Sekunden zählen: Die tatsächlichen Kosten verzögerter Daten in einer immer aktiven Welt

Wenn sich Märkte innerhalb von Sekunden verändern, sind Datenverzögerungen nicht mehr nur Ineffizienzen – sie werden zu einem Nachteil. Trotz massiver Investitionen in Analysen sind 80 % der Organisationen weiterhin auf veraltete Daten für Entscheidungen angewiesen, was zu verpassten Chancen, operativen Engpässen und Wettbewerbsrückschlägen führt. Noch schlimmer: 85 % der Datenverantwortlichen geben zu, dass Entscheidungen auf Basis veralteter Daten ihre Unternehmen direkt Geld gekostet haben.

Die Realität ist eindeutig: Jede Sekunde Verzögerung bei der Datenverarbeitung verstärkt finanzielle Verluste, Sicherheitslücken und Geschäftsrisiken.

Unternehmen, die Echtzeit-Streaming-Daten-Integration betreiben, übertreffen ihre Mitbewerber, freischalten schnellere Erkenntnisse, optimieren ihre Betriebsabläufe und bieten überlegene Customer Experience. Wir werden die hohen Kosten langsamer Datenübertragung erläutern und aufzeigen, warum Unternehmen, die in die Integration von Echtzeit-Streaming-Daten investieren, einen deutlichen Wettbewerbsvorteil erlangen.

In der digitalen Wirtschaft zählt jede Sekunde. Unternehmen generieren und verbrauchen beispiellose Datenmengen, doch ihre Fähigkeit, in Echtzeit auf diese Daten zu reagieren, ist stark eingeschränkt. Da das Geschäftsumfeld immer komplexer und dynamischer wird, verkleinern sich die Zeitfenster für die Entscheidungsfindung. Laut Gartner Reengineering the Decision Survey berichten 71 % der Unternehmen, dass die Entscheidungsfindung häufiger, schneller und komplexer wird. Ohne Echtzeitdaten basieren diese Entscheidungen jedoch auf Erkenntnissen von gestern und nicht auf den Realitäten von heute.

Zeitkritische Branchen wie Finanzen, Einzelhandel und Gesundheitswesen spüren zunehmend die Auswirkungen einer langsamen Datenintegration:

·      Finanzdienstleistungen: Finanzinstitute verlassen sich auf genaue Daten für Kreditbewertung, Betrugserkennung und regulatorische Compliance. Langsame Daten führen zu fehlerhaften Entscheidungen und Verstößen. Ein Betrugsfall, der innerhalb von fünf Minuten entdeckt wird, ist weitaus weniger schädlich als ein Fall, der innerhalb von fünf Stunden entdeckt wird.

·       Einzelhandel: Echtzeitdaten sind der Schlüssel für Bestandsmanagement, Bedarfsprognosen und Personalisierung. Ohne sie riskieren Einzelhändler Warenengpässe, Überbestände, Umsatzeinbußen und überschüssige Lagerbestände. Ineffizientes Bestandsmanagement kostet Unternehmen weltweit jährlich rund 1,1 Billionen US-Dollar wobei allein Einzelhändler aufgrund von Überbeständen jährlich 471 Milliarden US-Dollar verlieren.

·      Gesundheitswesen: Medizinische Entscheidungen auf Basis langsamer und veralteter Daten führen zu Diagnosefehlern, verzögerten Behandlungen und erhöhten Sterblichkeitsraten. Medizinische Fehler aufgrund veralteter Patientendaten sind die dritthäufigste Todesursache in den USA und kosten jährlich 20 Milliarden US-Dollar.

·      Technologie und KI: Langsame Daten untergraben prädiktive Analysen und blockieren Innovationen, die die Produktoptimierung und Kundenbindung beeinträchtigen. Unternehmen, die sich auf veraltete Daten verlassen, um KI-Modelle zu trainieren, verzeichnen aufgrund ungenauer Prognosen einen weltweiten Umsatzverlust von 6 % (etwa 406 Millionen USD).

Die Kosten des Nichtstuns sind weitaus höher als die Kosten eines Upgrades auf Echtzeit-Datenintegration.

Datenverzögerungen beeinträchtigen nicht nur den Umsatz – sie öffnen Türen für Betrug, Cyberbedrohungen und regulatorische Sanktionen. So können sich diese Verzögerungen auf die folgenden Branchen auswirken:

·      Finanzsektor: Langsame Betrugserkennung bedeutet größeres Risiko von Datenschutzverletzungen. Ein Echtzeit-Streaming-Ansatz könnte Betrug verhindern, bevor er überhaupt entsteht, aber Altlast-Batch-Systeme lassen Unternehmen eher reaktiv als proaktiv agieren.

·      Gesundheitswesen: Ohne Echtzeit-Datensynchronisierung drohen den Einrichtungen aufgrund von Compliance-Lücken Geldstrafen in Millionenhöhe.

·      Einzelhandel und E-Commerce: Das Vertrauen der Kunden hängt von Echtzeit-Personalisierung und Betrugsprävention ab. 76 % der Betrugsfälle verursachen erhebliche Schäden am Markenimage, was zu langfristigen Kundenabwanderungen führt.

Bei der Integration von Streaming-Daten geht es nicht nur um Effizienz, sondern auch darum, Risiken zu mindern, bevor sie zu Verlusten werden.

Unternehmen, die kostspielige Verzögerungen, Ineffizienzen und verpasste Chancen vermeiden wollen, benötigen eine Echtzeit-Datenintegration. Eine effektive Echtzeit-Datenintegrationslösung hilft Unternehmen, durch laufende Datentransformationen schnellere, datengestützte Entscheidungen zu treffen und sicherzustellen, dass die Erkenntnisse immer auf dem neuesten Stand sind. Sie optimiert die Leistung durch Automatisierung der Pipeline-Erstellung und verbessert das Kundenerlebnis durch personalisierte, Echtzeit-Interaktionen.

Was ist der Nutzen? Betrugserkennung innerhalb von Sekunden statt Stunden oder Tagen, Echtzeit-Aktualisierung des Bestands, um kostspielige Fehlbestände oder Kundenunzufriedenheit zu vermeiden, schnellere Bearbeitung von Reklamationen. Dies sind nur einige Beispiele für die Leistungsfähigkeit der Echtzeit-Datenintegration, die es Unternehmen ermöglicht, auf der Grundlage aktueller, zuverlässiger Daten und nicht veralteter Berichte zu handeln.

Aber nicht alle Lösungen für die Integration von Echtzeitdaten sind gleich aufgebaut. Viele Plattformen kämpfen mit starren Architekturen, Latenzproblemen, manuellen Eingriffen und versteckten betrieblichen Komplexitäten, die letztendlich die Leistung beeinträchtigen. Unternehmen benötigen eine flexible, intelligente und skalierbare Lösung, die nicht nur die Streaming-Daten verarbeitet, sondern auch deren Zuverlässigkeit, Governance und Sicherheit gewährleistet. Für eine echte Echtzeit-Datenintegration braucht es mehr als nur Geschwindigkeit. Es bedarf Zuverlässigkeit, Governance und Anpassungsfähigkeit – Bereiche, in denen die meisten auf dem Markt erhältlichen Lösungen Schwächen aufweisen.

IBM StreamSets ist darauf ausgelegt, die Herausforderungen einer langsamen, unzuverlässigen Integration zu beseitigen und ein reibungsloses, automatisiertes und sicheres Streaming-Erfahrung zu bieten. Im Gegensatz zu traditionellen und anderen Streaming-Lösungen, die ständiges manuelles Tuning und Schwierigkeiten mit Schema-Drift oder Anbieterbindung erfordern, verbindet IBM StreamSets nahtlos Unternehmens-Daten-Hubs – von On-Prem bis zu Cloud-Data Warehouses und Data Lakes. Diese Integration trägt dazu bei, einen unterbrechungsfreien Datenfluss in Echtzeit zu gewährleisten. Seine flexiblen Bereitstellungsmodelle in Hybrid- und Multi-Cloud-Umgebungen ermöglichen es Unternehmen, mühelos zu skalieren und gleichzeitig Governance und Compliance aufrechtzuerhalten.

Durch die Ermöglichung von Echtzeit-Entscheidungen in großem Umfang hilft IBM StreamSets Unternehmen dabei, ihre Datenarchitekturen zu modernisieren, KI-gestützte Erkenntnisse zu gewinnen und operative Risiken zu reduzieren. Mit dem integrierten Schutz vor Datendrift, der Transformation und der Observability der Pipeline liefert es kontinuierlich qualitativ hochwertige Daten, damit Unternehmen auf die frischesten Erkenntnisse und nicht auf veraltete Informationen reagieren können. Die Zukunft des Geschäfts ist Echtzeit. Diejenigen, die es annehmen, werden führen. Wer es ignoriert, wird zurückgelassen.

Sehen Sie sich das Webinar an und erfahren Sie, wie IBM StreamSets Ihrem Unternehmen helfen kann, von langsamen und verzögerten Erkenntnissen zu Echtzeit-Erkenntnissen zu verschieben.