Ahorra un 25 % (o incluso más) en tus costes de Kafka | Acepta el reto del ahorro con Kafka de Confluent
Las empresas más punteras del momento consiguen mantenerse un paso por delante de sus competidores al acceder y hacer un mejor uso de sus datos más importantes.
Sin embargo, los silos de datos hacen que tomar decisiones rápidas y bien fundamentadas resulte mucho más difícil, lo que afecta a la agilidad del negocio y a la experiencia del cliente. De hecho, el 60 % de los tech leaders tiene dificultades para integrar múltiples fuentes de datos y afirma que precisamente ese es su mayor obstáculo a la hora de acceder a más datos en tiempo real. Pero te traemos buenas noticias: las pipelines de datos en streaming te ayudan a llevar tus datos al lugar indicado, en el formato correcto y en el momento adecuado para que puedas crear productos de datos más rápido, desbloquear un sinfín de casos de uso y ofrecerles a tus clientes una experiencia más personalizada.
Nuestro último e-book explora los retos que plantean las pipelines de datos heredadas. Además, te contaremos cómo las pipelines en streaming y tus socios tecnológicos actuales pueden ayudarte a optimizar cómo los datos fluyen por tu empresa y a hacerlos más accesibles para todos tus equipos.Lee nuestro e-book «Los tres principales casos de uso de las pipelines de datos en streaming» y descubre:
Cómo Confluent (y nuestra plataforma, que funciona a la perfección con los principales proveedores de servicios en la nube como AWS, Microsoft Azure y Google Cloud) hace que sea más fácil y rentable crear pipelines de datos en streaming para toda tu infraestructura tecnológica
Cómo las pipelines de datos tradicionales (tanto ETL como ETL inversas) frenan la creación de mejores productos de datos
Qué hace que las pipelines de streaming de datos estén creadas para acceder a datos en tiempo real en vez de procesar datos en lotes
Cómo cuatro de los clientes de Confluent —Amway, Picnic, SecurityScorecard y Toolstation— están haciendo realidad incontables casos de uso gracias a las pipelines de datos en streaming