Bohme 是一家零售精品店，在运营中面临多项挑战。该公司缺乏集中式报告解决方案，因此很难评估各个商店的业绩。缺乏实时数据洞察也阻碍了他们的采购决策。他们的业务节奏很快，需要在 30 天内设计、制造、备货和销售商品，因此需要采用更高效、更精简的数据管理方法。

Torpedo7 是新西兰一家成功的在线零售商，但其数据管理方面面临挑战。该公司缺乏可靠的最新信息，而这些信息对于决策至关重要。由于缺乏合适的平台，公司内的决策者无法有效地传达数据。此外，他们一直在等待“数据人员”生成报告，这是一个耗时的过程。该公司需要一种能够提供实时更新的解决方案以及一个用于共享数据的协作平台。

Federated Media Publishing 是全球最大的自有和运营实时广告交易平台之一，它面临着多项挑战。他们处理的数据非常复杂，而且在不同办公地点的数据不一致。这导致数据管理团队负担过重，难以应对数据量和复杂性。此外，该公司需要定制的关键绩效指标 (KPI)，以便为高管提供更好的见解。缺乏一个用于共享数据和自动执行日常任务的统一平台进一步加剧了这些挑战。

全球税务服务提供商 H&R Block 面临着与数据管理和报告相关的多项挑战。该公司拥有许多不同的信息源，这使得整合和有效分析数据变得困难。这导致该公司花费了大量时间来构建报告。此外，由于数据源的分散性，该公司的领导层缺乏关键的数据洞察力。显然，他们需要一种能够提供不同数据源的统一视图并在团队之间提供更高透明度的解决方案。

意大利邮政服务公司 Poste Italiane 已发展成为一个在线市场，提供金融产品、物流、保险服务和在线支付。为了在瞬息万变的世界中保持核心地位，意大利邮政优先考虑创新，以支持新产品、新流程和新客户体验。他们在市场中看到了支持其供应链内公司获取和留住客户的机会。然而，传统邮政系统被庞大而复杂的供应链束缚在一起，导致技术蔓延，其中有太多程序无法互操作。这意味着程序无法相互通信和共享数据。由于程序过多且它们之间缺乏互操作性，账户管理和赚取奖励的规则并不明确。

技术咨询和服务公司 Mindtree 指出了零售和银行业面临的两大挑战。在零售业，忠诚度计划的兑换率下降是一个重大问题。每年有近 1000 亿美元的积分未使用，这意味着错失了吸引消费者的机会，与营销和维护计划的成本相比，这是一项资产负债表上的负担。在银行业，商户入职流程繁琐耗时，需要超过 20 天。该流程风险高，需要大量投资外部机构进行第三方验证，并且缺乏标准化系统来确保供应商遵守反洗钱、了解您的客户和了解您的客户的客户等法规。

根据“迪拜 10X”的愿景，迪拜的目标是在技术方面领先其他世界城市 10 年。该愿景下的一项举措是“数字丝绸之路”，这是一个促进全球贸易的平台。该平台旨在利用区块链技术解决全球贸易体系的关键问题——成本高、信任度低和缺乏透明度。然而，在迪拜注册进出口商品的过程既不顺利也不容易。这是一个漫长的过程，涉及许多部门。对于出口来说，这个过程需要更多步骤。所有这些过程都是纸质的，非常耗时。

美国保险业在监管报告方面面临巨大挑战。50 个州的监管机构要求提供各种格式的数据，而且时间通常很短，保险公司难以跟上。他们提交的数据往往在报告时已经过时，对监管机构来说用处不大。该行业需要一个更高效、更安全的数据收集和共享系统。美国保险服务协会 (AAIS) 决定通过邀请保险公司和监管机构使用设计思维集思广益来解决这个问题。该组织提出了区块链网络的想法。

阿布扎比是世界上最富有的城市之一，但它面临着管理 375 平方英里土地契约的挑战，现代城市景观建于这片土地上。创建土地契约记录的过程涉及多个步骤，可能需要长达六年的时间才能完成。在土地契约流程的任何阶段，都有多个外部利益相关者和内部市政部门参与，他们都利用不同的系统和应用程序。这导致文档共享出现摩擦，并且在当前基于纸张的生态系统中，利益相关者之间可能出现错误或混乱。

钽是一种稀有矿物，用于智能手机和笔记本电脑等设备。卢旺达是世界上最大的钽供应国。该国面临的挑战是证明每一袋钽矿石都是在经合组织批准的条件下开采、运输和加工的，没有使用童工或奴隶。现有的追踪方法包括标记材料和填写纸质表格，这些方法符合经合组织的规定，但无法提供实际的可追溯性。这还产生了大量昂贵的纸张，其中很容易出现错误或欺诈。挑战在于建立一个系统，确保钽是在批准的条件下开采、运输和加工的，并且监管链不间断。

引入 B2B 供应商的过程缓慢、成本高昂，而且充满风险和错误。它涉及大量文书工作和来自各个部门和第三方的验证。这造成了买卖双方之间的摩擦和延误。当任何供应商进行搬迁、重组、合并或收购时，这个过程也很难跟上。整个过程大约需要 45 到 60 天才能批准新的供应商。IBM 和 Chainyard 认为这是区块链可以解决的问题。

大型组织一直在努力提高数据可视性。数据通常来自多种来源和格式，同时在整个组织中分散。DLT 将账本数据和元数据添加到数据组合中。同样，联盟需要相互操作。然而，组织通常使用不同的工具来记录、衡量和跟踪。所有这些都部署在不同的云或本地。然后，他们构建自己的工具从账本中获取数据并将其放入 SQL 数据库中。联盟中可能包括不信任彼此的竞争对手，因此他们不想共享数据。但是，如果没有人共享数据，那么确定组织是否存在问题或问题是否存在于网络中就很困难。

在柬埔寨，78% 的人口没有银行账户，但超过一半的人拥有智能手机。尽管本国货币高棉瑞尔稳定，但大多数交易都是以美元进行的。柬埔寨国家银行 (NBC) 希望实现该国零售支付系统的现代化，推广使用本国货币，并覆盖无银行账户的人口。各家银行和第三方使用的现有银行系统经常存在兼容性问题，导致效率低下。NBC 有兴趣探索基于区块链的系统是否能够更快、更低成本地处理交易，从而促进瑞尔的更广泛使用。

霍尼韦尔航空航天集团是一家全球航空电子设备、发动机、系统和服务供应商，该公司希望创建一个类似亚马逊的二手飞机零部件交易市场。现有的二手飞机零部件购买流程已经过时且耗时，通常需要几天甚至几周才能完成交易。供应商建立的网站非常基础，缺少零部件状况、定价和可用性等关键信息。主要挑战是由于航空业受到严格监管，人们对于在线交易缺乏信任。出售的每个零部件都需要获得美国联邦航空管理局和其他机构的认证，并且每个零部件都必须记录其所有权、使用和维修的完整历史记录。目标是将购买时间从几天或几周缩短到几秒钟，并将每个物理零部件与其数字谱系联系起来。

信用合作社越来越多地成为欺诈者的目标，尤其是通过呼叫中心渠道。传统的基于知识的身份验证问题变得脆弱，导致账户接管攻击增加。会员身份验证过程涉及呼叫中心、免下车服务和大厅等各种接触点，过程分散且耗时，很容易成为欺诈者的目标，并给消费者带来挫败感。挑战在于找到一种更安全的反欺诈解决方案，可以简化身份验证流程、降低运营成本并改善会员体验。

博世研究部正在探索物联网经济，物联网设备需要相互买卖。第一个挑战是创建一个安全平台来支持“物”之间的自动小额支付。这就需要区块链等分布式账本技术 (DLT)。然而，区块链的扩展性不佳。达成交易共识需要时间。而且微型物联网设备的功率、内存、处理能力和连接性有限。它们当然无法运行繁重的代码。问题是区块链如何能够突破所有这些限制，以及博世如何帮助开创物联网设备之间买卖所需的标准。

Change Healthcare 是美国最大的独立医疗技术公司之一，运营着美国最大的医疗网络之一，将 90 万名医生、5,500 家医院与 2,200 家付款人连接起来。2017/18 年，该网络处理了近 140 亿笔医疗交易和价值 1 万亿美元的索赔。然而，Change Healthcare 所属的美国医疗体系却饱受效率低下、欺诈和浪费的困扰。患者、提供者和付款人很少能看到完整、最新的医疗记录。不兼容的文件格式、数据孤岛和隐私问题都阻碍了信息的自由流动。咨询公司麦肯锡估计，通过使用更新的流程和技术，美国医疗保健每年可以节省高达 4500 亿美元。Change Healthcare 希望在这一转型中发挥主导作用，通过使用区块链技术扩展其智能医疗网络，为所有人提供更快、更好的体验。

菲律宾是一个快速崛起的经济体，人口超过 1 亿。然而，三分之一的人口每天的生活费不足 2 美元，并且没有银行账户。这意味着 3500 万菲律宾人无法获得国内和全球金融生态系统。这是一个严重的问题，因为菲律宾 GDP 的 10% 是由海外工人向全国各地的家庭成员汇款构成的。菲律宾联合银行是该国最大的银行机构之一，它试图通过与 ConsenSys Solutions、Microsoft Azure、Kaleido、Amazon AWS、ConsenSys Diligence 和七家菲律宾农村银行合作，使用企业以太坊创建一个农村银行间支付平台来应对这一挑战。促进金融包容性的挑战是鼓励传统上位于农村地区的金融排斥者开始并继续参与金融系统。此次合作的关键是与全国小型农村社区中现有的 492 家农村银行建立合作伙伴关系。

Greenfence Consumer 是一家为品牌和零售商创建基于区块链的移动平台的公司，该公司正在努力构建一个可扩展、易于使用的区块链平台。该公司希望通过使用区块链技术改变品牌与消费者互动的方式。然而，他们最初部署区块链解决方案的尝试却很困难。他们的选择有限：他们可以部署在公链上，但这在交易成本和速度方面存在一些问题，或者他们可以部署以太坊区块链的私有版本。他们选择在公共以太坊测试网络上进行首次测试，但他们正在寻找一种解决方案，可以提供一个简单、安全、稳定、可扩展且经济高效的平台来部署他们的解决方案。

管理式医疗机构、医疗系统、医生、诊断信息服务提供商和其他医疗保健利益相关者通常将提供商的人口统计数据收集到由每个组织独立维护的单独 IT 系统中。这会导致效率低下和重复劳动，同时还可能降低数据质量。行业估计，整个行业每年花费 21 亿美元用于追踪和维护提供商数据。

Experian Marketing Services 面临着在短时间内为客户提供高质量、高度定制的报告的挑战。该公司正在处理大量不一致的客户数据文件，这些数据文件的数据量达到数 TB，包含各种数据格式。用于处理数据的旧系统通常需要工程和交付资源的干预才能满足客户要求。这个过程很长，涉及自定义编码、多种复杂的分析工具以及昂贵的数据转换资源。Experian 希望降低处理和分析成本，更快地为客户生产最终产品，并提高整体客户满意度。

Great Clips 是全球规模最大、增长最快的美发沙龙品牌，但其增长战略面临挑战。该公司的成功基于在合适的地点和市场快速开设新店。然而，根据潜在客户群、人口趋势和对现有特许经营店的销售影响来确定这些地点的过程耗时太长，而且成本高昂。该过程需要分析师资源手动访问、集成和分析多个数据源，才能为单个地点生成报告。这种延迟有可能导致黄金地段被竞争对手和其他房地产利益集团抢占。此外，该公司还聘请了成本高昂的外部承包商来处理积压工作。

南方州合作社是美国一家大型农民合作社，该公司希望优化其营销工作，尤其是其高价值的直接营销活动。然而，该公司面临着重大挑战。它缺乏一种方法来整合来自公司多个来源的客户和营销数据以供分析。它还缺乏推动营销分析的复杂工具，而是依赖于 Microsoft Excel 等通用生产力工具。由于无法访问相关数据，直接邮寄无法有效定位，从而导致不必要的支出。

TargetSmart Communications 是一家政治数据公司，其任务是为奥巴马竞选团队的政治筹款活动建立选民倾向模型并评估全国档案。该公司需要处理来自数十个数据源的数百万条数据记录，包括国家、州、县和市记录，以识别选民、跟踪他们的倾向，并在选举前准确统计和呼吁未登记的选民。该公司正在使用开源软件解决方案合并多个数据库，其中两个数据库各包含 2 亿选民。然而，由于缺乏针对各种选民类别的政府数据的通用格式，并且需要不断汇总、更新、清理和增强人口统计数据，因此带来了重大挑战。该公司选择的数据处理工具导致效率、准确性和可靠性的不足，令人不安。

AAA National 希望更好地支持其会员俱乐部向现有会员销售更多产品、在各个地区寻找新会员，并确保实体办公地点根据俱乐部会员的人口统计和驾车时间处于最佳位置。收集和分析必要数据的过程既耗时又复杂，通常需要三天时间才能生成完整而准确的数据集以供分析。数据来自不同的系统，很难与第三方人口统计和人口普查数据匹配和融合。使用多种工具处理数据进一步复杂化了流程，并增加了出错的可能性。

Rent-A-Center 是北美一家领先的零售公司，在为其 3,000 家商店创建地图时面临挑战。该过程是手动的，涉及大量点击、连接、查询和子查询。这既耗时又低效，最多需要 12-1/2 周才能完成。该公司需要一个可以简化此流程并提高效率的解决方案。

施耐德电气是一家全球能源管理专家，该公司面临着识别高潜力客户和有效部署销售资源的挑战。该公司采用手动方式确定如何以及在何处部署销售资源，这既耗时又低效。销售运营部门和 20 多名销售经理将与分析团队合作，收集数据并评估与每个客户账户相关的众多因素，包括账户规模、垂直市场以及增长和购买历史。这个过程不仅缓慢，而且导致销售团队等待新年开始所需的信息，通常要到二月份才能收到。

Novus 是一家领先的广告代理公司，该公司经历了显著的增长，客户群和服务范围都在扩大。因此，数据使用和报告的复杂性（无论是内部还是外部）都在增加。该公司一直在寻求一种快速有效的方法来处理规划和衡量有效媒体活动所涉及的数百个变量。对每个客户可能超过 3,000 个出版商的成功进行持续评估和优化技术的应用变得非常繁琐。能够以自动化方式跟踪进度和结果变得越来越重要。

电子商务的兴起导致许多实体店倒闭，美国人每年在网上的消费超过 4000 亿美元。然而，网上购物体验主要是交易性的，缺乏实体购物所带来的人际互动和情感。Hush 是美国顶级社交商务应用，旨在将购物的社交性带入数字世界。该公司认为，购物是一种社交体验，许多购买都是体验性和情感性的。对于 Hush 的重点美容产品来说尤其如此，人们希望与志同道合的人互动并谈论他们要购买的东西。

Amaysim 是澳大利亚最大的 MVNO，拥有超过 60 万名客户，正在处理大量数据。他们有超过 100 亿条通话数据记录需要分析，每天新增 2000-3000 万条通话数据记录。数据的速度和复杂性很高，有多个数据源，包括 Livechat、Zendesk、通话数据记录、Google 分析/网站数据、销售点数据和精确目标。该公司有一个由三人组成的小型分析团队，负责广泛的职能。他们需要一种解决方案，使业务线用户能够快速构建分析基础，快速解决自己的特定业务问题，而不必等待商业智能团队。