Datensouveränität
Wenn Produktionsdaten, Integrationslogik und KI-Funktionen langfristig unter eigener Kontrolle bleiben sollen, braucht es offene Technologie, kontrollierbare Betriebsmodelle und klare Schnittstellen statt Lock-in.
Zur IIoT-PlattformOffen, betreibbar, erweiterbar
Datensouveränität entsteht nicht durch ein einzelnes Produktmerkmal, sondern durch ein Zusammenspiel aus offenem Plattformkern, kontrolliertem Betrieb und sauber definierten Erweiterungspunkten.
Diese Eigenschaften helfen, Abhängigkeiten zu reduzieren und industrielle Datenplattformen langfristig beherrschbar zu halten.
Mit Apache StreamPipes setzen wir auf einen offenen Plattformkern, den Bytefabrik initiiert hat und bis heute maßgeblich weiterentwickelt. Datenflüsse, Erweiterungspunkte und Betriebsmodell bleiben dadurch nachvollziehbar.
Plattform, Speicher und Integrationslogik lassen sich im eigenen Rechenzentrum oder in kontrollierten Cloud-Umgebungen betreiben.
Eigene Adapter, Datenmodelle, Pipelines und Frontends lassen sich über APIs, Client-Bibliotheken und SDKs kontrolliert erweitern.
Rollen, Berechtigungen und dokumentierte Datenflüsse helfen, Compliance, Audits und interne Richtlinien technisch sauber umzusetzen.
Open Source für industrielle Datenströme
Bytefabrik hat Apache StreamPipes initiiert, entwickelt den offenen Kern bis heute maßgeblich mit weiter und ergänzt ihn für produktive Industrieumgebungen. Dadurch bleiben Datenmodelle, Integrationslogik und Erweiterungen transparent und unter eigener Kontrolle.
Foundation
Apache StreamPipes liefert Konnektoren, Pipelines und Analysebausteine für industrielle Datenteams. Weil die Plattform offen ist und von Bytefabrik aktiv mitentwickelt wird, bleiben Architekturentscheidungen, Datenflüsse und Erweiterungspunkte nachvollziehbar.
Deployment
Die Plattform kann on-premise oder in kontrollierten Cloud-Umgebungen betrieben und an bestehende Sicherheits-, Netzwerk- und Governance-Vorgaben angebunden werden. Damit bleiben Zuständigkeiten, Datenhaltung und Systemgrenzen intern steuerbar.
Modelle erzeugen Logik, nicht Rohdatenkopien
Für viele Unternehmen ist Datensouveränität spätestens beim KI-Einsatz entscheidend. Deshalb sind unsere KI-Module so aufgebaut, dass Sprachmodelle nicht direkt mit Echtdaten arbeiten, sondern vor allem bei der Erzeugung von ausführbarer Logik unterstützen.
Die Ausführung von Datenzugriff und Verarbeitung bleibt in Ihrer Plattform. Modelle helfen vor allem dabei, Code oder Konfigurationen für offene Schnittstellen und Client-Bibliotheken zu erzeugen.
Sprachmodelle erzeugen bei uns keinen direkten Zugriff auf Produktionsdaten. Sie unterstützen bei der Erstellung von Analysecode, der anschließend über offene Schnittstellen und Client-Bibliotheken in Ihrer Umgebung ausgeführt wird.
Auch produktiv betriebene KI-Bausteine greifen nicht über das Sprachmodell auf Echtdaten zu. Die Datenverarbeitung läuft in Ihrer Plattform, während Modelle vor allem bei der Generierung und Pflege von Ausführungslogik unterstützen.
Die KI-Funktionen bauen auf derselben offenen Daten- und Integrationsbasis auf. Dadurch lassen sich Governance, Zugriffsrechte und Betriebsgrenzen auch für KI-gestützte Anwendungen konsistent halten.
Technische Kontrolle statt Plattformabhängigkeit
Open Source und On-Premise-Betrieb helfen dabei, Integrationslogik, Datenmodelle und Analysefunktionen langfristig nachvollziehbar zu halten. Das erleichtert Audits, reduziert Abhängigkeiten von einzelnen Anbietern und vereinfacht die schrittweise Erweiterung der Plattform.
Gerade in Produktionsumgebungen mit sensiblen Prozess-, Qualitäts- oder Produktdaten ist das relevant: Datenzugriffe, Ausführungspfade und KI-Unterstützung lassen sich so in einer Architektur bündeln, die zu Sicherheits- und Governance-Vorgaben des Unternehmens passt.
Demo
Vereinbaren Sie eine Demo, um Plattform, Analyse und KI-Funktionen anhand Ihrer Fragestellungen kennenzulernen.