Data Ingestion Serice

Fonctionnalité de l’offre de Cloud Public OpenStack Flexible Engine proposée  par Orange Business Services


Description

Data Ingestion Service (DIS) est un service de streaming en temps réel, hautement évolutif, capable de capturer et de traiter une grande quantité de données en continu pour des besoins spécifiques. Les données envoyées au DIS peuvent être stockées pour un traitement et une analyse en hors ligne. Avec Data Ingestion Service, enrichissez vos applications en approfondissant la compréhension des données. DIS peut être utile à des milliers de scénarios réels existants tels que la capture de données de capteur d’IoT, les clickstreams de sites Web, les transactions boursières, les flux sociaux, les applications mobiles de télémétrie de jeu ou les capteurs à partir de véhicules autonomes permettant une expérience d’application plus profonde et enrichissante à travers les données.

Bénéfices

  • Traitement des données en temps réel : Vous pouvez collecter en continu les données à mesure qu’elles sont générées et réagir rapidement aux informations critiques concernant votre entreprise et vos opérations.
  • Flux extensibles : L’utilisateur peut créer un débit de flux allant de mégaoctets à des centaines de mégaoctets par seconde.
  • LowCost : Il n’y a pas de coût initial et l’utilisateur ne paie que pour les ressources qu’il utilise.
  • Fiable : DIS réplique de manière synchrone  les données de streaming utilisateur sur plusieurs baies logiques et peut conserver les données utilisateurs jusqu’à 7 jours, évitant ainsi la perte de données en cas d’échec de l’applcaition.
  • Sécurisée : Transmission de données cryptées, stockage des données d’utilisateurs.

Fonctionnalités

DIS est un sytème de service Web géré à haut débit et distribué Publish-Subscribe. L’utilisateur peut créer, supprimer, décrire le débit de flux via une simple console Web.

Use Cases

Analyse de marché

A partir des dossiers de consommation des clients, trouver un groupe de clients avec des caractéristiques communes ( intérêts, niveaux de revenus et habitudes de consommation, etc.),analyser quel type de client achète quels produits, afin d’ajuster la stratégie de marché.

Recommandation ciblée

Les banques analysent l’information financière personnelle du client pour recommander des produits appropriés ( prêts, produits financiers), à petit prix pour obtenir des gains importants.

Détection de fraude

Une compagnie d’assurance analyse les données de comportement historique d’une personne assurée, établit le modèle de comportement frauduleux et reconnaît la personne assurée qui assure faussement la compensation d’assurance.