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Confluent für Kommunikationsdienstleister
Kommunikationsdienstleister sind auf eine sich weiterentwickelnde Infrastruktur angewiesen, um innovative Dienste und neue Geschäftsmodelle anbieten zu können und mit den Kundenwünschen nach schnelleren Datenverbindungen und der Bereitstellung von Inhalten Schritt zu halten. Confluent hilft dabei, Erwartungen zu erfüllen und zu übertreffen, indem es Echtzeitdaten in großem Maßstab streamt und verarbeitet, um Telco-Workloads und die Markteinführungszeit zu verbessern.
Mit der Daten-Streaming-Plattform von Confluent lassen sich die Vorteile von Echtzeitdaten, die unternehmensweit aus zahlreichen Quellen fließen, nutzen, um wertvolle digitale Kundenerlebnisse im Frontend zu schaffen und den Übergang zu Echtzeit-Backend-Operations zu ermöglichen.
Eine zukunftssichere Datenarchitektur für Echtzeitdatenverarbeitung im großen Umfang schafft neue Einnahmequellen, personalisierte Kundenerlebnisse und reduziert die Kundenabwanderung und Betriebskosten .
Warum Confluent
Eine flexible und skalierbare Datengrundlage auf Streaming-Basis macht Datenprodukte kontinuierlich und in Echtzeit interoperabel, egal für welchen Anwendungsfall.
Wiederverwendbare Datenprodukte erstellen
Daten von überall aus mit einer entkoppelten, unveränderlichen Event-getriebenen Architektur und In-Stream-Verarbeitung kombinieren
Jeden Workload problemlos bewältigen
Einfache Skalierung für die mühelose Verarbeitung von Billionen von Messages pro Tag, ohne die Performance oder Uptime zu beeinträchtigen
Dateninkonsistenzen beseitigen
Data Contracts verwalten, Duplikate verhindern und Konsistenz ohne Datenverlust garantieren
KI-Fähigkeiten aufbauen
ML-Modelle mit kontinuierlich fließenden Echtzeitdaten trainieren, damit Anwendungen auf jedes Event kontextsensitiv und intelligent reagieren können
Daten End-to-End verwalten
Die einzige vollständig verwaltete Governance-Suite für Apache Kafka ermöglicht es, Datenströme schneller weiterzugeben und gleichzeitig die Integrität und Sicherheit der Daten zu gewährleisten.
Anwendungsfälle mit Confluent
Neue Einnahmequellen erschließen. Kundenerlebnisse neu definieren. OSS-Stack modernisieren. Zukunftssicher skalieren.
Omnichannel-Erlebnisse bieten und die Kundenabwanderung reduzieren
Daten aus den Mobilfunk-, Festnetz-, Breitband-, Streaming-Bereichen und den Social-Feeds kombinieren, um einen 360°-Überblick der Kunden zu erhalten und personalisierte Angebote und Aktionen anzubieten. Zum richtigen Zeitpunkt die richtigen Angebote machen, um die Abwanderung zu reduzieren.
Eine Plattform für vernetzte Autos und Smart Cities erstellen
Daten von IoT-Sensoren und Geräten vernetzter Fahrzeuge sammeln und analysieren. Verkehrsstaus und Schadstoffausstoß von Fahrzeugen reduzieren mit Echtzeit-Routing-Diensten und intelligenten Verkehrsmanagementsystemen.
Neue Einnahmequellen mithilfe von 5G, Edge und der Cloud erschließen
Mit 5G Audio-, Video- und Sensordaten am Edge integrieren und verarbeiten und Daten-Pipelines für Analysen aufbauen. Differenzierte Kundenangebote, basierend auf Augmented Reality, standortbasierten Services und Benachrichtigungen in Echtzeit.
Zustand des Netzwerks in Echtzeit überwachen
Netzwerkfehler identifizieren, Datenverkehr umleiten und bei Ausfällen proaktive Alerts an Kunden senden. Netzwerke planen und implementieren, um mit Telemetriedaten, Nachfrage und Echtzeit-Analysen den ROI zu maximieren.
Echtzeit-Framework für Operational Intelligence erstellen
Dashboards in Echtzeit erstellen, um Einblicke in wichtige Kundenmetriken zu erhalten und Kundensupport, Netzwerkbetrieb und Backoffice-Funktionen zu automatisieren.
Echtzeit-Bedrohungserkennung am Edge ermöglichen
Bedrohungen im Netzwerk in Echtzeit identifizieren und isolieren, dank Multi-Access-Edge-Computing und Datenstromverarbeitung. Standortbezogener Schutz vor DoS-Angriffen und Predictive Baselining der Ressourcennutzung zur Trenderkennung.
Unsere Partner helfen bei der Umsetzung von Daten-Streaming
Confluent ergänzt die bisherigen Investitionen in Daten und ermöglicht es Unternehmen, vertrauenswürdige Daten in Echtzeit über den gesamten Stack zu verteilen.
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