Was sind Echtzeitdaten?

Echtzeitdaten sind Informationen, die unmittelbar nach ihrer Generierung oder Erfassung, oft innerhalb von Millisekunden, zur Verarbeitung und Analyse zur Verfügung stehen.

Echtzeitdaten sind die treibende Kraft hinter einer schnellen Entscheidungsfindung – die kritisch ist, um im heutigen Geschäftsumfeld wettbewerbsfähig zu bleiben. Unternehmen nutzen Echtzeitdaten, um Echtzeitanalyse zu unterstützen, sodass sie schnell und zuverlässig auf umsetzbare Erkenntnisse zugreifen können. Laut IDC-Daten von 2025 geben die befragten Unternehmen an, dass 63 % der Anwendungsfälle Daten innerhalb von Minuten verarbeiten müssen, um nützlich zu sein. 

Unternehmensübergreifend helfen Echtzeitdaten dabei, Betrugserkennung zu beschleunigen, Lieferketten zu optimieren, Customer Experience zu personalisieren und Risiken zu managen. Und im Zeitalter der künstlichen Intelligenz haben sich Echtzeitdaten als unerlässlich für effektive KI-Systeme erwiesen. KI-Modelle funktionieren am besten mit frischen, relevanten Daten. Ohne sie könnten sie Entscheidungen auf der Grundlage veralteter Informationen treffen – also auf Grundlage der Realität von gestern.

Echtzeitdaten können aus einer Vielzahl von Quellen stammen, darunter:

• Geräte und Sensoren des Internet der Dinge (IoT)
• Mobile Apps
• Transportsysteme
• Wettervorhersagedienste
• Finanzmärkte
• Social-Media-Plattformen
• Sportdatenbanken
• Plattformen für Cybersicherheit-Erkenntnisse
• Point-of-Sale- und E-Commerce-Systeme

Mit Programmierschnittstellen (APIs) kann die Übertragung von Echtzeitdaten aus verschiedenen Quellen an Datenpipelines zur Verarbeitung und Speicherung automatisiert werden.

Heutzutage reicht es nicht mehr aus, historische Daten und veraltete Informationen zu verwenden – das gilt selbst für Daten, die am Vortag erhoben wurden – um fundierte Entscheidungen zu treffen.¹

Aber genau das ist es, was Unternehmen oft tun müssen, wenn sie sich mit traditionellen Datenverarbeitungsansätzen – nämlich der Batchverarbeitung – für datengesteuerte Intelligenz auseinandersetzen müssen. Bei der Batchverarbeitung werden Aufgaben in bestimmten Intervallen gesammelt und schließlich zu bestimmten Zeiten, z. B. über Nacht, in Stapeln ausgeführt.

Die Stapelverarbeitung ist zwar ein wertvolles Tool für Aufgaben, die nicht zeitkritisch sind, wie z. B. Routineberichte, aber sie behindert die Fähigkeit von Unternehmen, unmittelbare Erkenntnisse abzuleiten. Zum Beispiel wird eine Bank, die sich im Rahmen ihres Betrugserkennungsprogramms ausschließlich auf die Datenverarbeitung verlässt, möglicherweise erst über eine verdächtige Finanztransaktion informiert, lange nachdem ein erheblicher Verlust eingetreten ist.  

Die Entwicklung von Technologien mit geringer Latenz, die Daten sofort verarbeiten können – was heute als Echtzeitdaten bekannt ist – hat die Geschwindigkeit revolutioniert, mit der Unternehmen auf sich ändernde Bedingungen reagieren und Business Intelligence -Initiativen durchführen können.

Um das Betrugsbeispiel noch einmal aufzugreifen: Die Echtzeit-Datenverarbeitung unterstützt die Echtzeit-Datenanalyse (auch Echtzeit-Datenanalytics genannt) von Finanztransaktionen und macht Banken auf verdächtige Aktivitäten aufmerksam, sobald sie auftreten. Dies wiederum gibt den Banken die Möglichkeit, schnell einzugreifen und größere Verluste zu verhindern und die Assets ihrer Kunden zu schützen.

Die zunehmende Einführung von künstlicher Intelligenz verstärkt die Bedeutung von Echtzeitdaten weiter. Aktuelle, qualitativ hochwertige Daten sind oft ein wesentlicher Bestandteil von auf KI und maschinellem Lernen basierenden Workflows.

KI-gestützte Diagnosemodelle benötigen beispielsweise aktuelle Patientendaten, um mögliche Krankheiten zu erkennen, während E-Commerce-Chatbots mit Echtzeit-Bestandsinformationen gefüttert werden, um Kundenfragen zu verfügbaren Produkten effektiv zu beantworten.

Insbesondere agentische KI nutzt Echtzeitdaten, um autonome Entscheidungsfindung zu unterstützen. Zum Beispiel könnte ein Versandunternehmen agentische KI einsetzen, um die Lieferrouten automatisch an die Verkehrsbedingungen in Echtzeit anzupassen.

Unternehmen, die Echtzeitdaten nutzen, profitieren von zahlreichen Vorteilen, beispielsweise:

Echtzeitdaten, Fast-Echtzeit-Daten und Streaming-Daten werden oft synonym verwendet, aber die Begriffe weisen feine Unterschiede auf.

Während Echtzeitdaten unmittelbar nach ihrer Generierung oder Erfassung zur Verfügung stehen, kann es Minuten oder sogar Stunden dauern, bis Fast-Echtzeit-Daten für die Analyse oder andere Zwecke zugänglich sind.

Die NASA beispielsweise versteht unter Fast-Echtzeit-Daten, Daten, die ein bis drei Stunden nach der Erfassung durch ein Instrument auf einer weltraumgestützten Plattform verfügbar sind²

Im Gegensatz dazu beschreibt Forrester Daten für Fast-Echtzeitanalyse als in weniger als 15 oder weniger als 5 Minuten verfügbar – je nach Datenquelle³ (Es ist wichtig zu beachten, dass bei einer Latenzzeit von nur wenigen Minuten bei der Datenübertragung von einer „Echtzeit“-Verarbeitung gesprochen werden kann, auch wenn es sich tatsächlich um einen nahezu in Echtzeit ablaufenden Prozess handelt.)

Streaming-Daten, auch bekannt als Echtzeit-Datenstreaming, bezieht sich speziell auf Daten, die kontinuierlich generiert werden und aus verschiedenen Quellen in Datenpipelines fließen. In der Regel handelt es sich bei diesen Daten um Echtzeitdaten, wie z. B. Aufzeichnungen von IoT-Geräten oder Aktivitäten in sozialen Medien.

Allerdings sind nicht alle Echtzeitdaten notwendigerweise Streamingdaten: Echtzeitdaten, die nicht Teil eines kontinuierlichen Datenflusses sind, sondern als einzelnes Ereignis erzeugt und übertragen werden, gelten nicht als Streamingdaten. Ein Mobiltelefonbenutzer, der eine App nutzt, um seinen aktuellen Standort einmal (nicht dauerhaft) mit einem Freund zu teilen, könnte als Beispiel für nicht gestreamte Echtzeitdaten angesehen werden.

Eine Sammlung von Datenverwaltungsprozessen und -tools kann Unternehmen bei der Verwaltung von Echtzeitdatenpipelines helfen.

Die Datenaufnahme ist der Prozess des Sammelns und Importierens von Datendateien aus verschiedenen Quellen in eine Datenbank zur Speicherung, Verarbeitung und Analyse. Die Echtzeit-Datenaufnahme bezieht sich auf das Sammeln von Daten aus verschiedenen Quellen mit minimaler Latenz. Zu den führenden Tools für die Echtzeit-Datenaufnahme gehören Apache Kafka und AWS Kinesis.

Datenverarbeitung ist die Umwandlung von Rohdaten in nutzbare Informationen durch strukturierte Schritte wie Datenerfassung, -aufbereitung, -analyse und -speicherung. Die Datenverarbeitung in Echtzeit beinhaltet die Ausführung dieser Schritte, sobald die Daten generiert oder erfasst wurden. Zu den beliebten Frameworks für die Echtzeitverarbeitung gehören Apache Hadoop und Spark.

Die Stream-Verarbeitung kann als eine Form der Echtzeit-Datenverarbeitung betrachtet werden. Beim Stream Processing werden Daten verarbeitet, während sie „in Bewegung“ sind. Transformationen wie Filtern, Anreichern und Formatieren finden statt, während Daten die Datenpipeline durchlaufen. Frameworks wie Apache Flink ermöglichen es Organisationen, komplexe Ereignisse in Echtzeit zu verarbeiten und Datenaggregation in großem Maßstab durchzuführen.

Die Datenintegration in Echtzeit umfasst die Erfassung und Verarbeitung von Daten aus mehreren Quellen, sobald sie verfügbar sind, und ihre anschließende sofortige Integration in ein Zielsystem.
  Zu den Tools und Methoden für die Echtzeit-Datenintegration gehören Stream Data Integration (SDI), Change Data Capture (CDC), Anwendungsintegration und Datenvirtualisierung. Zu den Tools und Plattformen zur Optimierung der Integration in Echtzeit gehören Apache Kafka und IBM Streamsets.

Die Datenanalyse ist die Abfrage, Interpretation und Visualisierung von Datensätzen. Bei der Echtzeit-Datenanalyse werden diese Aufgaben anhand von Datensätzen durchgeführt, während Daten generiert werden. Dadurch gewinnt man in Echtzeit Erkenntnisse, die als Grundlage für bessere Entscheidungen dienen können. Echtzeitanalyse-Tools basieren auf der Datenaufnahme, Datenverarbeitung und Integration in Echtzeit sowie auf Speichermethoden, die für Echtzeitanalyse-Lösungen optimiert sind, wie z. B. cloudbasierte Data Warehouse.

Echtzeitdaten unterstützen wichtige Prozesse und Funktionen in verschiedenen Branchen.