向潜在客户进行营销（直邮、电话营销和电子邮件）的成本很高。定位不正确可能会损害您的品牌，让潜在客户感到被垃圾邮件。传统技术不是很复杂，导致响应率低，进而导致每潜在客户/获取数量的成本高。

随着整个世界变得更加以数据为驱动力，像 Numberly 这样的营销技术公司越来越依赖他们从多样化、海量数据集中提供最佳洞察力的能力来获得竞争优势。产生最大的营销和广告支出回报取决于他们提供精确、相关和及时信息的能力。为了保持其作为全球领导者的地位，Numberly 必须包含、处理和协调大型且多样化的数据集——例如来自 CRM 的静态数据和流式传感器数据——并使数据科学和分析能够接近真实地访问这些数据——时间。

该公司需要一个语义搜索引擎来支持其平台上所有应用程序的搜索功能。这将有助于它通过搜索上下文了解用户的意图并提高结果的相关性。为此，该公司需要创建一个现代架构框架，以实现更好的搜索、复制数据和进行实验性定制分析。该平台还将被设计为处理未来预期增加的搜索流量和数据量——这是迈向智能企业的重要一步。

随着 Cox Automotive 的成立，高管们寻求实施企业数据战略，使公司能够使用来自其品牌的丰富汽车数据提供新的客户体验。当 20 个品牌聚集在一起时，不可能在 Netezza 或 SQL Server 等传统环境中将所有数据集中在一起。

澳新银行希望识别违规情况，并通过向客户退款来弥补过去二十年的监管失误，从而建立客户信任。然而，查看过去二十年的每一笔交易和余额是一项耗时且资源密集的任务。

为了在数据驱动的金融服务环境中保持竞争力，Axis Bank 需要加快向数据驱动运营的转型，并满足不断变化的客户需求。