Jahrzehntelang bestimmten die Batch-Verarbeitung und statische Dashboards die Arbeit von Unternehmen mit Daten. Berichte wurden über Nacht erstellt, Einblicke verzögerten sich um Tage oder Wochen, und Entscheidungen basierten auf der Realität von gestern. In der heutigen KI-gesteuerten Landschaft reicht das nicht mehr aus. Unternehmen benötigen Echtzeit-Kontext und die Möglichkeit, auf Ereignisse zu reagieren, während sie geschehen, und nicht erst im Nachhinein.
Hier kommt das Datenstreaming ins Spiel. Im neuesten TEQ Shift-Podcast erläutert Kai Waehner, Global Field CTO bei Confluent, dass Streaming nicht nur eine technische Verbesserung ist, sondern einen strategischen Vorteil darstellt.
Statische Dashboards haben ihren Zweck erfüllt, aber ihre Grenzen werden immer deutlicher:
Nachhinkende Einblicke: Bis die Berichte verfügbar sind, können sich die Bedingungen bereits geändert haben.
Verpasste Gelegenheiten: Verzögerte Daten bedeuten verpasste Chancen, in Echtzeit zu handeln, sei es um Betrug zu verhindern oder eine Kundeninteraktion zu personalisieren.
Blinde Flecken der KI: KI-Modelle, die auf veralteten oder unvollständigen Daten trainiert wurden, liefern schlechte Vorhersagen und untergraben das Vertrauen.
Kurz gesagt, statische Dashboards können dir sagen, was passiert ist, aber nicht, was gerade passiert... oder was du als nächstes tun solltest.
Streaming-Daten ersetzen Verzögerungen durch Kontext. Durch die Verarbeitung von Ereignissen bei deren Auftreten erhalten Unternehmen die Möglichkeit:
Sofortige Reaktion auf Veränderungen – von Finanztransaktionen bis hin zu Sensorwarnungen.
Proaktive KI zu ermöglichen, die kontinuierlich lernt und sich anpasst.
Bereitstellung von Kundenerlebnissen in Echtzeit, die auf das Verhalten im Moment zugeschnitten sind.
"Streaming gibt dir Situationsbewusstsein. Es ist der Unterschied zwischen den Nachrichten von morgen und dem Wissen, was jetzt gerade passiert.
Dieser Wandel ist besonders wichtig, wenn Unternehmen agentenbasierte KI einsetzen – Systeme, die nicht nur auf Aufforderungen reagieren, sondern selbst die Initiative ergreifen. Ohne Streaming-Daten als Treibstoff können agentenbasierte Systeme einfach nicht funktionieren.
Finanzwesen: Erkennung von Betrug während einer Transaktion, nicht nach deren Abschluss.
Fluggesellschaften: Sofortige Anpassung von Flugplänen und Kundenkommunikation bei Verspätungen.
Einzelhandel: Angebot von Werbeaktionen in Echtzeit, während die Kunden online browsen.
Fertigung: Vorhersage von Anlagenausfällen anhand von Live-Sensordaten, anstatt auf regelmässige Überprüfungen zu warten.
Dies sind keine Zukunftsszenarien. Sie werden bereits in Unternehmen umgesetzt, die sich das Streaming zu eigen gemacht haben.
Die Umstellung von Batch-Verarbeitung auf Streaming kann sich entmutigend anfühlen, aber es muss nicht gleich ein kompletter Austausch sein. Führungskräfte können praktische Schritte unternehmen:
Fange klein an: Identifiziere einen Anwendungsfall, in dem Echtzeitdaten einen unmittelbaren Mehrwert bieten.
Baue die Pipeline auf: Verwende ereignisgesteuerte Plattformen wie Apache Kafka, um sichere, skalierbare Datenflüsse zu ermöglichen.
Modernisiere schrittweise: Führe bei der Umstellung Batch und Streaming parallel aus.
Fokus auf Ergebnisse: Richte Streaming-Initiativen an geschäftlichen KPIs aus - Reduzierung von Betrug, Kundenbindung, Kosteneinsparungen.
Wie bei jeder Umstellung muss die Führung Streaming als mehr als nur eine technische Aufrüstung betrachten. Es geht darum, Agilität, Widerstandsfähigkeit und Kundenvertrauen zu ermöglichen. Eine Investition in Streaming ist eine Investition in die Entscheidungsfindung in der Geschwindigkeit des Geschäfts.
Statische Dashboards sind ein Relikt aus einer langsameren Ära. Um in der KI-gesteuerten Zukunft erfolgreich zu sein, müssen sich Unternehmen von Batch-Zwängen lösen und Daten in Bewegung nutzen. Streaming liefert nicht nur schnellere Erkenntnisse, sondern auch bessere Entscheidungen, proaktive KI und Kundennutzen in Echtzeit.
Wir bei CREATEQ helfen Unternehmen aus allen Branchen, Architekturen zu entwickeln und zu implementieren, die Daten in Aktionen umwandeln. Denn in der KI-Ära gilt: Wenn deine Daten nicht strömen, ist auch dein Geschäft nicht in Ordnung.