Modifier

Partager via

Prédiction de la demande

Azure Data Factory
Hubs d'événements Azure
Azure Machine Learning
Azure SQL Database
Azure Stream Analytics

Idées de solution

Cet article présente une idée de solution. Votre architecte cloud peut s’appuyer sur ces conseils pour visualiser les principaux composants d’une implémentation typique de cette architecture. Utilisez cet article comme point de départ pour concevoir une solution bien conçue qui répond aux exigences spécifiques de votre charge de travail.

Presque chaque entreprise a besoin de prédire l’avenir pour prendre de meilleures décisions et allouer des ressources plus efficacement. Cet article fournit une architecture pour une implémentation de prévision de la demande de bout en bout sur Azure.

Architecture

Diagramme de l’architecture montrant le flux de données exemples vers Power BI : prévision de la demande.

Téléchargez un fichier Visio de cette architecture.

Dataflow

La plateforme IA Microsoft fournit des outils analytiques avancés à travers Microsoft Azure (ingestion, stockage et traitement des données), et des composants analytiques avancés. Ces outils comprennent tous les éléments essentiels pour la création d’une solution de prévision de la demande pour l’énergie.

Cette solution combine plusieurs services Azure pour offrir des prévisions exploitables :

  1. Event Hubs collecte, en temps réel, des données relative à la consommation.
  2. Stream Analytics agrège les données de streaming et les rend disponibles pour la visualisation.
  3. Azure SQL Database stocke et transforme les données de consommation.
  4. Le Machine Learning implémente et exécute le modèle de prévision.
  5. Power BI visualise la consommation d’énergie en temps réel, ainsi que les résultats de la prévision.
  6. Enfin, Data Factory orchestre et planifie l’intégralité du flux de données.

Components

Technologies clés utilisées pour implémenter cette architecture :

  • Azure Event Hubs : Ingestion de données en temps réel simple, sécurisée et évolutive
  • Azure Stream Analytics : Fournir des analyses en temps réel sans serveur, du cloud à la périphérie
  • Azure SQL Database : Gérer votre SQL intelligent dans le cloud
  • Azure Machine Learning : Générer, déployer et gérer des solutions d’analyse prédictive
  • Power Bi : Réaliser la valeur de vos données et intégrer dans votre organisation les informations découvertes via les outils de données et d’analyse Azure.

Détails du scénario

Cette idée de solution fournit une architecture pour la prévision de la demande. La prévision précise des pics de demande pour les produits et services peut, par exemple, donner à une entreprise un avantage concurrentiel. Meilleurs sont les prévisions, plus elles peuvent évoluer à mesure que la demande augmente et moins elles risquent de contenir un inventaire inutile. Les cas d’usage incluent la prédiction de la demande d’un produit dans un magasin de vente au détail/en ligne, la prévision de visites d’hôpital et l’anticipation de la consommation d’énergie.

Cas d’usage potentiels

Les scénarios suivants permettent à une organisation d’utiliser la prévision de la demande :

  • Planification de l’inventaire pour la vente au détail
  • Planification de la capacité réseau (télécommunications)
  • Planification de la main-d’œuvre
  • Augmentation de la satisfaction des clients

Étapes suivantes