Idées de solution
Cet article présente une idée de solution. Si vous souhaitez que nous développions le contenu avec d’autres informations, telles que des cas d’usage potentiels, d’autres services, des considérations d’implémentation ou un guide des prix, adressez-nous vos commentaires GitHub.
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
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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 :
- Event Hubs collecte, en temps réel, des données relative à la consommation.
- Stream Analytics agrège les données de streaming et les rend disponibles pour la visualisation.
- Azure SQL Database stocke et transforme les données de consommation.
- Le Machine Learning implémente et exécute le modèle de prévision.
- Power BI visualise la consommation d’énergie en temps réel, ainsi que les résultats de la prévision.
- 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
- Documentation Azure Machine Learning
- Formation : démarrage avec Azure Stream Analytics
- Bienvenue dans Azure Stream Analytics