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AI-Analysen für BI-Workflows
Verwandeln Sie komplexe Daten in klare, genaue Antworten in natürlicher Sprache. KI übersetzt Fragen in Erkenntnisse und kombiniert Fachwissen mit strukturierten Analytics-Workflows.
Stellen Sie Fragen, erhalten Sie Antworten
Eine Oberfläche in natürlicher Sprache, mit der Experten komplexe Datensätze abfragen können, ohne Code oder SQL zu schreiben oder in mehreren Dashboards zu navigieren.
Domänenorientierte Intelligenz
Das System passt sich an domänenspezifische Konzepte an und ermöglicht so eine genaue Analyse aller Anwendungsfälle wie Gesundheitswesen, Pharma und darüber hinaus.
Integrierte analytische Leitplanken
Domänenspezifische Regeln verhindern häufige statistische Fehler und stellen sicher, dass die Antworten sofort vertrauenswürdig sind.
DAS PROBLEM
Unternehmen aus regulierten Branchen arbeiten mit komplexen Datensätzen, aber Extrahieren von Erkenntnissen bleibt langsam, technisch und fehleranfällig.
Analytik erfordert Spezialisten
Geschäftsanwender verlassen sich auf Datenanalysten oder BI-Teams (Business Intelligence), um selbst einfache Fragen zu beantworten, was zu Engpässen und Verzögerungen führt.
Kritisches Domänenwissen wird nicht immer dokumentiert
Eine korrekte Analyse hängt vom Verständnis bestimmter Regeln, Definitionen und Methoden ab, die je nach Team und Branche variieren können.
Vorgefertigte Dashboards beantworten nur vordefinierte Fragen
Wenn neue Fragen auftauchen, sind benutzerdefinierte Abfragen erforderlich, deren Erstellung und Validierung einige Zeit in Anspruch nehmen.
Fehler sind leise und kostspielig
Falsche Methoden oder fehlende Schritte können zu plausibel aussehenden Ergebnissen führen, die zu falschen Entscheidungen führen.
Domainübergreifend anwendbar
Wird in Bereichen verwendet, in denen komplexe Daten vor der Verwendung abgefragt, interpretiert und validiert werden müssen: Pharmaunternehmen (Verschreibungsanalytik, Marktzugang, medizinische Angelegenheiten), Krankenkassen (Schadensanalyse, Kostenmodellierung), Krankenhausnetzwerke (Analyse von Behandlungsmustern, Ressourcenplanung), Auftragsforschungsorganisationen (Evidenz aus der Praxis, Studien zum Patientenfluss) und Gesundheitsbehördens (epidemiologische Überwachung, Überprüfung des Drogenkonsums).
DIE LÖSUNG
Ein KI-gestütztes Konversationsanalysesystem das Fragen in natürlicher Sprache in genaue, domänenspezifische Antworten übersetzt und dabei sowohl auf vorgefertigte Analyse-APIs als auch auf Rohdatensätze zurückgreift.
Kernkompetenzen
SCHRITT
01
Abfragen in natürlicher Sprache
Benutzer stellen Fragen im Klartext und erhalten Antworten mit unterstützenden Daten, Diagrammen und Erklärungen. Kein SQL, keine API-Kenntnisse, keine Dashboard-Navigation erforderlich.
SCHRITT
02
Semantische Datenerkennung
Das System identifiziert mithilfe einer vektorbasierten semantischen Suche automatisch, welche Datenquellen, APIs und Metriken für eine Frage relevant sind, und verwendet keine starren Keyword-Matches.
SCHRITT
03
Domänenspezifisches Skillsystem
Modulare analytische Fähigkeiten werden auf der Grundlage der Fragestellung angewendet und je nach Fachgebiet und Anwendungsfall an die erforderliche Methodik angepasst.
SCHRITT
04
Ad-hoc-Datenabfrage
Bei Fragen, die über vorgefertigte Metriken hinausgehen, generiert und führt das System Abfragen direkt in den zugrunde liegenden Datensätzen aus, sodass bei Bedarf tiefere Analysen möglich sind.
SCHRITT
05
Visualisierung und Interpretation
Die Ergebnisse werden gegebenenfalls mit Diagrammen, Grafiken und Erläuterungen dargestellt, sodass Benutzer die Daten ohne zusätzliche Tools besser verstehen können.
SCHRITT
06
Marktextrapolation
Skaliert domänenspezifische Stichprobendaten korrekt auf
vollständige Marktschätzungen unter Verwendung statistischer Extrapolationsgewichte, wobei die richtige Methode automatisch angewendet wird.
vollständige Marktschätzungen unter Verwendung statistischer Extrapolationsgewichte, wobei die richtige Methode automatisch angewendet wird.
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Was zeichnet es aus
Analytische Leitplanken von vornherein
Das System setzt domänenspezifische Regeln durch, die häufige Analysefehler verhindern und sicherstellen, dass die Ergebnisse korrekt und konsistent sind.
Kompetenzbasierte analytische Architektur
Analytisches Wissen ist modular aufgebaut und wird dynamisch angewendet, sodass sich das System an verschiedene Fragetypen und Domänen anpassen kann.
Flexibilität im Dualmodus
Dieselbe Oberfläche verarbeitet sowohl schnelle Abfragen im Dashboard-Stil (über vorgefertigte APIs) als auch tiefgründige Rechercheabfragen (über Direct SQL) und leitet basierend auf der Frage automatisch an den richtigen Ansatz weiter.
Anbieterunabhängige KI-Ebene
Die zugrunde liegenden Sprachmodelle können ausgetauscht oder kombiniert werden (das System verwendet derzeit sowohl Google Gemini als auch Anthropic Claude), ohne die Analyselogik oder das Nutzererlebnis zu ändern.
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Wie Qualität gemessen wird
Bewertung
Das System verwendet eine vielschichtige Bewertungsstrategie das testet sowohl die Fähigkeit der KI, die richtigen Datenquellen auszuwählen, als auch ihre Fähigkeit, korrekte Analyseergebnisse zu erzielen.
Datensatz-Ansatz
- Kuratierte Frage-Antwort-Paare, sortiert nach Analysemöglichkeiten (Metrikauswahl, Filterextraktion, API-Routing)
- Jeder Testfall beinhaltet die Benutzerfrage, die erwartete Datenquelle oder API, die erwarteten Filter und die erwarteten Ergebnismerkmale
- Datensätze werden versioniert und wachsen, wenn neue Randfälle, Fragetypen und Analysemuster auftreten
Online-Validierung
- Benutzerfeedback (Daumen hoch/runter mit optionalen Kommentaren) wird bei jeder Antwort erfasst und mit dem Verarbeitungs-Trace der KI verknüpft. Die Feedback-Werte werden im Laufe der Zeit verfolgt, um Qualitätsrückgänge zu erkennen. Wenn die Genauigkeit unter die Schwellenwerte fällt, werden automatisch Warnmeldungen ausgegeben
Wichtige Kennzahlen
- Genauigkeit der Datenquelle misst, wie korrekt das System relevante Dateneingaben auswählt
- Korrektheit des Filters bewertet, ob Abfragen die richtigen Einschränkungen anwenden
- Analytische Korrektheit (LLM-Richter) bewertet, ob die abgerufenen Daten tatsächlich die Frage des Benutzers beantworten, und erkennt Fälle, in denen die richtige Datenquelle ausgewählt, aber der falsche Abschnitt zurückgegeben wird
- Zufriedenheit der Nutzer spiegelt die reale Leistung in verschiedenen Anwendungsfällen wider
Warum dieser Ansatz
- Diese mehrstufige Bewertung erfasst Fehler auf verschiedenen Ebenen (Routing, Filterung, Interpretation), nicht nur von Anfang bis Ende
- Die LLM-as-Judge-Bewertung behandelt die subjektiven Fälle, in denen dieselbe Frage auf mehrere Arten richtig beantwortet werden kann
- Die Beobachtbarkeit auf Trace-Ebene (über Langfuse) ermöglicht die Ursachenanalyse, wenn Qualitätsprobleme erkannt werden
Architektur
Kernintegrationen
Analyseplattform für das Gesundheitswesen
Bidirektionaler Datenfluss: Ruft Dashboard-Metriken, Widget-Konfigurationen und Filteroptionen ab; überträgt KI-generierte Erkenntnisse zurück auf die Benutzeroberfläche.
KI-Modelle (LLM)
Architektur mit mehreren Anbietern, die große Sprachmodelle für das Verstehen von Fragen, die Orchestrierung des Datenabrufs, die SQL-Generierung und die Antwortsynthese verwendet.
Data-Warehouse
Direkter SQL-Zugriff auf Rohdatensätze für
Ad-hoc-Rechercheanfragen, mit
materialisierte Tabellen mit Sitzungsbereich für Leistungszwecke.
Ad-hoc-Rechercheanfragen, mit
materialisierte Tabellen mit Sitzungsbereich für Leistungszwecke.
Vektor-Shop
Semantischer Suchindex über verfügbare APIs und Metriken, sodass das System die richtige Datenquelle anhand der Bedeutung und nicht anhand der exakten Keyword-Übereinstimmung finden kann.
Beobachtbarkeit und Rückverfolgung
Vollständige Verarbeitungsspuren für jede Gesprächsrunde, einschließlich Aufforderungsversionen, Modellantworten, Toolaufrufen und Qualitätsauswertungen.
Relationale Datenbank
Speichert den Gesprächsverlauf, Benutzerfeedback, Agenten-Checkpoints und den Sitzungsstatus, um die Kontinuität aller Interaktionen zu gewährleisten.
IN PRODUKTION
Es läuft schon in einem Pharmaunternehmen
Vertraulich · Deutschland · Pharma
Wir haben komplexe Datensätze durch natürliche Sprachinteraktion in strukturierte, validierte Erkenntnisse umgewandelt.
Das System kombiniert semantische Datenerkennung, domänenspezifische analytische Fähigkeiten und KI-gestützte Datenanalyse-Workflows, um sowohl einfache als auch komplexe Fragen zu beantworten.
Jeder Schritt wird in einem strukturierten System koordiniert, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse korrekt, rückverfolgbar und auf die Domänenanforderungen abgestimmt sind.
Das Ergebnis ist ein schnellerer Zugriff auf Erkenntnisse, weniger Analysefehler und ein System, das Fachwissen konsistent in allen Anwendungsfällen anwendet.
Das System kombiniert semantische Datenerkennung, domänenspezifische analytische Fähigkeiten und KI-gestützte Datenanalyse-Workflows, um sowohl einfache als auch komplexe Fragen zu beantworten.
Jeder Schritt wird in einem strukturierten System koordiniert, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse korrekt, rückverfolgbar und auf die Domänenanforderungen abgestimmt sind.
Das Ergebnis ist ein schnellerer Zugriff auf Erkenntnisse, weniger Analysefehler und ein System, das Fachwissen konsistent in allen Anwendungsfällen anwendet.
Technische Fallstudie folgt in Kürze
Klare Antworten FÜR
Allgemeine Kundenanliegen
“ Woher wissen wir, dass die Zahlen der KI korrekt sind? Wir können uns keine falschen Daten in unseren Berichten leisten.“
KERNANGST
KI-generierte Analysen erzeugen im Hintergrund falsche Zahlen, die für Geschäftsentscheidungen, behördliche Unterlagen oder Markteinschätzungen verwendet werden.
So wird es angegangen:
- Analytische Leitplanken werden auf Systemebene durchgesetzt, und die KI kann Regeln wie „Verwenden Sie immer Extrapolationsgewichte für Patientenzählungen“ oder „Verwenden Sie niemals COUNT (*) als Metrik für das Patientenvolumen“ nicht umgehen. Dies sind keine Vorschläge für das Modell. Es handelt sich um strukturelle Einschränkungen.
- Jede Abfrage beinhaltet die richtige statistische Methodik (Extrapolation, Versicherungsaufteilung, Deduplizierung über Zeiträume) als nicht optionale Schritte, wodurch die häufigsten Klassen von Analysefehlern vermieden werden.
- Die Ergebnisse werden anhand vorgefertigter Dashboard-Kennzahlen validiert bei Überschneidungen erfolgt eine automatische Gegenprüfung.
- Vollständige Rückverfolgbarkeit: Jede Antwort führt auf die genaue Abfrage, Datenquelle und verwendete Methode zurück, sodass die Überprüfung einfach ist.
“ Unsere Analysten verfügen über fundierte Fachkenntnisse. Wird die KI ihre Arbeit zu stark vereinfachen?“
KERNANGST
Das System ist für Poweruser zu einfach und wird zu einem weiteren Tool, das sie umgehen müssen, anstatt mit dem sie arbeiten müssen.
So wird es angegangen:
- Das Dual-Mode-Design unterstützt explizit sowohl Quick Lookups (Dashboard-Modus) als auch Deep Research (SQL-Modus). Power-User können komplexe, mehrstufige analytische Fragen stellen und erhalten Rohergebnisse auf SQL-Ebene.
- Die Kontinuität der Konversation ermöglicht eine iterative Verfeinerung: Analysten können in einer einzigen Sitzung einen umfassenden Überblick erhalten, Details analysieren, Parameter anpassen und alternative Ausschnitte der Daten untersuchen.
- Die KI zeigt ihre Arbeit: SQL-Abfragen, Methodikentscheidungen und Annahmen sind transparent, sodass Analysten sie überprüfen und daraus lernen können, anstatt blindlings zu vertrauen.
„Wir brauchen das, um mit unseren spezifischen Marktdefinitionen und Datenstrukturen zu funktionieren.“
KERNANGST
Das System ist ein generisches Tool, das unsere speziellen Therapiebereiche, Marktsegmente oder Datenkonventionen nicht versteht.
So wird es angegangen:
- Marktdefinitionen werden pro Projekt konfiguriert, nicht fest codiert. Das System passt sich jeder Marktstruktur an, die der Kunde definiert.
- Das Wissenssystem (Schema, Glossar, Fähigkeiten) ist modular aufgebaut und kann mit kundenspezifischer Terminologie, Geschäftsregeln und Analysemustern erweitert werden.
- Sitzungsbezogene Datenmaterialisierung bedeutet, dass jeder Benutzer mit seiner spezifischen Marktansicht arbeitet, nicht mit einem generischen Datensatz.
- Eingabeaufforderungen und analytische Regeln werden extern verwaltet und können ohne Codeänderungen aktualisiert werden, was eine schnelle Anpassung an neue Therapiebereiche oder regulatorische Anforderungen ermöglicht.
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