data with Machine Learning (Supervisión de los datos de streaming con Machine Learning)

Supervise los datos de streaming y compárelos en tiempo casi real con las previsiones generadas por machine learning. Si el rendimiento se desvía en gran medida de lo pronosticado, se crea un incidente o alarma.

Build your own Anomaly Detection ML Pipeline (Cree una canalización de ML propia para la detección de anomalías)

Esta canalización completa de ML detecta las anomalías mediante la incorporación de datos de streaming en tiempo real procedentes de varios dispositivos de campo del borde de la red, la realización de trabajos de transformación para ejecutar continuamente previsiones/inferencias diarias y el reentrenamiento de los modelos de ML en función de los nuevos datos de serie temporal que se reciben a diario.

Recursos

Clientes de Amazon Forecast

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Sesión de Lookout for Metrics en re:Invent

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