Conoce Event Processing y porqué adaptarla a tu empresa

El nivel de complejidad que nos rodea es mayor que nunca y cada negocio se enfrenta constantemente a los desafíos de la competencia y la tecnología. Además, los clientes están adoptando rápidamente nuevas tecnologías y se convierten en los principales impulsores del cambio. Al final, es principalmente el enfoque en el cliente lo que dicta su estrategia.
 

 

Como marca, debe crear experiencias personalizadas al comprender las necesidades de los clientes y su viaje de una manera basada en datos. Pero los aprendizajes sobre sus clientes no se pueden traducir en una estrategia eficaz, a menos que pueda generar conocimientos a partir de los datos correctos en el momento adecuado. Desafortunadamente, los datos pueden originarse en varias fuentes diferentes y es difícil acceder a ellos cuando los necesita y en una forma limpia.

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Que son los flujos de datos y las aplicaciones de streaming?

Los clientes interactúan con su negocio en muchas plataformas y canales. Estas huellas crean volúmenes de datos transaccionales en forma de varios eventos. Me gusta de la página, recomendaciones, búsquedas, interacciones sociales, comportamiento dentro de la aplicación, todo esto combinado con datos operativos y datos transaccionales capturados cuando el producto se vende o compra informan múltiples funciones de su negocio. En el mundo ideal, los datos relevantes se utilizan para el análisis comercial y los resultados se transmiten a los sistemas operativos o herramientas de inteligencia comercial para mejorar los procesos comerciales y tomar las decisiones correctas. No hay brecha en su infraestructura de datos y puede vincular fácilmente las interacciones para crear un único perfil digital de su cliente. Pero ese es el mundo ideal. En realidad, muchos están lejos de estar realmente basados ​​en datos y aún buscan una forma confiable de ingerir datos para análisis e informes. Aquí es donde entran en juego soluciones como Apache Kafka. Le permiten crear plataformas de transmisión de datos enfocadas en un flujo de flujos de datos en tiempo real.Una aplicación de streaming tiene dos usos principales:1. Procesamiento de flujos: la capacidad de reaccionar, procesar o transformar continuamente los flujos de datos.2. Integración de datos: la capacidad de capturar flujos de eventos o cambios de datos y enviarlos a otros sistemas de datos, como bases de datos relacionales, lagos de datos o almacenes de datos.

Cuales son los beneficios comerciales de los flujos de datos con Kafka?

Para la mayoría de las empresas modernas, sus datos centrales son continuos, no por lotes. Son eventos continuos que debe procesar, analizar de forma continua y en tiempo real. La introducción de flujos de datos fortalece su negocio al permitir: Real-Time Response: la adopción de streaming permite una reducción significativa del tiempo entre el momento en que se registra un evento y el momento en que el sistema y la aplicación de datos reaccionan ante él. Puede ganar velocidad y confianza en el entorno basado en datos que cambia dinámicamente.  Single Source: herramientas como Kafka permiten que su software ingiera y mueva rápidamente datos de manera confiable entre diferentes aplicaciones. Puede comunicar fácilmente elementos poco conectados de sus sistemas de TI. Si toda la aplicación tiene una cobertura completa de seguimiento de eventos, todo se puede transmitir y registrar en la base de datos, lo que agrega un valor comercial significativo.  Escalabilidad: el cambio hacia arquitecturas de microservicios basadas en eventos le da agilidad a su aplicación, no solo desde el punto de vista del desarrollo y las operaciones, sino especialmente desde una perspectiva empresarial. La única estrategia sostenible para cualquier negocio es aprender cosas tan rápido como cambia el mundo a tu alrededor. Los sistemas y herramientas de transmisión de datos como Kafka responden a estos requisitos de datos modernos. Como desarrolladores y arquitectos, a menudo implementamos Kafka porque viene con múltiples herramientas que son muy atractivas para la integración de datos, una opción clara para manejar el procesamiento de distribución. Para diferentes organizaciones, no necesariamente solo para los grandes jugadores, el valor comercial detrás de la inteligencia comercial mejorada permite la toma de decisiones basada en datos y el enfoque en el cliente.

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