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    Was ist ein Datenstrom?

    Ein Datenstrom ist ein kontinuierlicher Informationsfluss, der für die Verarbeitung verfügbar wird, sobald neue Datensätze erstellt werden. Anstatt darauf zu warten, dass zuerst ein größerer Batch gesammelt wird, können Teams fortlaufend mit neuen Datensätzen arbeiten, sodass Analysesysteme mit aktuelleren Daten reagieren können.

    Erweiterte Definition

    Ein Datenstrom ermöglicht es, neue Datensätze direkt bei ihrer Erstellung in die Verarbeitung zu überführen, anstatt darauf zu warten, dass sich eine größere Menge an Informationen ansammelt. Da Teams mit neuen Datensätzen arbeiten können, sobald diese eintreffen, können sie Änderungen früher erkennen und Entscheidungen auf der Grundlage aktuellerer Informationen treffen. Ein System kann auch auf eine neue Transaktion oder einen neuen Sensorwert reagieren, während weiterhin zusätzliche Datensätze einfließen.

    Einige Datenströme laufen kontinuierlich, während andere irgendwann enden. In jedem Fall durchlaufen die Datensätze den Prozess fortlaufend, anstatt zu warten, bis ein kompletter Batch bereit ist. Die Verarbeitung von Datensätzen direkt bei ihrem Eintreffen ermöglicht es Teams, schneller auf neuere Informationen zu reagieren, wenn das Timing eine Entscheidung beeinflusst oder den nächsten Schritt in einem Workflow auslöst.

    Laut IDC nutzen 96 % der Unternehmen Streaming-Daten für KI und Analytics oder planen dies, was die wachsende Nachfrage nach aktuelleren Daten in Analytics und automatisierten Systemen widerspiegelt.

    Wie Datenstrom in Unternehmen und Daten angewendet wird

    Unternehmen nutzen Datenströme, wenn Informationen eine Person oder ein System schnell genug erreichen müssen, um eine Entscheidung zu beeinflussen oder eine Maßnahme auszulösen. Ein geplanter Bericht eignet sich möglicherweise gut für Analysen zum Monatsende, aber bei Prozessen, die sich im Laufe des Tages ändern, können aktuellere Daten wichtiger sein.

    Das Ziel besteht nicht darin, jeden Workflow echtzeitfähig zu machen. Es geht darum, die Datenaktualität auf die jeweilige Entscheidung abzustimmen. Forrester erklärt, dass Aktualität Teil des geschäftlichen Kontexts ist, insbesondere wenn Analysen oder automatisierte Systeme ein genaues Bild der aktuellen Bedingungen benötigen, bevor sie ein Ergebnis berechnen oder eine Maßnahme ergreifen.

    Diese Anforderung wird immer wichtiger, da KI zunehmend Einzug in operative Workflows hält. Gartner prognostiziert, dass die Streaming-Nutzung für agentenbasierte KI von unter 15 % im Jahr 2025 auf mehr als 60 % bis 2028 steigen wird. Automatisierte Systeme benötigen aktuelle Informationen, wenn sich die Bedingungen zwischen einer Entscheidung und der nächsten ändern können.

    Zu den gängigen Datenstrom-Anwendungen in Unternehmen und Analytik gehören:

    • Operatives Monitoring kann im Laufe des Tages neue Systemaktivitäten in einen Workflow integrieren, sodass Teams Leistungsänderungen oder Ausfälle vor dem nächsten geplanten Bericht besser erkennen können.
    • Die Kundenanalyse erhält ein aktuelleres Bild, wenn neue Klicks, Käufe oder Kontoaktivitäten eingehen. Anstatt sich nur auf den letzten Berichterstattungszeitraum zu verlassen, können Teams sehen, wie sich das Verhalten jetzt verändert.
    • Berichterstattungsansichten können aktuell bleiben, wenn Finanzteams über den gesamten Zeitraum hinweg neue Transaktionen einbringen. Der formelle Abschluss kann weiterhin nach dem bestehenden Zeitplan ablaufen.
    • Compliance-Workflows müssen nicht warten, bis sich Aktivitäten anhäufen, bevor Prüfungen beginnen. Potenzielle Ausnahmen können aufgedeckt werden, sobald neue Datensätze in den Prozess gelangen.
    • Automatisierte Entscheidungen hängen oft von aktuellen Eingaben ab, bevor eine Regel oder ein Modell agiert, während Governance weiterhin definiert, wo Automatisierung angemessen ist und wo eine menschliche Überprüfung erforderlich ist.
    • Analytics-Aktualisierungen können ausgewählte Measures zwischen geplanten Berichterstattungszyklen auf dem neuesten Stand halten und ergänzen so umfassendere Data Analytics, ohne jeden Bericht in einen Live-Feed zu verwandeln.

    Streaming muss Batch Processing nicht ersetzen. Ein Unternehmen nutzt möglicherweise tagsüber neuere Datensätze für operative Analysen, während es für die Berichterstattung zum Periodenende weiterhin kontrollierte Batch-Aufträge ausführt. Jeder Workflow kann den Verarbeitungsansatz nutzen, der seinen zeitlichen Anforderungen entspricht.

    Es gelten weiterhin dieselben Datenkontrollen. Prüfungen der Datenqualität helfen dabei, ungenaue oder doppelte Datensätze zu erkennen, während Data Governance Regeln für Zugriff, Aufbewahrung und nachgelagerte Nutzung festlegt.

    So funktioniert ein Datenstrom

    Ein Datenstrom beginnt, wenn eine Datenquelle einen neuen Datensatz erstellt, wie beispielsweise eine Zahlungsbuchung oder ein Rechner, der einen Messwert sendet. Ein Prozess zur Datenaufnahme erfasst diesen Datensatz und stellt ihn für die nächste Phase bereit, sobald er erzeugt wird, anstatt ihn zurückzuhalten, bis ein größerer Batch bereit ist.

    Ein Datenstrom durchläuft typischerweise diese Phasen:

    1. Eine Quelle erstellt einen Datensatz. Ein Geschäftssystem oder ein verbundenes Gerät erfasst neue Informationen und enthält die erforderlichen Details, um zu identifizieren, was passiert ist.
    2. Der Datensatz gelangt in den Datenstrom. Ein Prozess zur Datenaufnahme erfasst ihn und stellt ihn nachgeschalteten Systemen zur Verfügung, anstatt darauf zu warten, dass sich ein vollständiger Batch ansammelt.
    3. Das System organisiert die eingehenden Datensätze. Streams mit hohem Volumen können die Verarbeitung auf mehrere Ressourcen verteilen. Zusammengehörige Datensätze können gruppiert bleiben, wenn ihre Reihenfolge von Bedeutung ist.
    4. Die Verarbeitungslogik wertet die Daten aus. Ein Workflow berechnet möglicherweise einen Wert oder prüft eine Geschäftsregel. Er kann auch den neuen Datensatz mit früheren Aktivitäten vergleichen, wenn das Ergebnis von einem Muster abhängt.
    5. Das System berücksichtigt das Timing. Datensätze kommen nicht immer in derselben Reihenfolge an, in der sie erstellt wurden. Streaming-Workflows müssen verzögerte Datensätze verarbeiten, ohne sie automatisch dem falschen Zeitraum oder der falschen Berechnung zuzuordnen.
    6. Das Ergebnis wird an nachgelagerte Tools weitergegeben. Verarbeitete Informationen können eine Aktualisierung eines Dashboards auslösen oder in eine andere Anwendung eingegeben werden. Es kann auch einen Workflow auslösen, wenn eine definierte Bedingung erfüllt ist.

    Während Datensätze den Stream durchlaufen, können sie Teil einer umfassenderen Daten-Pipeline werden, die die Daten transformiert, speichert oder zur Analyse an ein anderes System sendet.

    Für Analysten, die mit häufig aktualisierten Betriebsdaten arbeiten, kann Alteryx dabei helfen, den Analyseprozess wiederholbar zu gestalten. Analysten können die Alteryx Platform nutzen, um Daten vorzubereiten, zusammenzuführen und zu analysieren, ohne den Workflow jedes Mal neu erstellen zu müssen, wenn neue Datensätze verfügbar werden.

    Zustandsbehaftete vs. zustandslose Stream-Verarbeitung

    Einige Streaming-Aufgaben können einen einzelnen Datensatz betrachten und sofort eine Entscheidung treffen. Andere müssen sich merken, was zuvor passiert ist. Ein fortlaufender Gesamtumsatz muss beispielsweise vorherige Transaktionen nachverfolgen. Ein Betrugsmodell muss möglicherweise mehrere zusammenhängende Zahlungen sehen, bevor etwas ungewöhnlich wirkt.

    Ereigniszeit vs. Verarbeitungszeit

    Der Zeitpunkt, an dem ein Ereignis eintritt, und der Zeitpunkt, an dem ein System es empfängt, sind nicht immer identisch. Eine Netzwerkverzögerung oder ein vorübergehender Ausfall kann dazu führen, dass ein Datensatz verspätet eintrifft. Streaming-Systeme können den Ereignis-Zeitstempel nutzen, damit ein verzögerter Datensatz dennoch im richtigen Zeitraum landet.

    Beispiele und Use Cases

    Hier sind einige Möglichkeiten, wie Business-Teams Datenströme nutzen:

    • Marketing: Teams können Veränderungen bei Klicks oder Conversions erkennen, während eine Kampagne noch läuft. Das gibt Marketern Zeit, Budgets umzuschichten, das Targeting anzupassen oder einer plötzlichen Leistungsänderung nachzugehen.
    • Finanzen: Eingehende Transaktionen können untertägige Cash-Ansichten zwischen formellen Berichtszyklen aktuell halten, wodurch Treasury-Teams aktuellere Informationen für kurzfristige Liquiditätsentscheidungen erhalten.
    • IT: Anwendungstelemetrie kann zeigen, wie sich das Systemverhalten im Laufe des Tages verändert. Wenn die Fehlerraten steigen oder sich die Reaktionszeiten verlangsamen, können Teams nachforschen, bevor das Problem im nächsten Statusbericht erscheint.
    • Risiko und Compliance: Neue Transaktionen können direkt bei der Eingabe in den Workflow anhand etablierter Kontrollen überprüft werden, anstatt auf eine Prüfung am Tagesende zu warten. Potenzielle Ausnahmen können Prüfer früher erreichen.

    Branchenbeispiele

    Hier sind einige Möglichkeiten, wie verschiedene Branchen Datenströme verwenden:

    • Fertigung: Sensormesswerte können geringfügige Veränderungen im Geräteverhalten anzeigen, bevor ein Ausfall auftritt. Wartungsteams können Veränderungen bei Vibrationen oder der Temperatur untersuchen, während der Rechner noch läuft.
    • Telekommunikation: Netzwerkereignisse können Änderungen der Dienstleistung aufdecken, sobald sie auftreten. Engineering-Teams können steigende Fehlerraten oder Dienstbeeinträchtigungen untersuchen, bevor sich das Problem ausbreitet.
    • Gesundheitswesen: Vernetzte Geräte können den ganzen Tag über neue Messwerte an Patientenüberwachungs-Workflows senden. Wenn ein Messwert einen definierten Schwellenwert überschreitet, kann das System ihn zur klinischen Überprüfung weiterleiten.
    • Transport und Logistik: Standort- und Sendungsereignisse können den Lieferstatus während des gesamten Transports aktualisieren. Wenn sich eine Route ändert oder es zu einer Verzögerung kommt, können Planer Zeitpläne anpassen, bevor sich die Störung auf spätere Stopps auswirkt.

    Häufig gestellte Fragen

    Was ist der Unterschied zwischen Daten-Streaming und Change Data Capture?

    Die Änderungsdatenerfassung (CDC) überwacht eine Datenbank auf Einfügungen oder Aktualisierungen und stellt diese Änderungen einem anderen System zur Verfügung. Data Streaming ist umfassender, da ein Datenstrom sowohl Datenbankänderungen als auch Datensätze übertragen kann, die außerhalb einer Datenbank erstellt wurden. CDC kann eine Möglichkeit sein, Datensätze für einen Datenstrom zu erzeugen.

    Können Datenströme ein Data Warehouse oder einen Data Lake speisen?

    Datenströme können verarbeitete Datensätze zur Speicherung und Analyse in ein Data Warehouse oder einen Data Lake senden. Diese Einrichtung ermöglicht es Analysten, mit neueren Aktivitäten neben historischen Informationen zu arbeiten, anstatt auf den nächsten geplanten Batch-Ladevorgang zu warten.

    Kann ETL mit Streaming-Daten arbeiten?

    Moderne ETL -Workflows können sowohl mit Streaming-Daten als auch mit geplanten Batches arbeiten. Anstatt darauf zu warten, dass ein Auftrag einen vollständigen Batch sammelt, kann ein Streaming-ETL-Prozess Datensätze transformieren, sobald sie verfügbar sind, und die Ergebnisse an das Ziel übergeben.

    Können Datenströme gespeichert werden?

    Datenströme müssen nach ihrer Verarbeitung nicht verschwinden. Datensätze können gespeichert werden, während kontinuierlich neue Daten einfließen. So erhalten Teams einen Verlauf, den sie für die Berichterstattung oder Wiederherstellung nutzen können. Gespeicherte Streaming-Daten können auch in eine umfassendere Daten-Pipeline einfließen.

    Wie gehen Datenströme mit verspätet eintreffenden Daten um?

    Wenn ein Datensatz verspätet eintrifft, kann ein Streaming-System anhand seines Ereignis-Zeitstempels ermitteln, wohin er gehört. Je nachdem, wie der Workflow eingerichtet ist, kann dieser verspätete Datensatz ein zuvor berechnetes Ergebnis aktualisieren, anstatt ausgelassen zu werden.

    Weitere Ressourcen zum Datenstrom

    Quellen und Referenzen

    Synonyme

    • Streaming-Daten
    • Kontinuierlicher Datenstrom
    • Kontinuierlicher Datenfeed

    Dazugehörige Begriffe

    Zuletzt überprüft: September 2026

    Alteryx Redaktionsstandards und Überprüfung
    Dieser Glossareintrag wurde vom Alteryx Content-Team erstellt und auf Klarheit, Genauigkeit und Übereinstimmung mit unserem Fachwissen in Data Analytics Automation überprüft.