MLOps: Integración y Operacionalización en Ciencia de Datos Retail

¿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.