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AI & BI Use-Case · Datenplattform

Streaming & Echtzeitdaten

Statt täglicher Batch-Läufe stehen relevante Kennzahlen in Sekunden zur Verfügung.

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Worum es geht

Mit Streaming-Plattformen wie Kafka oder Confluent verarbeitest du Ereignisse aus Produktion, Logistik oder Web in Echtzeit statt im Tages- oder Stundenrhythmus. Das ermöglicht sofortige Reaktionen auf Störungen, Engpässe oder Kundenaktionen. Batch-Verarbeitung bleibt dort bestehen, wo Echtzeit keinen Mehrwert bringt.

  • Schnellere Reaktion auf Störungen und Engpässe.
  • Aktuellere Kennzahlen für operative Entscheidungen.
  • Frühwarnung statt nachträglicher Fehleranalyse.
Business Case & ROI
−70 %

Reaktionszeit

x 5

höhere Datenfrequenz

100 Tage

bis Produktivbetrieb

−12 %

ungeplante Stillstände

Berechnet aus der Zeitspanne zwischen Ereignis und Reaktion vor und nach Einführung von Streaming.

Unser Vorgehen
  1. 01

    Use-Case-Auswahl

    Wir identifizieren Szenarien, bei denen Echtzeit tatsächlich Mehrwert bringt.

  2. 02

    Architekturentwurf

    Wir planen Event-Quellen, Broker und Verarbeitungslogik.

  3. 03

    Pipeline-Implementierung

    Wir setzen Streaming-Pipelines mit Fehlerbehandlung um.

  4. 04

    Anbindung an Konsumenten

    Wir verbinden Dashboards, Alerts und nachgelagerte Systeme.

  5. 05

    Betrieb & Skalierung

    Wir überwachen Durchsatz, Latenz und Skalierungsbedarf.

5

Schritte

6

Datenquellen

4

Stakeholder

Vom ersten Datenzugriff bis zum produktiven Betrieb – jeder Schritt liefert ein greifbares Zwischenergebnis.

Welche Daten wir brauchen

Maschinen-Events

Sensor- und Statusereignisse direkt aus der Anlage.

Bestelldaten

Echtzeit-Bestellungen aus Shop- oder ERP-Systemen.

Logistikdaten

Tracking- und Sendungsdaten aus der Lieferkette.

Applikationslogs

Ereignisströme aus Web- und Backend-Anwendungen.

Sensordaten

Messreihen aus IoT-Geräten und Gateways.

Störmeldungen

Alarm- und Störmeldungen aus Leitsystemen.

Stakeholder

  • Produktionsleitung

    Sofortige Sicht auf Störungen und Engpässe.

  • Logistik

    Aktueller Status von Sendungen statt Tagesreports.

  • IT-Betrieb

    Frühzeitige Warnungen statt reaktivem Troubleshooting.

  • Geschäftsführung

    Aktuelle Kennzahlen statt veralteter Tagesberichte.

Typische Mehrwerte
01

Schnellere Reaktion auf Störungen und Engpässe.

02

Aktuellere Kennzahlen für operative Entscheidungen.

03

Frühwarnung statt nachträglicher Fehleranalyse.

04

Bessere Planbarkeit durch laufende Statusaktualisierung.

05

Grundlage für Echtzeit-Automatisierung und Alerts.

Hebel der Datenplattform

Mit sauberer Dateninfrastruktur wird dieser Use-Case schneller, günstiger und stabiler.

Eine vorhandene Datenplattform vereinfacht die Anbindung von Streams.

Zentrale Speicherung erlaubt Streaming und Batch nebeneinander.

Bestehendes Monitoring erkennt Durchsatzprobleme frühzeitig.

Standardisierte Schemas erleichtern neue Event-Quellen.

Datenplattform aufbauen →
Synergien & positive Nebeneffekte

Lakehouse-Architektur

Streams landen direkt in der Bronze-Schicht des Lakehouse.

Predictive Maintenance

Echtzeitdaten verbessern die Erkennung von Anomalien.

Data Quality & Observability

Streaming-Metriken fließen direkt in die Qualitätsüberwachung ein.

Weitere Use-Cases

Lakehouse-Architektur

Ein zentrales Lakehouse ersetzt den Wildwuchs aus Data Warehouse, Data Lake und Excel-Exporten.

Datenintegration aus ERP & MES

ERP- und MES-Daten automatisiert zusammenführen statt manuell zu exportieren und abzugleichen.

Data Modeling & Semantic Layer

Eine gemeinsame Semantik sorgt dafür, dass 'Umsatz' überall dasselbe bedeutet.