KI in der
Datenauswertung
Data Self-Service im Verlagswesen
Technische Herausforderungen im
Datenzugang
Das Problem
Unser Kunde, ein großes Verlagshaus, nutzt Daten, um strategische Entscheidungen zu treffen und Kampagnen zu informieren. Obwohl der Verlag einen Datenschatz angesammelt hat, ist besonders für nicht technische Mitarbeiter der Zugang zu diesen Daten oft schwierig. Die Erstellung von SQL-Queries um die benötigten Informationen schnell aus der zugrundeliegenden Dateninfrastruktur abzufragen ist oft kompliziert und die Programmierung dauert lange.
Der Query Pilot
Unser Lösung
Um das Problem zu lösen, nutzen wir den Pandata Query Pilot, ein Tool, das wir entwickelt haben, um Entscheidungsträger:innen in die Lage zu versetzen, fundierte, datengestützte Entscheidungen zu treffen. Mit dem Query Pilot können die Mitarbeiter:innen per Chat auf die bestehende Dateninfrastruktur zugreifen und genau die Informationen und Analysen abfragen, die sie benötigen.
Wie hoch war der Umsatz in Österreich für 2023? Wie viele Kunden sind über LinkedIn auf uns aufmerksam geworden?
Prozesse und Abfragen, die vorher eine halbe Stunde gebraucht haben, können nun in Sekunden erledigt werden und brauchen kein technisches Know-How mehr.
Large Language Models (LLM)
Unsere Technologie
Dem Query Pilot liegt ein Sprachmodell (LLM) zugrunde, das Texteingaben in SQL-Querys umwandelt. Die Querys werden automatisch ausgeführt und das Ergebnis wird in einem intuitiven User-Interface dargestellt.
Der Datenschutz ist hierbei zu 100% gewährleistet. Das Sprachmodell hat keinen direkten Zugriff auf die Daten. Es erhält lediglich die Schemas und Variablennamen der Tabellen in der Dateninfrastruktur und benutzt diese, um eine Query zu erstellen. Diese Query wird dann automatisch an die Server unseres Kundens weitergeleitet und dort lokal ausgeführt. Dadurch ist sichergestellt, dass keine Daten jemals das Ökosystem verlassen. Das zugrundeliegende Sprachmodell kann je nach Anwendung ausgewählt und angepasst werden.