Kafka Use Cases by Industry

Einzelhandel

Im Zeitalter des Omnichannel-Einzelhandels erzeugen Verbraucher so viel Daten wie noch nie zuvor. Einzelhändler können von unternehmensweiten Echtzeit-Datenströmen profitieren, um Einblicke in das Kundenverhalten zu gewinnen und Ihre geschäftlichen Ergebnissen zu verbessern.

• Stimmungsanalyse – Kundenstimmungen auf der Stelle verstehen
• Individuelle Angebote – Aktuelle Angebote, die Zeit, Standort, Kontext und weitere Faktoren für das optimale Kundenerlebnis berücksichtigen
• Bestandsmanagement - Überwachen Sie die Inventarströme, um eine optimale Versorgung mit und Auslieferung von Produkten auf allen Kanälen zu gewährleisten

Weiterführende Links

• Walmart: Echtzeit-Messaging bei Walmart
• Target: Einfacherer Omnichannel-Einzelhandel im großen Maßstab
• Zalando: Dokumenten-Rankings in Echtzeit mit Kafka Streams
• Stitch Fix: Datenverwaltung im großen Stil – die fast unerhörte Effizienz von Events
• Etsy: Streaming von Daten-Applikationen auf Docker
• Shopify: Shopify Flash-Sales und Apache Kafka

Finanz

Die Untersuchung von Echtzeitdaten hat für Finanzdienstleister hohe Priorität. Mit einer aktuellen Übersicht aller Aktivitäten können sie behördliche Anforderungen besser erfüllen, Betrug bekämpfen und in einer Landschaft des stetigen Wandels wettbewerbsfähig bleiben.

• Marktrisiko – Quellenübergreifend gesammelte Daten für eine Echtzeit-Risikoprüfung
• Betrugserkennung – Erkennung potenzieller Geldwäsche und Zahlungsbetrugsversuche sowie Reaktion in Echtzeit, um Risiko und Auswirkungen effektiv abzuschwächen
• Vermögensverwaltung – Optimierung von Vermögensplanung und -strukturierung anhand von Daten aus mehreren Quellen

Weiterführende Links

• Goldman Sachs: Visualisierung von Echtzeit-Analytics mit Kafka + Streamliner + MemSQL + ZoomData
• Goldman Sachs: Kafka im Unternehmenseinsatz – was passiert, wenn etwas schiefgeht?
• Funding Circle: Erstellung von statusorientierten Finanzanwendungen mit Kafka Streams

Privatkunden-Banking

Das Privatkundengeschäft im Bankwesen befindet sich wie immer im Konkurrenzkampf. Die Fähigkeit, Ihren Kunden einen Schritt voraus zu sein, die von ihnen nachgefragten Produkte zu liefern und potenziell schädliche Handlungen zu erkennen, ist überlebenswichtig. Mit Echtzeit-Datenströmen erhalten Sie eine umfassende und kanalübergreifende Betrachtung des Kunden.

• Individuelle Angebote – Aktuelle Angebote, die Zeit, Standort, Kontext und weitere Faktoren für das optimale Kundenerlebnis berücksichtigen
• Kreditrisiko – Finden und untersuchen Sie Risikoprofile und minimieren Sie das Risikopotential für alle Finanzprodukte
• Betrugserkennung – Abweichungserkennung zur Feststellung potenziell betrügerischer Aktivitäten und zur Erfüllung behördlicher Auflagen

Weiterführende Links

• Capital One: Commander – ungekoppelte, unveränderliche REST-APIs mit Kafka Streams
• Rabobank: Finanzbenachrichtigungen in Echtzeit bei der Rabobank mit der Streams-API von Apache Kafka
• WePay: Datenbank-Streaming bei WePay mit Kafka und Debezium

Automobil

Der Markt für Connected Cars soll bis 2020 auf 46,69 Mrd. $ anwachsen. Gleichzeitig wird eine enorme Masse von Daten erzeugt, wenn immer mehr vernetzte Fahrzeuge auf die Straße kommen. Das bietet Autoherstellern einzigartige Möglichkeiten, wenn diese die Daten in Echtzeit nutzen können.

• Connected Car – Streamen Sie Daten von vernetzten Fahrzeugen um eine Echtzeitüberwachung und/oder nachgeschaltete Analytik umzusetzen
• Individuelle Angebote – Aktuelle Angebote, die Zeit, Standort, Kontext und weitere Faktoren für das optimale Kundenerlebnis berücksichtigen

Weiterführende Links

• Uber: Stream-Verarbeitung mit Kafka bei Uber

Gesundheitswesen

Durch das Daten-Streaming von unbegrenzt vielen Quellen können Gesundheitsversorger Patienten mehr Auswahl bei der Pflege bieten. Ärzte erhalten zudem fundiertere Erkenntnisse, um die Entwicklung von Patienten besser vorherzusagen.

• Vernetzte Gesundheit – Unterstützen Sie Initiativen für Präzisionsmedizin durch die Vernetzung aller Bestandteile des Patientenerlebnisses
• Verbesserte Pflege – Verbinden Sie Daten aus allen Berührungspunkten für eine Rundumbetrachtung der Patienten
• Proaktive Versorgung – Gehen Sie mit der Versorgung über das physische Erlebnis hinaus und kontaktieren Sie Patienten bei Bedarf proaktiv

Weiterführende Links

• Cerner: Aufnahme komplexer Gesundheitsdaten mit Apache Kafka bei Cerner

Fertigung

Durch die Integration von Streaming-Daten in den Geschäftsbetrieb können Hersteller ihre Abläufe straffen, höhere Qualität und relevantere Produkte liefern sowie Verschleiß reduzieren. Die Datenstromverarbeitung in Echtzeit ermöglicht den Fertigern die Modernisierung vorhandener Prozesse und die Optimierung von Kostenstrukturen.

• Lieferoptimierung/Bestandsverwaltung – Echtzeiteinblicke in die Lieferkette, um auch aktuellste Nachfragetrends zu befriedigen
• Gestraffte Produktentwicklung/-einführung – Überwachen Sie die laufenden Produktentwicklungsprozesse/-zyklen, verringern Sie die Ausfallzeiten und maximieren Sie die Nutzung Ihrer Mittel
• Qualitätssicherung – Erkennen Sie Qualitätsmängel an den Produkten bereits wenn oder bevor diese entstehen – mit Echtzeit-Produktdatenströmen