Latenz in Sekunden
Frische Signale für Operations, Fraud, Logistik und Pricing, solange sie das Ergebnis noch ändern können.
Data Analytics
Echtzeit-Analysen
Streaming-Pipelines und operative Dashboards für Entscheidungen, die nicht auf den morgigen Batch warten können.
Was wir tun
Manche Entscheidungen verfallen in Minuten: Betrugsprüfung, Bestandsallokation, Pricing, Incident Response. Echtzeit-Analytik holt diese Signale aus dem morgigen Report in eine live laufende Pipeline, mit Kafka, Change Data Capture und Stream Processing, und senkt die Latenz von Stunden auf Sekunden. Wir bauen diesen Pfad in Ihrer Cloud, neben dem Warehouse, das Sie bereits haben.
Wir sind bewusst zurückhaltend bei der Frage, was wirklich Streaming braucht, denn Echtzeit-Infrastruktur kostet im Betrieb mehr. Das Engagement beginnt damit, die Latenzanforderung pro Use Case zu bepreisen; was tatsächlich Sekunden braucht, bekommt einen Streaming-Pfad, der Rest bleibt auf günstigerem Batch. Diese Aufteilung sehen Sie samt Betriebskosten, bevor wir bauen.
In Produktion heißt das: operative Dashboards, die live aktualisieren, Alerts auf Schwellenwerten und Events, die in Ihre Systeme zurückfließen und Aktionen auslösen. Batch-Warehouse und Streaming-Pfad teilen sich die Definitionen, damit die Live-Zahl und der morgige Report endlich übereinstimmen. Ihr Team erhält Runbooks, Replay-Prozeduren und Monitoring, der Betrieb wird Routine.
Warum es sich lohnt
Streaming nur, wo es sich rechnet
Jeder Use Case bekommt die günstigste Latenz, die den Bedarf erfüllt. Batch bleibt Batch.
Ein Satz Definitionen
Streaming-Kennzahlen nutzen die verbindlichen Definitionen des Warehouse, Live- und Tageszahlen stimmen überein.
Alerts statt nur Charts
Schwellenwerte und Anomalien benachrichtigen die verantwortliche Person oder lösen eine automatische Reaktion aus.
Betreibbar durch Ihr Team
Monitoring, Replay und Dead-Letter-Handling sind eingebaut, Incidents werden Routine statt Heldentat.
Data Analytics
Wie wir arbeiten
01
Latenz-Audit
Wir listen Kandidaten auf und bepreisen ehrlich, was Sekunden gegenüber Stunden für jeden einzelnen wert sind.
02
Streaming-Backbone
Kafka oder verwaltete Äquivalente plus CDC aus Ihren operativen Datenbanken, als Code deployt.
03
Erster Live-Use-Case
Ein wertvoller Fluss geht Ende zu Ende: Events hinein, verarbeitete Kennzahlen heraus, Dashboard und Alerts live.
04
Skalieren und betreiben
Weitere Flüsse kommen auf dasselbe Backbone, mit Runbooks und On-Call-Übergabe an Ihr Team.
Ergebnisse
Latenzanforderungen pro Use Case
Streaming-Backbone mit CDC-Ingestion
Operative Live-Dashboards und Alerting
Abgleich mit den Zahlen des Batch-Warehouse
Runbooks für Replay und Incident Response
Antworten auf Ihre Fragen
Brauchen wir wirklich Echtzeit?
Oft nur für einen Teil Ihrer Analytik. Wir sagen Ihnen lieber, dass Batch reicht, als Ihnen eine Streaming-Plattform zu verkaufen, und das Latenz-Audit liefert in den ersten Wochen eine Antwort pro Use Case.
Was kostet Streaming-Infrastruktur im Betrieb?
Mehr als Batch, und genau deshalb schneiden wir den Umfang eng zu. Managed Services wie MSK, Pub/Sub oder Confluent halten den Betriebsaufwand vertretbar, und das Architekturdokument nennt Monatsbeträge für Ihre Last.
Kann das Aktionen auslösen, nicht nur Dashboards?
Ja. Verarbeitete Events können über APIs und Webhooks in Ihre Systeme zurückfließen: eine Transaktion blockieren, Bestand nachbestellen oder eine Person alarmieren. Analytik, die Aktionen auslöst, ist meist der Punkt, an dem sich Echtzeit rechnet.
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