Wenn Unternehmen KI-Initiativen skalieren wollen, erweisen sich Defizite in der Dateninfrastruktur als zentrales Hindernis. Der Data Streaming Report 2026 von Confluent zeigt die wachsende Bedeutung von Data Streaming.
Der Confluent Data Streaming Report 2026 zeigt, dass Data Streaming Plattformen (DSPs) von spezialisierten Werkzeugen zu strategischen Prioritäten avanciert sind. 88 Prozent der über 4.000 Befragten stufen Investitionen in DSPs als hohe Priorität ein.
Im Gegensatz zu Legacy-Architekturen mit Batch-Verarbeitung, die Latenz, Fragmentierung und operationale Komplexität verursachen, bieten DSPs eine einheitliche Echtzeit-Datengrundlage. 94 Prozent der Technologieverantwortlichen geben an, dass DSPs die Wirkung ihrer KI-Investitionen verstärken. 90 Prozent sehen in ihnen eine Erleichterung des Wegs zur KI-Adoption. Zudem berichten 83 Prozent, dass DSPs Skills-Gaps reduzieren und die organisatorische Bereitschaft für agentische KI fördern.
Der Studie zufolge sind 70 % der IT-Führungskräfte in Deutschland beim Skalieren von KI-Initiativen auf mindestens drei Herausforderungen gestoßen. Am häufigsten nennen die Befragten eine unzureichende Infrastruktur für die Verarbeitung von Echtzeitdaten (70 %), Unsicherheiten hinsichtlich Datenherkunft, Aktualität und Qualität (61 %) sowie fragmentierte Zuständigkeiten für Daten (65 %).
Diese infrastrukturellen Herausforderungen verlangsamen die Einführung von Agentic AI. 62 % der deutschen IT-Führungskräfte nennen Probleme bei Dateninfrastruktur und Datenqualität als Hindernisse für die Einführung Agentic AI. Gleichzeitig berichten nur 30 %, dass Agentic AI bereits produktiv eingesetzt wird, während die Mehrheit Verzögerungen erlebt.
Der Bericht zeigt außerdem, dass mit steigenden Investitionen in KI auch die Investitionen in Daten-Streaming zunehmen. In Deutschland stufen 80 % der IT-Führungskräfte Daten-Streaming als zentrale Priorität ein, während 74 % dies für KI- und Machine-Learning-Technologien tun.
Die Ergebnisse zeigen, dass deutsche IT-Führungskräfte den Zugriff auf vertrauenswürdige Echtzeitdaten zunehmend als Voraussetzung für den erfolgreichen Einsatz von KI betrachten. Je stärker Unternehmen KI produktiv einsetzen, desto wichtiger wird die zugrunde liegende Infrastruktur. Denn KI kann ihr Potenzial nur entfalten, wenn aktuelle und verlässliche Daten jederzeit verfügbar sind.
Fallbeispiele veranschaulichen den praktischen Nutzen. L’Oréal nutzt Daten-Streaming für digitale Transformation und gesteigerte Agilität, Notion nutzt für zeitnahe Aktualisierungen von KI-Tools. Siemens betont einen einheitlichen Wahrheitsquell zwischen physischer und virtueller Welt. Stone Pagamentos berichtet von beschleunigten Integrationen durch Managed Connectors.
Die mit der DSP-Adoption verbundenen Geschäftsergebnisse umfassen reichhaltigere Kundenerlebnisse (97 Prozent), KI-Innovation (93 Prozent), verbessertes Risikomanagement (93 Prozent) und verkürzte Time-to-Market (89 Prozent). Die Hälfte der Organisationen meldet mindestens einen fünffachen Return on Investment (ROI), während 88 Prozent einen zweifachen oder höheren ROI erreichen. Höhere Reifegrade korrelieren mit stärkerem ROI: 68 Prozent der Organisationen auf Level 4 und 5 erreichen oder erwarten einen 5x-ROI, verglichen mit 51 Prozent auf Level 3.
Die Reifeentwicklung schreitet voran. 55 Prozent der Organisationen befinden sich nun auf Level 3 (kritische Silos mit breiterer Produktionsimplementierung), ein Anstieg gegenüber 51 Prozent im Vorjahr. Level 5 (Real-Time-Enterprise) hat sich auf 2 Prozent verdoppelt. 22 Prozent verbleiben auf Level 1, was einen anhaltenden Zustrom neuer Adoptierender signalisiert.
Die Adoption von agentischer KI liegt bei 32 Prozent in der Produktion und wird durch Skills-Gaps (69 Prozent), Bedenken zur LLM-Zuverlässigkeit (68 Prozent) sowie Probleme mit Dateninfrastruktur und -qualität (66 Prozent) behindert. DSPs gelten als zentrale Enabler: 88 Prozent der Führungskräfte sehen in ihnen die Freisetzung von Fortschritten bei agentischer KI durch vertrauenswürdige, kontextualisierte Echtzeit-Daten. 76 Prozent betonen, dass DSPs die Nutzung von Unternehmensdaten für KI-basierte Systeme ermöglichen.
Datenherausforderungen bleiben bestehen, darunter Silos (74 Prozent), Inkonsistenzen bei Quellen (72 Prozent) sowie Unsicherheiten bezüglich Herkunft, Aktualität oder Qualität. DSPs tragen zur Milderung bei: 93 Prozent beim Abbau von Silos, 87 Prozent bei Entdeckung und Zugriff sowie 81 Prozent bei Governance.
Das Shift-Left-Integrationskonzept – die Verarbeitung und Governance von Daten näher an der Quelle – gewinnt an Bedeutung. 77 Prozent der IT-Führungskräfte heben die Vorteile für Datenqualität und Kostensenkung hervor, ein Anstieg gegenüber 66 Prozent zuvor. Auf diese Weise erstellte Datenprodukte fördern Wiederverwendbarkeit und Konsistenz über verschiedene Anwendungsfälle hinweg.
Der Report macht deutlich, dass trotz hohem KI-Interesse der Erfolg von modernen Datengrundlagen abhängt. Organisationen, die in DSPs investieren, positionieren sich, um Echtzeit-Wert zu realisieren und Wettbewerbsvorteile zu sichern. Die kontinuierliche Weiterentwicklung der Technologie und steigende Reifegrade deuten darauf hin, dass Daten-Streaming eine zentrale Rolle in der nächsten Phase der digitalen Transformation spielen wird. Experten empfehlen, Strategie, Alignment und operationale Bereitschaft frühzeitig zu stärken, um den maximalen Nutzen aus diesen Plattformen zu ziehen. Insgesamt unterstreicht die Studie die Notwendigkeit, über reine KI-Investitionen hinauszugehen und die zugrunde liegende Infrastruktur zu modernisieren.
Dr. Jakob Jung ist Chefredakteur Security Storage und Channel Germany. Er ist seit mehr als 20 Jahren im IT-Journalismus tätig. Zu seinen beruflichen Stationen gehören Computer Reseller News, Heise Resale, Informationweek, Techtarget (Storage und Datacenter) sowie ChannelBiz. Darüber hinaus ist er für zahlreiche IT-Publikationen freiberuflich tätig, darunter Computerwoche, Channelpartner, IT-Business, Storage-Insider und ZDnet. Seine Themenschwerpunkte sind Channel, Storage, Security, Datacenter, ERP und CRM.
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