Daten & AnalyticsStand: Pilot
Controlling-Cockpit mit KI-Datenanalyst
Herausforderung
Finanz- und Vertriebskennzahlen lagen verteilt in mehreren Datenbanken und schwer lesbaren Faktentabellen. Die Geschäftsleitung brauchte eine konsolidierte Live-Sicht und Antworten auf Ad-hoc-Fragen, ohne selbst SQL schreiben zu müssen.
Technologie
- Python
- FastAPI
- SQL Server
- LLM-Agent (Text-to-SQL)
- MCP
- React
- Docker
Anforderungen
- Strikt lesender Zugriff auf produktive Datenbanken
- Ergebnisrechnung, Budget/Ist/Vorjahr, Kostenstellen und Forecast
- Fragen in natürlicher Sprache an die Daten
- Offline-Betrieb auf einer VM mit Datenstand-Snapshot
- Keine Zugangsdaten oder Geschäftsdaten im Code
Lösungsansatz
- 01Backend mit technischer Read-only-Sperre auf der Datenbankverbindung
- 02Aggregationsschicht für eine vorzeichenrichtige Ergebnisrechnung aus dem Daten-Cube
- 03KI-Agent mit Text-to-SQL-Werkzeug und Schema-Briefing
- 04Dashboard mit 14 Kapiteln, globalen Filtern, Lesezeichen sowie PDF- und CSV-Export
- 05MCP-Server für KI-Clients; Docker-Paket mit lokaler Datenbank und centgenauer Prüfung