Data streaming od kilku lat przestał być domeną wyłącznie zespołów infrastrukturalnych. Dziś to fundament systemów czasu rzeczywistego, analityki, automatyzacji i coraz częściej – rozwiązań opartych na AI.
Najnowsze badanie przeprowadzone na zlecenie Conduktor pokazuje jednak, że mimo rosnących inwestycji wiele organizacji wciąż ma problem z jednym kluczowym pytaniem: jak realnie mierzyć zwrot z inwestycji (ROI) w data streaming?
Czym jest data streaming
Data streaming to sposób przetwarzania danych polegający na ich ciągłym przesyłaniu i analizie w czasie rzeczywistym, w momencie gdy są generowane przez systemy, aplikacje, urządzenia IoT lub użytkowników, bez konieczności wcześniejszego zapisywania ich w tradycyjnych bazach danych.
ROI z data streamingu: operacje kontra biznes
Badanie Conduktor objęło 200 senior IT i data executive’ów z dużych organizacji (przychody powyżej 50 mln USD). Wnioski są jednoznaczne: firmy mierzą efektywność data streamingu równolegle na dwóch poziomach – operacyjnym i biznesowym. Problem polega na tym, że te dwa światy rzadko się spotykają.
Z perspektywy technologicznej zespoły skupiają się na parametrach, takich jak:
- opóźnienia end-to-end (od zdarzenia do reakcji),
- świeżość danych (data freshness),
- dostępność systemów i czas odtwarzania po awarii,
- przepustowość i koszty przetwarzania danych,
- kompletność i jakość strumieni danych.
Chociaż ww. metryki są istotne, to same w sobie nie odpowiadają na pytanie, jak data streaming wpływa na wyniki firmy?
Metryki biznesowe: tam, gdzie technologia spotyka strategię
Respondenci badania wskazali, że na poziomie biznesowym kluczowe są zupełnie inne wskaźniki. Najczęściej wymieniane to:
- wzrost przychodów dzięki usługom i produktom opartym na danych w czasie rzeczywistym,
- poprawa satysfakcji klientów (np. NPS – Net Promoter Score) dzięki szybszym i bardziej spersonalizowanym doświadczeniom,
- większa trafność i szybkość podejmowania decyzji operacyjnych i strategicznych.
Dodatkowo firmy analizują redukcję strat (np. fraudowych), skrócenie time-to-market dla nowych funkcji oraz spadek kosztów operacyjnych dzięki automatyzacji i szybszemu wykrywaniu incydentów.
Luka pomiarowa: dlaczego ROI nadal jest nieczytelne?
Jak zauważa Nicolas Orban, CEO Conduktor, organizacje bardzo dobrze mierzą wydajność techniczną, ale mają trudność z połączeniem jej z wartością biznesową. Optymalizacja pojedynczych platform czy zespołów nie przekłada się automatycznie na jasny obraz ROI w skali całej organizacji.
Problemem nie jest więc brak danych ani brak KPI, lecz brak spójnego zarządzania ekosystemem data streamingowym – szczególnie w środowiskach wieloplatformowych, które deklaruje aż 93% respondentów badania.
Data streaming i AI: rosnąca zależność
Warto zwrócić uwagę na jeszcze jeden istotny trend. Ponad 40% ankietowanych organizacji już dziś wykorzystuje data streaming do trenowania lub uruchamiania modeli AI. To oznacza, że jakość, świeżość i wiarygodność danych strumieniowych bezpośrednio wpływają na skuteczność systemów sztucznej inteligencji.
W tym kontekście ROI z data streamingu przestaje być tylko problemem IT – staje się elementem zarządzania ryzykiem, innowacyjnością i przewagą konkurencyjną.
Rynek data streamingu rośnie – presja na mierzalność też
Według danych Dataintelo, globalny rynek oprogramowania do przetwarzania danych strumieniowych był wart ok. 9,5 mld USD w 2023 r. i ma wzrosnąć do niemal 24 mld USD do 2032 r. Głównym motorem wzrostu jest zapotrzebowanie na przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym – napędzane przez IoT, systemy enterprise i platformy cyfrowe.
Wnioski
Data streaming nie jest już tylko technologią „pod spodem”. To warstwa, która łączy operacje, analitykę, doświadczenie klienta i AI. Organizacje, które chcą realnie mierzyć ROI, muszą przestać traktować metryki techniczne i biznesowe osobno.
Dopiero spójne zarządzanie, governance i obserwowalność całego ekosystemu danych pozwalają odpowiedzieć na pytanie nie tylko „jak szybko działa system”, ale przede wszystkim: jaką wartość wnosi do biznesu.
(grafika tytułowa wygenerowana przez ChatGPT)
