Datenabfragen und Reporting in natürlicher Sprache
Stellen Sie Ihren Geschäftsdaten Fragen im Klartext.
Warum diese Leistung
Führungskräfte fragen "wie lief Q3?" — und der Analyst braucht einen Tag. Natürlichsprachige Abfragen verbinden KI mit Ihren Datenprodukten — Antworten in Sekunden aus der richtigen Quelle.
Was Sie konkret erhalten
Jede Phase produziert ein schriftliches oder systemisches Liefergut. Keine Folien-Shows, keine versprochenen "späteren".
Discovery-Bericht
Ist-Zustand, Engpässe, Baseline-Metriken und konkret vorgeschlagener Fokus. 12–18 Seiten, schriftlich.
Architekturdiagramm
Technisches Design: Modellauswahl, Datenfluss, Integrationspunkte, Sicherheit. Les- und prüfbar.
Lauffähiges Produktionssystem
Deployed in Ihrer Umgebung – keine Demo. Quellcode und Konfigurationen werden übergeben.
Runbook und Dokumentation
Benutzerhandbuch, Wartungsabläufe, Fehler-Checkliste, Eskalationspfade. Finnisch/Englisch.
Adoption-Programm
Rollenbasierte Schulung, interne "KI-Champions", 30/60/90-Tage-Meilensteine.
Ergebnisberichte
Monatlich: wo Metriken sich gegen Baseline bewegt haben, was im nächsten Monat angepasst wird.
Wie wir Erfolg messen
Metriken werden bei Discovery vereinbart und die Baseline vor der Implementierung erfasst. Diese Zahlen besprechen wir bei den 30/60/90-Tage-Reviews.
- Anteil Selfservice-Abfragen (%)
- Analystenzeit für Ad-hoc-Fragen
- Antwortgenauigkeit (Stichprobe)
- Abfragevolumen/Woche
- Datenkultur-Verbreitung
- Geschäftsentscheidungen mit aktuellen Daten — Anzahl/Woche
Anwendungsfälle
Vertriebsübersicht
Welche Produkte wuchsen am meisten?
Kundenanalyse
Welche Kunden sind churn-gefährdet?
Operativer Echtzeitblick
Wie läuft die Auslieferung?
Budget-Abweichungen
Wo liegt die Überschreitung?
HR-Abfrage
Welche Rollen werden am meisten besetzt?
Produktanalytik
Welches Feature wird am meisten genutzt?
Unser Lieferprozess
Discovery
Wir kartieren Ist-Zustand, Prozesse und Produktivitätslecks.
Use-Case-Auswahl
Wir priorisieren höchster Wert, niedrigstes Risiko.
Pilot
Wir bauen eine funktionierende Version in 4–6 Wochen mit KPIs.
Rollout
Produktiv-Härtung und Integration in den SaaS-Stack.
Schulung
Praktische Workshops und ein interner Champion.
Optimierung
Messen, justieren, skalieren — KI lebt weiter.
Eingesetzte Technologien
Häufige Fragen
Ein typischer Pilot ist in 4–6 Wochen fertig, vollproduktiv in 2–3 Monaten. Konkrete Timeline nach dem Discovery-Call.
Wir gestalten die Architektur so, dass Ihre Daten unter Ihrer Kontrolle bleiben. Self-hosted Modelle und EU-Cloud, DSGVO-konform.
Nein. Wir bauen auf Ihren SaaS-Stack auf — wir verbinden, wir ersetzen nicht.
Adoption ist Teil jedes Auftrags. Ohne sie liefert KI nichts — und das ist bereits eingepreist.
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