RealTimeDaten

RealtimeDaten bezeichnet Daten, die in oder nahezu in Echtzeit erfasst, verarbeitet und bereitgestellt werden, so dass sie zeitnah für Entscheidungen, Analysen oder automatische Reaktionen genutzt werden können. Der Begriff umfasst unterschiedliche Latenzanforderungen je nach Branche, von wenigen Millisekunden bis zu einigen Sekunden.

Typische Quellen sind Sensoren, Geräte, Anwendungen, Logs und soziale oder öffentlich zugängliche Datenströme. Daten werden meist über Streaming-Plattformen und Messaging-Systeme transportiert, etwa Apache Kafka, RabbitMQ oder Cloud-Daten-Streaming-Dienste. Formate wie JSON, Avro oder Protobuf sind verbreitet.

RealtimeDaten wird durch Stream-Processing-Engines verarbeitet, oft in Kombination mit Lagetime-Optimierung, Event-Time-Processing und Fenstermechanismen. Ergebnisse können in Data Lakes, Zeitreihendatenbanken oder operativen Datenbanken persistiert und in Dashboards oder APIs bereitgestellt werden.

Anwendungsbeispiele finden sich in der Finanzmarktüberwachung, industriellem IoT, Lieferketten-Tracking, Netz- und Systemsicherheit, personalisierten Nutzererlebnissen sowie Notfall- und Alarmierungssystemen. Realtime-Daten ermöglichen sofortige Warnungen, automatisierte Steuerungen und schnellere Entscheidungsprozesse.

Zu den Herausforderungen gehören Latenz, Datenqualität, Ordnen- und Konsistenzprobleme, Backpressure, Skalierung, Sicherheit und Datenschutz. Typische Qualitäts- und Integritätsparameter sind Verfügbarkeit, Genauigkeit, Konsistenz und Verantwortlichkeit. Standards betreffen Datenformate, Semantik und Annotationsprotokolle, sowie Garantien wie 'at least once' oder 'exactly once' bei der Verarbeitung.