从历史数据中挖掘洞察
IBM Event Streams 用作将该公司大量数据源连接到其数据湖的缓冲区。
这包括来自其 Web 站点的点击流以及来自其销售注册器的交易记录。然后,使用这些数据来识别模式,而模式又可以用于支持未来的市场营销活动。

添加实时数据流
为了实时识别情况并立即采取措施,编写了新的流处理应用程序。
这些应用程序订阅了 Event Streams 中的现有主题,无需对后端系统进行任何更改。

采用机器学习
企业常常会怀疑他们能否在某些情况发生之前加以预测。
通过在事件发生之前对其进行预测,企业就有更多机会调整产品,完美满足客户需求。

推动更多商机
企业使用现有数据来培训机器学习模型。经过训练,这些模型可以处理实时数据流。
这些模型可以预测未来情况,而预测结果又能推动进一步的商机。
