Интеграция облачных сервисов AI прогнозирования
Сергей Кравченко, Старший аналитик данных, Beltel Datanomics
Современные предприятия пищевой промышленности продолжают внедрять передовые технологии для оптимизации своих бизнес-процессов. Одной из ключевых областей в этом контексте является прогнозирование продаж с применением технологий искусственного интеллекта (AI). Использование облачных сервисов открывает новые возможности для построения более точных и адаптивных прогнозных решений.
Сервисы прогнозирования Datanomics предоставляют компаниям решения c использованием масштабируемых и гибких вычислительных ресурсов, базирующихся в Yandex Cloud. В частности, сервисы включают алгоритмы машинного обучения, позволяющих прогнозировать продажи на основе исторических данных, сезонных колебаний и других факторов, которые предоставляют более точные прогнозы, учитывающие динамическую природу рынка.
В данной статье мы опишем основные шаги, которые необходимо сделать, чтобы внедрить такой сервис в инфраструктуру предприятия.
Четыре этапа интеграции сервиса прогнозирования в существующую инфраструктуру предприятия
Интеграция облачного сервиса прогнозирования продаж с использованием REST API позволяет компаниям с легкостью интегрировать эти функции в свои существующие системы управления. REST API обеспечивает простой и стандартизированный способ обмена данными между различными приложениями, что упрощает внедрение и обеспечивает максимальную гибкость.
- Согласование спецификации передачи данных. Выполняется исполнителем совместно с заказчиком.
- Настройка сервиса приема данных и прогнозирования. Выполняется исполнителем.
- Создание клиентского приложения, которое будет взаимодействовать с облачным сервисом через REST API. Выполняется заказчиком либо совместно с исполнителем, либо самостоятельно.
- Тестирование системы. Включает в себя проверку работоспособности программных компонент и оценку точности алгоритмов прогнозирования. Выполняется заказчиком либо заказчиком совместно с исполнителем.
Обсудим эти шаги подробнее.
Согласование спецификации передачи данных
Этот этап начинается с изучения структуры хранения данных клиента. Для прогнозирования спроса необходимо иметь историю продаж и факторов, которые влияли на спрос. Например, это может быть история заказов контрагентов, либо история продаж непосредственно с касс. В качестве факторов могут быть акции на товар, изменение регулярных цен и прочее. Результатом такого изучения формируется список необходимых данных для передачи в облако, который включает или может включать:
- Заказы контрагентов
- Продажи с касс
- Историю акций
- Историю изменения цен
- Историю поставок
Однако данных, необходимых для обучения алгоритмов прогнозирования, недостаточно при составлении прогнозов. Для работы сервиса необходимо также иметь данные из «настоящего» и «будущего», такими данными являются:
- Список актуальных номенклатур для прогнозирования
- Список актуальных точек доставок товаров
- Горизонт прогнозирования
- Планируемые акции на горизонт прогнозирования
- График планируемых поставок
Совокупность таких данных позволяет строить прогнозы на необходимый горизонт прогнозирования с учетом планируемых промо-активностей по актуальным номенклатурам и точкам доставки. Согласованная спецификация описывает все данные, необходимые для сбора истории продаж, и формат их передачи.
Разработка сервиса приема данных и прогнозирования
После согласования спецификации разрабатывается сервис приема данных согласно утвержденной спецификации. Разработка сервиса строго следует описанным методам передачи данных и приема прогнозов. Сам сервис базируется в облаке Yandex Сloud.
Создание клиентского приложения
Клиентское приложение разрабатывается также по спецификации. Функция клиентского приложения – посредничество между базой данных клиента и облачным приложением сервиса приема данных.
Тестирование системы
Тестирование системы можно условно разделить на две части:
- Тестирование методов приема и передачи данных
- Оценка алгоритмов согласно утвержденным метрикам качества
Первая часть техническая, вторая – аналитическая. Обе эти части важны перед запуском проекта в продуктивную эксплуатацию.
При тестировании методов приема и передачи проверяются функции валидации данных, отказоустойчивость и соответствие системы расчетным нагрузкам.
Заключение
Внедрение современных сервисов прогнозирования продаж предоставляет компаниям инструменты для принятия обоснованных стратегических решений на основе точных и адаптивных к изменяющимся рыночным условиям прогнозов. Такие технологии повышают эффективность бизнес-процессов и конкурентоспособность компаний.
В данной статье мы кратко описали шаги по интеграции таких решений, привели пример данных, которые могут быть использованы для создания сервиса прогнозирования. Для более подробного изучения практик внедрения облачных решений рекомендуем прочитать статьи из нашего блога.