Создание системы прогнозирования спроса на базе искусственного интеллекта

Новое решения по прогнозированию спроса должно было повысить точность планирования запасов, избегать затаривания складов, а также снижать возможные товарные потери. 

Особенности проекта:

Cистема была разработана на технологиях открытого кода с использованием лучших практик машинного обучения. По результатам пилотного внедрения системы в десяти магазинах «Ленты» удалось добиться значительного увеличения точности прогноза.

Первоначально системы была развернута в кластере Hadoop, расположенном в дата-центре «Ленты», однако для ускорения расчетов прогноза она была перенесена в облако Microsoft Azure.

Инструментарий облачной платформы Microsoft Azure, в частности Azure DataBricks, позволил ускорить разработку и поддержку процедур обработки данных и на 30% сократить длительность расчетов, необходимых для составления ежедневных прогнозов ассортимента магазинов.

Информация по чекам и параметрам магазинов, обогащенная внешними данными из собственного хранилища «Ленты», копируется в Azure Data Lake Storage. Анализ и прогнозирование осуществляется с использованием динамического вычислительного кластера Azure Databricks.

И подписывайтесь на наш телеграм-канал про аналитику и данные Analytics Now