솔루션 아이디어
이 문서는 솔루션 아이디어입니다. 잠재적인 사용 사례, 대체 서비스, 구현 고려 사항 또는 가격 책정 지침과 같은 추가 정보로 콘텐츠를 확장하려면 GitHub 피드백을 제공하여 알려주세요.
거의 모든 비즈니스는 더 나은 의사 결정을 내리고 리소스를 보다 효과적으로 할당하기 위해 미래를 예측해야 합니다. 이 문서에서는 Azure에서 엔드투엔드 수요 예측 구현을 위한 아키텍처를 제공합니다.
아키텍처
이 아키텍처의 Visio 파일을 다운로드합니다.
데이터 흐름
Microsoft AI 플랫폼은 Microsoft Azure - 데이터 수집, 데이터 스토리지, 데이터 처리 및 고급 분석 구성 요소를 통해 고급 분석 도구를 제공합니다. 이러한 도구에는 에너지 솔루션을 위한 수요 예측을 빌드하기 위한 모든 필수 요소가 포함됩니다.
이 솔루션은 여러 Azure 서비스를 결합하여 실행 가능한 예측을 제공합니다.
- Event Hubs는 실시간 소비 데이터를 수집합니다.
- Stream Analytics는 스트리밍 데이터를 집계하고 시각화에 사용할 수 있게 합니다.
- Azure SQL Database는 소비 데이터를 저장하고 변환합니다.
- Machine Learning은 예측 모델을 구현하고 실행합니다.
- Power BI는 실시간 에너지 소비량과 예측 결과를 시각화합니다.
- 마지막으로 Data Factory는 전체 데이터 흐름을 오케스트레이션하고 예약합니다.
구성 요소
이 아키텍처를 구현하는 데 사용되는 주요 기술:
- Azure Event Hubs: 간단하고 안전하며 확장 가능한 실시간 데이터 수집
- Azure Stream Analytics: 클라우드에서 에지까지 서버리스 실시간 분석 제공
- Azure SQL Database: 클라우드의 지능형 SQL 관리
- Azure Machine Learning: 예측 분석 솔루션 빌드, 배포 및 관리
- Power BI: 데이터의 가치를 실현하고 Azure 데이터 및 분석 도구에서 검색된 인사이트를 조직에 제공합니다.
시나리오 정보
이 솔루션 아이디어는 수요를 예측하기 위한 아키텍처를 제공합니다. 예를 들어 제품 및 서비스에 대한 수요 급증을 정확하게 예측하면 회사의 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 예측이 좋을수록 수요가 증가함에 따라 더 많이 확장할 수 있으며 불필요한 인벤토리를 보유할 위험이 줄어듭니다. 사용 사례에는 소매/온라인 스토어에서 제품에 대한 수요 예측, 병원 방문 예측 및 전력 소비 예측이 포함됩니다.
잠재적인 사용 사례
다음 시나리오는 조직에서 수요 예측을 활용할 수 있는 방법입니다.
- 소매 재고 계획
- 네트워크 용량 계획(통신)
- 인력 계획
- 고객 만족도 증가