Ideias de soluções
Este artigo é uma ideia de solução. Se você quiser que expandamos o conteúdo com mais informações, como possíveis casos de uso, serviços alternativos, considerações de implementação ou orientação de preços, informe-nos fornecendo feedback do 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 Microsoft AI Platform fornece ferramentas de análise avançadas através do Microsoft Azure - ingestão de dados, armazenamento de dados, processamento de dados e componentes de análise avançada. Estas ferramentas incluem todos os elementos essenciais para a criação de uma solução de previsão da procura de energia.
Esta solução combina vários serviços do Azure para fornecer previsões acionáveis:
- Os Hubs de Eventos recolhem dados de consumo em tempo real.
- O Stream Analytics agrega os dados de transmissão em fluxo e torna-os 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 previstos.
- Finalmente, o Data Factory orquestra e agenda todo o fluxo de dados.
Componentes
Principais tecnologias utilizadas para implementar esta 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 até a borda
- Banco de Dados SQL do Azure: gerencie seu SQL inteligente na nuvem
- Azure Machine Learning: crie, implante e gerencie soluções de análise preditiva
- Power BI: perceba o valor dos seus dados e traga as informações descobertas nos dados do Azure e nas ferramentas de análise para a organização.
Detalhes do cenário
Esta ideia de solução fornece uma arquitetura para prever a demanda. Prever com precisão picos na demanda por produtos e serviços, por exemplo, pode dar a uma empresa uma vantagem competitiva. Quanto melhor for a previsão, mais pode dimensionar à medida que a procura aumenta e menor será o risco de manter um inventário desnecessário. Entre os casos de utilização incluem-se prever a procura de um produto numa loja de retalho/online, prever visitas a hospitais e prever o consumo energético.
Potenciais casos de utilização
Os cenários a seguir são maneiras pelas quais uma organização pode utilizar a previsão de demanda:
- Planejamento de estoque para varejo
- Planeamento da capacidade da rede (telecomunicações)
- Planeamento da força de trabalho
- Aumento da satisfação do cliente
Próximos passos
- Documentação do Azure Machine Learning
- Formação: Introdução ao Azure Stream Analytics
- Bem-vindo ao Azure Stream Analytics