Previsión de la demanda

Azure Data Factory
Azure Event Hubs
Azure Machine Learning
Azure SQL Database
Azure Stream Analytics

Ideas de solución

Este artículo es una idea de solución. Si te gustaría que ampliemos este artículo con más información, como posibles casos de uso, servicios alternativos, consideraciones de implementación o una guía de precios, comunícalo a través de los Comentarios de GitHub.

Casi todas las empresas necesitan predecir el futuro para tomar mejores decisiones y asignar recursos de manera más eficaz. En este artículo se proporciona una arquitectura para una implementación de previsión de demanda completa en Azure.

Architecture

Architecture diagram showing the flow of sample data to Power BI: demand forecasting.

Descargue un archivo Visio de esta arquitectura.

Flujo de datos

La plataforma de IA de Microsoft ofrece herramientas de análisis avanzado en Microsoft Azure, como los componentes de ingesta de datos, almacenamiento de datos, procesamiento de datos y análisis avanzado. Estas herramientas incluyen todos los elementos esenciales para crear una solución de previsión de la demanda de energía.

Esta solución combina varios servicios de Azure para proporcionar predicciones prácticas:

  1. Event Hubs recopila datos de consumo en tiempo real.
  2. Stream Analytics agrega los datos de streaming y hace que estén disponibles para visualizarlos.
  3. Azure SQL Database almacena y transforma los datos de consumo.
  4. Machine Learning implementa y ejecuta el modelo de previsión.
  5. Power BI visualiza el consumo de energía en tiempo real y los resultados de la previsión.
  6. Por último, Data Factory orquesta y programa todo el flujo de datos.

Componentes

Tecnologías clave que se usan para implementar esta arquitectura:

  • Azure Event Hubs: Ingesta de datos en tiempo real sencilla, segura y escalable
  • Azure Stream Analytics proporciona análisis en tiempo real sin servidor, desde la nube hasta el perímetro.
  • Azure SQL Database administra la instancia de SQL inteligente en la nube.
  • Azure Machine Learning: Cree, implemente y administre soluciones de análisis predictivo
  • Power BI permite conocer el valor de los datos y llevar a la organización las conclusiones extraídas de los datos de Azure y con las herramientas de análisis.

Detalles del escenario

Esta idea de solución proporciona una arquitectura para la previsión de la demanda. Una previsión precisa de los picos de demanda de los productos y servicios puede proporcionar, por ejemplo, una ventaja competitiva a la empresa. Cuanto mejor sea la previsión, mayor será la capacidad de escalado a medida que aumente la demanda y menor será el riesgo de mantener inventario innecesario. Entre los casos de uso se incluyen una predicción de la demanda de un producto en una tienda minorista o en línea, una previsión de visitas a un hospital y una previsión de consumo de energía.

Posibles casos de uso

Los siguientes escenarios son formas en que una organización puede usar la previsión de la demanda:

  • Planeamiento del inventario para la venta directa
  • Planeamiento de la capacidad de red (telecomunicaciones)
  • Planeamiento del personal
  • Aumento de la satisfacción del cliente

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