La oportunidad

Las compañías actualmente mantienen un data lake que utilizan para procesar sus datos de ventas. Han sido capaces de obtener insights al analizar sus datos de cliente, pero quieren acortar el ciclo de retroalimentación de semanas a minutos. Esto les permitirá impulsar más decisiones en tiempo real.

Obtenga insights de los datos históricos

IBM Event Streams se utiliza como memoria intermedia para conectar los múltiples orígenes de datos de la empresa a su data lake. Esto incluye hacer clic en las rutas desde su sitio web y las transacciones de sus registros de ventas. Estos datos se utilizan para identificar patrones, que podrían utilizarse para configurar futuras campañas de marketing.

Diagrama que representa insights de datos históricos a través de IBM Event Streams

Agregue transmisión de datos en tiempo real

Para identificar situaciones en tiempo real y tomar medidas inmediatas, se escriben nuevas aplicaciones de procesamiento de transmisión. Estas aplicaciones se suscriben a temas existentes en Event Streams, que no requieren modificaciones en los sistemas back-end.

Diagrama que representa transmisiones de datos en tiempo real a través de IBM Event Streams

Utilice el machine learning

Las compañías a menudo se preguntan si pueden predecir algunas situaciones antes de que sucedan. Al predecir los eventos antes de que ocurran, las compañías tienen más oportunidades de adaptar perfectamente sus ofertas a las necesidades de sus clientes.

Diagrama que representa la predicción de ciertos eventos para servir mejor a los clientes a través de IBM Event Streams

Impulse nuevas oportunidades de negocio

Las compañías utilizan los datos existentes para entrenar modelos de machine learning. Una vez entrenados, estos modelos pueden procesar transmisiones de datos en tiempo real. Los modelos proporcionan predicciones sobre situaciones futuras, que se utilizan para impulsar nuevas oportunidades de negocio.

Diagrama que representa el impulso de nuevas oportunidades de negocio mediante la capacitación de modelos de machine learning a través de IBM Event Streams

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