你当前正在访问 Microsoft Azure Global Edition 技术文档网站。 如果需要访问由世纪互联运营的 Microsoft Azure 中国技术文档网站,请访问 https://docs.azure.cn

需求预测

Azure 数据工厂
Azure 事件中心
Azure 机器学习
Azure SQL 数据库
Azure 流分析

解决方案构想

本文是一种解决方案构想。 如果你希望我们在内容中扩充更多信息,例如潜在用例、备用服务、实现注意事项或定价指南,请通过提供 GitHub 反馈来告知我们。

几乎每个业务都需要预测未来,以做出更好的决策,更有效地分配资源。 本文提供 Azure 上端到端需求预测实现的体系结构。

体系结构

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

下载此体系结构的 Visio 文件

数据流

Microsoft AI 平台通过 Microsoft Azure 提供高级分析工具 - 数据引入、数据存储、数据处理和高级分析组件。 这些工具包括生成能源需求预测解决方案的所有基本要素。

此解决方案结合了多个 Azure 服务来提供可操作的预测:

  1. 事件中心收集实时消耗数据。
  2. 流分析聚合流式处理数据并使其可用于可视化。
  3. Azure SQL 数据库存储和转换消耗数据。
  4. 机器学习实现和执行预测模型。
  5. Power BI 可视化实时能耗和预测结果。
  6. 最后,数据工厂协调和计划整个数据流。

组件

用于实现此体系结构的关键技术:

方案详细信息

此解决方案构想为预测需求提供了一个体系结构。 例如,准确预测产品和服务的需求高峰可为公司带来竞争优势。 预测越好,他们就越能随着需求的增加而扩大规模,持有不必要库存的风险就越小。 用例包括预测零售/在线商店中的产品需求、预测医院就诊人数以及预测能耗。

可能的用例

以下场景是组织可利用需求预测的方式:

  • 零售库存规划
  • 网络容量计划(电信)
  • 劳动力规划
  • 提高客户满意度

后续步骤