L'analyse des données en temps réel permet aux organisations de piloter efficacement leur activité en se basant sur des données précises et actualisées pour prendre leurs décisions au bon moment: comportement des consommateurs, suivi des stocks, détection de fraude, analyse de performance, analytics en temps réel... les cas d'usages sont nombreux.
Au travers d'une démonstration, nous vous montrerons comment Confluent (basé sur Kafka) et le Lakehouse de Databricks peuvent s'intégrer pour créer un pipeline de données en continu à des fins d'analytics en temps réel. Les données sont ainsi facilement accessibles au responsables d'usine pour lui permettre de mesurer l'efficacité de sa chaîne de production et stimuler la productivité. Découvrez également comment l'accès à ces flux de données en temps réel lui permettra de développer de nouvelles applications analytics et de mettre en place une maintenance prédictive des machines.
