Echtzeitdaten

Echtzeitdaten oder Real Time Data ist ein Themengebiet, das in den letzten Jahren viel Aufmerksamkeit, sowohl von Unternehmen und Geschäften als auch im Privatalltag, bekommen hat.

Der Kerngedanke ist, dass Daten in einer vorgegebenen Zeitspanne, meist direkt nach ihrer Erfassung, ausgewertet oder weiterverarbeitet werden.

Dadurch können Entscheidungsträger sehr schnell auf Änderungen von Zuständen oder Bedingungen reagieren.

Was genau sind jetzt Echtzeitdaten?

Wie streng Echtzeitdaten definiert werden, ist nicht genau festgelegt: Nach einem ersten Ansatz bedeutet Echtzeit, dass es bei der Auswertung der Daten keinen Verzug geben darf. Die Daten müssen also direkt nachdem sie aufgenommen wurden weiterverarbeitet werden. Etwas übergreifender ist die Definition, dass die Daten rechtzeitig, also in einem passenden Zeitfenster für den jeweiligen Anwender, ausgewertet werden. Die zweite Definition bedeutet, dass es für jedes System eine andere Echtzeit gibt.

Die rasante Entwicklung von Echtzeitdatenerfassung in den letzten Jahren wurde durch verschiedene Faktoren begünstigt: Zum einen gibt es mittlerweile einen annähernd flächendeckenden Internetzugang, mit dem die Mehrheit netzwerkfähiger Objekte vom Smartphone bis zum Kühlschrank fast permanent verbunden sind.

Dadurch können Daten aus verschiedenen Quellen kontinuierlich erfasst werden. Zum anderen steigt die verfügbare Rechenleistung immer weiter an. Zusammen mit neuen Möglichkeiten zur Datenkonsolidierung und -aufbereitung können Informationen schnell weiterverarbeitet werden.

Wie werden Echtzeitdaten ausgewertet?

Um Daten kontinuierlich zu erfassen, werden Streaming-Engines genutzt, welche die Daten teilweise direkt in die Cloud oder an externe Server mit stärkerer Rechenleistung senden. Datenquellen können Endgeräte, Sensoren oder auch Prozesse sein.

Wie genau die erfassten Daten ausgewertet werden, ist stark vom jeweiligen Anwendungsfall abhängig. Grundsätzlich können für die Verarbeitung großer Datenmengen Big Data Algorithmen oder spezielle Analyse-Tools verwendet werden. Diese Tools verarbeiten mehrere Datenströme parallel und In-Memory, um eine minimale Laufzeit zu erzielen.

Echtzeiterfassung in der Praxis

Es gibt diverse Beispiele für die Erfassung von Daten in Echtzeit. Ein besonders interessantes ist die Auswertung der physikalischen Werte wie Temperatur und Luftfeuchtigkeit in Bananencontainern.

Bananen werden oft über weite Handelswege in unsere Supermärkte geschifft und sollten dazu einen optimalen Reifegrad haben. Da der Reifeprozess der Bananen sich durch das Ausströmen von Reifegasen selbst beschleunigt, ist es notwendig, den Zustand innerhalb der Container ständig zu überwachen. Reifen die Bananen zu schnell, müssen Gegenmaßnahmen wie eine Reduzierung der Temperatur eingeleitet werden, reifen sie zu langsam, wird künstliches Reifegas verwendet.

Ebenso relevant ist Echtzeitdatenerfassen aber auch auf der Börse und im Finanzwesen oder für Real Time Marketing, einer Methode, bei der die Marketingstrategie eines Unternehmens auf Basis aktueller Ereignisse erstellt wird.

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