Real-Time Berlin: Where Data gets Moving

Erfahren Sie, wie führende Technologieunternehmen Echtzeitdaten nutzen, um leistungsfähige KI-Anwendungen, moderne Analytik und datengetriebene digitale Produkte zu betreiben.

Real-Time Berlin: Where Data Gets Moving bringt am 5. Oktober 2026 Engineering-, Plattform-, Daten- und Produktverantwortliche für einen Abend voller Praxisberichte, technischer Einblicke und persönlichem Austausch zusammen. Im Mittelpunkt stehen Echtzeitdaten, Event Streaming, Data Platforms, KI-Infrastrukturen und moderne Datenarchitekturen.

Anhand konkreter Anwendungsbeispiele zeigen Expert:innen von Delivery Hero, Zalando und Confluent, wie Echtzeitdaten in produktiven Umgebungen verarbeitet, skaliert und für Machine-Learning- sowie KI-Anwendungen nutzbar gemacht werden. Die Teilnehmenden erhalten Einblicke in den Einsatz von Kafka-basierten Architekturen, Live Feature Stores, Change Data Capture (CDC) und Event-Streaming-Plattformen im Unternehmensumfeld.

Zu den Programmhöhepunkten zählen ein Vortrag über die Integration von Echtzeitdaten in Machine-Learning-Plattformen bei Delivery Hero, ein Deep Dive in Zalandos API-first-Event-Streaming-Plattform Nakadi sowie eine Session zum Outbox Pattern und dessen Einsatzmöglichkeiten in modernen Datenökosystemen. Im Anschluss bietet die Veranstaltung ausreichend Gelegenheit zum Networking und fachlichen Austausch bei Speisen und Getränken.

Die Veranstaltung richtet sich an Data Engineers, Software Engineers, Plattform-Teams, Architekt:innen, Produktverantwortliche sowie technische Entscheider:innen, die datengetriebene Produkte entwickeln, bestehende Datenlandschaften modernisieren oder Echtzeit-Analytics-, KI- und GenAI-Anwendungen skalieren möchten.

Datum: 5. Oktober 2026
Uhrzeit: 17:00 bis 21:00 Uhr
Ort: IBM iX Germany GmbH, Chausseestraße 5/2. Hinterhof, 10115 Berlin
Veranstalter: Confluent, an IBM Company
Teilnahme: Kostenfrei, Anmeldung mit Freigabe erforderlich
Zielgruppe: Engineering-, Plattform-, Daten- und Produktverantwortliche, Data Engineers, Software Engineers sowie technische Entscheider:innen
Schwerpunkte: Echtzeitdaten, Event Streaming, Apache Kafka, Datenarchitekturen, Machine Learning, KI- und GenAI-Plattformen, Data Engineering