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Les trois principaux cas d’usage des pipelines de données de streaming

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Pour devancer leurs concurrents, les entreprises leaders s'efforcent de faciliter l'accès à leurs données les plus critiques, et d'optimiser leur utilisation.

Beaucoup restent toutefois confrontées à un cloisonnement des données qui peut les empêcher de prendre rapidement des décisions éclairées, ce qui a un impact sur leur agilité et sur l’expérience client. En effet, 60 % des leaders technologiques rencontrent des difficultés à intégrer différentes sources de données. Il s'agit du principal obstacle à l'utilisation des données en temps réel. Heureusement, les pipelines de données de streaming vous permettent désormais d’acheminer vos données au bon endroit, au bon moment et dans le bon format. Vous pouvez ainsi créer des produits de données plus rapidement, prendre en charge une infinité de cas d'usage et offrir des expériences client personnalisées.

Notre dernier e-book s'intéresse aux défis liés aux pipelines de données hérités. Découvrez comment, en vous appuyant sur vos partenaires, vous pouvez tirer parti du streaming pour optimiser la circulation des données dans votre entreprise afin que vos collaborateurs puissent y accéder facilement.

Consultez l’e-book « Les 3 principaux cas d’usage des pipelines de données de streaming » pour :

  • Découvrir comment Confluent et notre plateforme, en s'intégrant aux principaux fournisseurs de services cloud (comme AWS, Microsoft Azure et Google Cloud), vous permettent de créer facilement et à moindre coût des pipelines de données de streaming pour l’ensemble de votre infrastructure informatique

  • Comprendre pourquoi les pipelines de données classiques (notamment ETL et ETL inversé) font obstacle à la création de produits de données performants

  • Découvrir comment les pipelines de données de streaming permettent d'abandonner les traitements par lots et d'accéder aux données en temps réel

  • Lire les témoignages de plusieurs clients de Confluent (Amway, Picnic, SecurityScorecard et Toolstation) qui parviennent à prendre en charge une infinité de cas d’usage grâce aux pipelines de données de streaming

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