需要予測

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需要予測とは

  • 需要予測とは、消費者の需要(将来収益)を予測するプロセスです。具体的には、定量的および定性的データを使用して、消費者が購入する商品の品揃えを予測します。
  • 小売業者は、消費者が求めるタイミングで商品を提供できないことで、1 兆円規模の収益機会を逃しています。低精度の需要予測は、需要に即していない商品の陳列につながり、さらには、店頭の在庫切れなどの大きな問題を引き起こします。

リテール向けレイクハウスによる需要予測

  • リテール向けレイクハウスは、データへのリアルタイムなアクセスを可能にします。バッチ式のアクセス、分析、コンピューティングから移行することで、データを常時稼働の状態にして、正確でタイムリーな意思決定とビジネスインテリジェンスを推進できます。Delta、Delta Live Tables、オートローダー、Photon などのテクノロジーを活用したレイクハウスにより、組織におけるリアルタイムなデータアクセス、意思決定が可能になります。
  • リテール向けレイクハウスは、ニアリアルタイムで最大規模のデータジョブをサポートします。例えば、お客様はトランザクションログシステムから 1 日あたり 15 秒間隔で 4 億件近いイベントを取り込んでいます。データ処理を行うとレポート作成や分析が中断されるため、小売業のお客様の多くは、夜間にバッチ処理を行い、データウェアハウスにデータをロードしています。中には、週次または月次でデータをロードしている企業もあります。
  • レイクハウスのイベントドリブンなアーキテクチャでは、ラムダアーキテクチャなどの従来のアプローチと比較して、バッチデータやストリーミングデータの取り込みや処理がシンプルです。このアーキテクチャは、変更データの取得処理を実行し、ACID コンプライアンスのトランザクションをサポートします。
  • Delta Live Tables は、データパイプラインの構築をシンプルにし、リネージを自動的に作成して運用管理をサポートします。
  • レイクハウスは、リアルタイムストリーミングのデータを取り込み、ストリーミングデータに対する分析を可能にします。データウェアハウスでは、いかなる分析を行うにも、データウェアハウスからの抽出、変換、ロード、追加抽出が必要です。
  • Photon は、画期的なクエリ性能を提供します。ユーザーは最大規模のデータセットにクエリを実行し、BI ツールでのリアルタイムな意思決定を可能にします。

高精度の需要予測を可能にするデータソース

  • 需要予測は、消費者に商品を届けるうえで極めて重要です。また、消費者に商品を問題なく届けるには、小売業者と製造業者における連携が必要であり、販売・業務計画(S&OP)、サプライチェーンの最適化、在庫管理および最適化、生産のスケジューリングといった業務プロセスやユースケースのコラボレーションが不可欠です。複数のソースから生成され、需要予測モデルに供給されるデータには、次のようなものがあります。
    • POS:販売取引におけるリアルタイムの構造化データ
    • 過去の需要データ:SAP のようなエンタープライズリソースプランニングシステムに格納されたバッチ形式の構造化データ
    • 外部データ:ソーシャルフィード、ニュース、競合情報といったリアルタイムの非構造化データ
    • クリックストリーム:リアルタイムの半構造化データ
    • 外部データ: 需要を左右する要因となる気象データ(竜巻、ハリケーン)

関連リソース


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