Obtenez des éclairages à partir de données historiques
IBM Event Streams est utilisé comme tampon pour connecter la myriade de sources de données de l'entreprise à son lac de données.
Notamment les flux de clics issus de son site Web et les transactions de ses registres de ventes. Ces données sont ensuite employées pour identifier des modèles qui pourraient être utilisés pour documenter de futures campagnes marketing.
Ajoutez des flux de données en temps réel
De nouvelles applications de traitement de flux doivent être écrites pour identifier les situations en temps réel et prendre des mesures immédiates.
Ces applications s'abonnent aux rubriques existantes dans Event Streams, ce qui ne nécessite aucune modification des systèmes dorsaux.
Adoptez le machine learning
Les entreprises aimeraient pouvoir prévoir certaines situations avant qu'elles ne se produisent.
La prévision d'événements avant leur apparition offre aux entreprises davantage d'opportunités d'adapter parfaitement leurs offres aux besoins de leurs clients.
Générez de nouvelles opportunités métier
Les entreprises utilisent les données pour former des modèles de machine learning. Une fois formés, ces modèles peuvent traiter des flux de données en temps réel.
Ces modèles fournissent des prévisions sur des situations futures, qui sont utilisées pour générer d'autres opportunités métier.
