A medida que las organizaciones se enfrentan a volúmenes de datos cada vez mayores y más complejos, los enfoques tradicionales basados en reglas para su análisis están quedando obsoletos. En respuesta, muchas compañías están adoptando tecnologías transformadoras como el aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial (AI) para innovar en productos, mejorar resultados y obtener eficiencias operativas a gran escala. La democratización de estas tecnologías, facilitada por AWS y sus socios, está acelerando su adopción en diversas industrias.
En el sector de la tecnología de la salud, por ejemplo, una empresa puede mejorar la atención al paciente prediciendo la probabilidad de hospitalización de un paciente anciano mediante el análisis de datos clínicos y no clínicos. Esto permitiría intervenciones tempranas y personalizadas, además de un uso más eficiente de recursos hospitalarios como camas y personal de enfermería.
AWS ofrece una amplia gama de servicios de AI y ML e infraestructura de soporte, como Amazon SageMaker y Amazon Bedrock, que asisten en cada etapa del viaje de adopción de estas tecnologías, incluyendo la AI generativa. Splunk, uno de los socios de AWS, proporciona una plataforma unificada de seguridad y observabilidad que opera a gran velocidad y escala.
Ante la creciente diversidad y volumen de datos, es esencial entender cómo aprovechar estas capacidades a nivel macro. Para las organizaciones que desean ir más allá de las funciones predefinidas de AI/ML en Splunk, se puede utilizar Amazon SageMaker Canvas, un servicio de desarrollo de ML sin código, junto con los datos recolectados en Splunk para generar conocimientos accionables. Además, las capacidades de AI generativa de SageMaker Canvas pueden acelerar la exploración de datos y mejorar la construcción de modelos de ML.
Un ejemplo práctico es una empresa de tecnología de la salud que ofrece monitoreo remoto de pacientes y recopila datos operativos de dispositivos wearables utilizando Splunk. Estos datos se ingresan y almacenan en un índice Splunk y se utilizan para casos de uso específicos como monitoreo de seguridad, tiempo de actividad de dispositivos y mantenimiento proactivo.
La empresa también almacena datos relacionados con los pacientes en Amazon S3, incluyendo información del paciente y datos de telemetría clínica. Esta combinación de datos permite desarrollar y entrenar modelos de ML más precisos para predecir hospitalizaciones.
El proceso adaptable comienza con un pipeline automatizado de ingeniería de datos que hace disponibles los datos almacenados en Splunk a través de una interfaz SQL para analistas, científicos de datos y profesionales de ML. Estos datos son almacenados en un bucket S3 y catalogados con AWS Glue, permitiendo que herramientas de análisis como Amazon Athena consulten los datos mediante SQL.
SageMaker Canvas, con su interfaz visual sin código, permite a profesionales sin experiencia en ML preparar datos, construir y desplegar modelos precisos de ML. Además, facilita el uso de AI generativa para manipular y analizar datos utilizando lenguaje natural, simplificando así la comprensión y transformación de los datos.
Con un modelo de ML desarrollado y preciso, se pueden hacer predicciones en tiempo real utilizando datos nuevos. Esto permite a las aplicaciones acceder a estos modelos para realizar análisis predictivos. Por ejemplo, una empresa de tecnología de la salud puede utilizar estos modelos para proactivamente mejorar la atención al paciente y optimizar los recursos hospitalarios.
En resumen, la combinación del poder de Splunk y AWS para AI y ML ofrece a las organizaciones, incluso sin un profundo conocimiento técnico, la capacidad de manejar y procesar grandes volúmenes de datos de manera eficiente y efectiva. Estas tecnologías avanzadas están al alcance de más personas, acelerando la innovación y mejorando la toma de decisiones empresariales.
