解決方案構想
本文是解決方案概念。 如果您想要使用詳細資訊來擴充內容，例如潛在的使用案例、替代服務、實作考慮或定價指引，請提供 GitHub 意見反應 讓我們知道。
幾乎每個企業都需要預測未來，以做出更好的決策並更有效率地配置資源。 本文提供 Azure 上端對端需求預測實作的架構。
架構
資料流程
Microsoft AI 平臺透過 Microsoft Azure 提供進階分析工具 - 資料擷取、資料儲存、資料處理和進階分析元件。 這些工具組括建置需求預測能源解決方案的所有基本元素。
此解決方案結合數個 Azure 服務來提供可採取動作的預測：
- 事件中樞會收集即時消耗資料。
- 串流分析可彙總串流資料，並使其能夠視覺化。
- Azure SQL 資料庫儲存及轉換取用資料。
- Machine Learning 可實作及執行預測模型。
- Power BI 會將即時能耗和預測結果視覺化。
- 最後，Data Factory 會協調並排程整個資料流程。
元件
用來實作此架構的重要技術：
- Azure 事件中樞 ：簡單、安全且可調整的即時資料擷取
- Azure 串流分析 ：從雲端到邊緣提供無伺服器即時分析
- Azure SQL 資料庫 ：管理雲端中的智慧型 SQL
- Azure 機器學習：建置 、部署及管理預測性分析解決方案
- Power BI ：瞭解資料的價值，並將在 Azure 資料和分析工具中探索到的見解帶入組織。
案例詳細資料
此解決方案構想提供預測需求的架構。 例如，準確預測產品和服務需求激增，可能會給公司帶來競爭優勢。 預測愈準確，公司能隨需求增加而調整的幅度也就愈高，而持有過剩項目的風險也就愈低。 使用案例包括預測零售/線上商店中產品的需求、預測入院次數，以及預估能源消耗。
潛在的使用案例
下列案例是組織可以利用需求預測的方式：
- 零售庫存規劃
- 網路容量規劃（電信）
- 員工規劃
- 提高客戶滿意度