Streamhouse: Wie Mimacom und IBM Unternehmen helfen, KI-Agenten eine Live-Sicht auf das Geschäft zu geben
Am 15. September 2026 haben Aiven, Confluent, Redpanda, StreamNative und Ververica eine offene Definition von Streamhouse veröffentlicht. Gemeint ist eine Datenarchitektur, die den aktuellen Zustand eines Unternehmens kontinuierlich für produktive Anwendungen, Analytics und KI-Agenten verfügbar hält. Confluent, inzwischen Teil von IBM, ist Gründungsmitglied. Für Unternehmen, die Agenten in Produktion bringen, benennt die Definition genau die Schicht, die entscheidet, ob diese Agenten auf das reagieren, was jetzt passiert, oder auf das, was letzte Nacht passiert ist.
Warum KI-Agenten ein Streamhouse brauchen
Die meisten Datenarchitekturen in Unternehmen wurden für Menschen gebaut, die das Geschäft analysieren. Data Warehouses und Lakehouses sammeln Daten in Batches, damit Analystinnen und Analysten im Nachhinein über Betrugsfälle berichten oder Lieferkosten modellieren können. KI-Agenten arbeiten anders. Ein Agent, der eine Transaktion freigibt oder eine Lieferung umleitet, handelt auf Basis des Zustands in genau diesem Moment. Sind seine Daten Stunden alt, ist die Entscheidung falsch, bevor sie getroffen wird.
Die Forschung zeigt in dieselbe Richtung. Die Studie The GenAI Divide von MIT NANDA aus dem Jahr 2025 ergab, dass 95 % der untersuchten Organisationen keinen messbaren Ertrag aus ihren Initiativen mit generativer KI erzielten. Als Ursachen nennt sie fragile Workflows und schwaches kontextuelles Lernen. Im Data Streaming Report 2026 von Confluent gaben 94 % der 4.625 befragten IT-Verantwortlichen an, dass Data Streaming die Wirkung ihrer KI-Investitionen verstärkt hat oder verstärken wird.
Die Streamhouse-Definition stellt drei Anforderungen an die Architektur:
- Echtzeit: Daten bleiben aktuell, während Ereignisse im Unternehmen stattfinden, statt in periodischen Batches aktualisiert zu werden.
- Produktionsreif: Die Architektur erfüllt die Service-Levels der Anwendungen und Agenten, die von ihr abhängen.
- Dezentral: Sie nutzt Daten dort, wo sie bereits liegen, statt sie zuerst zu konsolidieren.
Wie IBM und Confluent ein Streamhouse ermöglichen
Streamhouse ist eine herstellerneutrale Kategorie. Unternehmen können ein Streamhouse mit Open-Source-Technologie, kommerziellen Produkten oder beidem aufbauen. Die Antwort von IBM ist die Data-Streaming-Plattform von Confluent. Sie verbindet sich mit den Systemen, in denen Unternehmensdaten bereits liegen, darunter IBM Z, SAP, Oracle und Salesforce, und streamt, verarbeitet und steuert diese Daten, sobald sie entstehen. Die Plattform stellt diesen Kontext Agenten und Anwendungen über APIs, SQL und das Model Context Protocol (MCP) bereit und synchronisiert ihn in offenen Tabellenformaten wie Apache Iceberg mit Lakehouses.
Das Lakehouse erklärt weiterhin, was passiert ist, während das Streamhouse bestimmt, was als Nächstes passiert. Für IBM-Kunden bedeutet das: Ihre Agenten arbeiten mit derselben aktuellen und kontrollierten Sicht auf das Geschäft, auf der auch ihre produktiven Systeme laufen.
Die Rolle von Mimacom
Mimacom ist IBM Silver Business Partner mit langjähriger Erfahrung mit Confluent und Apache Kafka. Unsere Teams betreiben Streaming-Plattformen in Produktion für Banken, Handelsunternehmen, Hersteller und Verkehrsbetriebe, und das schon lange vor der Übernahme. Ein nationaler Bahnbetreiber hat ein veraltetes Messaging-System abgelöst, ohne den Betrieb zu unterbrechen. Eine Handelskette hat Lagerberichte vom Vortag durch Bestandsdaten in Echtzeit ersetzt. Eine Bank hat verzögerte Kontobenachrichtigungen durch sofortige ersetzt.
Jedes dieser Projekte brauchte das, was die Streamhouse-Definition jetzt beschreibt: Live-Daten, nach Produktionsstandards gebaut und mit Systemen verbunden, die nie für Streaming ausgelegt waren. Als IBM-Partner bringen wir diese Erfahrung zu Unternehmen, deren KI-Agenten auf genau dieser Grundlage laufen sollen.
Planen Sie Ihr Streamhouse auf IBM Confluent
Wenn Sie KI-Agenten auf IBM und Confluent in Produktion bringen wollen, helfen Ihnen unsere Streaming-Architektinnen und -Architekten zu entscheiden, wo Ihr Streamhouse beginnt und welche Systeme es zuerst anbinden muss. Sprechen Sie mit unserem Team oder lesen Sie unser Whitepaper The Data Streaming Foundation for AI.