Erkenntnisse aus historischen Daten gewinnen
IBM Event Streams wird als Puffer verwendet, um die unzähligen Datenquellen des Unternehmens mit dem Data-Lake zu verbinden.
Dies umfasst Klick-Datenströme von der Website und Transaktionen aus den Verkaufsregistern. Diese Daten werden dann verwendet, um Muster zu identifizieren, die verwendet werden können, um Informationen für zukünftige Marketingkampagnen bereitzustellen.

Echtzeitdatenströme hinzufügen
Um Situationen in Echtzeit zu erkennen und sofortige Maßnahmen zu ergreifen, werden neue datenstromverarbeitende Anwendungen geschrieben.
Diese Anwendungen abonnieren vorhandene Themen in Event Streams, ohne Änderungen an den Back-End-Systemen zu erfordern.

Maschinelles Lernen nutzen
Unternehmen fragen sich oft, ob sie Situationen vorhersagen können, bevor sie eintreten.
Durch die Vorhersage von Ereignissen, bevor sie eintreten, haben Unternehmen mehr Möglichkeiten, ihre Angebote perfekt auf die Bedürfnisse ihrer Kunden abzustimmen.

Weitere Geschäftschancen fördern
Unternehmen nutzen bestehende Daten zur Schulung von Modellen für maschinelles Lernen. Einmal geschult, können diese Modelle Echtzeitdatenströme verarbeiten.
Die Modelle bieten Vorhersagen zu künftigen Situationen, die verwendet werden, um weitere Geschäftschancen zu fördern.
