Solutions sectorielles

À l’ère du commerce de détail omnicanal, les consommateurs créent plus de données que jamais. Pour un détaillant, des données de flux en temps réel à l'échelle de l’entreprise peuvent aider à obtenir des informations au sujet des comportements de la clientèle et améliorer les résultats de l’entreprise.

• Sentiment analysis: Understand customer sentiment in the moment
• Personalized promotions: Up to the moment promotions taking into consideration time, location, context, etc. for the optimal customer experience
• Inventory management: Monitor inventory flows to ensure optimal supply and deliver of product across channels

Related links:

• Walmart : la messagerie en temps réel chez Walmart
• Target : simplification de la distribution omnicanale à grande échelle
• Zalando : classement des documents en temps réel avec Kafka Streams
• Stitch Fix : la gestion de données à grande échelle - l'efficacité excessive des événements
• Etsy : applications de streaming de données sur Docker
• Shopify : les ventes Flash Shopify et Apache Kafka

Explore real-time data is a must have to financial services firms. With an up to the moment view of all activity they can better meet regulatory constraints, combat fraud, and remain competitive in a rapidly changing landscape.

• Market risk: Aggregate data across sources for real-time view of potential exposures
• Fraud detection: Detect potential laundering, payments fraud and respond in real-time to effectively minimize exposure/impact
• Capital management: Optimize capital planning and allocation leveraging data across multiple disparate sources

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• Goldman Sachs : analytiques en temps réel visualisés avec Kafka + Streamliner + MemSQL + ZoomData
• Goldman Sachs : Kafka dans l'entreprise – que se passe-t-il en cas de panne ?
• Funding Circle: développement d'applications financières à états avec Kafka Streams

Le secteur de la banque de détail est plus compétitif que jamais. La capacité d’avoir une longueur d’avance sur votre client, de livrer les produits qu’il recherche et de détecter les mauvais acteurs potentiels est essentielle à la survie. Les flux en temps réel vous offrent une vision complète du client sur tous les canaux.

• Personalized promotions: Up to the moment promotions taking into consideration time, location, context, etc. for the optimal customer experience
• Credit risk: Discovery and assess risk profiles, minimize risk exposure across all financial products
• Fraud detection: Anomaly detection to identify potential fraudulent activity and meet regulatory requirements

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• Capital One: Commander - des API REST découplées et immuables avec Kafka Streams
• Rabobank : alertes financières en temps réel chez Rabobank avec l'API Streams de Kafka
• WePay : streaming de base de données chez WePay avec Kafka et Debezium

On prévoit que le marché des voitures connectées atteigne 46,69 milliards $ d'ici 2020. Dans le même temps, une vague de données sera générée à mesure que les véhicules connectés entrent en circulation, créant des occasions uniques pour les constructeurs automobiles s’ils sont en mesure de capitaliser sur les données en temps réel.

• Connected car: Stream connected car data into central store for real-time monitoring and/or downstream analytics
• Personalized promotions: Up to the moment promotions taking into consideration time, location, context, etc. for the optimal customer experience

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• Uber : traitement des flux avec Kafka chez Uber

En procédant au streaming de données à partir d'un nombre illimité de sources, les prestataires de services de santé peuvent offrir plus de choix aux patients pour les soins, et les médecins peuvent être mieux informés afin de mieux prévoir les résultats chez les patients.

• Connected health: Support precision medicine initiatives by connecting all parts of the patient experience
• Improved care: Connect data across all touch points for complete view of patient
• Proactive patient care: Move care beyond the physical experience, providing proactive outreach as warranted

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• Cerner : ingestion de données complexes sur les services de santé avec Apache Kafka chez Cerner

En intégrant des données de flux dans les opérations commerciales, les fabricants rationalisent leurs activités, offrent une qualité supérieure, des produits plus pertinents et réduisent les déchets. Les données de flux temps réel permettent aux fabricants de moderniser les processus existants et de rationaliser les coûts.

• Supply optimization/inventory management: Real-time insight into supply chain to meet up to the moment demand requirements
• Streamlined product development/introduction: Monitor ongoing product development processes/cycles, lower shut-downs and maximize asset utilization
• Quality assurance: Detect product quality issues as/before they occur via real-time streams of product data