In einer komplexen unternehmerischen Welt ist es ein großer Vorteil, Trends vor der Konkurrenz zu erkennen und zu verstehen. Wenn Sie sich auf das Datenstreaming konzentrieren, können Sie die Art und Weise revolutionieren, wie Sie Ihre Daten verwalten, und in eine neue Dimension vordringen: die Echtzeit. Überblick über die Vorteile des Data Streamings und seine Auswirkungen auf Ihr Geschäft.
Beim Data Streaming oder Datenstreaming geht es darum, kontinuierliche Datenströme in Echtzeit zu verarbeiten, zu übertragen und zu analysieren, anstatt sie in herkömmlichen Datenbanken zu speichern. Die unmittelbare Folge dieser Art der Datenverarbeitung ist die ständige Übertragung von Daten, meist über Netzwerke, kontinuierlich und mit hoher Geschwindigkeit. Dabei werden die Daten verarbeitet, sobald sie eintreffen, was eine unmittelbare Reaktion auf neue Informationen ermöglicht. Da die Menge der von Ihrem Unternehmen gesammelten und ausgewerteten Daten ständig wächst, ist es wichtig, in Echtzeit zu agieren. Und genau das ist das zentrale Versprechen des Datenstreamings.
Sind Sie in Branchen wie Finanzwesen, Gesundheitsüberwachung oder Logistik tätig? Müssen Sie große Datenmengen verwalten und gleichzeitig den Speicherbedarf minimieren? Dann ist das Data Streaming genau das Richtige für Sie, da die Daten nur vorübergehend gespeichert werden. Da das Internet der Dinge (IoT) weiter wächst, kommt dem Datenstreaming eine entscheidende Bedeutung zu, um die Datenströme von Sensoren und verbundenen Geräten zu verarbeiten. Schließlich erleichtert es schnelle und fundierte Entscheidungen, was entscheidend ist, um wettbewerbsfähig zu bleiben und den sich ändernden Bedürfnissen der Kunden in einer zunehmend digitalen und vernetzten Welt gerecht zu werden.
Wie funktioniert das Data Streaming?
Das Streaming von Daten ist ein Mechanismus, der so konzipiert wurde, dass Sie kontinuierliche Datenströme in Echtzeit übertragen, verarbeiten und analysieren können. Es unterscheidet sich von herkömmlichen Datenbanken, in denen die Daten gespeichert werden, bevor sie verarbeitet werden. Das Funktionsschema des Datenstreamings lässt sich in sechs wesentlichen Schritten beschreiben:
Schritt 1: Erfassen der Daten
Daten werden in Echtzeit an verschiedenen Quellen generiert, z. B. von IoT-Sensoren, Online-Anwendungen, sozialen Netzwerken, Servern usw.
Schritt 2: Eingang der Daten
Die Rohdaten werden mithilfe von Ingestion-Tools wie Apache Kafka, RabbitMQ oder APIs gesammelt. Diese Tools sorgen dafür, dass die Daten zuverlässig zur Streaming-Plattform weitergeleitet werden.
Schritt 3: Verarbeitung in Echtzeit
Nach der Übertragung stehen die Daten sofort für die Verarbeitung zur Verfügung. Streaming-Engines wie Apache Flink, Apache Spark Streaming oder Kafka Streams können verwendet werden, um die Daten in Echtzeit zu verarbeiten. Die Daten können dann auf ihrem Weg gefiltert, umgewandelt, aggregiert oder angereichert werden.
Schritt 4: Temporäre Speicherung
Meistens werden Daten zwischengespeichert, damit Sie für kurze Zeit auf sie zugreifen können. So ist es möglich, die Daten bei Bedarf erneut zu überprüfen oder weitere Analysen durchzuführen.
Schritt 5: Übertragung oder Weitergabe in Echtzeit
Die Ergebnisse der Verarbeitung können in Echtzeit an nachgelagerte Anwendungen wie Echtzeit-Dashboards, Warnungen, automatisierte Aktionen usw. weitergegeben werden.
Schritt 6: Archivierung oder Langzeitspeicherung
Nach der Auswertung in Echtzeit können die Daten zur späteren Analyse in Langzeit-Speichersystemen wie Datenbanken oder Data Warehouses archiviert werden.
Batch-Verarbeitung vs. Data Streaming: Was sind die Unterschiede?
Batch-Verarbeitung und Data Streaming sind zwei Ansätze zur Datenverarbeitung, die sich in der Art und Weise, wie sie Informationen verwalten und analysieren, unterscheiden. Während bei der Batch-Verarbeitung Daten gesammelt und für eine spätere Verarbeitung gespeichert werden, wodurch eine gewisse Latenz zwischen Erfassung und Analyse entsteht, werden beim Data Streaming die Daten in Echtzeit verarbeitet, sobald sie eintreffen. Welche Vorteile bietet das? Maximale Reaktionsfähigkeit auf die jederzeit aktuelle Datenbank. Sollten Sie also auf die Batch-Verarbeitung verzichten? Auf keinen Fall! Dieser Ansatz bleibt für regelmäßige Analysen durchaus relevant, während das Data Streaming ideal für Anwendungen geeignet ist, die eine sofortige Reaktion erfordern.
Welche Vorteile bietet das Datenstreaming?
Die beiden Hauptvorteile des Data Streaming liegen, wie Sie sicher schon bemerkt haben, in der Echtzeit-Verarbeitung (besonders nützlich bei einer immer kürzeren Time-to-Market!) und in der Kostenkontrolle, die sich aus dem Verzicht auf die Langzeitspeicherung großer Datenmengen ergibt. Aber das ist noch nicht alles! Das Datenstreaming erleichtert die Verwaltung großer Datenströme, die aus verschiedenen Quellen wie dem IoT, sozialen Netzwerken und Online-Anwendungen stammen. Außerdem fördert es die Automatisierung und verbessert so Ihre betriebliche Effizienz!
Welche Anwendungsfälle gibt es für das Data Streaming?
Datenstreaming wird in verschiedenen Branchen eingesetzt. Es eignet sich besonders für die Echtzeitüberwachung. Ob beim Aufspüren von Anomalien in der IT, im Finanzwesen, bei Industriemaschinen oder im Bereich der Cybersicherheit: Datenstreaming ist eine wichtige Antwort auf all diese Verwendungszwecke. Das Data Streaming eignet sich darüber hinaus hervorragend im Bereich des IoT. In Kombination mit Temperatur- und Drucksensoren findet es seinen Platz in der Steuerung von Industrieprozessen oder auch in der vorausschauenden Wartung.
Im Finanzsektor schließlich wird das Datenstreaming für die Marktanalyse in Echtzeit genutzt, sodass Händler und Finanzinstitute fundierte Entscheidungen treffen und sofort auf Marktschwankungen reagieren können.
