Die Entwicklung von Echtzeit-Daten-Streaming in Unternehmen

Dieser Blog-Beitrag basiert auf einem Webinar: "Echtzeitdaten zur Förderung von Geschäftswachstum und Innovation im Jahr 2024", das von Krzysztof Zarzycki, CTO bei Xebia Polen, gehalten wurde.

In der schnelllebigen Welt des Datenstroms ist die Echtzeitverarbeitung zu einem Eckpfeiler des modernen Geschäftsbetriebs geworden. Während wir durch die digitale Landschaft navigieren, war die Nachfrage nach sofortigen Service-Reaktionen und verwertbaren Erkenntnissen noch nie so groß. Unternehmen, die sich die Leistungsfähigkeit von Echtzeitdaten zunutze machen, gewinnen einen Wettbewerbsvorteil, denn sie sind in der Lage, innovativ zu sein, Kunden besser zu bedienen und Abläufe effizienter zu gestalten. Die Umstellung von der traditionellen Stapelverarbeitung auf die Verarbeitung von Daten in Echtzeit ist nicht mehr nur ein technisches Upgrade - sie ist eine geschäftliche Notwendigkeit in der heutigen datengesteuerten Welt.

Geschäftsperspektiven zum Daten-Streaming

Laut einer Umfrage von Confluent nutzen mehr als 72% der IT- und Engineering-Führungskräfte Daten-Streaming für kritische Vorgänge, was die wachsende Bedeutung dieser Technologie unterstreicht. Fast die Hälfte von ihnen - 44% - haben Daten-Streaming als eine der wichtigsten strategischen Prioritäten für 2024 identifiziert. Wie sieht es mit den finanziellen Auswirkungen aus? Die Unternehmen sehen oder erwarten eine 2- bis 5-fache Rendite ihrer Investitionen in Daten-Streaming. Das bedeutet, dass die Unternehmen das Potenzial erkennen, das Daten-Streaming mit sich bringt. Aber was ist Echtzeit-Datenverarbeitung? Diese Praxis, die auch als Daten-Streaming bekannt ist, bezieht sich auf die Erfassung und Nutzung von Informationen aus riesigen Datenströmen, sobald diese fließen und fast sofort nach ihrer Erzeugung. Dazu gehört die Aufzeichnung von Live-Ereignissen wie Transaktionen, Kundeninteraktionen oder Änderungen in internen Systemen, die allesamt sofortige und verwertbare Erkenntnisse liefern können. Die Quellen für Echtzeitdaten sind vielfältig und reichen von Benutzerinteraktionen mit dem Unternehmen im digitalen Raum bis hin zu IoT-Protokollen, Standortdaten, sozialen Medien, Markttrends und mehr.

Die Halbwertszeit von Daten: Maximierung des Datenwerts

Einer der wichtigsten Faktoren für die Verarbeitung von Echtzeitdaten ist das Konzept der Halbwertszeit von Daten. Daten verlieren mit der Zeit an Wert, und je länger wir ihre Analyse oder ihr Handeln hinauszögern, desto weniger wirksam werden sie. Während Daten einen langfristigen Wert für strategische Entscheidungen haben, erfordern operative Entscheidungen die Analyse von Daten und deren sofortige Umsetzung. Die Analyse von Echtzeitdaten ermöglicht es Unternehmen, die aktuellsten und wertvollsten Erkenntnisse zu nutzen und so die täglichen Abläufe zu optimieren, z.B. die sofortige Interaktion mit den Kunden, die effektive Verwaltung des Lagerbestands, die dynamische Anpassung der Preise und die Erkennung und Vermeidung von Bedrohungen in Echtzeit. Die Fähigkeit, schnell auf operative Daten zu reagieren, kann zu erheblichen Verbesserungen bei der Entscheidungsfindung, der Unternehmensleistung und der betrieblichen Effizienz führen.

Anwendungsfälle für Echtzeit-Daten-Streaming

Einer der wichtigsten Vorteile der Echtzeit-Datenverarbeitung ist die Auswirkung auf das Kundenerlebnis. Von der Bereitstellung personalisierter Benachrichtigungen und Empfehlungen bis hin zur Erkennung und Verhinderung von Betrug in Echtzeit können Unternehmen hyper-personalisierte Dienste anbieten, die die Erwartungen der Kunden erfüllen. Echtzeitdaten ermöglichen es Unternehmen, sich an die aktuellen Vorlieben und Verhaltensweisen der Kunden anzupassen, was zu einem verbesserten Kundenservice, gezielten Marketingstrategien und effizienteren Abläufen führt. Durch die gemeinsame Nutzung von KI und Echtzeitdaten können Unternehmen neue Dienste und Funktionen anbieten, die bisher im digitalen Maßstab nicht möglich waren. Wenn Sie mehr über Echtzeit-Kontext und Persona lesen möchten, lesen Sie den Blogbeitrag.

Ein weiterer Bereich, in dem die Echtzeit-Datenverarbeitung eine entscheidende Rolle spielt, ist die operative Business Intelligence. Während sich die herkömmliche Business Intelligence auf langfristige Trends und strategische Entscheidungen konzentriert, zielt die operative BI darauf ab, das Tagesgeschäft durch sofortige und umsetzbare Erkenntnisse zu optimieren. Unternehmen können Echtzeitanalysen nutzen, um Lagerbestände anzupassen, Preisstrategien zu optimieren, Serviceunterbrechungen zu erkennen oder externen Nutzern Echtzeiteinblicke in ihre Leistung zu geben. Durch die Implementierung von Operational Intelligence können Unternehmen die betriebliche Effizienz steigern, den Kundenservice verbessern und in einem schnelllebigen Geschäftsumfeld agil bleiben.

Das Streaming von Echtzeitdaten hat zahlreiche Branchen revolutioniert, indem es betriebliche Intelligenz nutzbar macht und die Benutzererfahrung mit bemerkenswerter Effizienz verbessert. Im Telekommunikationssektor zum Beispiel erkennt BI in Echtzeit schnell Serviceunterbrechungen und ermöglicht es den technischen Teams, Probleme innerhalb eines beeindruckenden Zeitrahmens zu beheben. Dies hat die Zuverlässigkeit der Telekommunikationsnetze erheblich verbessert. Im E-Commerce bieten Plattformen wie Allegro und Shopify Echtzeiteinblicke in die Verkaufsleistung der Plattformnutzer und bedienen eine große Anzahl gleichzeitiger Nutzer weltweit. Darüber hinaus liefern Anbieter von E-Commerce-Analysen wie Dema AI personalisierte Analysen für ihre Kunden, die in Echtzeit Einblicke in die Rentabilität von Produkten, Marketingkampagnen und Kunden ermöglichen. Die Auswirkungen sind tiefgreifend: Dynamische Preisstrategien, die durch Echtzeit-Analysen ermöglicht werden, haben die Gewinne der Verkäufer um bis zu 25% gesteigert, wie der Erfolg von Amazon zeigt. Im Finanzsektor haben Echtzeit-Datenalgorithmen dazu beigetragen, Betrug aufzudecken und zu verhindern. Bei einer der europäischen Banken, mit denen wir zusammenarbeiten , konnten über 90 % der Betrugsfälle erkannt werden. Eine andere rühmt sich mit Einsparungen von durchschnittlich über 150 Dollar pro Kunde und Jahr dank ihrer robusten Lösungen zur Betrugserkennung. Diese Beispiele unterstreichen die transformative Kraft von Echtzeit-Datenströmen und zeigen, dass sie in der dynamischen digitalen Landschaft von heute eine entscheidende Rolle für den Geschäftserfolg und den Schutz vor Bedrohungen spielen.

Technische Grundlagen der Echtzeit-Datenverarbeitung

Viele von Ihnen denken vielleicht immer noch, dass das Daten-Streaming großen Tech-Unternehmen vorbehalten ist, die Millionen in Ingenieursgehirn investieren, aber das stimmt nicht ganz, denn unsere technologische Welt hat gelernt, mit Echtzeitdaten umzugehen. Dank des technologischen Fortschritts, der Entwicklung des Cloud Computing und der Big Data-Technologien haben wir jetzt Zugang zu Tools, die die Verarbeitung und Analyse dieser riesigen Datenströme in Echtzeit für ein breiteres Spektrum von Unternehmen zugänglicher und machbarer machen. Eine moderne Daten-Streaming-Architektur besteht aus mehreren Komponenten, von der Aufnahme und Speicherung von Datenströmen bis hin zum Stream-Prozessor und Echtzeit-Analysespeicher, die alle eine entscheidende Rolle bei der Verarbeitung von Hochgeschwindigkeitsdatenströmen spielen. Zu den wichtigsten Merkmalen gehören Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit, Vielseitigkeit und geringe Latenzzeiten. Technologien wie Apache Kafka, Apache Flink und Echtzeit-Analysespeicher wie Clickhouse ermöglichen es Unternehmen, riesige Datenströme in Echtzeit zu erfassen, zu verarbeiten und zu analysieren. Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, können Sie sich ein On-Demand-Webinar zum Thema "Echtzeitdaten als Motor für Geschäftswachstum und Innovation im Jahr 2024" ansehen.

Fazit

Da sich die Welt der Echtzeit-Datenverarbeitung immer weiter entwickelt, greifen Unternehmen zunehmend auf Cloud-verwaltete Dienste und vereinfachte Technologien zurück, um Echtzeit-Funktionen kostengünstig zu implementieren. Mit der Verfügbarkeit von Tools, die die Datenabfolge, Beobachtbarkeit und Qualität von Datenströmen gewährleisten, steht die Sicherstellung der Datenintegrität und -zuverlässigkeit bei der Echtzeitverarbeitung an erster Stelle. Die Zukunft der Echtzeit-Datenverarbeitung birgt ein immenses Potenzial für Innovation, Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit in der sich ständig verändernden Unternehmenslandschaft. Durch den Einsatz von Echtzeit-Datenverarbeitungstechnologien und -plattformen können Unternehmen neue Möglichkeiten erschließen, die Entscheidungsfindung verbessern und in der datengesteuerten Ära die Nase vorn haben.

Möchten Sie mehr über die Analyse von Streaming-Daten oder Echtzeit-KI erfahren? Wenn Sie dieses oder ein anderes Thema besprechen möchten, können Sie sich gerne für ein kostenlose Beratung mit unseren Experten.