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« Il y a les données en temps réel, telles que les cours de la bourse, les notifications urgentes, etc. Il y a les données statiques, telles que les conditions générales. Et puis, il y a les données qui sont régulièrement mises à jour, telles que les informations de localisation. Si vous disposez d'un outil comme Kafka, qui vous permet de rassembler toutes ces données, de les combiner de manière à les présenter aux utilisateurs finaux (qu'il s'agisse de traders, de commerciaux ou de responsables) et de leur fournir des analyses basées sur ces données, vous disposez d'un véritable avantage concurrentiel. »
Gone are the days of end-of-day batch processes and static data locked in silos. Financial institutions and fintech companies need to see their business in near real time, with the ability to respond in milliseconds—not hours. They have to integrate, aggregate, curate, and disseminate data and events within and across production environments, which is why Apache Kafka® is at the epicenter of seismic change in the way they think about data. In this keynote from Kafka Summit 2020, hear from Leon Stiel, Director, Citigroup, on how the company is tackling its data challenges and using event streaming to drive efficiencies and improve customer experiences.
Curve diversifie son offre de moyens de paiement grâce à des transactions de données en temps réel et axées sur les événements
Comment Confluent a permis à DATEV de créer des applications cloud native en tirant parti de ses données de mainframe
DISH Wireless builds data products with Confluent Cloud to unlock the business value of its 5G network.