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Jetzt erfahren, wie 4.175 IT-Führungskräfte Daten-Streaming-Plattformen nutzen, um einen herausragenden ROI zu liefern, die Einführung von KI zu beschleunigen und die Markteinführungszeit zu verkürzen – und dabei den vollen Wert ihrer Daten zu erschließen.
Wie Daten-Streaming den Einzelhandel durch Echtzeit-Personalisierung, KI-gesteuerte Automatisierung und agile Lieferketten transformiert. Jetzt anhand realer Anwendungsfälle – wie dem von Migros – erfahren, wie führende Unternehmen Innovationen skalieren und Kundenerlebnisse verbessern.
Wie Daten-Streaming das Gesundheitswesen verändert – von KI-gestützter Diagnostik über die Bereitstellung von Echtzeit-Versorgung bis hin zur pharmazeutischen F&E. Führende Anbieter und Forscher nutzen Echtzeitdaten, um Behandlungserfolge zu verbessern und Innovationen voranzutreiben.
Echtzeit-Analysen, KI und moderne Anwendungen sind alle von Daten-Streaming abhängig – aber einen verwalteten Streaming-Service von Grund auf neu zu entwickeln, ist nicht einfach. Ob Service- oder Technologieanbieter, die Kunden erwarten eine Lösung ohne die Komplexität, Kosten und Risiken von selbst entwickeltem Apache Kafka®. Dafür gibt es das OEM-Programm von Confluent.
In diesem technischen Playbook für Data Engineers, Architekten und Entwickler beleuchten wir die Implementierung eines Shift Left-Ansatzes mit Daten-Streaming zur Optimierung der Datenerfassung in Lake- und Warehouses
Eine Daten-Streaming-Plattform ermöglicht dynamische KI-Agenten, die Echtzeit-Events verarbeiten und auf sie reagieren. Jetzt mehr erfahren über die Agenten-Anatomie, die Entwicklung von Single- zu Multi-Agent-Systemen, Designmuster für skalierbare Architekturen und agentische KI-Anwendungen in der Praxis.
Daten-Streaming ermöglicht Unternehmen, Daten in Echtzeit zu bewegen. Um wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen sie aber ihre Architektur transformieren. Jetzt alles über die Vorteile eins Frameworks zur Entwicklung einer Daten-Streaming-Organisation erfahren, um Datenströme in Innovationen und Business Value umzuwandeln.