在庫インテリジェンス

このテンプレートは、Databricksスタック上に本格的な小売在庫管理システムを構築します。店舗マネージャーが在庫状況を monitoring し…

データフロー

売上・在庫データは Lakebase Postgres からレイクハウスへ流れ、需要予測モデルでエンリッチされた後、リバース同期によってアプリへ戻されます。

1. OLTP の書き込みが Lakebase Postgres に書き込まれます (店舗、商品、在庫数、売上トランザクション、補充発注)。
2. Lakebase Change Data Feed (CDF) がすべての変更を CDC 履歴テーブル (ブロンズ層) として Unity Catalog に複製します。
3. Lakeflow Spark 宣言型 pipeline が CDC 履歴を現在状態のシルバーテーブルと、ゴールドの materialized views (在庫概要、在庫僅少アラート、販売速度) に変換します。
4. Lakeflow Jobs がスケジュール実行され、シルバーの売上履歴を読み込み、差し替え可能な需要予測モデルを実行して、30 日間の数量予測と補充推奨を Delta のゴールドテーブルに出力します。
5. Sync Tables (リバース同期) がゴールドテーブルを Lakebase に複製し、低レイテンシーな読み取りを可能にします。
6. Inventory Intelligence App (Databricks App) が OLTP と同期済みゴールドテーブルの両方から読み取り、dashboard、店舗別ドリルダウン、補充キュー、オプションの Genie 分析を表示します。

デザイン

このアプリは 美しく洗練されたデザイン を備えている必要があります。すっきりとしたタイポグラフィ、統一感のある余白、そしてプロフェッショナルな小売らしい佇まいです。基盤には shadcn/ui のコンポーネントを使い、スタイリングはすべて Tailwind で行い、全体にブランドカラーを適用します。dashboard は情報量が多くても雑然として見えないように、補充キューは承認 workflows をストレスなく進められるように仕上げます。

カスタマイズすべき項目

プロビジョニング (Unity Catalog schema、Lakebase の REPLICA IDENTITY) 、シード投入、pipeline の deploy、リバース同期、アプリの deploy については、リポジトリのコードと同じ場所にある README.md に記載しています。

このテンプレートを自分の用途に合わせるには、次の項目を変更します。

• カタログ: 各 pipeline の databricks.yml にある catalog 変数に、自分の Unity Catalog のカタログ名を設定します。
• Lakebase: アプリの databricks.yml の参照先を、自分の Lakebase project、branch、データベースに変更します。
• テーブル: シードスクリプトは、5 店舗・25 商品・90 日分の売上履歴を含む OLTP schema を作成します。シード投入後、inventory schema のテーブルをレプリケートするように Change Data Feed を設定します。
• 同期テーブル: 3 つのリバース同期設定を手動で作成します (テーブルの対応関係の詳細は README を参照してください) 。
• 予測モデル: 需要予測 pipeline の forecast_model 変数に、weighted_moving_average (デフォルト) 、exponential_smoothing、prophet、model_serving のいずれかを設定します。
• Genie Agent: ゴールドテーブル上に Genie Agent を作成し、アプリバンドルの genie_space_id を設定して Analytics タブを有効化します。