Quellsysteme verstehen
Berater arbeiten sich in die Quellsysteme ein: Welche Tabellen gibt es, was bedeutet jede Spalte, wie steht es um die Datenqualität? Das alles wird einzeln geprüft.
EIN D-CAT-PRODUKT
Axoria Data Studio: Ihr Data Warehouse, gebaut mit KI-Agenten
Sieben Agenten arbeiten von der Datenerkundung bis zum semantischen Modell; jeder Schritt durchläuft eine menschliche Freigabe. Data-Warehouse-Lieferung in 6 Wochen statt der erwarteten 6 Monate.
DAS PROBLEM
Warum dauern Data-Warehouse-Projekte so lange?
Erkundung, Architektur und Umsetzung beruhen jeweils auf Handarbeit. Axoria Data Studio gestaltet jeden dieser Schritte neu.
Modell und KPIs entwerfen
Fact oder Dimension? Wie wird welche KPI berechnet, welcher ETL-Job muss geschrieben werden? Jede Entscheidung wird manuell getroffen.
Semantisches Modell programmieren
Semantisches Modell und Kennzahlen werden programmiert. Jeder Schritt baut auf dem vorherigen auf, und mit jedem Schritt wächst das Fehlerrisiko.
SIEBEN AGENTEN
Sieben Agenten, mit menschlicher Freigabe
Jeder Agent baut auf dem Ergebnis des vorherigen auf; bei jedem Übergang entscheiden Sie (Human-in-the-Loop).
Daten schützen, von Anfang an
Erkennt personenbezogene Felder (PII) in der Quelldatenbank, etwa Ausweisnummern, IBAN, Namen und E-Mail-Adressen, und transformiert sie formaterhaltend, bevor sie ein Modell erreichen.
- Ergebnis: Bericht für die Compliance nach DSGVO und KVKK (türkisches Datenschutzgesetz)
Die Datenbank wirklich verstehen
Führt keine zufälligen Abfragen aus, sondern erkundet die Datenbank Schritt für Schritt, geht auffälligen Feldern nach und untersucht Beziehungen.
- Ergebnis: Data Dictionary und KPI-Vorschläge
Datenqualität messen
Jede Tabelle und Spalte wird systematisch geprüft; Felder mit hohem Risiko oder Handlungsbedarf werden markiert. Freigegebene Regeln fließen in ETL und Testumgebung ein.
- Ergebnis: Qualitätsscore von 0–100 und Qualitätsregeln
Das Data Warehouse entwerfen
Analysiert Fact- und Dimensionsentscheidungen, Granularität und SCD-Typen und legt sie mit Begründung vor. Aus dem freigegebenen Modell wird DDL erzeugt.
- Ergebnis: visuelles Modell und SQL-DDL
Das Ergebnis vorab sehen
Erstellt Dashboard-Entwürfe (Wireframes), bevor das Data Warehouse steht; so werden die Erwartungen der Fachbereiche gleich zu Beginn abgestimmt.
- Ergebnis: Dashboard-Entwürfe
ETL-Jobs erzeugen
Erzeugt Code nach modernen Data-Engineering-Standards. Ihr Team schreibt nicht von null, sondern prüft und passt den erzeugten Code an.
- Ergebnis: ETL-Jobs
Das semantische Modell befüllen
Erstellt Kennzahlen, Zeitvergleiche und Wachstumsraten samt Erläuterungen; RLS-Regeln werden in das Modell übernommen.
- Ergebnis: semantisches Modell für Power BI (.axr) und RLS
Bei jedem Übergang entscheiden Sie
Das Ergebnis eines Agenten geht erst nach Freigabe an den nächsten. Modell, Regeln und Code werden erst nach Prüfung durch Ihr Team weitergegeben.
OBERFLÄCHE
Die Oberfläche des Produkts
Architect baut das Modell, Guard misst die Qualität, Pulse liefert das semantische Modell. Die Panels sind beispielhafte Oberflächen, keine Screenshots.
Architect: Star-Schema-Modell
Fact- und Dimensionsentscheidungen, Granularität und SCD-Typen werden mit Begründung angezeigt; aus dem freigegebenen Modell entsteht DDL, das Schema wird versioniert.
Guard: Scorecard zur Datenqualität
Qualitätsscore von 0–100 und Risikokarte in Rot, Gelb und Grün für jede Tabelle und Spalte; freigegebene Regeln werden in ETL und Testumgebung übernommen.
Pulse: semantisches Modell für Power BI
Wird mit Kennzahlen, Zeitvergleichen und RLS samt Erläuterungen erstellt und als fertiges Paket geliefert.
Die gesamte Agenten-Pipeline in einer Ansicht öffnen (beispielhafte Oberfläche)
SICHERHEIT
Sicherheit ist Teil der Architektur
Der Betrieb in Ihrer eigenen Umgebung ist keine Marketingentscheidung, sondern eine Architekturentscheidung.
Der Privacy-Agent arbeitet zuerst
Der Privacy-Agent transformiert PII-Felder formaterhaltend, bevor sie ein Modell erreichen. Die KI arbeitet mit Daten, deren statistische Eigenschaften erhalten bleiben, die aber keine echten Identitätsdaten enthalten.
Läuft in Ihrer eigenen Umgebung
Axoria Data Studio wird On-Premise installiert und verbindet sich über Ihre eigene Infrastruktur mit Ihren Quellsystemen.
Liefert Nachweise für DSGVO und KVKK
Erkannte PII-Felder und die angewandten Transformationen werden dokumentiert; Ihre Compliance-Arbeit erhält damit konkrete Nachweise.
KOSTEN
Kosten bei jedem Aufruf transparent
Jeder KI-Aufruf wird protokolliert; die Kosten bleiben über das gesamte Projekt nachvollziehbar und planbar.
Protokoll pro Aufruf
Welcher Agent, welches Modell, wie viele Tokens, welche Kosten: Jeder Aufruf wird einzeln erfasst.
Monitoring in einem Dashboard
Kennzahlen zu Agenten, Kosten und Datenqualität sehen Sie im selben Dashboard.
Im Vergleich zur manuellen Arbeit
Dieselbe Erkundungs- und Modellierungsarbeit kostet manuell mehrere Berater über Wochen.
PRODUKTFAMILIE
Im Zentrum der Produktfamilie
Axoria Data Studio bildet die Dateninfrastruktur der D-CAT-Produktfamilie.
HealthCat
HealthCat, unsere Lösung für das Gesundheitswesen, basiert auf Axoria.
Tracta und Promotion Intelligence
Die Infrastruktur lässt sich mit den Lösungen für den Handel gemeinsam nutzen.
Orix
Die Infrastruktur lässt sich gemeinsam mit Orix nutzen.
NÄCHSTER SCHRITT
Hier entsteht das Modell, AgenticObjects arbeitet darauf
Das semantische Modell im .axr-Format, das der Pulse-Agent liefert, wird an AgenticObjects übergeben. AgenticObjects betreibt darauf Agenten, die als Autonomous analyst und Conversational analyst arbeiten.
D-CAT übernimmt als Implementierungspartner die Einführung und das 4-wöchige Pilotprojekt.
AgenticObjects-Produkt · Implementierung: D-CAT
PROJEKTE
Data-Warehouse-Projekte von D-CAT
Eine Auswahl der Data-Warehouse- und BI-Projekte, die D-CAT-Teams in verschiedenen Branchen umgesetzt haben.
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Data Warehouse im Handel in 30 Arbeitstagen
Das im August 2016 gestartete Projekt ging nach 30 Arbeitstagen live: Data Warehouse, SAP BusinessObjects und Berichte, die Anwender selbst erstellen.
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Einseitige Agenturbewertung in der Altersvorsorge
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Vom hohen Datenaufkommen ausgebremste Berichte laufen mit dem neuen ETL-basierten Reporting-System von D-CAT deutlich schneller. CIO Awards 2016.
Erfolgsgeschichte lesenHäufig gestellte Fragen
Kurze Antworten auf die häufigsten Fragen zu diesem Thema.
Wo läuft Axoria Data Studio?
In Ihrer eigenen Umgebung (On-Premise). Die Verbindung zu Ihren Quellsystemen läuft über Ihre eigene Infrastruktur.
Wer gibt die Ergebnisse der Agenten frei?
Ihr Team. Jeder Agent baut auf dem Ergebnis des vorherigen auf, und jeder Übergang erfordert eine menschliche Freigabe; nicht freigegebene Ergebnisse gehen nicht an den nächsten Agenten.
Gelangen personenbezogene Daten in das Modell?
Der Privacy-Agent erkennt PII-Felder wie Ausweisnummern, IBAN, Namen und E-Mail-Adressen und transformiert sie formaterhaltend, bevor sie ein Modell erreichen. Er liefert Nachweise für die Compliance nach DSGVO und KVKK.
In welchen Formaten entstehen die Ergebnisse?
Data Dictionary und KPI-Vorschläge, Qualitätsscore von 0–100 und Qualitätsregeln, visuelles Modell und SQL-DDL, Dashboard-Entwürfe, ETL-Jobs sowie ein semantisches Modell für Power BI (.axr) mit RLS-Regeln.
Wie hängt Axoria Data Studio mit AgenticObjects zusammen?
Axoria Data Studio baut das semantische Modell; AgenticObjects übernimmt es als .axr-Datei und betreibt darauf Analyse-Agenten. D-CAT ist Implementierungspartner von AgenticObjects und übernimmt die Einführung.
Planen wir Ihr Data-Warehouse-Projekt mit Axoria Data Studio
Sieben Agenten, menschliche Freigabe und Betrieb in Ihrer eigenen Umgebung: Erzählen Sie uns von Ihrem Projekt, wir melden uns für eine Demo.