Daten-Streaming als Gamechanger: Wie Unternehmen durch Echtzeitdaten die KI-Entwicklung beschleunigen und Kosten senken Während KI bereits in vielen Branchen Einzug gehalten hat, stehen Unternehmen oft vor dem Problem, dass ihre Daten verstreut, veraltet oder nicht im richtigen Format vorliegen
In einer Welt, in der Technologie den Geschäftserfolg zunehmend bestimmt, setzen Unternehmen verstärkt auf Daten-Streaming, um ihre Innovationskraft zu steigern und den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) und Maschinellem Lernen (ML) voranzutreiben. Laut dem Confluent Data Streaming Report 2024 sehen 81 Prozent der deutschen IT-Führungskräfte Daten-Streaming als eine der strategisch wichtigsten Prioritäten das Jahr 2025.
Der Report, der auf einer Umfrage unter 4.110 IT-Führungskräften in zwölf Ländern basiert, gibt tiefe Einblicke in die Potenziale von Daten-Streaming. Besonders hervorzuheben ist dabei der deutsche Markt, in dem Unternehmen diese Technologie als entscheidend für Innovation, Agilität und Effizienz betrachten.
KI beschleunigen – Daten-Streaming als Fundament für die Zukunft Während KI bereits in vielen Branchen Einzug gehalten hat, stehen Unternehmen oft vor dem Problem, dass ihre Daten verstreut, veraltet oder nicht im richtigen Format vorliegen. Hier kommt Daten-Streaming ins Spiel: Es ermöglicht Unternehmen, Daten in Echtzeit zu erfassen, zu verarbeiten und in nutzbare Informationen zu verwandeln. Besonders relevant wird dies beispielsweise bei der Entwicklung von KI-Anwendungen. Die Integration von Echtzeitdaten in KI-Modelle sorgt nicht nur für genauere Vorhersagen, sondern auch für eine schnelle Anpassung an sich ändernde Bedingungen.
Laut dem Report planen 63 Prozent der deutschen Führungskräfte in den nächsten zwei Jahren, ihre Investitionen in generative KI auszubauen. Dabei spielt Daten-Streaming eine Schlüsselrolle: 50 Prozent der Befragten sehen diese Technologie als kritische Grundlage für den Erfolg von KI-Projekten. Dies liegt vor allem daran, dass Echtzeitdaten für KI-Modelle unerlässlich sind, um präzise und kontextbezogene Ergebnisse zu liefern.
Kosteneffizienz durch Datenprodukte – ein neues Paradigma Neben dem Fortschritt in der KI-Entwicklung hilft Daten-Streaming Unternehmen auch dabei, ihre Daten in sogenannten Datenprodukten zu organisieren. Diese Datenprodukte sind strukturierte, wiederverwendbare Datensätze, die in Echtzeit aktualisiert werden und sofort für verschiedene Anwendungsfälle genutzt werden können. Unternehmen, die auf diesen Ansatz setzen, berichten von erheblichen Kosteneinsparungen. Laut dem Report investieren 86 Prozent der deutschen IT-Führungskräfte in Daten-Streaming, um datenbasierte Produkte zu entwickeln und so Kosten zu senken.
Die Vorteile dieses Ansatzes sind beachtlich: 96 Prozent der Befragten bestätigen, dass ein zuverlässigerer Austausch von Daten zwischen verschiedenen Geschäftsbereichen möglich wird, während 89 Prozent auf eine präzisere Kostenzuweisung und ein verbessertes Risikomanagement hinweisen.
Datensilos überwinden – Agilität durch Echtzeitdaten Eine der größten Herausforderungen für Unternehmen in der heutigen, datengetriebenen Welt ist das Aufbrechen von Datensilos. Diese isolierten Dateninseln behindern die Echtzeit-Entscheidungsfindung und erschweren es, ein vollständiges Bild der Geschäftsdaten zu erhalten. Der Confluent Data Streaming Report 2024 zeigt, dass 92 Prozent der deutschen IT-Führungskräfte Daten-Streaming als Lösung für dieses Problem betrachten. Durch das kontinuierliche Fließen von Echtzeitdaten zwischen verschiedenen Systemen können Unternehmen schnellere, fundiertere Entscheidungen treffen und ihre betriebliche Effizienz steigern.
Interessanterweise geben 83 Prozent der Befragten an, dass Daten-Streaming bei der Lösung von Governance-Problemen hilft und den Zugriff auf vorhandene Daten erleichtert – ein entscheidender Vorteil in Zeiten, in denen der Datenzugang unter strengen Regulierungen steht.
Nachweisbarer ROI – Technologieinvestitionen zahlen sich aus Gerade in wirtschaftlich herausfordernden Zeiten wird die Frage nach dem Return on Investment (ROI) von Technologieinvestitionen immer relevanter. Der Report zeigt, dass 82 Prozent der deutschen Unternehmen bereits heute einen erheblichen Mehrwert durch ihre Investitionen in Daten-Streaming erzielen – teils bis zu einem Zehnfachen der ursprünglichen Investitionen. Gleichzeitig trägt die Technologie zur Verbesserung der Cybersicherheit bei und ermöglicht einen effizienteren, datengesteuerten Betrieb.
Für Unternehmen, die in einer dynamischen, datengesteuerten Welt agieren, bietet Daten-Streaming somit eine entscheidende Antwort auf die Frage, wie sie schneller, agiler und kosteneffizienter handeln können. Der Fortschritt in der KI-Entwicklung, die Überwindung von Datensilos und die Möglichkeit, Datenprodukte zu schaffen, machen Daten-Streaming zu einer unverzichtbaren Technologie für zukunftsorientierte Unternehmen.
Fazit: Daten-Streaming als Basis für Innovation und Effizienz Der Report macht deutlich, dass Daten-Streaming eine zentrale Rolle in der modernen Unternehmenswelt spielt. Es bietet nicht nur die Möglichkeit, die Einführung von KI zu beschleunigen und Datensilos zu überwinden, sondern liefert auch nachweisbare wirtschaftliche Vorteile in Form von Kosteneinsparungen und einer höheren operativen Agilität.
In einer Zeit, in der Unternehmen mehr mit weniger Mitteln erreichen müssen, ist es klar: Daten-Streaming ist eine Technologie, die sich auszahlt – und zwar in jeder Branche. (Confluent: ra)
eingetragen: 27.10.24 Newsletterlauf: 09.12.24
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Hycu stellte die Ergebnisse des State of SaaS Resilience Report 2025 vor. Dies ist eine unabhängige internationale Umfrage unter 500 IT-Entscheidungsträgern. Aus den Ergebnissen geht klar hervor, dass sowohl die Nutzung von Software-as-a-Service (SaaS) als auch damit verbundene Cybervorfälle zunehmen, während die Datenresilienz weit hinter den Anforderungen der Unternehmen zurückbleibt.
Bei der Einführung von Künstlicher Intelligenz (KI) zeigt sich ein deutliches Spannungsfeld zwischen den hohen Erwartungen und der tatsächlichen Umsetzung. Vielen Unternehmen gelingt es bisher nicht, aus der Vielzahl ihrer Proofs of Concept (PoC) KI-Lösungen erfolgreich in ihre Geschäftsprozesse zu integrieren. Die Ursachen hierfür liegen vor allem im Change Management und in der Datenqualität, weniger in der Technologie. Gleichzeitig kündigt sich mit Agentic AI bereits die nächste technologische Welle an: 73 Prozent der Entscheider rechnen bis 2028 mit einer zunehmenden Relevanz autonomer KI-Agenten. Aktuell experimentieren 38 Prozent mit ersten Anwendungen.
Die deutsche Internetwirtschaft bleibt Wachstumstreiber, droht aber an politischen Versäumnissen zu scheitern. Laut einer Studie von Arthur D. Little im Auftrag des eco - Verband der Internetwirtschaft e.V. steigt der Umsatz von 245 Milliarden Euro 2025 auf 389 Milliarden Euro im Jahr 2030 - ein jährliches Plus von fast zehn Prozent. Treiber sind digitale Plattform- und Transaktionsmodelle, die bereits heute knapp 40 Prozent der Erlöse ausmachen.
Esker hat die Ergebnisse der aktuellen Trendstudie "KI-gesteuerte Automatisierung im Customer Service 2025" vorgestellt. Die Trendstudie zeigt, dass der KI-Einsatz im Customer Service signifikant an Fahrt aufnimmt. Demnach setzen bereits 44 Prozent der befragten Unternehmen KI-Technologien in diesem Bereich ein - eine Verdopplung gegenüber der Vergleichsstudie aus dem Jahr 2023.
PagerDuty, Anbieterin im Bereich Digital Operations Management, hat neue Umfrageergebnisse veröffentlicht. Diese belegen ein wachsendes Vertrauen von Führungskräften in KI-Agenten und zeigen, dass sich Unternehmen in allen Geschäftsbereichen zunehmend auf KI verlassen. Der PagerDuty AI Resilience Survey, für den 1.500 IT- und Führungskräfte aus Australien, Frankreich, Deutschland, Japan, Großbritannien und den USA befragt wurden, ergab, dass 81 Prozent der Führungskräfte (82 Prozent in Deutschland) darauf vertrauen, dass KI-Agenten in Krisensituationen, wie z. B. bei einem Dienstausfall oder einem Sicherheitsvorfall, im Sinne des Unternehmens Maßnahmen ergreifen.
Cloudera veröffentlichte die Ergebnisse ihrer jüngsten globalen Umfrage "The Evolution of AI: The State of Enterprise AI and Data Architecture". Die Erhebung untersucht die beschleunigte KI-Integration sowie die Entwicklung von Datenarchitekturen in Unternehmen und die neuen Herausforderungen für die sichere Skalierung von KI im Jahr 2025. Dafür wurden mehr als 1.500 IT-Führungskräfte befragt.
Die Cloud-Transformation, digitale Souveränität und Künstliche Intelligenz (KI) führen zu umfangreichen Veränderungen im IT-Sourcing. Um in diesem Spannungsfeld erfolgreich zu navigieren, überprüfen immer mehr Unternehmen ihre bisherigen IT-Sourcing-Strategien. Während viele Unternehmen beim Cloud Sourcing schon fortgeschritten sind, stehen europäische und insbesondere deutsche Unternehmen angesichts geopolitischer Veränderungen unter Druck, ihre langjährigen technologischen Abhängigkeiten von US-amerikanischen IT-Providern zu reduzieren und systematischer zu steuern. 71 Prozent der Unternehmen wollen daher zukünftig stärker mit IT-Sourcing-Beratern zusammenarbeiten, um unter anderem ihre Interessen gegenüber Cloud-Anbietern besser vertreten zu können. Zudem dringt KI immer tiefer in die IT-Wertschöpfungskette vor, beispielsweise in den Bereichen Cyber Security, IT-Service-Management oder Softwareentwicklung. Mehr als ein Drittel der Unternehmen setzt KI-Lösungen bereits im Service Desk ein.
Kyndryl, IT-Dienstleisterin für unternehmenskritische Systeme, hat die Ergebnisse seiner dritten jährlichen State of Mainframe Modernization Survey veröffentlicht. Die Studie zeigt, wie Unternehmen die Schlüsselrolle des Mainframes in einer sich rasant wandelnden digitalen Landschaft neu definieren. Sie verdeutlicht, dass Firmen auf flexible Modernisierungsstrategien setzen, KI im großen Maßstab nutzen und den Einsatz des Mainframes in hybriden IT-Umgebungen ausweiten - und das trotz Fachkräftemangel und wachsender Regulierung.
Tenable veröffentlichte kürzlich ihren State of Cloud and AI Security 2025 Report, aus dem hervorgeht, dass das rasante Wachstum von Hybrid-, Multi-Cloud- und KI-Systemen schneller voranschreitet als die Entwicklung von Cloud-Sicherheitsstrategien, sodass neue Ebenen an Komplexität und Risiken entstehen.
Nutanix, Spezialistin für Hybrid Multicloud Computing, hat die Ergebnisse der siebten Ausgabe ihrer jährlichen Studie Enterprise Cloud Index (ECI) für Deutschland vorgestellt. Demnach teilen deutsche Unternehmen generell die Prioritäten ihrer Kollegen in EMEA und weltweit bei Einführung und Umsetzung von generativer künstlicher Intelligenz (GenAI) und Containerisierung. Sie setzen jedoch im Detail abweichende Schwerpunkte und erwarten einen längeren Zeithorizont, bis sich Investitionen in GenAI-Projekte rechnen. Hauptgründe dafür sind offenbar Bedenken hinsichtlich Sicherheit und Datenschutz sowie der in Deutschland immer stärker spürbare Fachkräftemangel.
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