ソリューションのアイデア
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ほとんどのビジネスでは、より良い意思決定を行い、リソースをより効果的に割り当てるために、未来を予測する必要があります。 この記事では、Azure でのエンドツーエンドの需要予測実装のアーキテクチャについて説明します。
Architecture
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データフロー
Microsoft AI プラットフォームには、データ インジェスト、データ ストレージ、データ処理、高度な分析コンポーネントなど、Microsoft Azure を通じて高度な分析ツールが用意されています。 これらのツールには、エネルギー需要予測ソリューションを構築するための重要な要素がすべて含まれています。
このソリューションでは、複数の Azure サービスを組み合わせることでアクション可能な予測を生み出しています。
- Event Hubs は、リアルタイムの消費データを収集します。
- Stream Analytics は、ストリーミング データを集計して、視覚化に使用できるようにします。
- Azure SQL は、消費データを格納して変換します。
- Machine Learning を使って、予測モデルを実装して実行します。
- Power BI は、リアルタイムのエネルギー消費と予測結果を視覚化します。
- 最後に、Data Factory を使って、データフロー全体を調整およびスケジュールします。
コンポーネント
このアーキテクチャの実装に使用される主要テクノロジ:
- Azure Event Hubs:シンプルで安全かつスケーラブルなリアルタイムのデータ インジェスト。
- Azure Stream Analytics: クラウドからエッジまで、サーバーレスのリアルタイム分析を提供します
- Azure SQL Database:クラウドでインテリジェント SQL を管理します。
- Azure Machine Learning:予測分析ソリューションを構築、デプロイ、および管理する
- Power BI: データの価値を実感し、Azure のデータと分析ツールで検出された分析情報を組織にもたらします。
シナリオの詳細
このソリューションのアイデアは、需要を予測するためのアーキテクチャを提供します。 たとえば、製品やサービスに対する需要の急増を正確に予測することで、企業は競争上の優位性を得ることができます。 予測が改善されると、需要の増加に合わせて拡大できるようになり、不要な在庫を保持するリスクが軽減されます。 ユースケースには、小売店/オンライン ストアの製品に対する需要の予測、病院訪問の予測、電力消費の予測などがあります。
考えられるユース ケース
次のシナリオは、組織が需要予測を利用する方法です。
- 小売りの在庫計画
- ネットワーク容量計画 (通信)
- 人員の計画
- 顧客満足度の向上