零售產業的解決方案

  • 發行項

零售業是全球增長最快的行業之一，創造了一些最大的收入，並佔美國近三分之一的就業崗位。 零售業的核心是透過店面、目錄、電視和在線等管道，向消費者銷售產品和服務。 零售商可以使用 Microsoft Azure 服務來增強或重新建立客戶旅程圖：：

  • 保持供應鏈敏捷且有效率
  • 使用數據和分析來解除鎖定新商機
  • 使用混合實境、AI 和IoT建立創新的客戶體驗，以及
  • 為客戶建置個人化且安全的多通路零售體驗。


注意

在零售行業的雲端採用中，深入瞭解零售公司的雲端採用旅程。

使用 Azure 服務，零售商可以輕鬆地達成這些目標。 如需使用案例和客戶案例，請流覽 Azure 進行零售。 Microsoft 也透過提供完整的零售套件 Microsoft Cloud for Retail 來徹底改變零售產業。

零售架構指南

下列文章提供零售架構主題的詳細數據。 雖然它們大多是概念性，但它們也可以包含實作詳細數據。

指南 摘要 技術焦點
Microsoft Fabric 中的零售數據解決方案概觀 如何擷取、準備、儲存、分析及對零售產業採取動作的入門。 資料庫
將電子商務解決方案遷移至 Azure 瞭解如何將現有的電子商務解決方案移至雲端。 這三個階段是重新裝載、重構和重建您的解決方案。 遷移
使用 Azure Cosmos DB 進行零售的視覺搜尋 本檔著重於視覺搜尋的 AI 概念，並提供一些關於其實作的重要考慮。 它提供工作流程範例，並將其階段對應至相關的 Azure 技術。 資料庫
消費者品牌的 SKU 優化 主題包括自動化決策、SKU 分類優化、描述性分析、預測性分析、參數模型、非參數模型、實作詳細數據、數據輸出和報告，以及安全性考慮。 分析

零售架構

下列文章提供針對零售行業開發及建議之架構的詳細分析。

架構 摘要 技術焦點
使用 R 模型進行批次評分以預測銷售 使用 Azure Batch 搭配 R 模型執行批次評分。 Azure Batch 適用於內部平行工作負載，並包含作業排程和計算管理。 IoT
使用 R 模型進行批次評分以預測銷售 使用 Azure Batch 搭配 R 模型執行批次評分。 Azure Batch 適用於內部平行工作負載，並包含作業排程和計算管理。 AI/ML
建置以內容為基礎的建議系統 此範例案例示範您的企業如何使用機器學習，將客戶的內容型個人化自動化。 AI/ML
在 Azure 上建置即時建議 API 使用 Azure Databricks、Azure 機器學習、Azure Cosmos DB 和 Azure Kubernetes Service，建置可針對產品、電影、新聞和其他消費者服務進行一般化的建議引擎。 AI/ML
資料倉儲和分析 使用數據管線建置深入的銷售和營銷解決方案，以將來自多個來源的大量數據整合到 Azure 中的整合分析平臺。 分析
電子商務前端 使用 Azure 平臺即服務 （PaaS） 工具來實作可調整且符合成本效益的電子商務前端。 Web
Azure 上的 IBM z/OS 在線事務處理 透過動態調整的基礎結構，企業可以快速實現並推出其產品，以讓用戶滿意。 瞭解如何將 z/OS 大型主機 OLTP 應用程式移轉至雲端中安全、可調整且高可用性的系統。 大型主機
適用於電子商務的智慧型手機搜尋引擎 使用 Azure 認知搜尋 專用的搜尋服務，大幅提升電子商務客戶的搜尋結果相關性。 Web
Azure Kubernetes Service 中的 Magento 電子商務平臺 瞭解如何在 Azure 上部署及裝載開放原始碼電子商務平臺 Magento。 Web
可調整的訂單處理 使用受控 Azure 服務，例如 Azure Cosmos DB 和 HDInsight，建置可高度擴充且具復原性的在線訂單處理架構。 Web
使用 Azure Databricks 進行串流處理 使用 Azure Databricks 為計程車公司建置端對端串流處理管線，以收集及分析來自多個裝置的車程和票價數據。 分析
使用 Azure 串流分析進行串流處理 使用 Azure 串流分析為計程車公司建置端對端串流處理管線，以收集及分析來自多個裝置的車程和車資數據。 分析

零售解決方案構想

以下是您可以做為零售解決方案起點的其他想法。

AI：

分析：

混合實境：

網路：

Web：