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AWS lanza una función para diagnosticar anomalías comerciales a gran escala: caídas de ingresos, abandono de carritos o fallos en pagos

AWS lanza una función para diagnosticar anomalías comerciales a gran escala: caídas de ingresos, abandono de carritos o fallos en pagos
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Amazon ha habilitado una nueva herramienta para sus clientes de AWS, Amazon Lookout for Metrics, una función basada en machine learning que ayudará a las empresas que la instalen a detectar automáticamente grandes anomalías comerciales en sus sitios web, tales como caídas acusadas de los ingresos, un número inusualmente alto de abandonos de los carritos de compra o picos de fallos recurrentes en los pagos.

Según explica AWS en su blog, la detección de esas anomalías en la actualidad es compleja y puede llevar mucho tiempo hacer un diagnóstico preciso de cuál es el problema, con perjuicios para la rentabilidad del negocio. Con Amazon Lookout for Metrics, aseguran, se automatiza y acelera el rastreo de esas irregularidades para que las empresas les puedan dar una respuesta más rápida y efectiva.

“Amazon Lookout for Metrics inspecciona y prepara automáticamente los datos, selecciona el algoritmo de machine learning más adecuado, comienza a detectar anomalías, las agrupa y resume el posible origen de las causas. El servicio también clasifica las anomalías según la gravedad prevista para que los clientes puedan priorizar qué problema abordar primero.”, explican desde AWS.

Este tipo de herramientas de rastreo de métricas basadas en machine learning no es nuevo, pero Amazon señala que con esta nueva función para AWS permitirá que esta tecnología llegue a más empresas, ya que la implementación de estas aplicaciones es cara.

“Desarrollar un modelo de machine learning desde cero requiere de un equipo de científicos de datos que pueda construir, entrenar, implementar, monitorear y ajustar los modelos de aprendizaje automático a lo largo del tiempo. Además, un solo algoritmo rara vez satisface todas las necesidades de una empresa, por lo que tienen que invertir más tiempo y dinero en crear y mantener múltiples algoritmos para resolver diferentes casos de uso”, señalan.

Por otra parte, los de Jeff Bezos explican que detectar esas irregularidades comerciales sin herramientas de machine learning es un desafío, porque en los métodos tradicionales basados en reglas no tienen en cuenta tanta variedad de datos, lo que da lugar a falsas alarmas. Además, por esta vía también se tarda más en identificar el origen de la anomalía.

El mismo sistema que usa en sus negocios

Amazon asegura que este sistema de control de anomalías es el mismo que usan ellos mismos de forma interna para detectar irregularidades y corregirlas en sus distintas áreas de negocio. Los clientes de la nube del gigante del comercio electrónico pueden acceder a esta herramienta directamente desde su consola de usuarios de AWS.

Su coste es de 0,75 dólares por métrica para las 1.000 primeras, y a partir de ese número el precio por unidad baja, con un periodo de facturación mensual, según la tabla de precios de este servicio de la web de Amazon. De esta forma, si un cliente realiza mil métricas al mes, el coste del servicio sería de 750 dólares.

Amazon Lookout for Metrics permite monitorear métricas como ingresos, visitas a páginas web, usuarios activos, volumen de transacciones e instalaciones de aplicaciones móviles, entre otras.

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