Was passiert, wenn Ihre besten Daten in Echtzeit überall verfügbar sind?
→ Workshop anfragen (kostenlos, < 1 Tag)
150.000+ Unternehmen weltweit nutzen Apache Kafka. IBM Confluent macht es enterprise-ready — gegründet von den Kafka-Erfindern.
✓ Forrester Wave Leader 2025
✓ 6.500+ Kunden
✓ 99.99% Uptime SLA
Was passiert, wenn Ihre besten Daten in Echtzeit überall verfügbar sind?
Was Sie konkret gewinnen
75–99% niedrigere Latenz
Transaktionssicherheit ohne Kompromisse
Einmal produzieren, überall konsumieren
ISO 20022 und regulatorische Compliance
Hybride Flexibilität für Schweizer Anforderungen
Betriebskosten senken — ohne Engineering-Team aufzubauen
Wo stehen Sie heute? Identifizieren Sie Ihren Einstiegspunkt.
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Sie setzen bereits auf Kafka oder OSS-Streaming
Sie kennen den Wert von Event Streaming — aber Open-Source Kafka wird zur operativen Last. Mehrere Teams, steigende Datenvolumen, fehlende Governance und zu viel Engineering-Aufwand für Infrastruktur statt Anwendungen.
→ IBM Confluent Cloud übernimmt den Betrieb. Ihre Teams entwickeln. -
Sie haben IBM MQ und wollen KI und Analytics aus Ihren Transaktionen
MQ schützt Ihr transaktionales Rückgrat. Aber die Erkenntnisse aus diesen Transaktionen erreichen Ihre Analytics-, Fraud- und KI-Teams nicht rechtzeitig — oder gar nicht.
→ IBM MQ + Confluent: Transaktionssicherheit bleibt. Echtzeit-Intelligence kommt dazu. -
Sie bauen eine KI-Plattform und brauchen aktuelle, vertrauenswürdige Daten
KI-Modelle sind nur so gut wie ihre Daten. Stale Data, fehlende Lineage und inkonsistente Governance bremsen jeden KI-Use-Case.
→ IBM Confluent + IBM watsonx.data: Daten in Bewegung. Vertrauenswürdig. Sofort nutzbar.
Drei Probleme kosten Ihre Organisation täglich bares Geld
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Transaktionsdaten bleiben eingeschlossen.
MQ liefert — aber die Erkenntnisse erreichen weder Ihre KI-Modelle noch Ihre Fraud-Teams. Bis die Daten ankommen, ist das Zeitfenster geschlossen. -
Regulatorische Anforderungen beschleunigen sich.
ISO 20022, T+1-Settlements, DORA, nDSG: Jede neue Anforderung setzt voraus, dass Daten in Echtzeit verfügbar und gouverniert sind. Batch-Pipelines sind kein tragfähiges Fundament mehr. -
Jeder neue Use Case bedeutet eine neue Pipeline.
Punkt-zu-Punkt-Integrationen akkumulieren sich. Das Resultat: technische Schulden, hohe Unterhaltskosten und ein IT-Rückstand, der mit jedem KI-Projekt wächst.
In einem halbtägigen Workshop identifizieren wir Ihre zwei wichtigsten Echtzeit-Use-Cases
Nachweisbare Ergebnisse — in Zahlen
6.500+ Kunden weltweit — Citizens Bank · WIX (30B+ Events/Tag, 288M Nutzer) · SecurityScorecard (48.3% weniger Streaming-Betriebskosten) · BMW Group · Lufthansa · ING · Goldman Sachs · Generali · Telefónica
🏆 Forrester Wave Leader 2025 — Streaming Data Platforms
🏆 Forrester Wave Leader 2023 — Cloud Data Pipelines
🏆 Google Cloud Partner of the Year 2025
🏆 Gartner Data Integration Tool Leader 2025 (IBM watsonx.data)
Für Banken, Versicherungen und Kapitalmarktakteure in der Schweiz
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ISO 20022 — Nicht optional, nicht aufschiebbar.
Die Migration des Schweizer Zahlungsverkehrs auf ISO 20022 betrifft jeden Marktteilnehmer. IBM Confluent übersetzt in Echtzeit zwischen Legacy-Formaten und dem neuen Standard — mit vollständigem Governance, Audit Trail und ohne Ausfall bestehender Systeme. Fraud Monitoring und AML profitieren gleichzeitig von den angereicherten Daten. -
Intraday Risk & Aggregation.
Risikobewertungen als Batch-Prozess gehören der Vergangenheit an. IBM Confluent ermöglicht Near-Realtime-Risikoaggregation über alle Handelsaktivitäten — skalierbar bis Milliarden von Events pro Tag, in bestehende Risikoarchitekturen integrierbar. -
T+1 Trade Settlement.
Die Branche bewegt sich zu beschleunigten Settlement-Zyklen. Confluent orchestriert den mehrstufigen Settlement-Prozess — von Trade Capture über Clearing bis zur finalen Abwicklung — in Echtzeit, mit Datenkonsistenz über alle involvierten Systeme. -
Secure Data Exchange.
Daten sicher mit externen Parteien teilen — Marktpartner, Aufsichtsbehörden, Custodians — ohne Kompromisse bei Governance, Sovereignty oder Latenz. FINMA-relevante Compliance bleibt erhalten. -
Core Banking Modernization.
IBM MQ + Confluent erschliesst Mainframe-Daten ohne MIPS-Mehrkosten. Neue Cloud-Native-Applikationen erhalten Echtzeitzugriff auf kritische Bankdaten — ohne das System of Record anzutasten.
Zwei Szenarien — eine Plattform
Szenario A: Finanzdienstleistungen — von der Transaktion zur Echtzeit-Intelligence
Situation: MQ verarbeitet Millionen von Zahlungen und Policen-Updates täglich. ISO 20022-Migration steht bevor. Analytics und KI warten auf Daten, die nie rechtzeitig ankommen.
- Fraud-Muster werden erkannt, während die Transaktion noch läuft
- ISO 20022 Compliance wird in Echtzeit gewährleistet, ohne System-Umbau
- Intraday-Risikoaggregation ersetzt Batch-Prozesse
- Cross-Sell-Impulse erreichen CRM und Berater im Moment der Relevanz
- MQ bleibt unberührt. Confluent ergänzt. Kein Rewrite.
Szenario B: Industrie / Produktion — von Sensordaten zur vorausschauenden Steuerung
Situation: IoT-Sensoren produzieren Daten im Sekundentakt. Ausfälle werden erkannt, wenn der Schaden bereits entstanden ist. Batch-Analysen kommen Stunden zu spät.
- Produktionsanomalien werden in Millisekunden erkannt — nicht nach dem nächsten Batch
- Predictive Maintenance reduziert ungeplante Ausfallzeiten und Materialverschwendung
- Qualitätsdaten fliessen in Echtzeit in KI-Modelle zur Fertigungsoptimierung
- Lieferkettendaten verknüpfen sich automatisch mit Produktionsaufträgen
Häufige Fragen — direkt beantwortet
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„Kafka macht doch schon Messaging — wozu MQ?"
Kafka ist stark darin, Datenströme gleichzeitig an viele Konsumenten zu verteilen. IBM MQ garantiert die exakte, einmalige Auslieferung jeder einzelnen Geschäftstransaktion — auch bei Systemausfällen. Die meisten grossen Enterprise-Kunden nutzen beide — jede Technologie dort, wo ihre Stärke liegt. Das ist keine Redundanz. Das ist Spezialisierung. -
„Wir nutzen Open-Source Kafka — warum bezahlen für Confluent?"
95% der Kafka-Nutzer weltweit laufen auf Open-Source. Das funktioniert — bis das Team skaliert, Governance gefragt ist, oder SLAs verteidigt werden müssen. IBM Confluent übernimmt den gesamten operativen Overhead: Monitoring, Security, Updates, Connectors. Ein globales Immobilienunternehmen sparte so rund $500.000 pro Jahr an Engineering-Kosten. -
„Das erhöht die Komplexität."
Das Gegenteil ist der Fall. Kafka, das gezwungen wird, MQ-Aufgaben zu übernehmen, erzeugt Custom Code und operatives Risiko. MQ übernimmt transaktionale Garantien nativ. Die Gesamtkomplexität sinkt — messbar in Pipeline-Anzahl und Unterhaltskosten. -
„MQ funktioniert bei uns bereits gut — warum etwas ändern?"
Nichts wird geändert. Confluent wird ergänzt, nicht ersetzt. MQ-Events fliessen in Confluent, ohne Änderungen an Ihren Applikationen. Sie gewinnen Echtzeit-Intelligence aus dem, was heute bereits passiert — ohne Risiko für das, was heute funktioniert. -
„Wir sind noch nicht für ISO 20022 bereit — das hat Zeit."
Die Deadline ist gesetzt. Die Frage ist nicht ob, sondern wie. Confluent erlaubt eine schrittweise Migration: bestehende Systeme bleiben, das neue Format wird parallel verarbeitet. Kein Big-Bang. Kein Risiko. -
„Unsere Teams kennen Kafka — brauchen wir IBM?"
Das ist ein Vorteil, kein Hindernis. IBM Confluent ist auf Kafka aufgebaut — von den Kafka-Gründern selbst. Ihre Teams behalten ihre Kenntnisse. Was sich ändert: der operative Overhead, die Governance-Funktionen und die Integration mit IBM MQ, watsonx.data und IBM Z kommen dazu.