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Ihre Herausforderungen

Echtzeit-Streaming-Datenanalyse und Big Data

Sie befinden sich auf der Überholspur. Ihre APIs helfen Ihnen, mit Ihren Kunden schneller und kostengünstiger als je zuvor zu interagieren. Großartig! Aber die anderen bleiben auch nicht zurück. In der heutigen, schnelllebigen Zeit steht dem Kunden sehr viel zur Auswahl und einem Wechsel zu Ihrem Konkurrenten nichts im Wege. Aus diesem Grund werden verbesserte Kundeneinblicke immer wichtiger. Eine Echtzeit-Streaming-Datenanalyse und Big Data bieten Lösungsmöglichkeiten!

Es ist wichtiger denn je zu wissen, wer Ihre Kunden sind, was sie wollen, wann sie es wollen und wie es geliefert werden kann. Wir haben es hier mit rohen Benutzerdaten zu tun. Die Umwandlung von roher Big Data in wertvolle Geschäftseinblicke erfordert jedoch eine Software, die schnell und zuverlässig ist und nicht nur Informationen sammeln, sondern auch in Echtzeit analysieren kann. Werden die Backend-Systeme damit gefüttert, dann können intelligente, agile Entscheidungen getroffen werden. Vorbei sind die Zeiten der mühevollen Nachbearbeitungen und des ewigen Hinterherlaufens. Die neue Business Intelligence bringt wesentliche Vorteile und Funktionen. Schauen wir uns das mal an.

Echtzeit-Steuerung durch Echtzeit-Dashboards

Echtzeit-Dashboards bedeuten, dass Sie jederzeit in Ihre Systeme einsehen können. Sie haben die Möglichkeit, einen Prozess zu starten und jederzeit zu stoppen, zu blockieren, abzulehnen, abzubrechen oder zu beenden. Sie müssen nicht mehr mühevoll möglichst viele Daten sammeln, um sie im Nachhinein analysieren zu können. Eine Echtzeit-Kontrolle über Systeme bedeutet die totale Kontrolle – damit sind Sie dem Spiel immer einen Schritt voraus.

Entscheidungen in Echtzeit durch Alerts und Serviceeinsätze

Sie können selbst am Puls des Geschehens bleiben oder Regeln aufstellen, Kunden und Geschäftspartner kategorisieren, damit das System es für Sie erledigt. Das alles ist gut für Unternehmen geeignet, die sich schnell mitbewegen müssen und Entscheidungen aufgrund realer Fakten in Sekundenbruchteilen treffen müssen. Zum Beispiel aktuelle Verkehrsinformationen. Eine Lösung wie die Echtzeit Streaming Datenanalyse kann enorme Mengen an Big Data sammeln, verstehen und präzise darauf reagieren.

Maschinelles Lernen und Vorhersagen

Eine Echtzeit-Streaming-Datenverarbeitung generiert eine große Menge an Daten. Richtiges Big Data. Kein Mensch ist in der Lage, das alles zu verstehen. Lassen Sie uns Ihnen die Maschine vorstellen: durch maschinelles Lernen werden Merkmale in den Daten gesammelt und auf deren Grundlage werden Geschäftsregeln gelernt und gewonnen, die vorhersagbar sind. Wie beispielsweise eine aktuelle Wetter- oder Verkehrsvorhersage, die Sie – z. B. von Google – erhalten, sobald Sie Ihr Haus verlassen. Wir alle haben digitale Anbieter erlebt, die unsere Bedürfnisse vorwegnehmen und uns Vorschläge unterbreiten. Es fühlt sich vielleicht wie Zauberei an, in Wirklichkeit findet eine großartige Analyse und die Anwendung davon statt.

Was ist iPaaS

Monetarisierung

Die Fähigkeit, so viele Daten zu sammeln und Echtzeitanalysen zu erstellen, bedeutet, dass Sie neue Geschäftsmodelle annehmen können, wie z. B. die Monetarisierung Ihrer API-Nutzung. Die Echtzeit Streaming Datenanalyse hilft Ihnen, in Sekundenbruchteilen Berechnungen und Entscheidungen für Ihre Kunden zu treffen. Erinnern Sie sich an das letzte Mal, als Sie Ihr mobiles Datenlimit überschritten haben? Dieses System hat in Echtzeit entschieden, ob es Ihnen mehr Bandbreite zur Verfügung stellt oder nicht. Mit der Monetarisierung können Sie den Moment nutzen und Kunden richtig glücklich machen. Eine richtige Win-Win-Situation!

Nutzen Sie Ihre Daten und kurbeln Sie Ihr Business mit den Streaming-Lösungen von Yenlo an.

  • Dynamische Analyse von Millionen von Datenpunkten pro Sekunde.
  • Leichtgewichtige, kleine Bereitstellung, die große Ereignisraten verarbeiten kann.
  • Verarbeitung von verdichteten Abfragen in Echtzeit, mit einer Spanne von Sekunden bis mehreren Jahren.
  • Verteilte Bereitstellung zur Skalierung und Verarbeitung von Millionen von Ereignissen pro Sekunde.
  • Unterstützung für anspruchsvolle Anwendungsfälle, die komplexe Streaming-Operatoren und Anomalie-Erkennung erfordern.
  • Umfangreiche und agile Entwicklungserfahrung mit Streaming SQL unter Verwendung des grafischen Drag-and-Drop-Editors.
  • Bietet Benutzern mehr Autonomie bei der Verwaltung von Tools.
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