Läuft auf Ihren eigenen Servern, nur lesend; dokumentiert jeden Befund mit Quellenbezug. Interpretation und Entscheidung bleiben bei Ihnen.
AgenticObjects-Produkt · Implementierung: D-CAT
Rolle, Datenumfang, Berechtigungen und Kostenlimits werden einmal auf Agentenebene festgelegt. Beide Modi arbeiten innerhalb derselben Grenzen, und keiner kann die Rechte des anderen erweitern.
Der Agent arbeitet nach eigenem Zeitplan und mit eigenem Auftrag. Er durchsucht die Daten, stellt fest, was sich verändert hat, und hält das Ergebnis in dauerhaften Datensätzen fest, die Ihr Team gemeinsam nutzt. Zu Arbeitsbeginn liegt die Analyse bereits vor.
Taucht derselbe Befund erneut auf, wird kein zweiter Alarm ausgelöst; der Datensatz wird als fortlaufend (ongoing) markiert.
Sie stellen Ihre Frage in einfacher Sprache. Die Kennzahl wird im semantischen Modell ermittelt, die Abfrage daraus aufgebaut, die Werte werden abgerufen und die Antwort wird gegen diese Werte geprüft. Das Sprachmodell schreibt kein SQL.
Sie können ein Finding öffnen und auf Basis derselben Belege weiterfragen, ohne einen neuen Lauf zu starten.
Ein Agentic Object ist ein dauerhafter Geschäftsdatensatz, den ein Analyse-Agent erzeugt: verknüpft mit seinen Belegen, mit dem Lauf, der ihn erzeugt hat, und mit verwandten Datensätzen. Kein Datensatz wird gelöscht, nur archiviert.
Wie sich eine Kennzahl in einer bestimmten Aufschlüsselung und einem bestimmten Zeitraum verhalten hat. Jedes Finding hat einen Schweregrad; Kennzahl, Zeitraum und Filter schreibt die Engine, nicht das Sprachmodell.
Ein Datensatz zu Ihrer Bewertung: eine Empfehlung, die auf mindestens einem Finding beruht. Eine Recommendation ohne Grundlage kann nicht entstehen, und eine Empfehlung, deren einzige Grundlage „keine Daten“ ist, wird verworfen. Die Entscheidung liegt bei Ihnen.
Eine Zusammenfassung, die die Findings eines Laufs in einem gut lesbaren Text bündelt. Jeder Brief ist mit den enthaltenen Findings verknüpft; von dort gelangen Sie mit einem Klick zu den Belegen.
Derselbe Datensatz beantwortet für Management, Datenteam und Revision jeweils eine andere Frage.
Geplante Agenten durchsuchen die Daten über Nacht und dokumentieren, was sich verändert hat. Zu Arbeitsbeginn ist die Analyse fertig.
Zahlen ohne Quelle werden vor der Auslieferung gestoppt. Die Governance bleibt bei Ihnen; das semantische Modell ist die einzige Quelle für Definitionen.
Berechtigungen werden beim Speichern versiegelt und bei jedem Lesezugriff erneut geprüft. Jeder Lauf protokolliert das verwendete Modell und die angefallenen Kosten.
Den Satz formuliert das Sprachmodell; jede Zahl darin erzeugt eine deterministische Engine und prüft sie vor der Auslieferung. Auch die Einführung folgt diesem Prinzip.
Die Rohausgabe des Agenten erreicht das Dashboard nie direkt. Jeder Entwurf durchläuft regelbasierte Freigabeschranken; eine Zahl, deren Quelle nicht nachvollziehbar ist, gelangt nicht in den Text. Jeder gestoppte Entwurf bleibt mit Begründung protokolliert.
Auf die Daten greifen ausschließlich schreibgeschützte Schnittstellen (Gateways) zu. Daten werden nicht kopiert, einen Schreibpfad gibt es nicht; die Zugangsdaten zur Datenbank bleiben verschlüsselt auf Ihrem Server.
Anwendung, Agenten-Laufzeitumgebung (Runtime), semantische Schicht und Datensatzspeicher laufen auf Ihrem Server. Die Anbindung an Ihr SQL Data Warehouse und Ihren SSAS-Cube erfolgt über schreibgeschützte Gateways. Das Sprachmodell kann in der Cloud oder lokal laufen; es hat keinen Zugriff auf Datenpfad, Berechtigungen oder Abfrageausführung und erhält nur Text.
Berechtigungen, Row-Level Security, vor Laufbeginn festgelegte Kostenlimits und ein Audit-Log, das nur ergänzt werden kann (append-only). Das Modell wechselt nicht während eines Laufs; sein Name steht in jedem Datensatz.
Drei Fragen auf einen Blick: Wo läuft die Anwendung, wer greift auf die Daten zu, und wo steht das KI-Modell?
Außerhalb des Rahmens. In der Cloud oder lokal. Übertragen wird nur Text, keine Daten; das Modell bleibt für jede Analyse fest.
Anwendung (Endanwender) und Konsole (Administration)
Die Agenten-Laufzeitumgebung formuliert; die Query-Engine rechnet; FinalGuard prüft an der Schranke
Eine offizielle, versionierte Definition je Kennzahl
Lauf- und Audit-Log, Rollen, Budgets
SQL- und SSAS-Schnittstellen (Gateways), beide nur lesend. Kein Schreiben, keine Kopie; Passwörter erreichen uns nicht.
Data Warehouse (SQL) und SSAS-Cube. Die Daten verlassen diesen Bereich nicht.
Abfrageerstellung, Abfrageausführung, Zahlenprüfung, Berechtigungsentscheidung und Kostenkontrolle liegen außerhalb des Sprachmodells.
Ein Werkzeug mit klar definierten Grenzen lässt sich auch im Pilotprojekt klar bewerten.
Die Anbindung an die Quellsysteme ist rein lesend; Daten werden nicht kopiert, einen Schreibpfad gibt es nicht.
Dokumentiert mit Belegen, was sich verändert hat und wo sich die Veränderung konzentriert; Interpretation und Entscheidung bleiben beim Menschen.
Die Agenten arbeiten nach Plan und halten Befunde in den Läufen ihres eigenen Zeitplans fest.
Arbeitet auf Ihrem semantischen Modell; das Sprachmodell formuliert nur den Satz.
AgenticObjects schafft Nutzen auf Ihren Daten und mit Ihren Definitionen. D-CAT verantwortet als Implementierungspartner die Einführung von Anfang bis Ende.
Lesende Anbindung an Ihr SQL Data Warehouse oder Ihren SSAS-Cube, Benutzerrollen und Row-Level Security.
Kennzahlen- und Dimensionsdefinitionen werden in Axoria Data Studio erstellt und als versionierte .axr-Datei an AgenticObjects übergeben.
Für jeden Agenten legen wir mit Ihnen fest: an welche Führungskraft er berichtet, welche Prioritäten er hat, welche Bereiche er betrachtet, was er niemals behaupten darf und nach welchem Zeitplan er arbeitet.
Die Abnahmekriterien werden vor der ersten Anbindung schriftlich festgelegt; das 4-wöchige Pilotprojekt wird an diesen Kriterien gemessen.
Nach dem Pilotprojekt werden neue Fachbereiche, neue Agenten und neue Nutzergruppen schrittweise eingebunden.
Modellaktualisierungen, Anpassung der Aufträge, Auswertung des Nutzerfeedbacks und Betriebsunterstützung.
AgenticObjects erstellt das semantische Modell nicht selbst, sondern importiert es versioniert. Das Modell wird in Axoria Data Studio aufgebaut, dem Data Warehouse Studio von D-CAT, das mit KI-Agenten arbeitet. Wenn Sie noch kein Modell haben, erstellen wir es gemeinsam für den ersten Bereich des Pilotprojekts.
Die Erfahrung dahinter: 20 Jahre Business Intelligence mit Microsoft und SAP, 1.000+ Projekte sowie Praxiserfahrung im Design von Data Warehouses, SSAS und semantischen Modellen.
AgenticObjects-Produkt · Implementierung: D-CAT
Die Entscheidung am Ende des Pilotprojekts beruht nicht auf einer beeindruckenden Oberfläche, sondern auf Belegen, Prüfbarkeit, Kosten und echten Nutzungssignalen.
Vor der ersten Anbindung: Jede Zahl zeigt ihre Quelle in einem Schritt, jede Annahme ist ausdrücklich dokumentiert, das Kostenlimit steht vor Analysebeginn fest, jeder Vorgang ist im Audit-Log erfasst.
Anbindung des Data Warehouse, Benutzerrollen und Row-Level Security, Import des semantischen Modells und die erste Frage-Antwort-Oberfläche mit Beleg-Panel.
Geplante Analyse in einem Fachbereich Ihrer Wahl. Der Auftrag des ersten Agenten wird gemeinsam formuliert und ein wöchentlicher Rhythmus etabliert; der erste Brief kommt in dieser Woche.
Zweiter Fachbereich, Führungskräfte als Nutzer, Feedbackschleife und Bewertung des Pilotprojekts anhand der vorab festgelegten Abnahmekriterien.
Sie zeigt, welche Findings, Recommendations und Briefs Ihr Modell heute tragen kann; gemeinsam klären wir, mit welchem Fachbereich das Pilotprojekt beginnen sollte.
AgenticObjects-Produkt · Implementierung: D-CAT
Kurze Antworten auf die häufigsten Fragen zu diesem Thema.
Nein. Auf die Daten greifen ausschließlich schreibgeschützte Schnittstellen (Gateways) zu; Daten werden nicht kopiert, einen Schreibpfad gibt es nicht.
Den Satz formuliert das Sprachmodell; jede Zahl darin erzeugt eine deterministische Engine und prüft sie vor der Auslieferung. Eine Zahl, die die FinalGuard-Freigabeschranken nicht passiert oder deren Quelle nicht nachvollziehbar ist, wird nicht veröffentlicht.
Das Pilotprojekt dauert 4 Wochen. Die Abnahmekriterien werden vor der ersten Anbindung schriftlich festgelegt, und das Pilotprojekt wird daran gemessen. Ein Fachbereich, ein Data Warehouse und 3–6 Führungskräfte als Nutzer genügen.
D-CAT ist Implementierungspartner von AgenticObjects: Wir binden Data Warehouse und SSAS an, erstellen das semantische Modell in Axoria Data Studio, formulieren mit Ihnen die Aufträge und KPIs der Agenten, führen das Pilotprojekt durch und betreuen Sie danach.
Anwendung, Agenten-Laufzeitumgebung (Runtime), semantische Schicht und Datensatzspeicher laufen auf Ihrem Server. Die Anbindung an Ihr SQL Data Warehouse und Ihren SSAS-Cube erfolgt über schreibgeschützte Schnittstellen (Gateways). Das Sprachmodell kann in der Cloud oder lokal laufen; es hat keinen Zugriff auf Datenpfad, Berechtigungen oder Abfrageausführung und erhält nur Text.
Das semantische Modell wird in Axoria Data Studio erstellt und als versionierte .axr-Datei an AgenticObjects übergeben. AgenticObjects erstellt das Modell nicht selbst.
Ein Fachbereich, ein Data Warehouse und 3–6 Führungskräfte als Nutzer genügen. D-CAT übernimmt die Einführung; die Erfolgskriterien werden vor der ersten Woche schriftlich festgelegt.
