小売需要予測リファレンスアーキテクチャ

概要

このリファレンスアーキテクチャは、Databricks Lakehouse Platformが小売業者向けのリアルタイム、AIによる需要予測をどのように可能にするかを示しています。

1. データは、POS取引、eコマースのクリックストリーム、ERPおよび価格設定システム（例：SAP、Oracle）、在庫およびサプライチェーンプラットフォーム、ロイヤルティプログラム、そして外部シグナル（天候、人口統計、競合他社の価格など）を含む多様なソースから取り込まれます。これらは、Lakehouse Federation、Lakeflow Connect、ストリーミングソース（KafkaやAzure Event Hubsなど）や、Databricks MarketplaceやAPIを通じて到着します。取り込まれた生データは、時系列ログ、トランザクション、イベントレコードとしてBronze layerに格納されます。
2. 宣言的なパイプラインを使用して、このデータはクリーニング、正規化、エンリッチされ、ドメイン間で結合（製品、店舗、在庫、価格）され、信頼できるシルバーテーブルになります。これには、プロモーションと価格変更の追跡、バックフィル処理、リアルタイムデータストリームの観測性が含まれます。高度な特徴エンジニアリングはこれを、SKU/店舗/日レベルの需要シグナルやプロモーション調整された販売トレンドなど、予測に最適化されたゴールドデータセットに変換します。これらのレイヤーは、Unity Catalogでセキュリティ、系統、発見を強制するために管理されます。
3. 小売業者のアナリストは、 Databricks SQL を使用して リアルタイム分析 を行い、販売トレンド、在庫回転、プロモーションの効果を分析し、 Tableau 、 Power BI 、 Looker などのツールを使用してSKU、地域、時間枠別の 予測対実 などの BIダッシュボード を強化します。
4. 一方、Mosaic AIは、在庫最適化、異常検出、SKU/店舗レベルでの時系列予測などのバッチおよびリアルタイムのMLユースケースを可能にし、すべてがゴールドレイヤーの特徴に直接トレーニングされます。これらの洞察は、 予測レビューアシスタント、在庫補充最適化、プロモーション計画ハブ などの Lakehouse Apps を通じて運用化されます。
5. 最後に、 予測説明者 、 店舗マネージャーアシスタント 、 商品推奨エージェント などの AIエージェント が、ビジネスユーザーにインテリジェントなアシスタンスを提供し、自然言語とコンテキストに基づく意思決定サポートを通じて行動可能な洞察を提供します。これはすべて、Databricks Lakehouse上の管理されたリアルタイムデータによって支えられています。