Nello specifico, il DEEM prevede:
1) Raccolta e integrazione di dati da varie fonti, come database relazionali, file di registro, sensori e applicazioni.
2) Trasformare i dati in un formato coerente e utilizzabile.
3) Applicazione di algoritmi analitici ed elaborazione dei dati in tempo quasi reale per estrarre informazioni significative e generare avvisi o notifiche in base a regole predeterminate.
DEEM è particolarmente utile in scenari in cui l'analisi tempestiva e il processo decisionale sono cruciali, come il rilevamento di frodi, il trading finanziario, l'analisi del comportamento dei clienti e il rilevamento di anomalie nei processi industriali. Sfruttando una combinazione di dati storici e in tempo reale, DEEM mira a fornire alle organizzazioni migliori capacità decisionali in ambienti dinamici.
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