EchtzeitAnalytik

EchtzeitAnalytik bezeichnet die laufende Erfassung, Verarbeitung und Auswertung von Datenströmen in Echtzeit, mit dem Ziel, zeitnah Erkenntnisse zu gewinnen und unmittelbare Entscheidungen zu unterstützen. Typische Datenquellen sind Sensoren, Logs, Transaktionsströme oder Clickstreams. Im Gegensatz zur Batch-Analyse, bei der Daten erst gesammelt werden und periodisch ausgewertet, arbeitet EchtzeitAnalytik kontinuierlich, oft mit Sub-Sekunden-Latenz.

Technisch basiert EchtzeitAnalytik auf Streaming-Architekturen, bei denen Daten in Form von Ereignissen oder Streams aufgenommen werden. Wichtige Konzepte umfassen Ereigniszeit vs Verarbeitungszeit, Fensterfunktionen, Zustandverwaltung und Exactly-Once- bzw. At-Least-Once-Verarbeitung. CEP (Complex Event Processing) ermöglicht Mustererkennung über mehrere Ereignisse hinweg.

Typische Technologien und Plattformen umfassen Kafka für die Nachrichteninfrastruktur, Flink, Spark Structured Streaming, Storm oder Dataflow für die Stream-Verarbeitung, sowie Datenbanken wie InfluxDB oder Redis für schnelle Abfragen. Edge-Computing kann Vorverarbeitung nahe der Datenquelle ermöglichen. Architekturen kombinieren oft eine Ingest-Schicht, eine Stream-Processing-Schicht und eine Speicherschicht.

Anwendungsbereiche umfassen Finanzwesen (Betrugserkennung in Echtzeit), Produktion (vorausschauende Wartung), Einzelhandel (Echtzeit-Personalisierung), IT-Sicherheit (Anomalie-Erkennung) und IoT-Anwendungen. Dashboards liefern Live-Metriken, Alarme reagieren auf Schwellenwerte, und ML-Modelle können in Streaming-Pipelines eingebettet werden.

Herausforderungen sind Latenz, Genauigkeit, Datenqualität, Fehlertoleranz und Skalierbarkeit. Datenschutz und Compliance, Konsistenzmodelle (exactly-once), sowie die Integration heterogener Systeme stellen häufig Hürden dar. Zukünftige Entwicklungen umfassen Edge-Streaming, Hybrid-Cloud-Architekturen und die engere Verzahnung von Echtzeit-Analytik mit maschinellem Lernen.