소매 수요 예측 참조 아키텍처
이 아키텍처는 소매업에 대한 수요 예측 사용 사례에 대한 일반적인 산업 출처 및 싱크와의 통합을 이해하는 데 도움이 됩니다. 이것은 레이크하우스 아키텍처 전반에 걸쳐 최고의 실무 디자인 패턴을 개요로 제시합니다.
개요
이 참조 아키텍처는 Databricks Lakehouse Platform이 어떻게 실시간, AI 기반의 수요 예측 을 소매업체에 제공하는지 보여줍니다.
- 데이터는 POS 거래, 전자상거래 클릭스트림, ERP 및 가격 시스템 (예: SAP, Oracle), 재고 및 공급망 플랫폼, 로열티 프로그램, 그리고 날씨, 인구 통계, 경쟁자 가격과 같은 외부 신호 를 포함한 다양한 출처에서 수집됩니다. 이들은 Lakehouse Federation, Lakeflow Connect, 그리고 Kafka 와 Azure Event Hubs 와 같은 스트리밍 소스 를 통해 도착하거나,Databricks Marketplace 와 API를 통해 도착합니다. 수집된 원시 데이터는 시계열 로그, 거래, 이벤트 레코드로 Bronze layer 에 저장됩니다.
- 선언적 파이프라인을 사용하여, 이 데이터는 정리, 정규화, 풍부하게, 그리고 도메인 간에 결합되어 (제품, 매장, 재고, 가격) 신뢰할 수 있는 실버 테이블로 변환됩니다. 이에는 프로모션 및 가격 변경 추적, 백필 처리, 실시간 데이터 스트림에 대한 관찰성이 포함됩니다. 고급 특성 엔지니어링 은 이를 SKU/매장/일별 수요 신호와 프로모션 조정 판매 추세와 같은 예측에 최적화된 골드 데이터셋 으로 변환합니다. 이러한 계층은 Unity 카탈로그 를 통해 보안, 계보, 발견을 강제합니다.
- 소매 분석가들은 Databricks SQL 을 사용하여 실시간 분석을 수행합니다—판매 추세, 재고 회전, 프로모션 효과 분석및Tableau, Power BI, Looker, 또는 AI/BI 대시보드와 같은 도구를 사용하여 SKU, 지역, 시간대별 예측 대 실제 와 같은 BI 대시보드 를 구동합니다.
- 한편, Mosaic AI 는 재고 최적화, 이상 탐지, 그리고 SKU/매장 수준의 시계열 예측을 포함한 배치 및 실시간 ML 사용 사례를 가능하게 하며, 모두 골드 계층 특성에서 직접 훈련됩니다. 이러한 통찰력은 예측 검토 보조, 재고 재충전 최적화, 프로모션 계획 허브 와 같은 Lakehouse 앱 을 통해 운영화됩니다.
- 마지막으로, AI 에이전트 들은 예측 설명자, 매장 관리자 보조, 그리고 제품 추천 에이전트 와 같이 비즈니스 사용자에게 지능적인 도움을 제공하며, 자연어와 맥락적 결정 지원을 통해 실행 가능한 통찰력을 제공합니다—모두 Databricks Lakehouse의 실시간 데이터에 의해 구동됩니다.
