Vision

Von statischen Dashboards zum Gespräch mit Daten

Schnelle, belastbare Antworten über Dateien, SQL, APIs und Dokumente hinweg - ohne Analysten-Flaschenhals.

Wir bauen datemydata für Teams, die jetzt Antworten brauchen, aber Quellen, Beziehungen und Nachvollziehbarkeit trotzdem selbst prüfen wollen, statt einer Blackbox zu vertrauen.

Kurzfassung

Die Kurzfassung unserer Vision ist einfach: Menschen sollen ihre Daten in natürlicher Sprache befragen können, auch wenn die Daten chaotisch, verteilt und fachlich schwer lesbar sind.

Geschäftsfragen zuerst

Nutzer sollen mit der Frage starten - nicht mit SQL, YAML oder einem Dashboard-Umbau.

Vorbereiteter Kontext vor dem Chat

Schema, Glossar, Beispielwerte und Beziehungshinweise sollen jede Konversation vorbereiten, bevor die erste Query läuft.

Eine Analyseoberfläche

Dateien, SQL-Datenbanken, APIs und Dokumente sollen ein gemeinsamer Workspace mit expliziten Beziehungen und prüfbarem Kontext werden.

Das Problem

Klassische BI ist für Ad-hoc-Fragen zu langsam und für gemischte operative Daten zu starr. Sobald eine Frage ausserhalb des Dashboards liegt, verlieren Teams Zeit durch Tickets, Übersetzungen und Übergaben.

Unser Ansatz

datemydata verbindet ein schnelles Chat-Erlebnis mit vorbereitetem Schema-Kontext, stabilen Query-Aliasen, verifizierbaren Beziehungen sowie Nachvollziehbarkeit und Automatisierung. Ziel ist nicht KI-Magie, sondern schnelleres belastbares Verstehen.

Was datemydata anders macht

Analysten-Flaschenhals abbauen

Natürliche Sprache wird zur primären Schnittstelle, damit Fachfragen dort beantwortet werden, wo sie entstehen.

Semantische Indexierung

Schema, Beispielwerte und Business-Begriffe werden vor der Frage vorbereitet, damit das System aus Kontext statt aus Vermutungen startet.

Hybrid aus SQL und Dokumentwissen

SQL, APIs, Dateien und Dokumente sollen gemeinsam antworten können, wenn das fachliche Problem mehrere Formen von Kontext braucht.

Quellenübergreifende Intelligenz

Mehrere Quellen sollen über Joins, gemeinsamen Kontext und quellenbewusste Vorschläge erklärbar und prüfbar werden - nicht hinter vagen KI-Behauptungen verschwinden.

Governance ohne Blindflug

PII-bewusste Ergebnis-Maskierung, Audit-Logs und kontrolliertes Write-Back gehören in den Kern des Produkts.

Von Erkenntnis zu Automatisierung

Nützliche Fragen sollen zu gespeicherten Abfragen, Alerts, Zustellungen, Dashboards und wiederkehrenden Insights werden.

Für wen wir bauen

Entscheider und Fachleitungen

Menschen, die schnelle, belastbare Antworten brauchen und nicht auf den nächsten Report-Zyklus warten wollen.

Fachteams ohne SQL-Alltag

Teams, die ihre Daten gut kennen, aber keine Zeit oder Spezialrolle für jede technische Übersetzung haben.

CTOs, Datenverantwortliche und Architekten

Verantwortliche, die Datenzugang demokratisieren wollen, ohne Governance, Sicherheit oder Nachvollziehbarkeit zu verlieren.

Was wir bewusst nicht sein wollen

Kein neues Dashboard-Museum

Wir wollen nicht noch mehr starre Oberflächen bauen, die bei jeder neuen Frage sofort wieder an Grenzen stossen.

Kein ETL-Zwang für jede Erkenntnis

Nicht jede Analyse soll zuerst in ein zentrales Warehouse migriert werden müssen, bevor sie möglich wird.

Keine Blackbox ohne Kontrolle

KI darf den Zugang vereinfachen, aber nicht Governance, Sicherheit, Auditierbarkeit oder fachliche Kontrolle verdrängen.

Downloads

Vision als PDF

Die Vision kann als PDF heruntergeladen werden.

Als PDF herunterladen