Ideias de soluções
Esse artigo é uma ideia de solução. Caso deseje que ampliemos o conteúdo com mais informações, como possíveis casos de uso, serviços alternativos, considerações sobre implementação ou diretrizes de preços, fale conosco enviando seus comentários no GitHub.
Quase todas as empresas precisam prever o futuro para tomar melhores decisões e alocar recursos de forma mais eficaz. Este artigo fornece uma arquitetura para uma implementação de previsão de demanda de ponta a ponta no Azure.
Arquitetura
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Fluxo de dados
A Plataforma de IA da Microsoft fornece ferramentas de análise avançadas por meio do Microsoft Azure - ingestão de dados, armazenamento de dados, processamento de dados e componentes de análise avançada. Essas ferramentas incluem todos os elementos essenciais para a criação de uma solução de previsão de demanda por energia.
Esta solução combina vários serviços do Azure para fornecer previsões acionáveis:
- Os Hubs de Eventos coletam dados de consumo em tempo real.
- O Stream Analytics agrega os dados de streaming e os torna disponíveis para visualização.
- O banco de dados SQL do Azure armazena e transforma os dados de consumo.
- O Machine Learning implementa e executa o modelo de previsão.
- O Power BI visualiza o consumo de energia em tempo real e os resultados da previsão.
- Por fim, o Data Factory orquestra e agenda o fluxo de dados completo.
Componentes
Principais tecnologias usadas para implementar essa arquitetura:
- Hubs de Eventos do Azure: ingestão de dados em tempo real simples, segura e escalável
- Azure Stream Analytics: forneça análises em tempo real sem servidor, da nuvem à borda
- Banco de Dados SQL do Azure: gerencie seu banco de dados SQL inteligente na nuvem
- Azure Machine Learning: criar, implantar e gerenciar soluções de análise preditiva
- Power BI: perceba o valor dos seus dados e traga os insights descobertos nas ferramentas de dados e análises do Azure para a organização.
Detalhes do cenário
Essa ideia de solução fornece uma arquitetura para previsão de demanda. Prever com precisão os picos de demanda de produtos e serviços, por exemplo, pode proporcionar uma vantagem competitiva às empresas. Quanto melhor for a previsão, mais a empresa poderá dimensionar conforme a demanda aumentar, e menos riscos ela terá de manter um inventário desnecessário. Os casos de uso incluem a previsão de uma demanda por um produto em uma loja de varejo/online, previsões de visitas hospitalares e antecipação do consumo de energia.
Possíveis casos de uso
Os cenários a seguir são maneiras pelas quais uma organização pode utilizar a previsão de demanda:
- Planejamento de estoque para o varejo
- Planejamento de capacidade de rede (telecomunicações)
- Planejamento da força de trabalho
- Aumento da satisfação do cliente
Próximas etapas
- Documentação do Azure Machine Learning
- Treinamento: Introdução ao Azure Stream Analytics
- Bem-vindo(a) ao Azure Stream Analytics