Architecture de référence pour la prévision de la demande dans le commerce de détail
Cette architecture montre l'intégration des sources et puits courants pour la prévision de la demande en vente au détail, en mettant en avant les bonnes pratiques du modèle lakehouse.
Vue d'ensemble
Cette architecture de référence illustre comment la plateforme Databricks Lakehouse permet une prévision de la demande en temps réel, alimentée par l'IA, pour les détaillants.
- Les données sont ingérées à partir de sources diverses, y compris les transactions POS, les flux de clics du commerce électronique, les systèmes ERP et de tarification (par exemple, SAP, Oracle), les plateformes d'inventaire et de chaîne d'approvisionnement, les programmes de fidélité, et les signaux externes tels que la météo, les données démographiques et la tarification des concurrents. Ces derniers arrivent par le biais de Fédération Lakehouse, Connect Lakeflow, et sources en streaming comme Kafka et Azure Event Hubs, ou via Marketplace Databricks et les API. Les données brutes ingérées sont déposées dans la couche Bronze sous forme de journaux de séries temporelles, de transactions et d'enregistrements d'événements.
- En utilisant les pipelines déclaratifs, ces données sont nettoyées, normalisées, enrichies et jointes à travers les domaines (produit, magasin, inventaire, tarification) en tables Silver fiables. Cela inclut le suivi des promotions et des changements de prix, la gestion des remplissages et l'observabilité pour les flux de données en temps réel. Une ingénierie des caractéristiques avancée transforme cela en jeux de données Gold optimisés pour la prévision, tels que les signaux de demande au niveau SKU/magasin/jour et les tendances de vente ajustées en fonction des promotions. Ces couches sont régies par le Catalogue Unity pour garantir la sécurité, la lignée et la découverte.
- Les analystes de détail utilisent Databricks SQL pour effectuer des analyses en temps réel—analyser les tendances des ventes, le roulement des stocks, et l'efficacité des promotions—et alimenter des tableaux de bord BI comme Prévision vs Réel par SKU, région, et période en utilisant des outils comme Tableau, Power BI, Looker, ou des tableaux de bord AI/BI.
- Pendant ce temps, Mosaic AI permet des cas d'utilisation ML en lots et en temps réel, y compris l'optimisation des stocks, la détection d'anomalies, et la prévision de séries temporelles au niveau SKU/magasin—tous formés directement sur les caractéristiques de la couche Gold. Ces informations sont opérationnalisées à travers des applications Lakehouse comme l'Assistant de révision des prévisions, l'Optimiseur de réapprovisionnement des stocks, et le Hub de planification des promotions.
- Enfin, les Agents IA tels que l'Explorateur de Prévisions, l' Assistant du Gérant de Magasin, et l'Agent de Recommandation de Produits fournissent une assistance intelligente aux utilisateurs métier, en mettant en évidence des informations exploitables grâce au langage naturel et au soutien à la décision contextuel - le tout alimenté par des données en temps réel et réglementées sur le Lakehouse Databricks.
