O documento lista 4 razões para adotar a tecnologia Kafka no negócio: 1) Eficiência da operação ao melhorar a precisão dos dados em tempo real; 2) Adição de inteligência nos dados para tomada de decisão; 3) Visão 360 graus da base de clientes para ofertas personalizadas; 4) Ponte entre dados locais e em nuvem para dinamizar a infraestrutura de forma híbrida.
Conferência SC 24 | Estratégias de precificação para múltiplos canais de venda
4 Razões para Kafka: Visão 360, Inteligência, Eficiência e Multi-Cloud
1. 4 Razões para adotar a tecnologia Kafka no negócio
Melhorias que possam reduzir os custos
operacionais e aumentar a eficiência
Eficiência da operação
Não basta ter um grande volume de dados
se não gerar informação útil para o negócio
Adição de inteligência nos dados
Unificação dos bancos de dados para
simplificar a análise e evitar uma visão
parcial
Visão 360 graus da base de clientes
Eliminação de silo de dados entre os
ambientes para dinamizar a infraestrutura
Ponte entre os dados locais e em
cloud
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Eficiência da operação
Obter a acuracidade do estoque é um desafio
para grande parte das empresas.
Através do uso do Kafka em cloud, a fornecedora
da ferramenta de gestão de inventário Mojix
adotou a tecnologia para aumentar a precisão da
administração do estoque dos seus clientes de
65% para 99% devido ao processamento em
streaming, realização de transformações dos
dados e o foco nos eventos (event-driven)
resultando na melhor gestão da operação e
dos custos de armazenamento.
Outro exemplo é a siderúrgica russa Severstal
que adotou a tecnologia Kafka para melhorar a
eficiência das fábricas e reduzir o tempo de
paradas indesejadas da operação.
Referências: https://www.confluent.io/customers/severstal e https://www.confluent.io/customers/mojix/
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Adição de inteligência nos dados
Os dados precisam ser trabalhados a favor do
negócio para resultar em mais vendas, aumentar
a produtividade, melhorar a satisfação dos
clientes e também antever tendências.
Para isso, é essencial transformar os dados em
informações úteis, no menor tempo possível, para
a tomada de decisão.
A empresa TicketMaster utiliza o Kafka para
entender o comportamento dos usuários, obter
insights em tempo real e criar ofertas de
produtos mais assertivas de acordo com os
interesses.
Outro exemplo é a empresa de healthcare
Babylon que usa a tecnologia para compreender
melhor os pacientes e anonimizar as
informações sensíveis para atender a Lei Geral
de Proteção dos Dados Européia (GDPR).
Referências: https://www.confluent.io/online-talks/introduction-to-ksql-and-kafka-streams-processing-with-ticketmaster/ e
https://www.confluent.io/kafka-summit-lon19/one-key-to-rule-them-all
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Visão 360 da base de clientes
Com o efeito SMACIT (Social, Mobile, Analytics,
Cloud and Internet of Things), o volume de dados
vem crescendo exponencialmente, o que permite
que as empresas possam criar um datahub
central para conhecer melhor a base de clientes,
melhorando os índices de conversão de vendas,
frequência de compra, satisfação, além da
assertividade na ofertas.
Neste sentido, o Kafka proporciona a simplicidade
de conectar-se com diversas fontes de dados,
gerando um repositório único para estabelecer
uma visão 360 graus da base de clientes.
A varejista inglesa AO.com usa o Kafka para
realizar ofertas personalizadas através da análise
das visitas nos canais digitais e do histórico de
compras para incrementar a taxa de conversão
de vendas.
Referência: https://www.confluent.io/customers/ao/
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Ponte entre os dados locais e em
cloud
No cenário atual, as empresas podem tirar melhor
proveito tanto dos recursos internos quanto dos
recursos em nuvem para acelerar o lançamento
de novos produtos, otimizar custos e dinamizar a
infraestrutura de dados.
Dois pontos importantes que devem ser levados
em consideração são : eliminar silos de dados
entre os ambientes e evitar o efeito lock-in em
relação aos provedores de cloud.
A empresa Adobe usa o Kafka para gerenciar o
pipeline de dados nos 13 datacenters ao redor
do mundo no formato multi-cloud.
Outra referência é a Bayer que estabeleceu um
datahub híbrido (on-Premises e Cloud) com
base na tecnologia Kafka como o elemento chave
da arquitetura de dados.
Referências: https://www.confluent.io/kafka-summit-sf18/beyond-messaging/ e
https://www.confluent.io/kafka-summit-sf18/bringing-streaming-data-to-the-masses/