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Ereignisgesteuert oder scheitern!? Verpassen Sie etwas, wenn Ihr Unternehmen nicht ereignisorientiert ist?
Sie verpassen vielleicht etwas, wenn Sie nur *datengesteuert* sind. In der Tat ist jedes Unternehmen datengesteuert. Aber Sie sollten sich fragen, was das wirklich bedeutet und ob es für Sie morgen ausreicht.
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Was bedeutet es, "datengesteuert" zu sein (technisch gesehen)?
Datengesteuert bedeutet, dass Daten irgendwo in Ihrem Unternehmen anfallen und andere Systeme - die diese Informationen für einen bestimmten Zweck benötigen - dann die Daten von diesem Quellsystem abfragen. Dies kann über ein ETL-Tool, eine vorgefertigte Integration zwischen dem empfangenden und dem bereitstellenden System oder einfach über eine maßgeschneiderte Abrufschnittstelle erfolgen.
Typical characteristics:
- Synchronous data exchange (request / response pattern)
- Trigger within minutes, hours, days, months
This is a very common architecture which can be found in basically all businesses. A typical example would be an ERP system which is then polled by an ETL system which in turn feeds a data warehouse. There are countless other “data-driven” examples of course.
Being data-driven is normal and for most companies the status-quo.
Are you missing something then? Is it … Digital Transformation?
Are you a business that has spent a truckload of money on consultants telling you that you should undergo “Digital Transformation” or bust? You’re not alone then. You don’t need this info, however. Unless you’re still working a mechanical cash register and keep a rolodex on your desk, you have already embarked on Digital Transformation a long time ago.
Digital Transformation is an evolutionary process. There is always an emergence of new technology and even newer technology which is just around the corner. Not all of this may be relevant to your business, but some technologies may be key to streamline your business further, create new offers and services, and improve on products and process. Einer dieser Trends in der jüngsten Vergangenheit war der Begriff "ereignisgesteuert" und "Echtzeit".
Ereignisgesteuerte Datenverarbeitung
Ereignisgesteuert** zu sein bedeutet, auf Geschäftsereignisse in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit zu reagieren. Eines der Hauptmerkmale ist, dass Sie einen konstanten Strom von Geschäfts-"Ereignissen" erhalten, die von der generierenden Geschäftsinfrastruktur in Echtzeit gepusht werden. Die Verbraucher dieser Daten abonnieren die Quelle und nehmen die Daten auf. Der Empfang der Daten wird nicht an die Quelle zurückgemeldet.
Typical characteristics:
- Asynchronous data-exchange (react on events without reply)
- Reaction within 0 to 3 seconds (roughly … should be milliseconds at best)
As you can see in this short comparison, there is a fundamental technical and architectural difference between data-driven and even-driven data consumption. It’s fair to ask what is the point and where the value of this different type of architecture lies for your business. Let’s look at this in a more general fashion:
Understanding the Event-Lifetime-Value (ELV)
Based on the technical explanation above, you may wonder what this means for business and how it affects it. From a business-standpoint the real difference between event-driven and data-driven is the time-factor and how time can be monetized.
To distinguish the two you can argue that events which are being processed in a data-driven fashion (minutes/days/weeks/months) bear a strategic value which can actually grow over time (green wedge). Events which are processed in real-time on the other hand have an operational value which decreases rapidly as the data ages within seconds (orange wedge).
Mit anderen Worten: Je schneller (in Echtzeit) Sie auf die Informationen reagieren, desto höher ist der potenzielle operative Wert. Umgekehrt gilt: Je mehr Daten Sie sammeln, desto höher kann der strategische Wert des Aggregats sein. Aktienkurse sind hier ein perfektes Beispiel, denn blitzschnelle Informationen über Kursbewegungen bergen ein sehr hohes Potenzial, den besseren Handel zu tätigen, bevor es andere tun (Informationsgeschwindigkeit). Längerfristig helfen Zeitreihendaten über spezifische Aktienkursbewegungen, bessere Erkenntnisse über Trends und Korrelationen einer bestimmten Aktie zu gewinnen.
Natürlich ist dies eine vereinfachte Sichtweise, da sich ereignis- und datengesteuertes Timing überschneiden können. Es hängt alles von Ihren geschäftlichen Anwendungsfällen ab und davon, wie Sie die Vorteile von Echtzeitinformationen nutzen können.
Ein wichtiger Punkt dabei ist, dass viele Unternehmen bisher überhaupt keine Echtzeitdaten nutzen. Für sie kann dies ein völlig neuer Wert sein, der in einen Mehrwert umgewandelt werden kann.
Wie können Sie also den tatsächlichen Event-Lifetime-Value (ELV) in Ihrem Fall ermitteln? Das ist wirklich schwer zu messen, da es kein "Messgerät" gibt, das den ELV abliest. Sie müssen Ihre eigenen Schätzungen auf der Grundlage Ihres Anwendungsfalles vornehmen. Es handelt sich immer um eine Art Annäherung. Je mehr Sie über den Zusammenhang zwischen den Daten und den daraus resultierenden (vermeintlichen) Einnahmen wissen, desto besser wird die Annäherung sein.
Sollten Sie sich für die ereignisgesteuerte Datenverarbeitung interessieren?
Hierauf gibt es keine einfache Antwort. Es hängt von Ihrem Geschäftsmodell ab und davon, ob Sie einen erkennbaren Nutzen davon haben, dass Ihnen viel mehr Daten in Echtzeit zur Verfügung stehen. Es wäre jedoch sehr nachlässig, nicht vollständig zu verstehen, was Sie möglicherweise verpassen. An dieser Stelle ist es sinnvoll, sich genau umzuschauen, wohin sich Märkte und Technologien entwickeln, wie andere davon profitieren und was das für Sie bedeutet.
Relevante Treiber, die ein gigantisches Marktwachstum hervorbringen
Die digitale Transformation ist dabei, die Welt wirklich zu verändern. Es geht um die Integration von intelligenten Daten in alles, was wir tun. Es geht um eine ereignis- und datengesteuerte Welt, die immer in Bewegung ist, immer verfolgt, immer lernt und auf diese Erkenntnisse reagiert.
Natürlich sind es die Daten, die das Lebenselixier der digitalen Transformation sind, und ohne sie würde keine einzige der Veränderungen in diesem Bereich, die wir heute und morgen erleben, stattfinden. Je mehr Menschen, Branchen und Dinge miteinander vernetzt sind, desto mehr Daten sind verfügbar. Daraus lassen sich wiederum mehr Werte schöpfen und neue Dienste entwickeln. Diese Dynamik treibt die Datenerzeugung und -nutzung in immer neue Höhen, und es wird prognostiziert, dass die weltweite Datenerzeugung in den nächsten fünf Jahren um 28 % pro Jahr wachsen wird (Quelle: datanami). Dieses Wachstum und die Anforderungen der Digitalen Transformation stellen eine astronomische Belastung für Unternehmen dar. Wenn sie es nicht bereits getan haben, müssen sie nicht nur ihre Geschäftsstrategie überdenken, sondern auch, wie sie diese technisch umsetzen können.
Es besteht kein Zweifel daran, dass wir es mit einer regelrechten Explosion des Datenvolumens zu tun haben, die durch den technischen Fortschritt hervorgerufen wird und die wiederum in den nächsten drei bis sechs Jahren neue Feuer entfachen wird. Die Einführung von 5G hat begonnen und ermöglicht dank höherer Bandbreiten und extrem niedriger Latenzzeiten eine große Zahl neuer Anwendungsfälle. Schätzungen zufolge wird es bis 2025 150 Milliarden vernetzte Geräte geben, und jeder Person werden bis zu 5.000 digitale Interaktionen pro Tag zugeordnet werden können. Damit wächst die Datensphäre - und insbesondere das Echtzeitdatenvolumen - in den nächsten Jahren um das Zehnfache.
Wie lautet Ihre Antwort?
Wir wissen, dass Altsysteme nicht die Lösung sind. Einige einfache, aber schwerwiegende Probleme sind, dass sie einfach nicht für diese Datenmassen ausgelegt sind, in der Regel nicht Cloud-fähig sind, nicht skaliert werden können und das Gegenteil von agil sind. Dies in den Griff zu bekommen, ist für viele lebensbedrohlich und für die meisten ein echtes Wettbewerbsproblem.
Eine der größten Herausforderungen in diesem Umfeld ist es, alle Datenquellen und -senken schnell zu integrieren, die Informationen sinnvoll zu nutzen und sicherzustellen, dass die Daten mit geringer Latenz und in wirklich großem Umfang verarbeitet werden.
Zu diesem Zweck hat layline.io einen neuen Ansatz gewählt und mit der Reaktiven Datenintegration einen brandneuen Lösungsansatz entwickelt.
Sie verbindet sich mit praktisch allem und kann alles interpretieren, verarbeiten, weiterleiten und mit allem interagieren - auf allen Ebenen und in der Geschwindigkeit der Daten. Individuell konfigurierbare Workflows erfüllen individuelle Aufgaben. Durch ihre Architektur können zehn, hunderte, ja tausende layline.io Reactive Engines automatisch nativ oder als Microservices (via Docker & Kubernetes) über eine Vielzahl von Nodes deployed werden. Sie bilden ein echtes Reactive Data Integration Mesh. Diese Knoten können von sehr kleinen Geräten am Rande bis hin zu großen Installationen im zentralen Rechenzentrum (vor Ort oder in der Cloud) reichen. Because the engines on the nodes are aware of each other, they can also look out for each other. Load deviations and failures are automatically balanced and neutralized.
In short: It’s a non-stop, immortal, transparent data network which scales in three dimensions:
- From core to edge
- Across nodes
- Even inside a node,
and allows business to quickly configure the logic they need when and where they need it, abstracting the underlying infrastructure almost completely.
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