Quadient 是一家领先的全渠道客户体验解决方案提供商，需要一种方法来统一和组合他们使用的每种数据类型，以创建实时运行的机器学习应用程序。这将使其开发人员能够为企业构建 SAAS 云平台，以改善客户体验并通过业务自动化实现数字化转型。然后，其平台将能够通过从多个来源（包括实时传感器数据、历史数据（如 ERP 和 CRM）、新闻、社交媒体、航班跟踪和其他来源）获取数据来预测事件，然后利用 AI 和 ML 与所有分层数据进行交互，以得出业务交互预测。这使 Quadient 能够为其客户（尤其是保险领域的客户）提供新功能和附加价值。在找到并利用 Iguazio 之前，Quadient 测试了多个云平台，以统一、存储并提供其想要处理的各种数据类型（例如关系数据、键值、时间序列等）的单一界面。

尽管机器学习在金融机构中具有潜力，但由于交付时间长且数据访问有限，部署机器学习模型通常效率低下。

Ecolab 是水、卫生和感染预防解决方案领域的全球领导者，该公司希望为水系统、工业机械和其他应用开发预测风险模型。该公司的机器学习之旅始于 2016 年，当时的一个项目是使用现有传感器数据开发细菌生长风险模型。然而，在生产中构建、部署和维护机器学习模型的过程既复杂又具有挑战性。该公司需要一个数据科学协作平台，将其庞大的、地理上分散的团队聚集在一起，同时高效利用云计算资源。Ecolab 的机器学习模型部署遵循“重写和部署”模式，其中模型开发独立于应用程序开发人员进行。这种方法导致部署时间平均超过 12 个月。

数字支付平台 Payoneer 需要一种方法，根据最新的实时数据为其 AI/ML 欺诈预测/预防模型提供服务，以便为客户提供更安全的支付体验。该公司采用的是一种事后检测欺诈企图的追溯方法，这意味着客户只能在欺诈企图（可能成功）后阻止用户。这种方法有几个局限性，包括无法跟踪复杂网络中的欺诈企图、缺乏高级分析和日志关联来识别异常，以及对客户体验和满意度产生负面影响。Payoneer 需要一种解决方案，利用复杂的算法来跟踪多个参数并检测复杂网络中的欺诈行为。虽然 Payoneer 已经建立了复杂的机器学习模型，但这些模型只能离线工作，无法用于应对实时威胁。

NetApp 是一家领先的混合云数据服务提供商，它需要增强其 Active IQ 解决方案以整合 AI 驱动的数字顾问。其目标是利用 AI 获取有关其客户存储控制器的智能洞察并提供规范性指导，以及自动执行“最佳操作”以实现对上述设备的预测性维护。该公司面临的挑战是每月分析来自全球存储传感器的 10 万亿个数据点。Active IQ 现有的基础设施基于 Hadoop，无法经济高效地实现实时预测性 AI、运行大规模分析或大规模部署新的 AI 服务。传统数据仓库和基于 Hadoop 的数据湖无法高效地处理从存储控制器收集的数万亿个数据点，从而无法获得实时预测性维护所需的可操作情报。