誰是Netflix、Uber、高盛數據商機幕後的推手?

大數據時代,每家企業都想從數據中探索新商機。前一篇我們分享了Elastic產品的特色,今天我們來談談Elastic又是如何幫助企業挖掘數據新商機的呢?

媒體及娛樂業: Elastic幫助Netflix分析使用者行為、監控訊息系統運作,提升用戶滿意度

Netflix每天透過數個管道將訊息提供給客戶:email、推播、簡訊、語音信箱等。Netflix透過他的訊息平台來完成這件事,這個訊息平台是一個分散式系統,不管是在運作上或是要修復錯誤都非常的複雜,尤其Nextflix又擁有非常大量的訊息量,因此技術團隊需要一個幫助他們自動監控、分析、並且修復問題的系統。Elastic stack幫助Netflix去監控這些訊息的生命週期,確保這些訊息有如實地傳達給Netflix的使用者。除此之外,Netflix也使用Elastic stack來分析使用者行為,例如:他們想知道哪個國家的使用者會使用電話號碼來驗證Netflix的帳號,因此,他們使用elasticsearch來搜尋結果,並且使用Kibana將結果以視覺化圖表呈現出來。

軟體與技術業: Elastic讓Uber達成實時精準預測,快速完成叫車、訂餐服務

對Uber來說,不管是預估車程時間或是預計使用者訂購的食物何時會抵達,精準預測是Uber整體服務很重要的一環。因此,Elastic ELK對Uber來說是一個很好的選擇,因為ELK不僅提供了全文檢索(full-text search)、地理空間查詢(geospatial query)以及模組的彈性(schema flexibility),也可以近乎即時的存取數據;因此提供給Uber技術團隊足夠的彈性去建構一個更精準更快速的預測系統並提供更好的服務給使用者。

金融業: Elastic提升高盛運營效能,提高顧客滿意度

高盛(Goldman Sachs)身為全球權威投資銀行與證券交易所,看到了Elasticsearch的強大優點,因此將它應用到不同的創新專案裡。例如,建立應用程式幫助法務部門搜尋合約、讓執行高層與客戶能夠追蹤即時交易、以及幫助技術團隊去自動定位及解決軟體上的bug。在過去,高盛員工花費很多時間在這些瑣事上,但將Elasticsearch應用在新專案後,讓員工可以將時間花費在更有意義的事情上。除此之外,Elasticsearch有時也被金融工程團隊拿來組建財務模組,或是營運部門的員工也會使用Kibana來快速的建立過去需要花時間手動製作的報表。

Elastic部分的成功案例

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