Arquitetura de Referência para Previsão de Demanda no Varejo

Visão geral

Esta arquitetura de referência ilustra como a Plataforma Lakehouse da Databricks possibilita a previsão de demanda em tempo real e impulsionada por IA para varejistas. previsão de demanda para varejistas.

1. Os dados são coletados de diversas fontes, incluindo transações de POS, fluxos de cliques de comércio eletrônico, sistemas de ERP e precificação (por exemplo, SAP, Oracle), plataformas de inventário e cadeia de suprimentos, programas de fidelidade e sinais externos como clima, demografia e precificação de concorrentes. Estes chegam através da Federação Lakehouse, Conexão Lakeflow, e fontes de streaming como Kafka e Azure Event Hubs, ou através do Marketplace Databricks e APIs. Os dados brutos coletados são armazenados na camada Bronze como logs de séries temporais, transações e registros de eventos.
2. Usando pipelines declarativos, esses dados são limpos, normalizados, enriquecidos e unidos entre domínios (produto, loja, inventário, precificação) em tabelas Silver confiáveis. Isso inclui rastreamento de promoções e mudanças de preço, tratamento de preenchimento retroativo e observabilidade para fluxos de dados em tempo real. A engenharia de recursos avançada transforma isso em conjuntos de dados Gold otimizados para previsão - como sinais de demanda no nível SKU/loja/dia e tendências de vendas ajustadas por promoção. Essas camadas são gerenciadas com o Unity Catalog para garantir segurança, linhagem e descoberta.
3. Analistas de varejo utilizam o Databricks SQL para realizar análises em tempo real- analisando tendências de vendas, rotatividade de estoque e eficácia de promoções - e alimentam painéis de BI como Previsão vs Real por SKU, região e período de tempo usando ferramentas como Tableau, Power BI, Looker, ou Painéis de AI/BI.
4. Enquanto isso, o Mosaic AI possibilita casos de uso de ML em lote e em tempo real, incluindo otimização de inventário, deteção de anomalias e previsão de séries temporais no nível SKU/loja- todos treinados diretamente nos recursos da camada Gold. Essas percepções são operacionalizadas através de Aplicativos Lakehouse como o Assistente de Revisão de Previsão, Otimizador de Reposição de Estoque e Hub de Planejamento de Promoção.
5. Finalmente, Agentes de IA como o Explicador de Previsões, Assistente de Gerente de Loja e Agente de Recomendação de Produtos fornecem assistência inteligente aos usuários de negócios, revelando insights acionáveis por meio de linguagem natural e suporte de decisão contextual - tudo alimentado por dados governados e em tempo real no Databricks Lakehouse.