Die Cloud-Nutzung nimmt von Jahr zu Jahr zu und dieser Trend zeigt keine Anzeichen von Verlangsamung. Allein in 2021 wird erwartet, dass der globale Markt der Public Cloud Infrastruktur um ca. 35 % auf ein Volumen von rund 120 Milliarden US Dollar wachsen soll (Forrester Research). Dieses ausführliche Whitepaper nennt die häufigsten Anwendungsfälle von Echtzeit-Daten-Streaming mit Cloud-nativem Apache Kafka® auf einer AWS-Infrastruktur und zeigt am konkreten Beispiel, wie eine verwaltete Echtzeit-Architektur im Unternehmen eingeführt werden kann. Ein Blick in das Inhaltsverzeichnis: Die Treiber des Wachstums-Trends Apache Kafka in der Cloud? Technische Use Cases und Anwendungsbeispiele Der Weg hin zur verwalteten Echtzeit-Architektur Technologien verknüpfen: AWS und Confluent

Jede Minute, die für die Kafka-Verwaltung oder Kafka-Einrichtung aufgewendet wird, ist eine Minute weniger, die für die Entwicklung von wirklich geschäftsrelevanten Kundenerlebnissen und hochwertigen Produkten zur Verfügung steht. Entwickler und Unternehmen, die Confluent verwenden, konnten Projekte, die normalerweise zwei Jahre gedauert hätten, in weniger als sechs Monaten abwickeln. Manchmal konnten Projekte sogar in wenigen Wochen vollendet werden. Worauf also noch warten?

Das Streaming von Ereignisdaten ermöglicht auch den Kunden von Finanzdienstleistern völlig neue Erfahrungen und verändert außerdem grundlegend, wie Organisationen sich schützen können. Die Empfehlung von Ventana Research ist, dass Banken und Finanzdienstleister Echtzeitdaten dazu nutzen, ihre Abläufe zu transformieren und Erträge zu erhöhen.

Die Forschung von Ventana Research hat ergeben, dass neun von zehn Unternehmen großen Wert darauf legen, den Informationsfluss zu beschleunigen und die Reaktionszeit ihrer Systeme zu verkürzen. Hier kommt das Streaming von Ereignisdaten ins Spiel. Selbst für Einzelhändler, die auf stark auf Daten aus Legacy-Systemen angewiesen sind, gibt es Wege, diese Informationen in Echtzeit untereinander und mit neuen Applikationen zu verknüpfen.

Viele zentrale Systeme von Versicherern wie Risikoübernahme, Abrechnung und Anspruchsverarbeitung haben schon immer eine große Menge an Daten produziert, die jedoch klassischerweise aufgrund ihrer voneinander abgeschotteten Datensilos schwer zu verknüpfen sind. Datenstreaming-Plattformen bilden die fehlende Verbindung um diese komplexen Daten (“Rich Data”) mit neuen Apps und Website-Aktivitäten zu kombinieren, ohne dass Änderungen an den vorhandenen Systemen erforderlich sind.

In allen Branchen lösen Unternehmen mit Event-Streaming grundlegende Herausforderungen für ihr Business und stellen damit die Weichen auf Veränderung. Möglicherweise setzen Sie Apache Kafka® bereits als Lösung in Data-Engineering-Anwendungsfällen ein? Um die Möglichkeiten von Event-Streaming wirklich auszuschöpfen zu können, benötigt man allerdings ein neues Betriebsmodell, das Kunden und Stakeholdern einen deutlicheren Mehrwert bietet. Dieses E-Book stellt die typische Adoptionskurve von Event-Streaming im Unternehmen vor und zeigt Beispiele, wie Schritt für Schritt Veränderungen in der Organisation umgesetzt werden können. Event-Streaming kann zur zentralen Komponente des digitalen Wandels in einem Unternehmen werden. Echtzeitreaktionen auf Kundenanfragen sind nur ein Beispiel, wie das Geschäft mehr als positiv beeinflusst werden kann.

Mit Event-Streaming kann man eine strategische Datenplattform innerhalb des Unternehmens schaffen mit dem Potenzial, den Umgang mit Daten grundlegend zu verändern. Aber um aus einmaligen, technisch-getriebenen Event-Streaming-Initiativen ein zentrales Nervensystem im Unternehmen zu schaffen, braucht es eine durchdachte Strategie mit geschäftlichen Mehrwerten im Fokus. In diesem E-Book werden die fünf häufigsten Use Cases für Event-Streaming vorgestellt, inklusive Kundenbeispielen aus der Praxis und Best Practices für die unternehmensinterne Transformation. Dazu zählen Anwendungsfälle wie Customer 360 & Website-Clickstream-Analyse, Legacy-Modernisierung, interne Datenkonsolidierung, fortschritliche App-Entwicklung sowie Echtzeit-Analytics. Dies sind nur einige wenige Beispiele dafür, wie zukunftsorientierte Unternehmen Event-Streaming als Kernstück ihres Geschäftsmodells integrieren.

Wenn Unternehmen zum ersten Mal Event-Streaming nutzen, dann meist für einen Anwendungsfall, bei dem große Datenmengen bewegt werden müssen. Ein solcher Bottom-Up- oder Entwicklungs-Einstieg funktioniert zu Beginn sehr gut. Wenn die Plattform jedoch nie ins Blickfeld der Unternehmensspitze rückt, wird ihr volles Potenzial möglicherweise nie ausgeschöpft. Somit können aus Daten - und Event-Streaming - kein echter Nutzen gezogen werden, was viele Digitalisierungsinitiativen ins Stocken bringt. In diesem E-Book erfahren Sie, wie viel strategisches Potenzial für Unternehmen jeder Größe in einer Event-Streaming-Plattform steckt. Mithilfe von Event-Streaming können unterschiedliche geschäftliche Herausforderungen bewältigt werden, darunter die Optimierung von Kundenerlebnissen, Kostensenkungen, Risikominimierung und die Bereitstellung einer „Single Source of Truth“ für das gesamte Unternehmen. Das kann ein echter Wendepunkt sein.

Ein Confluent-Whitepaper zu den Use Cases von Event-Streaming mit Apache Kafka im Kontext der Industrie 4.0.

Wie können wir Anwendungen mit Confluent Cloud und dem .NET-Framework schreiben? Was sind die typischen Fallstricke, die wir vermeiden wollen? Und wie unterscheiden sich Kafka-Clients, die mit .NET geschrieben wurden, von denen, die mit JVM-basierten Sprachen geschrieben wurden? In diesem Webinar verfolgen wir einen praktischen Ansatz zur Beantwortung dieser Fragen und gehen durch die Einrichtung einer einfachen, in .NET geschriebenen Anwendung für einen Confluent Cloud-basierten Kafka-Cluster. Dabei zeigen wir bewährte Verfahren für die Entwicklung und Bereitstellung von Anwendungen auf, die sich leicht skalieren lassen. Es ist keine Erfahrung mit Confluent Cloud erforderlich.