Principios de la previsión de serie temporal con Amazon Forecast

Fecha de publicación: 1 de septiembre de 2021 (Historial de revisión)

Actualmente, las compañías usan desde simples hojas de cálculo a software de planificación financiera complejo para intentar estimar con precisión resultados empresariales futuros, como la demanda de productos, las necesidades vinculadas con recursos y el rendimiento financiero. Este documento presenta la previsión, su terminología, los desafíos y los casos prácticos. Este documento utiliza un caso práctico para reforzar los conceptos y los pasos de previsión y hace referencia a cómo Amazon Forecast puede ayudar a resolver los numerosos desafíos prácticos que plantean los problemas de previsión en el mundo real.

Información general

La predicción es la ciencia de predecir el futuro. Al utilizar datos históricos, las empresas pueden comprender las tendencias, determinar qué podría suceder y cuándo y, a su vez, incorporar esa información a sus planes futuros para todo tipo de cuestiones, desde la demanda de productos hasta la planificación del inventario y la dotación de personal.

Dadas las consecuencias de la previsión, es importante que sea precisa. Si la previsión resulta excesiva, los clientes pueden invertir demasiado en mercancía y personal, lo que puede acabar generando desperdicios en la inversión. Si la previsión es demasiado baja, es posible que los clientes no inviertan lo suficiente, lo que se podría traducir en una carencia de material y en un inventario deficiente y generaría una mala experiencia para el cliente.

Hoy en día, las empresas intentan utilizar desde simples hojas de cálculo hasta complejos programas de planificación financiera y de la demanda para generar previsiones, pero sigue siendo difícil alcanzar un alto nivel de precisión por dos motivos:

• En primer lugar, las previsiones tradicionales tienen dificultades para incorporar grandes volúmenes de datos históricos, ya que pasan por alto señales importantes del pasado que se pierden en el ruido.

• En segundo lugar, las previsiones tradicionales no suelen incorporar datos relacionados pero independientes que pueden ofrecer un contexto importante (como precios, periodos festivos o eventos, desabastecimiento, promociones de marketing, etc.). Si no cuentan con el historial completo y un contexto más amplio, la mayoría de las previsiones no pueden predecir el futuro con precisión.

Amazon Forecast es un servicio totalmente administrado que permite superar estos problemas. Amazon Forecast proporciona los mejores algoritmos para el escenario de previsión en cuestión. Se basa en el machine learning (ML) moderno y en el aprendizaje profundo, cuando es apropiado, para ofrecer previsiones muy precisas. Amazon Forecast es fácil de usar y no requiere experiencia en machine learning. El servicio proporciona automáticamente la infraestructura necesaria, procesa los datos y crea modelos de ML personalizados/privados que se alojan en AWS y están listos para realizar predicciones. Además, a medida que los avances en las técnicas de machine learning siguen evolucionando a un ritmo acelerado, Amazon Forecast los incorpora para que los clientes sigan percibiendo mejoras en la precisión sin esfuerzos adicionales (o con un esfuerzo mínimo) por su parte.

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