A oportunidade

Uma empresa mantém atualmente um data lake usado para processar seus dados de vendas. Ela conseguiu obter insights valiosos ao analisar os dados de seus clientes, mas quer diminuir o loop de feedback de semanas para minutos. Isso permitirá que ela impulsione mais decisões em tempo real.

Obtenha insights de dados históricos

O IBM Event Streams é usado como um buffer para conectar diversas fontes de dados da empresa ao seu data lake.

Isso inclui as sequências de cliques de seu website e suas transações e seus registros de vendas. Em seguida, esses dados são usados para identificar padrões que poderiam ser usados para informar futuras campanhas de marketing.

Diagrama que representa insights de dados históricos por meio do IBM Event Streams

Inclua fluxos de dados em tempo real

Para identificar situações em tempo real e tomar medidas imediatas, novos aplicativos de processamento de fluxo são criados.
Esses aplicativos assinam tópicos existentes no Event Streams, sem nenhuma necessidade de alterações nos sistemas de back-end.

Diagrama que representa fluxos de dados em tempo real por meio do IBM Event Streams

Adote o machine learning

As empresas se perguntam com frequência se é possível prever algumas situações.

Ao prever eventos, as empresas têm mais oportunidades de customizar perfeitamente suas ofertas às necessidades de seus clientes.

Diagrama que representa a previsão de determinados eventos para melhor atender os clientes por meio do IBM Event Streams

Gere mais oportunidades de negócios

As empresas usam dados existentes para treinar modelos de machine learning. Uma vez treinados, esses modelos podem processar fluxos de dados em tempo real.

Os modelos fornecem previsões sobre situações futuras, que são usadas para gerar mais oportunidades de negócios.

Diagrama que representa o impulsionamento de mais oportunidades de negócios ao treinar modelos de machine learning por meio do IBM Event Streams

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