Amazon Forecast está basado en la misma tecnología utilizada para el pronóstico de series temporales en Amazon.com"

Amazon Forecast proporciona algoritmos de última generación para predecir datos futuros de series temproales basados en datos históricos los cuales mencionamos a continuación:

• CNN-QR: Es una red neuronal convolucional - Regresión Cuantil, patentada para pronosticar series temporales mediante redes neuronales convolucionales (CNN) causales. CNN-QR funciona mejor con grandes conjuntos de datos que contienen cientos de series temporales.
• DeepAr+: Es un algoritmo de aprendizaje automático patentado para pronosticar series temporales mediante redes neuronales recurrentes (RNN). DeepAr+ funciona mejor con conjuntos de datos grandes que contienen cientos de series temporales de funciones. El algoritmo acepta series temporales y metadatos de elementos relacionados con visión de futuro.
• Prophet: Algoritmo de pronóstico de series temporales basado en un modelo aditivo en el que las tendencias no lineales se ajustan a la estacionalidad anual, semanal y diaria.Funciona mejor con series temporales con fuertes efectos estacionales y varias temporadas de datos históricos.
• NPTS: El algoritmo patentado de series temporales no paramétricas (NPTS) es un pronosticador de referencia probabilístico y escalable. Es especialmente útil cuando se trabaja con series temporales dispersas o intermitentes.
• ARIMA: La media móvil integrada autorregresiva (ARIMA) es un algoritmo estadístico de uso común para la previsión de series temporales. El algoritmo es especialmente útil para conjuntos de datos simples con menos de 100 series temporales.
• ETS: El suavizado exponencial (ETS) es un algoritmo estadístico de uso común para la previsión de series temporales. El algoritmo es especialmente útil para conjuntos de datos simples con menos de 100 series temporales y conjuntos de datos con patrones de estacionalidad.

Beneficios de Amazon Forecast

Amazon Forecast ofrece varias ventajas muy interesantes las cuales mencionamos a continuación:

1. Incorporación rápida: Se reduce el tiempo de comercialización mediante el uso de AWS CloudFormation y AWS Step Functions para implementar un flujo de trabajo completo, desde la importación de datos hasta los pronósticos.
2. Supervisión automática y continua de la calidad del modelo: Rastrea automáticamente la precisión del modelo implementado a lo largo del tiempo a medida que se importan nuevos datos. Es posible cuantificar la desviación del modelo con respecto a las métricas de calidad iniciales y tomar decisiones informadas para mantener, volver a entrenar o reconstruir el modelo.
3. Explicabilidad del pronóstico: Explore qué factores, como el precio, los días festivos o el clima, impulsan sus pronósticos, proporciona un informe de explicabilidad de pronósticos en forma de puntajes de impacto para todos sus pronósticos, series temporales específicas de interés o duraciones temporales específicas.
4. Incluir automáticamente información meteorológica local: Con Weather Index, Amazon Forecast puede aumentar la precisión de sus pronósticos al incorporar automáticamente información meteorológica local en sus pronósticos de demanda con un solo clic y sin costo adicional.
5. Generar pronósticos probabilísticos: A diferencia de la mayoría de las otras soluciones de pronóstico que generan pronósticos puntuales, Amazon Forecast genera pronósticos probabilísticos en tres cuantiles diferentes de forma predeterminada: 10 %, 50 % y 90 %. Esto le permite elegir un pronóstico que se adapte a las necesidades de su negocio dependiendo de si es importante el costo de capital (sobrepronóstico) o la demanda faltante de los clientes (bajo pronóstico).
6. Funciona con cualquier dato histórico de series de tiempo para crear pronósticos precisos: Amazon Forecast puede utilizar datos históricos como precios, promociones y métricas de desempeño para crear pronósticos precisos para su negocio.
7. Utilizar los elementos más importantes: Amazon Forecast le proporciona controles para optimizar sus flujos de trabajo, aumentar la productividad y reducir los costos. Puede entrenar su modelo con todos sus datos y luego aplicarlo selectivamente al subconjunto de elementos más importantes para sus objetivos comerciales.
8. Evalúe la precisión de sus modelos de pronóstico: Amazon Forecast proporciona seis métricas de precisión integrales diferentes para ayudarlo a comprender el rendimiento de su modelo de pronóstico y compararlo con modelos de pronóstico anteriores que haya creado y que pueden haber analizado un conjunto diferente de variables o utilizado un período de tiempo diferente para los datos históricos.

Si su corporación está evaluando la integración de AWS Forecast para perfeccionar sus análisis predictivos, en Grupo Siayec estamos preparados para asistirle. Brindamos soluciones especializadas y un proceso de implementación meticuloso, adaptado a las demandas de las organizaciones más prestigiosas. Estamos a su entera disposición para explorar cómo el Grupo Siayec puede ser el aliado estratégico en el avance y eficiencia de su empresa.

Para saber un poco más... ¡Contáctanos!