El pronóstico de series temporales desempeña un papel fundamental en una amplia gama de industrias, desde finanzas y economía hasta la gestión de la cadena de suministro y energía. Al predecir tendencias y valores futuros basándose en datos históricos, las organizaciones pueden tomar decisiones más informadas, optimizar la asignación de recursos y mejorar el rendimiento general. Sin embargo, el proceso de creación de modelos de pronóstico precisos y confiables suele ser lento y complejo, con múltiples desafíos que superar en el análisis exploratorio de datos, el desarrollo y la implementación de modelos.
Este artículo tiene como objetivo abordar estos desafíos proporcionando información y estrategias que pueden ayudar a los científicos de datos y a las organizaciones a acelerar el tiempo de valor en sus proyectos de pronóstico. Exploraremos cómo simplificar los pasos necesarios para crear modelos de pronóstico puede reducir la carga de trabajo de semanas o meses a horas o días. Al automatizar la ingeniería de características, la reducción de características y el desarrollo de modelos, los científicos de datos pueden ahorrar tiempo y recursos, al mismo tiempo que garantizan el cumplimiento de las regulaciones de la industria mediante la generación automática de documentación de modelos.
Además, discutiremos cómo las organizaciones pueden agilizar la implementación de la inteligencia artificial en la producción al centralizar la colaboración entre los equipos de negocio, ciencia de datos y TI. Esta centralización permite un proceso de implementación más eficiente y transparente, reduciendo el tiempo y esfuerzo dedicados al mantenimiento de modelos en producción al centralizar el monitoreo, la gestión y la gobernanza.
Al abordar estos objetivos clave, este artículo tiene como objetivo ofrecer orientación práctica sobre cómo optimizar los proyectos de pronóstico, lo que en última instancia permite a las empresas tomar decisiones mejor informadas, minimizar el desperdicio de recursos y mejorar los resultados generales.
La importancia del pronóstico de series temporales
El pronóstico de series temporales es un componente esencial de las operaciones comerciales y la planificación estratégica, ya que permite a las organizaciones anticipar tendencias, oportunidades y desafíos futuros basándose en datos históricos. Un pronóstico preciso y confiable proporciona a los tomadores de decisiones información valiosa que informa las estrategias comerciales y la asignación de recursos, lo que lleva a mejores resultados generales. En este capítulo, discutiremos las razones clave por las cuales el pronóstico de series temporales es crucial en diversas industrias y cómo contribuye al éxito organizacional.
Toma de decisiones informada: Un pronóstico efectivo ayuda a las empresas a identificar patrones y tendencias en sus datos, lo que puede informar decisiones relacionadas con ventas, marketing y estrategias operativas. Al comprender la dirección probable de las métricas clave, los tomadores de decisiones pueden tomar decisiones informadas sobre inversiones, gestión de riesgos y asignación de recursos.
Optimización de recursos: El pronóstico permite a las organizaciones predecir la demanda, el suministro y otros factores críticos que afectan sus operaciones. Al anticipar estas variables, las empresas pueden optimizar sus recursos para satisfacer la demanda, minimizar costos y maximizar beneficios. Por ejemplo, un pronóstico de demanda preciso en la industria minorista permite a las empresas mantener niveles de inventario adecuados, minimizando faltantes y excesos de stock.
Gestión de riesgos: El pronóstico de series temporales se puede utilizar para identificar riesgos y vulnerabilidades potenciales en las operaciones de una organización, permitiéndoles tomar medidas preventivas y minimizar pérdidas potenciales. En el sector energético, por ejemplo, el pronóstico ayuda a las empresas de servicios públicos a predecir y planificar las fluctuaciones en la demanda de energía, lo que les permite gestionar mejor su capacidad de generación y evitar cortes de energía o sobrecargas en la red.
Planificación estratégica: Un pronóstico preciso es un componente vital de la planificación a largo plazo y el establecimiento de objetivos. Al proporcionar a las organizaciones una mejor comprensión de las condiciones futuras del mercado, las tendencias y las oportunidades de crecimiento, los modelos de pronóstico les permiten desarrollar estrategias comerciales más efectivas y asignar recursos en consecuencia.
Ventaja competitiva: Las empresas que pueden aprovechar eficazmente el pronóstico de series temporales para informar sus procesos de toma de decisiones tienen más probabilidades de obtener una ventaja competitiva en sus respectivas industrias. Al mantenerse a la vanguardia de las tendencias del mercado y responder a los cambios en la demanda y el suministro, estos negocios pueden aprovechar las nuevas oportunidades y adaptarse mejor a las condiciones cambiantes.
En resumen, el pronóstico de series temporales desempeña un papel fundamental en una amplia gama de industrias, proporcionando a las organizaciones información esencial que informa la toma de decisiones, la optimización de recursos, la gestión de riesgos, la planificación estratégica y la ventaja competitiva. Como resultado, los modelos de pronóstico precisos y confiables son un componente vital para el éxito organizacional, lo que hace imperativo que los científicos de datos y las empresas optimicen sus procesos de pronóstico y aceleren el tiempo de valor.
Desafíos en el pronóstico de series temporales
A pesar de la innegable importancia del pronóstico de series temporales en diversas industrias, los científicos de datos y las organizaciones enfrentan varios desafíos al intentar crear modelos de pronóstico precisos y confiables. Estos desafíos se pueden atribuir a la complejidad de los datos del mundo real, la escala de las tareas y los procesos aislados dentro de las organizaciones. En este capítulo, discutiremos algunos de los desafíos comunes encontrados en el pronóstico de series temporales y su impacto en el rendimiento y la eficiencia del modelo.
Calidad de datos y preprocesamiento: Los datos de series temporales del mundo real pueden ser ruidosos, incompletos o inconsistentes, lo que requiere un esfuerzo significativo en la limpieza, preprocesamiento y transformación de los datos en un formato adecuado para su análisis. Los problemas de calidad de datos, como valores faltantes o valores atípicos, pueden afectar negativamente el rendimiento de los modelos de pronóstico, lo que convierte al preprocesamiento de datos en un paso crítico pero que consume tiempo en el proceso.
Ingeniería y selección de características: Identificar las características o predictores más relevantes para un modelo de pronóstico de series temporales puede ser un proceso complejo y laborioso. Los científicos de datos a menudo necesitan experimentar con diversas combinaciones de características, transformaciones y valores de retraso para determinar el mejor conjunto de predictores para un problema específico, lo que puede extender el tiempo requerido para desarrollar modelos precisos.
Selección y ajuste del modelo: Existen numerosos métodos estadísticos y de aprendizaje automático disponibles para el pronóstico de series temporales, cada uno con sus fortalezas, debilidades y supuestos. Elegir el modelo más adecuado y ajustar sus parámetros para lograr un rendimiento óptimo es una tarea no trivial que a menudo requiere experimentación y evaluación exhaustivas.
Escalabilidad y eficiencia: A medida que las organizaciones crecen y sus datos de series temporales se vuelven cada vez más grandes y complejos, los recursos computacionales y el tiempo requeridos para desarrollar, entrenar y mantener modelos de pronóstico también pueden aumentar significativamente. Desarrollar soluciones de pronóstico escalables y eficientes que puedan manejar conjuntos de datos a gran escala y múltiples series temporales es un desafío.
Procesos aislados y colaboración: En muchas organizaciones, el proceso de desarrollo e implementación de modelos de pronóstico está fragmentado en múltiples equipos, como analistas de negocios, científicos de datos y departamentos de TI. Esta falta de colaboración y centralización puede resultar en malentendidos, redundancias e ineficiencias, prolongando el tiempo de valor en los proyectos de pronóstico.
Mantenimiento y monitoreo del modelo: Una vez que se implementa un modelo de pronóstico, es crucial monitorear su rendimiento y actualizarlo según sea necesario para mantener su precisión y confiabilidad. Sin embargo, el mantenimiento y monitoreo continuo de los modelos de producción puede consumir mucho tiempo, especialmente cuando los procesos no están centralizados y optimizados.
Estos desafíos destacan la necesidad de estrategias eficientes y efectivas para optimizar los procesos de pronóstico de series temporales, desde el preprocesamiento de datos y la ingeniería de características hasta la selección, ajuste y mantenimiento del modelo. En los siguientes capítulos, exploraremos cómo los científicos de datos y las organizaciones pueden abordar estos desafíos mediante la automatización de tareas clave, centralizando la colaboración y agilizando la implementación y el mantenimiento de modelos, acelerando en última instancia el tiempo de valor en sus proyectos de pronóstico.
Aceleración del desarrollo del modelo
En este capítulo, discutiremos cómo la automatización puede reducir significativamente el tiempo dedicado a la ingeniería de características, la reducción de características y el desarrollo del modelo en el pronóstico de series temporales. Exploraremos herramientas y técnicas específicas que facilitan la automatización y compartiremos ejemplos o estudios de casos que demuestran los beneficios de la automatización en la práctica.
Automatización de la ingeniería y reducción de características: La ingeniería de características es un paso crítico en el proceso de pronóstico, pero puede ser un proceso que consuma mucho tiempo y esfuerzo. Automatizar la extracción, transformación y selección de características puede ahorrar a los científicos de datos una cantidad significativa de tiempo mientras mejora la precisión del modelo. Técnicas como la eliminación recursiva de características (RFE), el análisis de componentes principales (PCA) y las bibliotecas de aprendizaje automático automatizado como Featuretools pueden agilizar el proceso de ingeniería y selección de características, permitiendo a los científicos de datos enfocarse en otras tareas.
Selección de modelos automatizada y ajuste de hiperparámetros: Elegir el mejor modelo de pronóstico y optimizar sus hiperparámetros es otro aspecto desafiante del pronóstico de series temporales. Los marcos de AutoML, como Auto-Sklearn, TPOT y Sumo Analytics, ayudan a los científicos de datos a automatizar el proceso de selección de modelos y ajuste de hiperparámetros. Estos marcos buscan las mejores combinaciones de modelos e hiperparámetros utilizando técnicas como la búsqueda en cuadrícula, la búsqueda aleatoria y la optimización bayesiana, ahorrando tiempo y mejorando el rendimiento general del modelo.
Desarrollo acelerado de modelos con bibliotecas preconstruidas: Utilizar bibliotecas y herramientas preconstruidas puede reducir significativamente el tiempo dedicado al desarrollo de modelos. Bibliotecas de Python como statsmodels, scikit-learn y Prophet de Facebook ofrecen una amplia gama de modelos y funciones preconstruidas para el pronóstico de series temporales. Al aprovechar estas bibliotecas, los científicos de datos pueden desarrollar, evaluar e iterar rápidamente los modelos de pronóstico, agilizando el proceso de desarrollo.
Estudio de caso: Una empresa minorista global quería mejorar la precisión de su pronóstico de ventas para optimizar la gestión de inventario y reducir las existencias agotadas. El equipo de ciencia de datos de la compañía recurrió a Sumo Analytics para ayudarlos a automatizar los procesos de ingeniería de características y selección de modelos. Utilizando las capacidades de ingeniería de características automatizadas de Sumo Analytics, generaron más de 100 características relevantes para su modelo de pronóstico. El equipo también utilizó el marco AutoML de Sumo Analytics para seleccionar automáticamente el mejor modelo e hiperparámetros para su problema. Al automatizar estos procesos, el equipo de ciencia de datos pudo reducir el tiempo de desarrollo del modelo de varias semanas a solo unos días, mejorando la precisión general del pronóstico e impactando significativamente en los resultados finales de la empresa.
En conclusión, la automatización puede desempeñar un papel crucial en la aceleración del proceso de desarrollo del modelo en el pronóstico de series temporales. Al automatizar la ingeniería de características, la reducción de características y las tareas de selección de modelos, los científicos de datos pueden ahorrar tiempo y mejorar la precisión de los modelos. La utilización de herramientas y técnicas, como marcos de AutoML, bibliotecas de ingeniería de características y bibliotecas de modelos preconstruidos, puede ayudar a agilizar el proceso de desarrollo y lograr mejores resultados en un menor tiempo.
Cumplimiento y documentación
En este capítulo, discutiremos la importancia del cumplimiento y la documentación en los proyectos de pronóstico de series temporales, especialmente en las industrias sujetas a estrictos requisitos regulatorios. También explicaremos cómo la documentación de modelos automatizada puede ahorrar tiempo y garantizar el cumplimiento de las regulaciones, al tiempo que proporcionamos información sobre herramientas o plataformas que pueden generar documentación de cumplimiento de modelos automáticamente.
Importancia del cumplimiento en varias industrias: El cumplimiento regulatorio es fundamental en industrias como finanzas, atención médica y energía, donde los modelos de pronóstico pueden tener un impacto directo en la toma de decisiones y la asignación de recursos. Cumplir con las regulaciones y estándares de la industria asegura que los modelos de pronóstico sean confiables, transparentes y éticamente sólidos. Además, el cumplimiento reduce el riesgo de sanciones legales y financieras que podrían resultar de modelos y prácticas no conformes.
El papel de la documentación: La documentación del modelo desempeña un papel crítico en la demostración del cumplimiento, ya que proporciona un registro claro y transparente del proceso de desarrollo del modelo, incluido el preprocesamiento de datos, la ingeniería de características, la selección del modelo y la validación. Una documentación exhaustiva permite a los reguladores, interesados y auditores evaluar la precisión, confiabilidad y equidad de los modelos de pronóstico, asegurando que los modelos se ajusten a los estándares de la industria y las mejores prácticas.
Automatización de la documentación del modelo: Crear manualmente una documentación completa del modelo puede ser un proceso lento y propenso a errores humanos. Agilizar este proceso con la ayuda de herramientas y plataformas puede ahorrar tiempo, reducir el riesgo de inconsistencias o descuidos y facilitar el cumplimiento normativo. Aunque la documentación del modelo totalmente automatizada puede no estar fácilmente disponible (al menos no según nuestro conocimiento), el uso de herramientas como MLflow puede ayudar significativamente en el proceso. Estas herramientas capturan detalles relevantes a lo largo del proceso de desarrollo del modelo, lo que facilita la organización y generación de una documentación bien estructurada, transparente y compatible que se adhiera a las regulaciones de la industria.
Herramientas y plataformas para la documentación automática del cumplimiento de modelos: Si bien es posible que no exista una única solución integral para la documentación automática del cumplimiento de modelos, los científicos de datos y las organizaciones pueden aprovechar una combinación de herramientas para agilizar el proceso de cumplimiento. Una de estas herramientas es MLflow, una plataforma de código abierto para administrar el ciclo de vida completo del aprendizaje automático. Aunque no está diseñado explícitamente para la documentación de cumplimiento normativo, las capacidades de seguimiento y almacenamiento de artefactos de MLflow se pueden adaptar para generar y organizar documentación a lo largo del proceso de desarrollo del modelo.
En conclusión, el cumplimiento y la documentación son aspectos cruciales de los proyectos de pronóstico de series temporales, particularmente dentro de las industrias reguladas. Automatizar el proceso de documentación del modelo puede ahorrar tiempo, garantizar el cumplimiento normativo y minimizar el riesgo de errores o inconsistencias. Al utilizar herramientas y plataformas que generan documentación de cumplimiento de modelos automáticamente, los científicos de datos y las organizaciones pueden centrarse en desarrollar modelos de pronóstico precisos y confiables mientras garantizan la adhesión a las regulaciones y estándares de la industria.
Centralizando la Colaboración y Despliegue
En este capítulo, discutiremos los desafíos asociados con los procesos de despliegue manuales y complejos en proyectos de pronóstico de series temporales que involucran a múltiples equipos. También explicaremos cómo centralizar la colaboración puede agilizar el despliegue, monitoreo, administración y gobernanza, y compartiremos estrategias o mejores prácticas para fomentar la colaboración y centralizar procesos.
Desafíos de los Procesos de Despliegue Manuales y Complejos: Los proyectos de pronóstico de series temporales a menudo involucran a múltiples equipos, incluidos los de negocios, ciencia de datos y TI. El despliegue de modelos de pronóstico puede complicarse debido a procesos aislados, entregas manuales y diferentes niveles de experiencia. Estas complejidades pueden resultar en tiempos de despliegue más prolongados, mayor riesgo de errores y desafíos en el mantenimiento y monitoreo de modelos en producción.
Beneficios de Centralizar la Colaboración: Centralizar la colaboración entre equipos puede aliviar muchos de los desafíos asociados con los procesos de despliegue manuales y complejos. Fomentando la comunicación abierta, compartiendo experiencia y creando un flujo de trabajo unificado, las organizaciones pueden agilizar el despliegue, mejorar el monitoreo de modelos y mejorar la gobernanza. La colaboración centralizada también puede permitir una iteración más rápida en modelos y reducir el tiempo dedicado al mantenimiento de modelos en producción.
Estrategias para Fomentar la Colaboración y Centralizar Procesos:
Adoptar una Plataforma Compartida: Implementar una plataforma compartida para el desarrollo, despliegue y monitoreo de modelos puede facilitar la comunicación y agilizar los flujos de trabajo entre equipos. Plataformas como MLflow, Kubeflow y DVC pueden proporcionar un entorno unificado para la colaboración y simplificar el ciclo de vida completo del aprendizaje automático.
Establecer Roles y Responsabilidades Claras: Definir claramente los roles y responsabilidades de cada miembro del equipo ayuda a garantizar que todos comprendan su parte en el proceso. Esto promueve la responsabilidad y facilita la colaboración, permitiendo a los equipos trabajar juntos de manera más efectiva a lo largo del proceso de desarrollo y despliegue del modelo.
Fomentar la Compartición de Conocimientos y la Capacitación Interfuncional: Promover la compartición de conocimientos y la capacitación interfuncional ayuda a romper los silos entre equipos y garantiza que todos los interesados tengan un entendimiento común de todo el proceso. Las reuniones regulares, talleres y documentación pueden fomentar una cultura colaborativa y mejorar la cohesión del equipo.
Desarrollar Procesos y Mejores Prácticas Estandarizados: Establecer procesos y mejores prácticas estandarizadas para el desarrollo, despliegue y monitoreo de modelos puede agilizar los flujos de trabajo y reducir el riesgo de errores. Al crear pautas compartidas, las organizaciones pueden garantizar una calidad y mantenibilidad consistentes en todos los modelos de pronóstico.
Monitorear y Evaluar Continuamente la Colaboración: Evaluar regularmente la efectividad de la colaboración e identificar áreas de mejora puede ayudar a las organizaciones a mantener una sólida cultura de trabajo en equipo. Los bucles de retroalimentación, las métricas de rendimiento y el aprendizaje continuo pueden contribuir a un entorno colaborativo ágil y receptivo.
En conclusión, centralizar la colaboración y el despliegue puede mejorar significativamente la eficiencia y efectividad de los proyectos de pronóstico de series temporales. Fomentando la comunicación abierta, compartiendo experiencia e implementando las mejores prácticas, las organizaciones pueden superar los desafíos asociados con procesos de despliegue manuales y complejos. La colaboración centralizada puede resultar en un despliegue más ágil, mejor monitoreo y una gobernanza más efectiva, lo que lleva a un mejor rendimiento general en la elaboración de pronósticos.
Mantenimiento de Modelos en Producción
En este capítulo, discutiremos la importancia de monitorear y mantener los modelos de producción en proyectos de pronóstico de series temporales. También describiremos técnicas para reducir el tiempo dedicado a estas tareas mediante la centralización del despliegue y la gestión y proporcionaremos ejemplos de implementaciones exitosas o mejoras en el mantenimiento de modelos.
Importancia de monitorear y mantener modelos de producción: Una vez que se implementa un modelo de pronóstico de series temporales, es esencial monitorear su rendimiento para garantizar la precisión y confiabilidad continuas. Los cambios en los patrones de datos, la relevancia de las características o las suposiciones subyacentes pueden requerir actualizaciones o recalibraciones del modelo. El monitoreo y mantenimiento regulares ayudan a las organizaciones a detectar y abordar posibles problemas, prevenir la deriva del modelo y mantener la calidad general del pronóstico.
Técnicas para reducir el tiempo dedicado al mantenimiento de modelos:
Despliegue y gestión centralizada: Al centralizar el despliegue y la gestión de modelos, las organizaciones pueden agilizar el monitoreo, los procesos de actualización y reducir el tiempo dedicado al mantenimiento de modelos de producción. Una plataforma unificada para el despliegue y la gestión permite a los equipos identificar rápidamente problemas, colaborar en soluciones e implementar actualizaciones de manera más eficiente.
Monitoreo y alertas automáticas: La implementación de sistemas de monitoreo y alerta automáticos puede ayudar a detectar problemas de rendimiento o deriva potencial en tiempo real, lo que permite a las organizaciones abordar problemas antes de que afecten la precisión del pronóstico. Los sistemas automáticos también pueden reducir el esfuerzo manual y aumentar la capacidad de respuesta de las actividades de mantenimiento.
Control de versiones y reversión: El uso del control de versiones para modelos y sus datos asociados puede simplificar el proceso de actualización y permitir una fácil reversión a versiones anteriores si es necesario. El control de versiones también puede ayudar a mantener un registro histórico de los cambios en el modelo, lo que facilita una mejor comprensión y solución de problemas.
Métricas de rendimiento y paneles de control: El seguimiento de métricas de rendimiento y su visualización a través de paneles de control puede proporcionar una imagen clara de la salud del modelo, lo que permite a las organizaciones tomar decisiones informadas sobre las actividades de mantenimiento. Los paneles de control también pueden ayudar a identificar tendencias y anomalías que podrían requerir más investigación o actualizaciones del modelo.
Ejemplos de implementaciones exitosas o mejoras en el mantenimiento de modelos:
Una empresa de comercio electrónico agilizó el mantenimiento de su modelo de pronóstico centralizando el despliegue y la gestión en una plataforma compartida. Esto les permitió monitorear el rendimiento del modelo más de cerca, identificar rápidamente problemas e implementar actualizaciones con un tiempo de inactividad mínimo. Como resultado, mejoraron la precisión de sus pronósticos de demanda y redujeron situaciones de agotamiento de stock y exceso de inventario.
Una institución financiera implementó monitoreo y alertas automáticas para sus modelos de pronóstico de riesgo crediticio, lo que les permitió identificar y abordar la deriva potencial en tiempo real. Este enfoque proactivo les permitió mantener la precisión del modelo y cumplir con los requisitos regulatorios, lo que llevó a una mejor gestión del riesgo y una toma de decisiones más sólida.
Una empresa manufacturera adoptó técnicas de control de versiones y reversión para sus modelos de pronóstico de planificación de producción, simplificando el proceso de actualización y reduciendo el riesgo de errores. Esto les permitió adaptarse rápidamente a los cambios en las condiciones del mercado y mantener un programa de producción ágil.
En conclusión, el monitoreo y mantenimiento de los modelos de producción son fundamentales para garantizar la precisión y confiabilidad en curso de los proyectos de pronóstico de series temporales. Al centralizar el despliegue y la gestión, adoptar la automatización e implementar las mejores prácticas, las organizaciones pueden reducir el tiempo dedicado al mantenimiento de modelos y mejorar el rendimiento general de los pronósticos.
Conclusión
En este artículo, hemos explorado los desafíos y oportunidades asociados con el pronóstico de series temporales y destacado varias estrategias para acelerar el tiempo de valor en proyectos de pronóstico. Como resumen, los objetivos clave discutidos incluyen:
Reducir semanas y meses de trabajo a horas y días mediante la automatización de la ingeniería de características, la reducción de características y el desarrollo de modelos.
Ahorrar tiempo y recursos cumpliendo con las regulaciones de la industria al generar automáticamente la documentación de cumplimiento de modelos.
Reducir el tiempo dedicado al mantenimiento de modelos en producción centralizando la implementación, el monitoreo, la gestión y la gobernanza.
Hemos presentado varias soluciones para lograr estos objetivos, como automatizar procesos de desarrollo de modelos, aprovechar herramientas como MLflow para documentación y colaboración, y centralizar la implementación y gestión para agilizar las actividades de mantenimiento de modelos. Además, hemos enfatizado la importancia de fomentar un entorno de colaboración entre los equipos de negocios, ciencia de datos y TI para mejorar la eficiencia y efectividad general de los proyectos de pronóstico de series temporales.
Al implementar estas estrategias, las organizaciones pueden acelerar significativamente el tiempo de valor en sus proyectos de pronóstico, asegurando que se mantengan ágiles, basadas en datos y competitivas en el mercado. Adoptar estos enfoques no solo ahorra tiempo y recursos, sino que también contribuye a una mejor toma de decisiones y una mayor precisión en los pronósticos.
En conclusión, animamos a los lectores a considerar la incorporación de estas estrategias y técnicas en sus propios proyectos de pronóstico de series temporales. Al hacerlo, las organizaciones pueden liberar todo el potencial de sus datos y capacidades de aprendizaje automático, y en última instancia, impulsar mejores resultados empresariales.
Sumo Analytics ofrece un servicio integral de pronóstico que permite a las organizaciones acelerar sus proyectos de pronóstico de series temporales. Al aprovechar algoritmos avanzados de aprendizaje automático, automatización y orientación experta, Sumo Analytics simplifica el proceso de ingeniería de características, reducción de características y desarrollo de modelos. Además, el enfoque colaborativo de Sumo Analytics permite una interacción fluida entre los equipos de negocios, ciencia de datos y TI, centralizando la implementación y la gestión para un mantenimiento eficiente de los modelos. Con el apoyo de Sumo Analytics, las organizaciones pueden tomar decisiones basadas en datos con confianza, optimizar la asignación de recursos y mantenerse competitivas en el panorama del mercado en constante evolución.
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