Masterworks Agency en lugar de Regional Real Estate Agency
Poulsbo, WA
Branding, diseño web, marketing, publicidad, producción de vídeo y fotografía
Amazon SageMaker, AWS Glue, AWS S3, AWS Step Functions
Identificar a un experto en aprendizaje automático para migrar la aplicación en 8 semanas
Un servicio clave que Masterworks proporciona a sus clientes es una aplicación que utiliza modelos de aprendizaje automático para medir la propensión de los miembros de una organización a donar a una campaña de recaudación de fondos en particular. Los clientes utilizan la inteligencia producida por la herramienta de selección de audiencia para reducir sus bases de datos de miembros y centrar los esfuerzos de marketing en los segmentos con mayor probabilidad de dar dinero y otros obsequios. El servicio esencialmente permite a los clientes reducir los gastos de las campañas de recaudación de fondos al tiempo que aumenta los ingresos netos.
“Confiábamos en una aplicación SaaS alojada que funcionaba lo suficientemente bien, pero el modelo de licencias del proveedor dificultaba el funcionamiento rentable de la aplicación a medida que ampliábamos nuestra base de clientes”, afirma Milo McDowell, vicepresidente sénior de operaciones de Masterworks. “A medida que nuestro contrato de alojamiento se acercaba a la fecha de renovación anual, decidimos buscar un proveedor de alojamiento de menor coste”.
Para reducir los costes de alojamiento de la aplicación de aprendizaje automático, McDowell recurrió primero a Amazon Web Services (AWS), la plataforma en la nube en la que Masterworks ha confiado para muchas cargas de trabajo de aplicaciones durante más de 10 años.
McDowell se dio cuenta de que AWS podía ofrecer un modelo de costes que reduciría el gasto de alojamiento de la aplicación y que Amazon SageMaker proporciona una plataforma para agilizar los procesos para crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático en la nube. McDowell también se dio cuenta de que necesitaría ayuda para migrar la aplicación a AWS. “No teníamos la capacidad en nuestro personal interno para manejar un proyecto tan complejo”, explica McDowell. “Tampoco teníamos a nadie en nuestro equipo con experiencia relevante en SageMaker”. Por lo tanto, encontrar un experto en SageMaker se convirtió en la principal necesidad. Pero Masterworks también se enfrentó a otro desafío. “Teníamos unas ocho semanas para completar la migración antes de que se renovara nuestro contrato con el proveedor de alojamiento”, comparte McDowell. “Así que teníamos que asegurarnos de que podíamos completar el proyecto con relativa rapidez”.
Masterworks
Con sede cerca de Seattle, Masterworks ayuda a mover los corazones y las mentes de las personas para que actúen en favor de los ministerios cristianos en toda América. Durante más de 30 años, la empresa se ha asociado con un grupo exclusivo de ministerios para construir audiencias apasionadas y recaudar dinero para sus misiones proporcionando soluciones que ayudan a interactuar con los electores a través de campañas de marketing creativas y las mejores tecnologías.
Retos clave
Servicios de AWS
La agilización del proceso para construir y entrenar modelos de datos es vital a medida que Masterworks pasa por el entrenamiento del modelo cada vez que un nuevo cliente se incorpora. “También estamos siempre trabajando para mejorar nuestros servicios, así que a medida que innovamos, pasamos por pruebas rigurosas de nuevas ideas y podemos incorporarlas a los modelos para los clientes existentes”, dice McDowell.
Además del proyecto de modelado de datos, Avahi está actualizando la base de código de una aplicación Epiphany para que funcione correctamente en el entorno informático moderno de AWS. “Trabajamos con muchos consultores y socios, y Avahi destaca por su experiencia en aprendizaje automático, así como por el esfuerzo que dedican y la documentación que proporcionan”, dice McDowell. “Esa es una poderosa combinación de habilidades, y es raro ver a un socio de TI cumplir con los tres aspectos de la forma en que lo hace Avahi”.
Los costes se redujeron en un 75% a medida que se aceleran los procesos del modelo
Al migrar la aplicación de modelo de aprendizaje automático a AWS, McDowell estima que Masterworks ha reducido los costes de alojamiento y uso en aproximadamente un 75 por ciento. Una de las razones por las que AWS es menos costoso que el proveedor anterior es que Masterworks puede utilizar los recursos informáticos bajo demanda. Con la anterior plataforma SaaS, a Masterworks se le asignaron máquinas dedicadas que siempre estaban en funcionamiento.
“También ahorramos porque el modelo de licencias de AWS es diferente”, añade McDowell. “Pagamos por los recursos informáticos en AWS, pero no tenemos ningún cargo por usuario que vaya junto con eso. El proveedor de SaaS cobraba una tarifa de licencia por cada usuario, y donde nuestra tasa de utilización cae entre el 5 y el 10 por ciento, no era un buen uso de nuestro dinero gastarlo en una plataforma de aprendizaje automático de última generación a tiempo completo”.
En contraste, la migración a la plataforma AWS permite a Masterworks ejecutar los mismos modelos de datos sin pagar los elevados gastos generales de la plataforma anterior. “Y a medida que utilizamos recursos adicionales para desarrollar nuevos modelos con SageMaker, no hay una presión abrumadora de que estemos gastando demasiado dinero en licencias”, señala McDowell. “Estamos gastando mucho menos y podemos maximizar nuestros esfuerzos de aprendizaje automático”.
El dinero que Masterworks ya no gasta en la plataforma de aprendizaje automático anterior ahora se puede invertir en otras iniciativas. Y además del ahorro de costes, McDowell dice que los procesos para entrenar nuevos modelos y ejecutar inferencias se ejecutan más rápido en el entorno de AWS. “Al ejecutar nuevos datos contra un modelo entrenado para inferir lo que sucederá durante los esfuerzos de recaudación de fondos, nuestros ingenieros pueden generar resultados más precisos para que los clientes midan la propensión de los miembros a donar a varias campañas”, dice McDowell.
Esta capacidad ayuda a los clientes a evaluar las estrategias de campaña antes de invertir recursos. Y la vida también es mejor para los ingenieros de Masterworks que trabajan en SageMaker. Pueden ejecutar el entrenamiento del modelo y las inferencias simultáneamente, y se benefician de la documentación detallada de la solución proporcionada por Avahi. “Nuestros ingenieros consultan la documentación si tienen preguntas relacionadas con los recursos, y podemos capacitar más fácilmente a otros ingenieros de nuestro equipo interno”, dice McDowell. “Ahora tenemos una estructura para construir el entrenamiento de nuevos modelos con un proceso detallado con el que nuestros ingenieros se sienten cómodos”.
Fundador, bravo foxtrot
