Cas d'utilisation de Kafka par secteur

Distribution

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.

• Analyse des sentiments - comprendre les sentiments du client sur le moment
• Promotions personnalisées - promotions de dernière minute en tenant compte du moment, du lieu, du contexte, etc. pour une expérience client optimale
• Gestion des stocks - surveiller les mouvements d'inventaire pour garantir un approvisionnement optimal et une livraison des produits à travers les canaux

Liens connexes

• 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

Services Financiers

Découvrez pourquoi les données en temps réel sont essentielles pour les entreprises des services financiers. Avec une vue instantanée de toute l'activité, ils peuvent mieux répondre aux contraintes réglementaires, lutter contre la fraude et rester compétitifs dans un paysage en pleine mutation.

• Risque de marché - données agrégées dans des sources pour une vue en temps réel des expositions potentielles
• Détection des fraudes - détecter les fraudes potentielles de blanchiment, de paiements et répondre en temps réel pour réduire efficacement l’exposition/impact
• Gestion des capitaux - optimiser la planification et l’allocation des capitaux en s’appuyant sur des données provenant de multiples sources

Liens connexes

• 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

Banque de détail

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.

• Promotions personnalisées - promotions de dernière minute en tenant compte du moment, du lieu, du contexte, etc. pour une expérience client optimale
• Risque de crédit - découvrir et évaluer les profils de risque, minimiser l’exposition aux risques pour tous les produits financiers
• Détection des fraudes - détection d’anomalies pour identifier les activités potentiellement frauduleuses et satisfaire aux exigences réglementaires

Liens connexes

• 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

Automobile

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.

• Les voitures connectées - procéder au streaming de données des voitures connectées dans une banque de données centralisée pour une surveillance en temps réel et/ou à des fins analytiques en aval
• Promotions personnalisées - promotions de dernière minute en tenant compte du moment, du lieu, du contexte, etc. pour une expérience client optimale

Liens connexes

• Uber : traitement des flux avec Kafka chez Uber

Services de santé

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.

• Santé connectée - soutient les initiatives de médecine de précision en reliant toutes les parties de l’expérience du patient
• Amélioration des soins - relier des données de l’ensemble des points de contact pour une vision complète du patient
• Soins proactifs des patients - déplacer les soins au-delà de l’expérience physique, en fournissant une approche proactive selon les besoins

Liens connexes

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

Industrie

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.

• Optimisation de l'approvisionnement / gestion de l’inventaire - informations en temps réel sur la chaîne d’approvisionnement afin de satisfaire aux exigences de la demande sur le moment
• Développement/lancement de produits simplifié - surveiller les processus/cycles de développement des produits en cours, réduire les temps d'arrêt et maximiser l’utilisation des ressources
• Assurance de la qualité - détecter les problèmes de qualité de produit au fur et à mesure / avant qu’ils ne se produisent via les flux en temps réel des données de ces produits