Nicht die Geschwindigkeit zählt:

Zeit, die Debatte über Batch- und Echtzeitdaten zu beenden

„Batch oder Echtzeit?“ – Diese Frage beschäftigt die Branche seit Jahren. Angesichts der Herausforderungen, mit denen Unternehmen heute konfrontiert sind, wirkt sie jedoch zunehmend realitätsfern. Die Weltwirtschaft befindet sich in einer schwierigen Lage, die Märkte reagieren empfindlich auf jede Schlagzeile, und Volatilität ist zur neuen Normalität geworden. Dennoch setzen viele Unternehmen bei der Entwicklung ihrer Datenarchitektur weiterhin auf den kleinsten gemeinsamen Nenner: Batch-Verarbeitung.

Der Grund ist meist pragmatisch: Nicht jeder Anwendungsfall erfordert eine Reaktion in Echtzeit. Allerdings schöpft dieser Ansatz das Potenzial von Daten bei Weitem nicht aus. Stattdessen sollten Architekturen auf maximale Leistungsfähigkeit ausgelegt sein. Event-getriebene Systeme mit Echtzeitfähigkeit als Standard ermöglichen flexiblen Datenzugriff und interpretierbare Datenmodelle. So werden sie zur Grundlage für eine Vielzahl unterschiedlicher Anwendungsfälle.

Ein grundlegendes Umdenken ist notwendig. Die zentrale Frage ist daher nicht mehr, ob bestimmte Szenarien Echtzeitdaten erfordern. Entscheidend ist vielmehr, ob sich die gewählte Datenplattform schnell, zuverlässig und skalierbar an neue Rahmenbedingungen anpassen kann.

Warum Ergebnisse wichtiger sind als Geschwindigkeit

Ob Daten in Batches oder als Streams verarbeitet werden, ist letztlich zweitrangig. Entscheidend ist, dass die zugrunde liegende Architektur auf konkrete Geschäftsergebnisse ausgerichtet ist und nicht durch die Art oder Geschwindigkeit der Datenaufnahme begrenzt wird.

Daten treffen in unterschiedlichen Intervallen ein. Manche fließen kontinuierlich als Stream, andere werden in regelmäßigen Intervallen als Batch angeliefert. Diese Vielfalt gehört zur Realität moderner Datenverarbeitung. Problematisch wird es jedoch, wenn Systeme ausschließlich auf Basis dieser Übertragungsarten getrennt voneinander entwickelt werden. Das führt zu fragmentierten Infrastrukturen, erhöhter Komplexität und einer eingeschränkten Fähigkeit, auf Veränderungen schnell zu reagieren.

Stattdessen wird eine Plattform benötigt, die unterschiedlich schnelle Datenströme verarbeiten kann und dabei sämtliche Anwendungsfälle mit einer gemeinsamen technologischen Grundlage abdeckt. Denn letztlich ist nicht entscheidend, wie schnell Daten eintreffen, sondern wie flexibel, skalierbar und anpassungsfähig das System ist. Nur so können Informationen genau in dem Tempo verarbeitet und genutzt werden, das jeweils erforderlich ist.

Wie Echtzeit den Aufwand reduziert und die Gesamtbetriebskosten senkt

Entgegen einer weit verbreiteten Annahme ist die Verarbeitung von Daten in Echtzeit keineswegs teurer. Tatsächlich ist sie in vielen Fällen sogar deutlich effizienter.

Die klassische Batch-Verarbeitung benötigt von Grund auf mehr Ressourcen. Vergleichbar mit einem alten Motor, der bei jedem Start zusätzlichen Kraftaufwand verlangt, erfordert auch jeder einzelne Batch-Zyklus einen erhöhten Energieeinsatz. Das gilt besonders in Situationen mit unvorhersehbaren Lastspitzen. Um solche Schwankungen auszugleichen, müssen Unternehmen ihre Infrastruktur großzügig dimensionieren und Kapazitäten dauerhaft bereithalten. Diese Vorsorgemaßnahmen führen zu einem Effizienzverlust, der häufig allein aus Gründen vermeintlicher Einfachheit hingenommen wird.

Im Gegensatz dazu arbeitet eine kontinuierliche, Event-getriebene Verarbeitung wie ein präziser abgestimmter Motor im Dauerbetrieb. Der Datenfluss bleibt konstant, die eingesetzten Ressourcen passen sich flexibel dem tatsächlichen Bedarf an, und sowohl die Betriebskosten als auch die Auslastung lassen sich deutlich besser planen. Weil sich Datenströme und Rechenaufwand verlässlicher kalkulieren lassen, gewinnen auch Prognosen an Genauigkeit.

Diese höhere Effizienz wird besonders relevant, wenn Unternehmen vermehrt auf künstliche Intelligenz setzen. Batch-basierte Systeme zwingen KI-Workloads in kurze, sehr rechenintensive Verarbeitungsschübe. Das führt nicht nur zu deutlich höheren Kosten für Rechenleistung, sondern steigert auch den CO₂-Ausstoß erheblich. In einer Zeit, in der die ökologischen Folgen des KI-Einsatzes zunehmend kritisch hinterfragt werden, zeigt sich, dass dieses Modell langfristig nicht tragfähig ist.

Resilienz über alle Anwendungsfälle hinweg stärken

Leistungsfähige Datenplattformen sind nicht darauf ausgelegt, zwischen Echtzeitverarbeitung und Batch-Verarbeitung zu unterscheiden. Stattdessen vereinen sie beide Ansätze in einer einheitlichen Architektur, die flexibel auf unterschiedliche Anforderungen reagieren kann. Dazu braucht es Systeme, die neue Informationen kontinuierlich aufnehmen, unmittelbar verarbeiten und in Echtzeit darauf reagieren können. Gleichzeitig müssen sie auch in der Lage sein, zu definierten Zeitpunkten Momentaufnahmen des aktuellen Datenbestands zu erstellen.

Ein Beispiel aus dem Finanzsektor macht dies deutlich. Eine Bank erstellt morgens um neun Uhr eine Momentaufnahme ihrer weltweiten Risikopositionen, um darauf basierend Handelslimits festzulegen. Bereits wenige Minuten später, etwa um 9:05 Uhr, wird jedoch eine neue Zollregelung veröffentlicht, die sofortige Auswirkungen auf Kostenstrukturen und regionale Risikoeinschätzungen haben kann. In einer solchen Situation ist eine direkte Reaktion notwendig, idealerweise über eine automatisierte Warnung in Echtzeit.

Ein einziger Datenstrom kann beide Anforderungen erfüllen. Er ermöglicht einerseits punktuelle Auswertungen zur strategischen Planung und liefert andererseits kontinuierlich Informationen, die kurzfristiges Handeln unterstützen.

Nicht nur Technologie, sondern ein neuer Denkansatz

Die Einführung von Streaming-Architekturen ist weit mehr als nur ein technologischer Fortschritt. Sie erfordert ein grundlegendes Umdenken in der gesamten Organisation.

Trotz der klar erkennbaren Vorteile zögern viele Unternehmen, diesen Wandel entschlossen umzusetzen. Technische Hürden sind dabei nur selten das eigentliche Problem. Viel häufiger sind es gewachsene Strukturen und fest verankerte Denkweisen, die den Fortschritt ausbremsen. Besonders in der Budgetplanung zeigt sich, dass die größten Hindernisse organisatorischer Natur sind. Die Kosten für Software, Infrastruktur und Personal werden häufig getrennt voneinander betrachtet und von verschiedenen Abteilungen verantwortet, die jeweils eigene Zielvorgaben verfolgen.

Dadurch entstehen Entscheidungen, die zunächst kosteneffizient wirken. Ein typisches Beispiel ist der Einsatz vermeintlich kostenloser Open-Source-Lösungen. Langfristig führt dieser Ansatz jedoch oft zu einer hohen betrieblichen Komplexität. In vielen Fällen müssen ganze Engineering-Teams eingesetzt werden, um den stabilen Betrieb überhaupt sicherzustellen.

Zahlreiche IT-Architekturen beruhen noch immer auf Rahmenbedingungen, die aus einer früheren Technologiegeneration stammen. Sie sind geprägt von starrer Infrastruktur und langsamen Innovationszyklen. Daten-Streaming-Plattformen setzen hier einen völlig neuen Maßstab. Sie reduzieren den operativen Aufwand, ermöglichen Echtzeit-Transparenz und steigern die Anpassungsfähigkeit deutlich. Damit schaffen sie die idealen Voraussetzungen, um auf dynamische Märkte und steigende Anforderungen flexibel reagieren zu können.

Entwickeln für die Realität von heute und die Welt von morgen

Die meisten IT-Systeme stammen aus einer Zeit, in der Stabilität als Normalzustand galt. Veränderungen erfolgten langsam, Infrastrukturen waren weitgehend unbeweglich, und punktuelle Auswertungen reichten aus, um Entscheidungen zu treffen.

Dieser Ansatz ist jedoch nicht mehr zeitgemäß. Moderne Datenarchitekturen müssen den Anforderungen einer Welt gerecht werden, die von ständiger Veränderung, hoher Dynamik und zunehmendem Entscheidungsdruck geprägt ist. Gefragt sind Plattformen, die mit unterschiedlichen Verarbeitungsgeschwindigkeiten umgehen können und gleichzeitig eine breite Palette von Anwendungsfällen abdecken. Nur so lassen sich Entscheidungen flexibel treffen und zukünftige Entwicklungen vorausschauend gestalten.

Wirklich zukunftsfähige Systeme entstehen dann, wenn Strukturen nicht nur auf Wandel reagieren, sondern ihn aktiv mitgestalten. Es geht darum, Lösungen zu entwickeln, die nicht für die Herausforderungen von gestern gemacht sind, sondern für die Chancen von morgen.