Referenzarchitektur für die Prognose des Einzelhandelsbedarfs
Diese Architektur hilft Ihnen, Integrationen mit gängigen Branchenquellen und -senken für Anwendungsfälle der Nachfrageprognose im Einzelhandel zu verstehen. Es skizziert die besten Praxis-Designmuster in der gesamten Lakehouse-Architektur.
Überblick
Diese Referenzarchitektur zeigt, wie die Databricks Lakehouse Plattform Echtzeit-, KI-gestützte Nachfrageprognosen für Einzelhändler ermöglicht.
- Daten werden aus verschiedenen Quellen eingespeist, einschließlich POS-Transaktionen, E-Commerce-Klickströmen, ERP- und Preissystemen (z.B. SAP, Oracle), Inventar- und Lieferkettenplattformen, Treueprogrammen und externen Signalen wie Wetter, Demografie und Wettbewerbspreisen. Diese kommen über Lakehouse Federation, Lakeflow Connect und Streaming-Quellen wie Kafka und Azure Event Hubs oder über Databricks Marketplace und APIs. Eingehende Rohdaten werden in der Bronze-Schicht als Zeitserienprotokolle, Transaktionen und Ereignisaufzeichnungen abgelegt.
- Mit deklarativen Pipelines werden diese Daten gereinigt, normalisiert, angereichert und über Domänen hinweg verbunden (Produkt, Geschäft, Inventar, Preisgestaltung) zu vertrauenswürdigen Silber Tabellen. Dies beinhaltet die Verfolgung von Werbeaktionen und Preisänderungen, die Nachbearbeitung und die Beobachtbarkeit von Echtzeit-Datenströmen. Fortgeschrittene Feature-Engineering verwandelt dies in Gold-Datensätze, die für die Prognose optimiert sind - wie SKU/Store/Tag-Ebene Nachfragesignale und um Werbeaktionen bereinigte Verkaufstrends. Diese Schichten werden mit dem Unity-Katalog verwaltet, um Sicherheit, Herkunft und Entdeckung zu gewährleisten.
- Einzelhandelsanalysten nutzen Databricks SQL für Echtzeitanalysen—Analyse von Verkaufstrends, Lagerumschlag und Werbewirksamkeit—und betreiben BI-Dashboards wie Prognose vs. tatsächlicher Wert nach SKU, Region und Zeitrahmen mit Tools wie Tableau, Power BI, Looker oder AI/BI Dashboards.
- In der Zwischenzeit ermöglicht Mosaic AI Batch- und Echtzeit-ML-Anwendungsfälle, einschließlich Bestandsoptimierung, Anomalieerkennung und Zeitreihenprognose auf SKU/Store-Ebene—alle direkt auf Gold-Layer-Funktionen trainiert. Diese Erkenntnisse werden durch Lakehouse Apps wie den Forecast Review Assistant, Inventory Replenishment Optimizer und Promotion Planning Hub operationalisiert.
- Schließlich bieten KI-Agenten wie der Forecast Explainer, Store Manager Assistant und Product Recommendation Agent intelligente Unterstützung für Geschäftsanwender, indem sie handlungsrelevante Erkenntnisse durch natürliche Sprache und kontextbezogene Entscheidungsunterstützung bereitstellen—alles angetrieben von geregelten, Echtzeit-Daten auf dem Databricks Lakehouse.
