Daten Streaming - Beispiele, Vorteile und Anwendungsfälle

Was ist Data Streaming und wie funktioniert es?

Data Streaming löst die Herausforderungen der traditionellen Technologien, die die Lawinen an Daten nicht bewältigen können.

Es ermöglicht eine effiziente und kontinuierliche Übertragung von Datensätzen in Echtzeit, statt stunden- oder tagelangem Zusammenstellen aller Daten. Dabei werden Daten aus verschiedenen Quellen wie beispielsweise einem IoT-Gerät, einer Datenbank oder anderen externen Quellen gesammelt.

Diese Streaming Daten können mithilfe von Algorithmen gefiltert, aggregiert und durch den Einsatz von Big Data Technologien verarbeitet werden - alles unter einem Dach. Ebenso ist es möglich, Machine Learning Modelle mit den Echtzeitdaten zu trainieren, um sie dann zu kategorisieren, segmentieren oder klassifizieren.

Hauptkomponenten des Data Streams

Aus folgenden Hauptkomponenten besteht die Datenstromverarbeitung:

Producers (Quellen)

Datenbanken, Anwendungen, Systeme oder Geräte, die die Streaming Daten erzeugen oder erfassen und an den Daten Stream senden.

Data Stream (Verarbeitungseinheit)

Dies ist das Herzstück des Data Streams, z. B. Apache Kafka. Es empfängt die Streaming Daten und verarbeitet diese in Echtzeit. Hierzu werden Daten mit hohem Volumen als Stream verwaltet, um sie in leicht zu verarbeitenden Stücken (Events) zu übertragen.

Consumers (Ziele)

Datenbanken, Anwendungen, Analysetools oder andere Systeme, welche die Streaming Daten empfangen.

Was sind Streaming Daten?

Streaming Daten sind kontinuierliche Datenströme, die in Echtzeit bereitgestellt werden. Die Daten werden ununterbrochen übertragen und und von den Clients verarbeitet, ohne dass ein vollständiger Datensatz vorliegen muss. Beispiele für Streaming Daten sind Live-Logging-/Telemetrie-Daten, Echtzeit-Sensor-Daten oder Finanzdaten aus Börsen.

Warum ist Data Streaming wichtig?

Die Verarbeitung und Analyse von Streaming Daten in Echtzeit erhöht die Reaktionsfähigkeit und Effizienz enorm. Kunden erwarten heutzutage eine nahtlose Erfahrung, die von der Verkaufsphase bis hin zum After-Sales-Prozess reicht. Durch die Nutzung der Datensätze aus den verschiedenen Datenquellen im Unternehmen können Dienstleistungen, Produkte oder Anwendungen verbessert und so das Kundenvertrauen erhöht werden.

Data Streaming Plattformen ermöglichen eine flexiblere Verarbeitung von Daten und eine schnellere Reaktionsfähigkeit auf sich ändernde Datenabfragen, in dem es Event Streaming Modelle verwendet, anstatt Datenbanken oder Messaging-Systeme. Das Event Streaming Modell verwendet Protokolle anstelle von Datenbanken, um die Ereignisse aufzuzeichnen, anstatt sie zu speichern.

Anwendungsfälle von Data Streams

Use Case Mobility | Überwachung von Fahrzeugdaten in Echtzeit

Moderne Fahrzeuge sind mit zahlreichen Sensoren ausgestattet, die Daten wie Geschwindigkeit, Kraftstoffverbrauch, Abgasemissionen und vieles mehr erfassen. Durch die Erfassung und Verarbeitung dieser Daten ist es möglich die Leistung der Fahrzeuge zu verbessern und potenzielle Probleme frühzeitig zu erkennen.

Auch kann die Lebensdauer von Bauteilen prognostiziert, die Wartungsintervalle angepasst und die Sicherheit der Fahrzeuge erhöht werden. Fahrzeuge, die mit autonomen Fahrfunktionen ausgestattet sind, können durch die Datenerfassung verbessert und potenzielle Probleme frühzeitig erkannt werden.

Client Case Mobilität

Use Case Industrie | Überwachung von Produktionsprozessen in Echtzeit

Durch den Einsatz von Data Streaming können Echtzeitdaten von Maschinen und Anlagen gesammelt und analysiert werden, um Prozesse zu optimieren und Ausfälle zu vermeiden. Anhand der erfassten Sensor-Daten in einer Fabrik können Maschinen und Anlagen in Echtzeit überwacht werden. Durch das frühzeitige Erkennen von potentiellen Ausfällen können diese behoben werden und Produktionsstopps vermieden werden.

Außerdem können durch die generierten Insights Prozesse optimiert und Ressourcen effizienter genutzt werden. So kann z. B. die Maschinenauslastung optimiert, Wartungsintervalle angepasst und die Energieeffizienz verbessert werden.

Durch Prognosen ist es möglich Vorhersagen zu Produktionsmengen zu treffen, um schnell auf Veränderungen im Branchenumfeld zu reagieren und Produktionspläne entsprechend anzupassen.

Client Case Industrie

Was sollte bei der Einführung einer Data Streaming Plattform berücksichtigt werden?

Um Data Streaming erfolgreich zu implementieren, sollten folgende Punkte berücksichtigt werden:

Datenqualität

Die Integrität und Qualität der Streaming Daten muss gewährleistet werden. Dafür werden Technologien wie Data Validation und Data Cleaning verwendet.

Plattform

Zur Wahl steht eine gemanagte oder selbst betriebene Plattform. Gemanagte Plattformen, wie z. B. von Confluent, können den Betrieb vereinfachen, allerdings reduziert sich dadurch die Flexibilität und Kontrolle der Plattform. Der Selbstbetrieb ist hingegen mit mehr Aufwand und Know-how verbunden, bietet dafür aber mehr Möglichkeiten für Anpassungen und Erweiterungen.

Verarbeitung von Daten in Echtzeit

Einige Daten müssen in Echtzeit verarbeitet werden, andere können auch zu einer späteren Zeit verarbeitet werden. Es ist wichtig, die Anforderungen der Datenströme und die Art der Verarbeitung richtig zu identifizieren.

Container-Orchestrierung

Bei einer selbst gemanagten Plattform ermöglicht der Einsatz von z. B. Kubernetes (mit Docker) die Verwaltung, Steuerung und Automatisierung von Anwendungen, Services und Ressourcen in einer verteilten Umgebung. Dadurch kann die Skalierbarkeit, Verfügbarkeit, Sicherheit und Effizienz von Anwendungen und Services verbessert werden. Allerdings erfordert die Verwendung ein gewisses Maß an Erfahrung und Know-how.

Datenspeicherung

Um die Datenströme zu speichern und zu verarbeiten, werden große Mengen an Speicherplatz benötigt. Dies erfordert die Verwendung von Technologien wie NoSQL-Datenbanken und Cloud-Speicher.

Skalierbarkeit

Für die Verarbeitung von großen Datensätzen in Echtzeit ist die Verwendung von Technologien, die skalierbar und fehlertolerant sind, erforderlich.

Sicherheit

Durch die Verwendung von Technologien wie Verschlüsselung und Authentifizierung müssen Datenlecks und Angriffe verhindert werden.

Latenz

Data Streaming Plattformen müssen in der Lage sein, Daten in Echtzeit zu verarbeiten. Erforderlich ist hierfür die Verwendung von Technologien, die geringe Latenzen aufweisen.

Betrieb

Außerdem muss eine Entscheidung zwischen On-Premise und einer Cloud-basierten Lösung getroffen werden. On-Premise Lösungen setzen eine höhere Investition in Hardware und Infrastruktur voraus, bieten aber in der Regel mehr Kontrolle und Sicherheit. Cloud-basierte Lösungen sind hingegen flexibler und können schneller bereitgestellt und einfacher abhängig von der Last skaliert werden. Sie erfordern jedoch eine stabile Internetverbindung und sind von der Verfügbarkeit und Sicherheit des Anbieters abhängig. Zu bedenken hierbei, ist auch die Priorität der Datensouveränität des Unternehmens z. B. Hosting auf europäischen Servern.

Kosten

Data Streams erfordern hohe Rechenleistungen und Speicherplatz, was zu höheren Kosten führen kann. Es ist wichtig, die Kosten im Verhältnis zum Nutzen der Datenströme abzuwägen.

Die Vorteile einer Data Streaming Plattform

Data Streaming bietet eine Vielzahl von Vorteilen, darunter:

Echtzeit-Datenverarbeitung

Data Streaming ermöglicht es, Daten in Echtzeit zu erfassen und zu verarbeiten.

Automatisierung

Mithilfe von Data Streaming können Daten automatisch erfasst und verarbeiten werden. Prozesse können ohne menschliches Eingreifen automatisch durchgeführt werden. Dies kann die Effizienz erhöhen und die Kosten senken.

Erhöhte Sicherheit

Durch Data Streaming ist es möglich, Daten in Echtzeit zu überwachen, potenzielle Probleme frühzeitig zu erkennen und schnell darauf reagieren zu können. Dies erhöht die Sicherheit und reduziert das Risiko von Datenlecks, Ausfällen oder Angriffen.

Bessere Entscheidungen

Durch die Erfassung und Analyse von großen Datenmengen können Probleme frühzeitig erkannt und dadurch bessere Entscheidungen getroffen werden.

Prognosefähigkeit

Mithilfe der gesammelten Streaming Daten können Prognosen erstellt werden. Dies ermöglicht es Unternehmen, schnell auf Veränderungen zu reagieren und wettbewerbsfähig zu bleiben.

Sollten Sie Data Streaming einführen? - Fazit

Eine Data Streaming Plattform ermöglicht es, Daten in Echtzeit zu erfassen, zu verarbeiten und zu analysieren. Sie bietet Unternehmen die Möglichkeit, ihre Geschäftsprozesse zu optimieren, Probleme frühzeitig zu erkennen und schneller auf Veränderungen im Marktumfeld zu reagieren. Durch die Nutzung von Data Streaming können Unternehmen Wettbewerbsvorteile erlangen und die Effizienz ihrer Prozesse erhöhen.

Bei der Implementierung eines Data Streams ist es unerlässlich, Anforderungen an die Skalierbarkeit, Datenqualität, Sicherheit, Latenz und Kosten zu berücksichtigen. Es ist wichtig, die Anforderungen der Datenströme und die Art der Verarbeitung richtig zu identifizieren, um erfolgreich zu sein.

Insgesamt ist die Nutzung einer Data Streaming Plattform ein wichtiger Schritt in Richtung einer datengesteuerten Unternehmensführung, die es Unternehmen ermöglicht, die Vorteile der Datenstromverarbeitung in Echtzeit zu nutzen.

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