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スターバックスにおける事例:Facebook Prophet と Azure Databricks を利用した大規模な需要予測

Available On Demand

日、店舗、SKU レベルでの高精度の需要予測は、従来のデータウェアハウスをベースとした予測ツールでは実行が困難です。実際の製品の需要は、各店舗、SKU、日ごとに異なりますが、従来の需要予測ソリューションでは、週ごと、プロモーショングループごとの累積が用いられているのが実情です。

Databricks の統合データ分析プラットフォームを導入することで、小売企業では 2 桁の予測精度の改善を見込めます。Databricks は、日・店舗・SKU レベルでの高粒度の予測を可能にし、モデルの精度を高めるための数百におよぶ機能を提供します。データセットの組み込みも容易なため、ローカリゼーションと追加のデータセットにより、予測をさらに強化できます。毎日実行する予測によって、業務部門はタイムリーなデータに基づいた、より効果的な意思決定を行うことができます。

In this webinar:

  • Learn how to perform fine-grained demand forecasts on a day/store/SKU level with Databricks
  • We’ll show how to forecast time series data precisely using Facebook’s Prophet
  • Also, learn how Starbucks does custom forecasting with relative ease
  • How to train a large number of models using the defacto distributed data processing engine, Apache Spark™
  • Finally, we can then present this data to analysts and managers using BI tools to enable the decision making required to drive the required business outcomes


Rob Saker, Industry Leader – Retail at Databricks

Brendan O’Shaughnessy, Data Science Manager at Starbucks

Bilal Obeidat, Solutions Architect, Databricks