Возможность

Компания использует озеро данных для обработки данных о продажах. Анализ данных о клиентах дает ценную информацию, однако компания хотела бы сократить сроки получения обратной связи с нескольких недель до минут. Это позволит принимать решения практически в режиме реального времени.

Извлечение ценной информации из исторических данных

IBM Event Streams выполняет роль буфера для подключения многочисленных источников данных к корпоративному озеру данных.

К ним относятся данные о посещаемости веб-сайта и транзакциях через кассу. Затем эти данные анализируются для поиска закономерностей, которые позволят улучшить будущие маркетинговые кампании.

Диаграмма, иллюстрирующая анализ исторических данных с помощью IBM Event Streams

Добавление в потоки данных реального времени

Для выявления ситуаций в режиме реального времени и немедленного реагирования них нужны новые приложения потоковой обработки.

Эти приложения подписываются на существующие темы в Event Streams, без внесения изменений в базовые системы.

Диаграмма, иллюстрирующая потоки данных в режиме реального времени в IBM Event Streams

Внедрение машинного обучения

Компании часто задаются вопросом, можно ли предсказать определенные ситуации.

Прогнозирование событий открывает больше возможностей для адаптации предложений с учетом потребностей клиентов.

Диаграмма, иллюстрирующая прогнозирование определенных событий для улучшения обслуживания клиентов с помощью IBM Event Streams

Создание новых возможностей для бизнеса

Компании применяют имеющиеся данные для обучения моделей машинного обучения. Затем обученные модели могут обрабатывать потоки данных в режиме реального времени.

Эти модели прогнозируют будущие ситуации, что позволяет создать новые возможности для бизнеса.

Диаграмма, иллюстрирующая создание новых бизнес-возможностей путем обучения моделей машинного обучения в IBM Event Streams

Оставайтесь на связи

Получите бесплатную консультацию заслуженных инженеров IBM и специалистов по Apache Kafka