KI auf den eigenen Daten: klein anfangen, mit einer echten Frage.

Genau das ist der Ansatz: Gefragt wird gegen Ihre bestehende Datenbank, ausschließlich lesend und über einen eigenen Benutzer, der nur lesen darf. Es wird nichts migriert, nichts synchronisiert und kein zweiter Datenbestand angelegt.

Umgesetzt sind PostgreSQL und MySQL, MySQL zusätzlich in der Alpha erprobt. Andere relationale Systeme sind damit nicht ausgeschlossen – der Ansatz hängt nicht an einem Datenbanksystem, und was für Ihres gilt, klären wir in der technischen Sichtung.

Der Aufwand liegt nicht im Anschluss der Datenbank, sondern in der fachlichen Beschreibung Ihrer Begriffe. Die fällt einmal an und trägt danach jede weitere Frage.

Nein, und das ist der Unterschied zum üblichen Vorgehen. Datenintegration im Mittelstand bedeutet meist: Daten aus mehreren Systemen in ein Ziel übertragen, dort zusammenführen und dann auswerten. Ein Low-Code-Werkzeug macht diesen Transport bedienbar – es ändert aber nichts daran, dass er stattfindet.

Hier wird nicht transportiert, sondern beschrieben: Die Systeme bleiben, wo sie sind, und die Verbindung zwischen ihnen wird als fachliche Zuordnung hinterlegt – etwa welche Kundennummer im einen System welcher im anderen entspricht. Vorhanden sein muss diese Zuordnung allerdings; wo sie nirgends existiert, ist ihre Klärung eine eigene Aufgabe.

Der empfohlene Anfang ist ohnehin ein System. Eine Frage über Systemgrenzen hinweg ist der zweite Schritt und nicht die Voraussetzung für den ersten.

Ja, und das ist der Regelfall in dieser Größenklasse. Gebraucht werden keine Data Engineers, sondern Menschen, die Ihre Fachlichkeit kennen – meist sind das dieselben Personen, die heute die Sonderauswertungen in Excel bauen.

Die technische Arbeit an der semantischen Schicht liegt nicht bei Ihnen. Was bei Ihnen liegt, ist die fachliche Entscheidung, ob eine Definition richtig ist.

Wenn Ihr Anbieter eine solche Funktion angekündigt hat und Ihre Fragen damit beantwortet werden, ist das der einfachere Weg. Das lohnt sich zu prüfen, bevor man etwas Eigenes beginnt.

Zwei Dinge sollten Sie dabei klären: ob die Funktion Ihre eigenen Anpassungen und Zusatzfelder kennt – gewachsene Installationen unterscheiden sich vom Standard – und wo die Verarbeitung stattfindet. Bei einer Cloud-Funktion des Anbieters ist die Frage nach dem Datenabfluss neu zu stellen.

Mit dem System, in dem die Fragen entstehen, die Sie heute nicht beantworten können. Das ist meist nicht das größte System, sondern das mit der eigensten Fachlichkeit.

Systemübergreifende Auswertungen sind möglich, aber der falsche Anfang: Sie verdoppeln den Analyseaufwand, bevor geklärt ist, ob der Ansatz in Ihrem Haus überhaupt trägt.

Nein – und in der Praxis ist es umgekehrt nützlich. Weil jede Antwort ihre Herleitung mitführt, werden Datenprobleme als solche sichtbar, statt sich in einer Kennzahl zu verstecken.

Ein Aufräumprojekt vorweg hat dasselbe Problem wie ein Plattformprojekt: Es kostet, bevor jemand weiß, welche Felder überhaupt gebraucht werden. Nach den ersten echten Fragen ist diese Liste deutlich kürzer.

Betrieben wird die Schicht in Containern, im Pilotprojekt gemeinsam aufgesetzt; die Anforderungen liegen im Bereich einer normalen Serveranwendung. Die Datenbanklast entspricht der einer lesenden Auswertung, nicht der eines zweiten Systems.

Was von Ihrer Umgebung abhängt, ist die Frage, ob und wie ein Sprachmodell erreichbar ist – im Betriebsmodus mit externem Modell braucht es eine ausgehende Verbindung. Ein vollständig lokal betriebenes Modell ist in Arbeit.