機会

企業では現在、販売データの処理に使用するデータレイクを保持しています。顧客データを分析することで貴重な洞察を得られていますが、フィードバック・ループを数週間から数分に短縮したいと考えています。それにより、意思決定をよりリアルタイムに行えるようになります。

過去のデータから洞察を得る

IBM Event Streamsは、企業が持つ無数のデータ・ソースをデータレイクに接続するためのバッファーとして使用されます。
これには、Webサイトからのクリック・ストリームや、販売登録からのトランザクションなどがあります。次にこのデータは、将来のマーケティング・キャンペーンで使用できそうなパターンを特定するのに使用されます。

IBM Event Streamsを介した過去データからの洞察を表す図。

リアルタイムのデータ・ストリームの追加

リアルタイムで状況を認識して即時アクションを実行するために、新しいストリーム処理アプリケーションが書き込まれています。
これらのアプリケーションはEvent Streamsの既存のトピックにサブスクライブします。バックエンド・システムへの変更は必要ありません。

IBM Event Streamsを介したリアルタイム・データ・ストリームを表す図

機械学習の採用

何か事が起こる前にそれを予測できないかと考える企業は多々あります。
イベントが起こる前に予測することで、企業は顧客のニーズに合わせてオファーを完全に調整するチャンスを多く持つことができます。

IBM Event Streamsを介して特定のイベントを予測し、顧客により良いサービスを提供することを表す図

さらなるビジネス機会の推進

企業は既存のデータを使用して、機械学習モデルをトレーニングします。トレーニングを完了したモデルは、データのリアルタイム・ストリームを処理できるようになります。
将来の状況に関する予測を提供するこれらのモデルを使用して、さらなるビジネス機会を推進します。

IBM Event Streamsを介して機械学習モデルをトレーニングすることにより、ビジネス機会をさらに推進できることを表す図

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