Architettura di riferimento per la previsione della domanda nel settore retail

Panoramica

Questa architettura di riferimento illustra come la Piattaforma Lakehouse di Databricks abilita la previsione della domanda in tempo reale, alimentata da AI, per i rivenditori.

1. I dati vengono acquisiti da diverse fonti, tra cui transazioni POS, flussi di clic dell'e-commerce, sistemi ERP e di prezzi (ad es., SAP, Oracle), piattaforme di inventario e catena di approvvigionamento, programmi di fedeltà, e segnali esterni come il tempo, la demografia e i prezzi dei concorrenti. Questi arrivano attraverso la Federazione Lakehouse, Lakeflow Connect, e fonti di streaming come Kafka e Azure Event Hubs, o attraverso il Marketplace Databricks e le API. I dati grezzi ingeriti vengono depositati nel livello Bronze come log di serie temporali, transazioni e registrazioni di eventi.
2. Utilizzando pipeline dichiarative, questi dati vengono puliti, normalizzati, arricchiti e uniti attraverso vari domini (prodotto, negozio, inventario, prezzi) in affidabili tabelle Silver. Questo include il monitoraggio delle promozioni e dei cambiamenti di prezzo, la gestione dei backfill e l'osservabilità per i flussi di dati in tempo reale. L'avanzata ingegneria delle caratteristiche trasforma tutto ciò in dataset Gold ottimizzati per le previsioni, come i segnali di domanda a livello di SKU/negozio/giorno e le tendenze di vendita corrette per le promozioni. Questi strati sono governati con Unity Catalog per garantire sicurezza, genealogia e scoperta.
3. Gli analisti del settore retail sfruttano Databricks SQL per eseguire analisi in tempo reale—analizzando tendenze di vendita, rotazione delle scorte e l'efficacia delle promozioni—e alimentano dashboard BI come Previsione vs Reale per SKU, regione e periodo di tempo utilizzando strumenti come Tableau, Power BI, Looker, o dashboard AI/BI.
4. Nel frattempo, Mosaic AI consente casi d'uso ML batch e in tempo reale tra cui ottimizzazione delle scorte, rilevamento di anomalie, e previsione delle serie temporali a livello di SKU/negozio—tutti addestrati direttamente sulle funzionalità del livello Gold. Queste intuizioni vengono operative attraverso App Lakehouse come l'Assistente di Revisione delle Previsioni, Ottimizzatore di Rifornimento delle Scorte, e Hub di Pianificazione delle Promozioni.
5. Infine, Agenti IA come il Forecast Explainer, l' Assistente del Manager del Negozio e l'Agente di Raccomandazione del Prodotto forniscono assistenza intelligente agli utenti aziendali, evidenziando intuizioni azionabili attraverso il linguaggio naturale e il supporto decisionale contestuale, tutto alimentato da dati governati e in tempo reale sul Databricks Lakehouse.