Retail Store en Google Cloud Platform

1

Google Cloud para Retail: Optimización y Modernización en E-commerce

2

MLOps: Integración y Operacionalización en Ciencia de Datos Retail

3

Arquitectura de Alto Nivel para Aplicaciones en la Nube

4

Desarrollo de Aplicaciones con Firebase y Vue: Configuración Inicial

5

Firebase: Autenticación y Seguridad en Aplicaciones Web

6

Instalación y Configuración de Google Cloud y Firebase para Apps

7

Medición de Interacciones con Google Tag Manager y Analytics

8

Configuración de Google Tag Manager y Google Analytics

9

Tageo Avanzado con Google Tag Manager para Customer Lifetime Value

10

Uso estratégico del Customer Lifetime Value (CLV)

11

Integración de Servicios y APIs en Arquitecturas Modernas

Exposición de servicios con Apigee

12

Integración de APIs en Tiendas en Línea

13

Fundamentos y Creación de APIs con APIG de Google Cloud

14

Creación y Gestión de APIs con APIG

15

Creación de API Proxy con APIG y OpenAPI Specification

16

Creación y Gestión de API Products y Developer Apps

17

Creación y gestión de portales para desarrolladores con APIG

18

Configuración de Portales para Desarrolladores en APIG

19

Buenas prácticas para desarrollar APIs eficaces

Generación de modelos AI/ML

20

Datos Estructurados en Machine Learning para Marketing

21

Modelos de Forecasting y Customer Lifetime Value con BigQuery

22

Integración de BigQuery con Jupyter para Análisis de Datos

23

Cuándo usar AutoML Tables vs BigQuery ML en Machine Learning

24

Entrenamiento de Modelos de Machine Learning con BigQuery ML

25

Entrenamiento y Evaluación de Modelos con BigQuery ML y Jupyter

26

Exportación de Modelos en BigQuery ML: Métodos y Consideraciones

27

Exportación de Modelos de Machine Learning a Cloud Storage

Consumo de servicios de AI/ML

28

Despliegue de Modelos Machine Learning en Google Cloud Run

29

Introducción a Kubernetes y su Uso en la Orquestación de Contenedores

30

Implementación de Modelos de Machine Learning con BigQuery API

31

Almacenamiento de Predicciones con Google Cloud Storage y BigQuery

32

Implementación de Modelos ML en BigQuery y Almacenamiento en GCS

33

Despliegue Continuo con Google Cloud: Herramientas y Estrategias

34

Despliegue Continuo en Google Cloud con Cloud Run y Docker

35

Configuración de Escalamiento en Google Cloud Run

36

Control de Autenticación y Autorización en Google Cloud Run

Google Marketing Platform

37

Google Cloud Platform para Estrategias de Marketing Digital

38

Integración de Google Analytics con BigQuery para Segmentación Avanzada

39

Análisis de Datos con SQL y Modelos K-Means en Google Analytics

40

Creación y Evaluación de Modelos en BigQuery con Datos de Google Analytics

41

Segmentación de Audiencias en BigQuery y Predicciones de Compra

42

Integración de Audiencias en Google Marketing Platform

MLOps: Integración y Operacionalización en Ciencia de Datos Retail

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Recursos
Transcripción

¿Cómo afecta la integración en la ciencia de datos para retail y medianas empresas?

Las organizaciones enfrentan hoy uno de los retos más grandes: integrar sus sistemas de manera efectiva para satisfacer las demandas de los clientes, quienes exigen respuestas rápidas y en tiempo real. En el sector retail y para empresas medianas, la necesidad de innovar la integración de sistemas antiguos se ha vuelto crítica. Durante años, la integración se logró a través de mecanismos como el Batch, el Micro Batch y la cola de mensajes (MQ). Estos métodos fueron efectivos, pero las nuevas necesidades del mercado demandan esquemas más modernos.

Ahora, las empresas se orientan hacia el uso de un bus de mensajería para ingesta masiva de datos y una estrategia de APIs. Este enfoque permite una entrada y salida continua de datos. Además, facilita que equipos sin conocimientos profundos de desarrollo tecnológico puedan colaborar y desarrollarse de manera autónoma, manteniendo la seguridad de la organización.

¿Cuáles son las etapas en una iniciativa de ciencia de datos?

Las iniciativas de ciencia de datos suelen desarrollarse en tres etapas conocidas:

  1. Día Cero: dedicado a la planificación y diseño de una solución.
  2. Día Uno: inicio del desarrollo, donde se toman decisiones clave como la construcción de código (CI) y el despliegue (CD).
  3. Día Dos: se define cómo será la operativa, con mecanismos de monitoreo, logueo y observabilidad.

Además, en ciencia de datos, encontramos otras fases que funcionan de manera iterativa:

  • Colección de datos: recopilación de la información relevante.
  • Exploración y preparación de datos: análisis y limpieza de los datos.
  • Entrenamiento y evaluación: mejorar y afinar los modelos para realizar inferencia en tiempo real o por lotes.

Estas etapas pueden implementarse tanto en nubes públicas o privadas, como en bordes, gracias a la tecnología 5G, lo cual facilita experiencias de usuario más fluidas y en tiempo real.

¿Cómo operacionalizar un modelo de Machine Learning?

Operacionalizar un modelo es un desafío que implica desde la ingeniería de datos hasta el desarrollo de software convencional. Este proceso es conocido como MLOps, que integra:

  • Machine Learning: procesamiento y evaluación de datos para desarrollar modelos.
  • Desarrollo de software: integración, despliegue continuo y conexión con otros sistemas empresariales.
  • Operaciones: monitoreo continuo y retroalimentación del usuario, asegurando que el modelo cumpla con las expectativas.

Una clave para el éxito está en abordar no solo el desarrollo del modelo, sino también todo el ecosistema que lo soporta, desde la ingesta y limpieza de datos hasta el feature engineering. Los proveedores de nube ofrecen soluciones que permiten enfocarse solo en el análisis y desarrollo del modelo, liberando al equipo de complicaciones adicionales.

Casos de uso de AIML en retail

En el retail, el uso de inteligencia artificial y aprendizaje automático brinda enormes beneficios. Dos ejemplos destacados incluyen:

  • Customer Lifetime Value (CLV): permite medir el valor futuro de un cliente y tomar decisiones informadas, priorizando campañas de marketing para clientes con mayor potencial.

  • Recomendaciones omnicanal: ofrece al cliente una experiencia consistente, reconociendo sus preferencias sin importar el canal de interacción (móvil, web o en tienda física).

Con CLV, por ejemplo, productos como Google Ads facilitan la creación de campañas personalizadas, asegurando que los clientes más valiosos sean los primeros en ser atendidos. Por otro lado, la segmentación de usuarios basada en datos históricos mejora la efectividad del marketing al proporcionar mensajes adaptados a cada tipo de cliente.

Estos avances no solo optimizan los recursos, sino que fomentan relaciones más profundas y rentables con los clientes.

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Esta clase me dejó así (Soy frontend, es mi primera experiencia con AI/ML)

💚

Dia Dos de las etapas

interesante etapas

Este curso se ve muy prometedor. Actualmente trabajo en una empresa retail como Científico de datos y este contenido me servirá mucho para tener una visión del panorama global y complejo que hay detrás de muchos de los procesos involucrados en ML y DS.

Casos de uso comunes para AI/ML en Retail

estoy impresionado del nivel el cual va llevar a otro nivel cualquier tienda en linea.

Alguien más está sorprendido del poder que tiene esto? 😮

Podríamos hacer de manera puntual que alguien tome ciertas decisiones según la interacción que tenga, solo abría que orientándolo de manera deliberada. Si lo tomamos en el caso de compra-venta es de risa comparado con el manejo de ideas en por ejemplo elecciones.
Haciendo de manera inteligente las segmentaciones necesarias podríamos llegar a personas específicas y de manera aparentemente natural orillar a tener ciertos pensamientos.
Cosa que no me parece descabellado en un mundo dónde, pienso, la mayoría de personas consumimos contenido sin detenernos un segundo a reflexionar en todo lo que lo rodea, por no mencionar que casi será prácticamente imposible ya que la cantidad de contenido al que nos exponemos es inmenso.

😵‍💫

Pues hoy recien leo sobre MLOps, no lo había escuchando antes o.o

El aprendizaje es continuo porque sino nos quedamos atras.

impresionante si estalla el cerebro llegar a implementar todo esto y que funcione perfecto, pero se puede y para eso estoy aquí aprendiendo.

Modelo Operacional

Dia Cero de la etapas

Dia Uno de las etapas

Los pilares de MLOps

Etapas clave de una iniciativa

La integración es el reto más grande

Iniciativa de ciencia de datos