Echtzeitdaten, die im Prozess ankommen .
Wir verbinden Maschinen, Shops und Kernsysteme über Apache Kafka zu einem Echtzeit-Datenrückgrat – als Basis für Live-Analytics, Automatisierung und operative KI. Betrieben auf Confluent Cloud oder in deiner eigenen Umgebung.
- < 1 s
- vom Ereignis zur Reaktion
- 300+
- Data- & AI-Projekte
- 100 %
- Infrastructure as Code
- 24/7
- Streaming-Betrieb
Ein Datenrückgrat statt nächtlicher Batch-Läufe
Viele Entscheidungen kommen zu spät, weil Daten erst am nächsten Morgen im Reporting stehen. Kafka entkoppelt Systeme und liefert Ereignisse in dem Moment, in dem sie entstehen – einmal angebunden, beliebig oft genutzt.
Systeme sauber entkoppelt
Statt Punkt-zu-Punkt-Schnittstellen zwischen ERP, MES, Shop und CRM gibt es einen Bus. Neue Verbraucher kommen dazu, ohne dass Quellsysteme angefasst werden.
Ereignisse statt Momentaufnahmen
Jede Statusänderung bleibt als Ereignis erhalten. Auswertungen lassen sich jederzeit erneut abspielen – auch rückwirkend für neue Fragestellungen.
Verträge über Schemas
Schema Registry und Datenverträge verhindern, dass eine Feldänderung im Quellsystem still und leise die halbe Auswertung kippt.
Streaming und Lakehouse zusammen
Dieselben Ereignisse landen in operativen Systemen und im Lakehouse – Echtzeit-Steuerung und Analytics arbeiten auf einer Wahrheit.
Was wir für dich mit Confluent & Kafka bauen
Von der ersten Topic-Landkarte bis zum überwachten Dauerbetrieb: ein Team für Plattform, Integration, Stream Processing und die Use-Cases darauf.
Plattform & Betrieb
Ein Cluster-Setup, das Sicherheit, Kosten und Verfügbarkeit von Anfang an mitdenkt.
- Confluent Cloud, Platform oder Self-Managed – nach Bedarf entschieden
- Netzwerk, Private Link und Verschlüsselung
- Terraform-Module für Cluster, Topics und Rechte
- Monitoring, Alerting und Runbooks
Integration & Konnektoren
Quellsysteme anbinden, ohne die Kernsysteme umzubauen.
- SAP, Oracle und MS SQL per Change Data Capture
- Kafka Connect für Salesforce, Shopsysteme und APIs
- IoT- und MES-Daten über MQTT und OPC UA
- Sinks in Lakehouse, Data Warehouse und Suchindex
Stream Processing
Logik direkt im Datenstrom statt im nächtlichen Batch.
- Apache Flink und Kafka Streams für Aggregation und Joins
- Regeln, Schwellwerte und Anomalie-Erkennung live
- Anreicherung von Ereignissen mit Stammdaten
- Exactly-once-Verarbeitung für kritische Prozesse
Governance & Datenverträge
Damit aus dem Datenrückgrat kein Wildwuchs wird.
- Schema Registry mit Kompatibilitätsregeln
- Topic-Namenskonzept und Ownership je Domäne
- Rollen, ACLs und Audit-Trail
- Datenschutz: Maskierung und Aufbewahrungsfristen
Echtzeit-Use-Cases
Der Bus ist Mittel zum Zweck – gemessen wird am Prozess.
- Live-Monitoring von Anlagen und Ausschussraten
- Bestands- und Lieferfähigkeit in Echtzeit
- Next Best Action und Betrugserkennung im Moment
- Operative KI-Modelle direkt am Ereignisstrom
Migration & Kostenkontrolle
Bestehende Schnittstellen ablösen, ohne den Betrieb zu gefährden.
- Ablösung von Dateitransfers und Punkt-zu-Punkt-Strecken
- Migration von Self-Managed Kafka in die Confluent Cloud
- Dimensionierung von Durchsatz, Partitionen und Retention
- Kostenreporting je Domäne und Enablement deines Teams
Warum Unternehmen mit uns auf Kafka setzen
Wir bauen Streaming-Architekturen dort, wo sie sich rechnen – in Produktion, Handel, Logistik und Finanzwesen – und binden sie an Lakehouse und BI an.
- Data Engineers und Solution Architects mit Kafka-, Flink- und Cloud-Erfahrung im festen Team.
- Wir raten ab, wenn ein Batch-Prozess reicht. Echtzeit kostet Betrieb – das muss der Use-Case tragen.
- Streaming, Lakehouse und Reporting kommen aus einer Hand, ohne Übergabeverluste zwischen Dienstleistern.
- Enablement ist Teil des Auftrags: Dein Team betreibt die Plattform am Ende selbst.
Typische Streaming-Projekte aus unserer Praxis
Maschinendaten live im Werk
OPC-UA-Ereignisse aus der Fertigung laufen über Kafka in Dashboards und Regelwerke – Abweichungen werden in der laufenden Schicht sichtbar.
Reaktion in Sekunden statt am Folgetag
Bestände über alle Kanäle
ERP-, Shop- und Lagerereignisse werden zu einem konsistenten Bestandsbild zusammengeführt und an alle Verkaufskanäle zurückgespielt.
Weniger Überverkäufe und Nachbuchungen
SAP-Änderungen ohne Nachtlauf
Change Data Capture überträgt Belege und Stammdaten laufend ins Lakehouse – der nächtliche Extraktionslauf entfällt.
Reporting ohne Zeitversatz
In 90 Tagen vom ersten Topic zum produktiven Datenstrom
Use-Case & Ereignis-Landkarte
Wir klären, welche Prozesse Echtzeit wirklich brauchen, und schneiden Domänen, Topics und Verantwortlichkeiten.
Cluster & Governance
Confluent-Setup, Netzwerk, Rechte, Schema Registry und CI/CD as Code – produktionsreif aufgesetzt.
Erster Strom im Betrieb
Eine Quelle, eine Verarbeitung, ein Verbraucher – live, überwacht und mit messbarem Nutzen im Prozess.
Skalieren & übergeben
Weitere Domänen und Use-Cases, Betriebsroutine, Kostenkontrolle und Schulung deines Teams.
Erst das Fundament, dann der Echtzeit-Strom?
Ohne belastbare Datenplattform bleibt Streaming Stückwerk. Wir bauen beides – Lakehouse auf Databricks oder Fabric und das Event-Rückgrat darauf abgestimmt.
Häufige Fragen
Brauchen wir wirklich Echtzeit?+
Nicht überall. Wir prüfen je Use-Case, ob die Entscheidung durch schnellere Daten tatsächlich besser wird. Wo ein stündlicher Lauf reicht, empfehlen wir keinen Streaming-Betrieb.
Confluent Cloud oder selbst betreiben?+
Confluent Cloud spart Betriebsaufwand und ist meist der schnellere Weg. Bei strengen Vorgaben zu Netz oder Standort betreiben wir Confluent Platform bei euch – die Architektur bleibt dieselbe.
Wie binden wir SAP an?+
Über Change Data Capture oder zertifizierte Konnektoren. Das Quellsystem bleibt unverändert, die Last wird kontrolliert, und Belege stehen laufend statt im Nachtlauf bereit.
Was passiert bei einem Ausfall?+
Ereignisse bleiben im Cluster gespeichert und werden nach der Störung nachverarbeitet. Wir legen Retention, Replikation und Wiederanlauf so aus, dass keine Nachricht verloren geht.
45 Minuten Klartext zu deinem Echtzeit-Vorhaben.
Wir schauen auf deine Systeme und Prozesse, benennen den lohnendsten Echtzeit-Use-Case und skizzieren die Architektur dahinter.
- Ergebnis: Zielbild, Architekturskizze und Aufwandsschätzung
- Ehrliche Einschätzung, ob Streaming oder Batch besser passt
- Kostenfrei und unverbindlich