需求预测

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什么是需求预测?

  • 需求预测是预测消费者需求(等同于未来收入)的过程。具体来说,它利用定量和定性数据预测消费者将购买的产品种类。
  • 零售商正面临着一个万亿美元的问题,因为消费者需要的时候却没有产品。糟糕的需求预测导致公司把错误的产品放在货架上,或者更大的问题,导致店内库存中断

零售湖屋如何实现需求预测?

  • 零售湖屋能够实时访问数据。从面向批处理的访问、分析和计算将允许数据“始终在线”,从而推动实时决策和商业智能。Lakehouse使用了包括Delta、Delta Live Tables、Autoloader和Photon在内的技术,使组织能够为实时决策提供数据。
  • 零售湖屋以接近实时的间隔支持最大的数据作业。例如,客户每天以15秒的间隔从事务日志系统中带来近4亿个事件。由于在数据处理期间会中断报告和分析,大多数零售客户在夜间批处理期间将数据加载到数据仓库。一些公司甚至每周或每月加载数据。
  • Lakehouse事件驱动架构提供了一种比遗留方法(如lambda体系结构)更简单的获取和处理批处理和流数据的方法。该体系结构处理变更数据捕获,并为事务提供ACID遵从性。
  • Delta活动表简化数据管道的创建,并自动在沿袭中构建,以协助进行管理。
  • 的Lakehouse允许真正的实时流数据摄取,甚至分析流数据。数据仓库需要提取、转换、加载,然后从数据仓库进行额外的提取,以执行任何分析。
  • 光子提供创纪录的查询性能,使用户能够查询甚至最大的数据集,以支持BI工具中的实时决策。

成功的需求预测需要哪些数据源?

  • 需求预测是向消费者交付产品不可或缺的一部分。为了成功地将产品交付给消费者,零售商必须在这些操作流程和用例中与制造商合作:销售和运营计划(S&OP)、供应链优化、库存控制和优化以及生产调度。数据来自多个来源,为需求预测模型提供支持,包括:
    • 销售点:销售交易是结构化的实时数据
    • 历史的需求:历史需求可以保存在企业资源规划系统(SAP)中,通常以批处理格式结构化
    • 外部数据:社交源、新闻和竞争对手信息通常是实时的非结构化格式
    • 点击流:半结构化实时
    • 外部数据:甚至天气也可能是决定需求的一个因素(想想龙卷风或飓风)

额外的资源


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