Ricavare insight dai dati cronologici
IBM Event Streams viene utilizzato come buffer per connettere le innumerevoli origini dati dell'azienda al data lake.
Sono inclusi i flussi di clic provenienti dal loro sito web e le transazioni dai registratori di cassa. Questi dati vengono poi utilizzati per identificare modelli, che potrebbero essere utilizzati come informazioni per future campagne di marketing.
Aggiungere flussi di dati in tempo reale
Per identificare le situazioni in tempo reale e intraprendere un'azione immediata, vengono scritte nuove applicazioni di elaborazione di flusso.
Queste applicazioni si sottoscrivono negli argomenti esistenti in Event Streams, senza necessità di modifiche ai sistemi di backend.
Adottare il machine learning
Le aziende spesso si chiedono se è possibile prevedere alcune situazioni prima che accadano.
Prevedendo gli eventi prima che si verifichino, le aziende hanno più opportunità di personalizzare perfettamente le loro offerte in base alle esigenze dei clienti.
Promuovere ulteriori opportunità di business
Le aziende utilizzano i dati esistenti per l'addestramento di modelli di machine learning. Una volta addestrati, questi modelli possono elaborare flussi di dati in tempo reale.
I modelli forniscono previsioni su situazioni future, che vengono utilizzate per promuovere ulteriori opportunità di business.
