Agentic ETL · DWH · BI · Visualization — Ein agentic Workbench, der den Enterprise Data Warehouse Aufbau Ende-zu-Ende steuert. 7 KI-Agenten, Human-in-the-Loop-Architektur, bis zu 85% Beschleunigung.
Berater gehen in die Quellsysteme. Welche Tabellen existieren, was jede Spalte bedeutet, wie die Datenqualität ist — sie prüfen das Stück für Stück.
Fact oder Dimension? Welcher KPI wird wie berechnet? Welcher ETL-Job wird geschrieben? Jede Entscheidung kostet menschliche Arbeit.
Semantic Model und Measures werden kodiert. Jeder Schritt baut auf dem vorigen auf. Jeder Schritt birgt Fehlerrisiko.
Kein Automatisierungstool — sondern eine denkende, entscheidende, lernende Kollegin oder Kollege.
Jeder Agent nährt sich vom Output des vorherigen. Bei jedem Übergang greifen Sie ein — Human-in-the-Loop.
Läuft On-Premise. Keine echten Kundendaten verlassen das Haus. Erkennt PII in der Quelldatenbank (nationale ID, IBAN, Name, E-Mail) und transformiert sie formaterhaltend. Der KVKK-Konformitätsbericht wird automatisch erstellt.
Keine Zufallsabfragen — schrittweise Erkundung der Datenbank. Steigt zu verdächtigen Bereichen hinab und untersucht Zusammenhänge. Output: automatisches Data Dictionary + KPI-Vorschläge. Der Entwurf, den Berater wochenlang vorbereiteten — in Minuten.
Jede Tabelle und jede Spalte wird systematisch geprüft. Ein Qualitätsscore von 0–100. Hochriskante Felder in Rot, aufmerksamkeitsbedürftige in Gelb. Freigegebene Qualitätsregeln werden automatisch in den ETL-Prozess und die Testinfrastruktur übernommen.
Fact-/Dimension-Entscheidungen, Granularität, SCD-Typen — alles wird analysiert und mit Begründung präsentiert. Output: visuelles Modell + SQL CREATE TABLE-Statements. Automatisches DDL aus dem freigegebenen Modell.
Erzeugt das visuelle Design der Dashboard-Wireframes, noch bevor das DWH steht. Gleicht die Erwartungen der Fachbereiche ab. Die Spannungen des „Das haben wir nicht gemeint" verschwinden.
Erzeugt Output-Formate, die modernen Data-Engineering-Standards entsprechen. Statt von Grund auf zu schreiben, prüfen und adaptieren Sie den generierten Code.
Measures, Zeitvergleiche, Wachstumsraten — automatisiert erzeugt, mit Erläuterungen. Output: ein fertiges Semantic-Model-Paket. RLS-Regeln werden automatisch übernommen.
On-premise-Deployment ist keine Marketing-Präferenz.
Der Axoria-Privacy-Agent läuft als Agent Nr. 0. Die AI sieht ausschließlich synthetische Daten — ohne echte Identitätsdaten, aber mit erhaltenen statistischen Eigenschaften.
Konkrete Ergebnisse für die KVKK-Compliance werden erzeugt.
Jeder AI-Call wird protokolliert. Welcher Agent · welches Modell · wie viele Token · welche Kosten — in Echtzeit verfolgt.
Typisches mittelgroßes Projekt: 1–2 USD Gesamt-AI-Kosten.
Derselbe Prozess manuell: mehrere Berater über mehrere Wochen.
Axoria steht im Zentrum der D-CAT-Technologies-Produktfamilie. Das Healthcare-Vertical HealthCat ist auf Axoria aufgebaut. Eine gemeinsame Infrastruktur kann mit Tracta, Orix und Promotion Intelligence geteilt werden.
7-Agenten-Architektur, Human-in-the-Loop, On-Premise-Sicherheit. Messbar, vorhersehbar, wiederholbar.