Warum Echtzeitdaten zur Grundlage moderner Unternehmen werden
Zwischen Datensilos und KI-Hype: Warum viele Unternehmen noch nicht bereit sind.
Künstliche Intelligenz, Automatisierung und datengetriebene Geschäftsmodelle gehören zu den wichtigsten strategischen Initiativen vieler Unternehmen. Gleichzeitig steht ihnen eine fragmentierte Datenrealität entgegen: Informationen liegen in unterschiedlichen Systemen, werden über komplexe ETL-Prozesse bewegt und stehen für Analysen oft erst Stunden oder Tage später zur Verfügung. Entscheidungen basieren dadurch häufig auf historischen Daten statt auf aktuellen Ereignissen.
Die Geschäftswelt bewegt sich jedoch immer stärker in Richtung Echtzeit. Kunden erwarten unmittelbare Reaktionen, Lieferketten müssen dynamisch gesteuert und Betrugsversuche idealerweise während ihres Auftretens erkannt werden. Die Fähigkeit, Daten unmittelbar nach ihrer Entstehung auszuwerten und bereitzustellen, wird damit in vielen Anwendungsfällen zu einem entscheidenden Wettbewerbsfaktor.
Warum Batch allein nicht mehr ausreicht
Viele Datenplattformen basieren noch heute auf etablierten Architekturen:
- Operative Anwendungen erzeugen Daten
- ETL-Prozesse sammeln diese Daten ein
- Data Warehouses übernehmen die Speicherung
- Analyse- und Reporting-Systeme greifen zeitversetzt darauf zu
Dieses Modell hat weiterhin seine Berechtigung, etwa für periodische Berichte, Monatsabschlüsse oder große historische Datenverarbeitungen. Für zeitkritische Anforderungen reicht es allein jedoch nicht aus. Wenn sich Kundenverhalten, Marktbedingungen oder technische Zustände sekündlich verändern, benötigen Unternehmen ergänzend kontinuierliche Datenströme.
Was bedeutet Data Streaming?
Data Streaming bezeichnet die kontinuierliche Erfassung, Übertragung und Verarbeitung von Datenereignissen in Echtzeit oder nahezu Echtzeit. Statt Daten ausschließlich periodisch zu übertragen, werden Ereignisse unmittelbar nach ihrer Entstehung bereitgestellt.
Typische Ereignisse sind:
- Kundenbestellungen
- Zahlungsvorgänge
- Sensordaten
- Logistikmeldungen
- Systemmeldungen
- Benutzerinteraktionen
Moderne Streaming-Plattformen ermöglichen es, diese Ereignisse kontinuierlich zu erfassen, anzureichern, zu analysieren und unternehmensweit bereitzustellen.
IBM Confluent als Echtzeitdaten-Backbone
Confluent ist seit März 2026 ein Unternehmen der IBM und ist eine Enterprise-Plattform für Data Streaming, die cloudnative Kafka-Funktionen mit Apache Flink, integrierten Konnektoren, Stream Governance und Tableflow verbindet. Dabei kommen offene Technologien und Standards zum Einsatz:
- Apache Kafka als Grundlage für skalierbares Event Streaming
- Apache Flink für zustandsbehaftete Stream-Verarbeitung
- Apache Iceberg und Delta Lake als offene Tabellenformate für die Lakehouse-Anbindung über Tableflow
Informationen können bereits beim Eintreffen verarbeitet, angereichert und gesteuert werden, entweder vor oder parallel zur dauerhaften Speicherung. So entstehen vertrauenswürdige, wiederverwendbare Datenströme und Data Products, die Anwendungen, Analytics-Plattformen und KI-Systeme mit aktuellen Informationen versorgen. Confluent macht damit Daten in Bewegung („Data in Motion“) unternehmensweit nutzbar.
Zu den zentralen Funktionen gehören:
- Skalierbares Event Streaming in Echtzeit oder nahezu Echtzeit
- Integration von Anwendungen und Datenquellen
- Datenqualität, Data Contracts und Stream Governance
- Stream Processing mit Apache Flink
- Lakehouse-Anbindung über Tableflow
- Integration von KI- und Agentenanwendungen
- Über 120 native Integrationen, darunter vorkonfigurierte Konnektoren für Legacy-Datenbanken, Cloud-Services und Unternehmensanwendungen
Ein Ereignisstrom kann von mehreren Anwendungen, Teams und Prozessen unabhängig genutzt und bei Bedarf erneut verarbeitet werden. Dieses Publish-and-Subscribe-Prinzip reduziert Punkt-zu-Punkt-Abhängigkeiten und erhöht die Wiederverwendbarkeit von Daten.
Wo wird Confluent eingesetzt?
Confluent wird in zahlreichen Branchen eingesetzt, darunter:
- Banken
- Versicherungen
- Handel
- Telekommunikation
- Technologieunternehmen
- Automobilindustrie
- Gesundheitswesen
- Medien und Entertainment
Typische Anwendungsfälle sind:
- Fraud Detection in Echtzeit
- Zahlungsverkehr
- Supply-Chain-Optimierung
- Personalisierte Kundenerlebnisse
- Operational Intelligence
- IoT-Datenverarbeitung
- KI- und Agentenanwendungen
- Echtzeit-Monitoring von Geschäftsprozessen
Anwendungsfall: Echtzeit-IoT in der Automobilfertigung
Eine hochverfügbare und ausfallsichere Datenstreaming-Plattform verbindet IoT-Daten aus Produktionsstandorten und Fertigungsanlagen mit Cloud-Anwendungen und digitalen Services.
Mehrwert für das Unternehmen:
- Echtzeit-Einblicke in Produktions- und Betriebsdaten als Grundlage für schnellere und fundiertere Entscheidungen
- Integration von SAP-Lösungen, industriellen Datenquellen und Cloud-Anwendungen über geeignete Konnektoren und Gateways
- Unternehmensweiter Zugriff auf aktuelle Daten in Echtzeit
- Verbesserte Transparenz über Produktionsprozesse und Anlagenzustände
- Grundlage für Predictive Maintenance, Prozessoptimierung und datengetriebene Automatisierung
Die konkrete Ausgestaltung hängt von der vorhandenen OT-, SAP- und Cloud-Landschaft sowie den Anforderungen an Latenz, Sicherheit und Datenresidenz ab
Warum KI aktuelle Daten benötigt
Viele Unternehmen investieren in generative KI, Chatbots und KI-Agenten. Die Qualität dieser Lösungen hängt jedoch nicht nur von den Modellen, sondern wesentlich von Aktualität, Qualität, Kontext und Governance der zugrunde liegenden Daten ab.
Eine KI, die ausschließlich auf veraltete oder unvollständige Informationen zugreift, kann relevante Veränderungen übersehen und entsprechend unzutreffende Ergebnisse liefern. Kontinuierlich aktualisierte Geschäftsdaten schaffen daher eine wichtige Grundlage für intelligente Anwendungen, vorausgesetzt, sie sind fachlich eingeordnet, qualitativ abgesichert und kontrolliert zugänglich. IBM positioniert Confluent als Echtzeit-Datenschicht für ereignisgesteuerte Anwendungen, Analytics und KI.
Echtzeitdaten werden zum strategischen Faktor
Die Digitalisierung der vergangenen Jahre hat vor allem Daten erzeugt. Die nächste Entwicklungsstufe besteht darin, diese Daten dort zeitnah nutzbar zu machen, wo Geschwindigkeit einen fachlichen Mehrwert schafft. Nicht jeder Anwendungsfall benötigt Echtzeit; für Betrugserkennung, operative Steuerung, Personalisierung oder KI-Agenten können aktuelle Daten jedoch entscheidend sein. Unternehmen, die dafür belastbare Architekturen aufbauen, schaffen die Grundlage für bessere Entscheidungen, automatisierte Prozesse und produktive KI-Initiativen.
Unsere Empfehlung
Wenn Sie heute den Grundstein für KI-gestützte Geschäftsprozesse legen möchten, sollten Sie zunächst die Verfügbarkeit aktueller, qualitativ hochwertiger und vertrauenswürdiger Daten sicherstellen. Echtzeitfähigkeit ist dabei kein Selbstzweck, sondern dort ein Erfolgsfaktor, wo kürzere Reaktionszeiten einen messbaren geschäftlichen Nutzen erzeugen.
Wie können wir Sie dabei unterstützen?
Der Wandel von klassischen Datenarchitekturen hin zu Echtzeit-Plattformen ist weit mehr als ein Technologieprojekt. Viele Unternehmen stehen vor der Herausforderung, bestehende Systeme, Prozesse und Datenplattformen in eine moderne Architektur zu überführen, ohne dabei Stabilität oder Investitionsschutz zu gefährden.
Genau hier setzen wir an. Seit fast 40 Jahren unterstützen wir Unternehmen bei der Umsetzung datengetriebener Strategien, von Datenbanken über Data-Warehouse- und Integrationslösungen bis zu modernen KI-Plattformen der heutigen Zeit. Unsere Kompetenzen in Datenmanagement, Datenintegration, Analytics und KI bilden die Grundlage, um Data Streaming sicher und wirtschaftlich in bestehende IT-Landschaften zu integrieren.
Mit IBM Confluent ergänzen wir diesen Ansatz um eine leistungsfähige Echtzeit-Komponente. So lassen sich Daten nicht nur speichern und auswerten, sondern unmittelbar nach ihrer Entstehung für Analytics, Automatisierung und KI nutzbar machen. Wir begleiten Sie von der Strategie und Use-Case-Auswahl über Architektur und Implementierung bis zum produktiven Betrieb.
Ihr Weg zur Echtzeit-Datenstrategie
Echtzeitdaten werden für Wettbewerbsfähigkeit, Automatisierung und KI in vielen Anwendungsfällen zunehmend relevant. Die Herausforderung besteht darin, den richtigen Einstieg zu finden und bestehende Datenlandschaften gezielt weiterzuentwickeln, ohne dabei bewährte Batch- und DWH-Architekturen pauschal zu ersetzen.
Unsere Datenexperten analysieren gemeinsam mit Ihnen die aktuelle Architektur, priorisieren geeignete Use Cases und zeigen konkrete Potenziale für Data Streaming, Analytics, Automatisierung und KI auf.
✅ Bewertung Ihrer aktuellen Datenlandschaft
✅ Identifikation von Business Cases mit messbarem Mehrwert
✅ Erste Empfehlungen für Zielarchitektur, Betriebsmodell und Echtzeit-Datenstrategie
Sandra Daikhi
Client Solution Manager
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Sandra Daikhi
Client Solution Manager
Quellennachweis (Abruf: 20. Juli 2026):
- IBM: IBM Confluent – https://www.ibm.com/de-de/products/confluent
- IBM Think: Data Streaming Platform – https://www.ibm.com/think/topics/data-streaming-platform
- Confluent Docs: Connectors – https://docs.confluent.io/cloud/current/connectors/overview.html
- Confluent Docs: Tableflow – https://docs.confluent.io/cloud/current/topics/tableflow/overview.html
