Datenbanken und Azure-Anbindung
Der Betrieb von Datenbanken wie PostgreSQL in Azure-Umgebungen und deren Anbindung an Automatisierungs- und KI-Dienste gehört zu unserer laufenden Praxis - das Fundament, auf dem eine Abfrageschicht aufsetzt.
KI-Anwendungen · Daten & Entscheidungen
Fragen Sie Ihre Zahlen in natürlicher Sprache - Antworten ohne Umweg über die IT.
Datenfragen landen als Ad-hoc-Report bei der IT, und bis die Antwort da ist, hat sich die Lage verändert. Eine natürlichsprachige Schnittstelle auf Ihre bestehenden Geschäftsdaten gibt Fachbereichen die Antwort selbst - inklusive früher Hinweise auf Auffälligkeiten.
Abfrageschicht, Frühwarnung, Self-Service - drei Bausteine
Semantische Schicht / Text-to-Query
Übersetzt die Frage in eine Abfrage auf Ihre bestehende Datenbank - zugeschnitten auf Ihre Kennzahlen und deren Definition. Bei mehrdeutigen Fragen fragt das System nach, statt zu raten.
z. B. Umsatz je Region, in normaler Sprache
Trend- und Auffälligkeitserkennung
Abweichungen von der bisherigen Entwicklung werden sichtbar, bevor jemand gezielt danach sucht - Frühwarnsignale statt reiner Ad-hoc-Reports.
Geprüft an Ihrer Datenhistorie
Self-Service-Interface für Fachbereiche
Fachbereiche fragen selbst, ohne SQL-Kenntnisse und ohne Ticket an das BI-Team. Die Antwort kommt als kurzer Text mit passender Visualisierung.
Text plus passende Visualisierung
Was das für Sie bedeutet
Drei Blickwinkel auf dieselbe Datenschnittstelle - allen dreien muss sie standhalten, sonst bleibt sie ein Demo-Werkzeug.
- Geschäftsführung: Schnellere Entscheidungen auf derselben Datenbasis, über die ohnehin berichtet wird - plus Hinweise auf Auffälligkeiten vor dem Monatsbericht.
- IT & Sicherheit: Weniger Ad-hoc-Reports zwischen der eigentlichen Arbeit. Der Zugriff folgt der bestehenden Berechtigungslage, keine parallele Dateninfrastruktur.
- Fachbereich: Selbstbedienung bei Datenfragen, in normaler Sprache. Die Antwort ist da, solange die Frage noch relevant ist.
Was daran anschließt
Ein Format mit schriftlichem Ergebnis, bevor ein Projekt aufgesetzt wird - und die Nachbarfelder, wenn der Zuschnitt ein anderer ist.
Übersicht
Übersicht ansehen
Alle Leistungen KI-Anwendungen
Vom ersten Piloten bis zum produktiven Betrieb - die Felder lassen sich einzeln oder kombiniert angehen.
Leistung
Prozessautomatisierung
Wenn eine erkannte Auffälligkeit nicht nur angezeigt, sondern direkt einen Vorgang in angebundenen Systemen auslösen soll.
Mehr erfahren LeistungDokumente & unstrukturierte Daten verarbeiten
Wenn die Datenbasis selbst erst noch aus eingehenden Dokumenten strukturiert werden muss, bevor sich Kennzahlen abfragen lassen.
Mehr erfahren FormatDiscovery-Sprint
Aus einer Idee wird ein dokumentierter Use-Case mit Zieldefinition, technischem Ansatz, Aufwandsschätzung und Empfehlung - inklusive der Frage, welche Kennzahlen sich für den Anfang eignen.
Jetzt anfragenVier Phasen bis zur Antwort aus dem Fachbereich
Wir beginnen mit einer begrenzten Auswahl an Kennzahlen, nicht mit dem gesamten Datenbestand.
-
Analyse
- Klären, welche Kennzahlen und Datenquellen zuerst abgefragt werden sollen
- Definitionen abgleichen: Was zählt bei Ihnen zu welcher Kennzahl
- Ergebnis: ein überschaubarer, aussagekräftiger Zuschnitt für den Piloten
-
Aufbau
- semantische Schicht auf Ihre Kennzahlen zuschneiden
- Mehrdeutigkeiten als Rückfrage behandeln statt als Annahme
- Darstellungsformen festlegen: kurze Antwort plus passende Visualisierung
-
Integration
- Anbindung an Ihre bestehende Datenbank- und BI-Landschaft
- Zugriffskontrolle entlang der vorhandenen Berechtigungen, auch bei kombinierten Auswertungen
- ein zusätzlicher Zugang zur vorhandenen Dateninfrastruktur, keine parallele
-
Pilot & Rollout
- Start mit echten Fragen aus dem Fachbereich statt mit Testabfragen
- Abgleich der Antworten mit dem bestehenden Reporting, bevor ausgeweitet wird
- Erweiterung des Kennzahlenumfangs entlang des tatsächlichen Bedarfs
Welche Kennzahl fragt Ihr Fachbereich heute per Ticket ab?
Damit starten wir: eine begrenzte Auswahl an Kennzahlen, echte Fragen, Abgleich mit dem bestehenden Reporting.
Was wir dafür mitbringen
Reifegrad „Naheliegend“: Das Fundament setzen wir produktiv ein, einen veröffentlichten Referenzfall in genau diesem Zuschnitt gibt es noch nicht.
Übertragbares Vorgehen aus der Dokumentenanalyse
In unserer KI-gestützten Dokumentenanalyse für ein Unternehmen aus einer regulierten Branche antwortet das System belegt oder gar nicht. Dieselbe Disziplin entscheidet, ob man einer Zahl aus einer KI-Abfrage trauen kann.
Berechtigungen als Grundlage
Dass eine KI-Schnittstelle nur zeigt, was die vorhandene Berechtigung erlaubt, ist in regulierten Umgebungen Voraussetzung - Rollen- und Rechtemodelle sind Teil unserer täglichen Arbeit. Dazu gehört ein Protokoll, das nachvollziehbar hält, wer wann welche Kennzahl abgefragt hat.
Was vor der Entscheidung meist noch offen ist
Brauchen wir dafür ein neues Data-Warehouse?
In der Regel nicht - wir setzen auf Ihrer bestehenden Datenbank- und BI-Umgebung auf. Nur bei sehr fragmentierten Strukturen ist eine kleine Konsolidierung vorab sinnvoll. Das sagen wir vorher.
Wer darf welche Fragen stellen?
Jede Person sieht nur die Daten, für die sie ohnehin berechtigt ist. Auswertungen, die mehrere Quellen kombinieren, werden zusätzlich auf Aggregationsrisiken geprüft - damit aus einzeln erlaubten Daten kein Blick auf Zahlen entsteht, den es vorher nicht gab.
Wie zuverlässig sind die Antworten bei komplexen Fragen?
Die semantische Schicht ist auf Ihre Kennzahlen und deren Definition zugeschnitten; bei mehrdeutigen Fragen fragt das System nach. Die generierte Abfrage bleibt einsehbar, inklusive Quelle und Stand der zugrunde liegenden Daten - keine Antwort ohne nachvollziehbaren Weg dorthin. Im Piloten gleichen wir die Antworten zusätzlich mit Ihrem bestehenden Reporting ab.
Ersetzt das unser BI-Team?
Nein. Es entlastet bei einfachen Ad-hoc-Fragen, komplexe Analysen bleiben beim Fachteam - das die Hoheit über die Kennzahlendefinitionen behält.