AI Chatbot ermöglicht Self-Service BI
Chapter Lead Data & Analytics // Aachener Grundvermögen
Erfahre mehr über die Erfolgsgeschichte mit der Aachener Grundvermögen
Lies in unserer Case Study, wie wir gemeinsam mit der Aachener Grundvermögen durch den AI Analyst einfachen Zugang zu Daten für die Mitarbeiter ermöglicht haben, während die IT von Routinefragen entlastet wird.
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Erfahre mehr über die Erfolgsgeschichte mit der Aachener Grundvermögen
Lies in unserer Case Study, wie wir gemeinsam mit der Aachener Grundvermögen durch den AI Analyst einfachen Zugang zu Daten für die Mitarbeiter ermöglicht haben, während die IT von Routinefragen entlastet wird.
Ausgangssituation
Die Aachener Grundvermögen verfügt über ein modernes, skalierbares Data Warehouse, das als zentrale Datenbasis im Unternehmen dient. Dennoch laufen sämtliche Reporting- und Analyseanfragen wie insbesondere kurzfristige Ad-hoc-Abfragen weiterhin zentral über das Data- und Analytics-Team. Das führt zu hohem Abstimmungsaufwand, langen Wartezeiten und einer starken Belastung der Fachabteilung. Gleichzeitig wünschen sich Mitarbeitende einen unkomplizierten Zugang zu Daten, ohne technische Kenntnisse oder zusätzliche Tools nutzen zu müssen.
Hohe Anzahl an Ad-hoc-Datenanfragen.
Abhängigkeit vom Data Team.
Lange Wartezeiten von Anfrage bis Antwort.
Unser detailliertes Vorgehen
Datenanbindung & Wissensbasis
Für den AI Analyst werden alle relevanten Datenquellen der Aachener Grundvermögen zentral in Snowflake angebunden. Parallel entsteht in Confluence eine Wissensbasis mit KPI-Definitionen, Synonymen, Geschäftslogik und unternehmensspezifischen Begriffen. So versteht der Bot die Unternehmenssprache und kann kontextbezogen antworten.
Entwicklung des AI Analyst
Auf Basis von Azure Bot Services, Azure OpenAI und einer validierten SQL-Engine entwickeln wir den AI-Chatbot. Dieser nimmt Fragen in natürlicher Sprache entgegen, generiert passende SQL-Queries, prüft sie syntaktisch und semantisch und liefert Ergebnisse direkt aus Snowflake zurück. Die Integration in Microsoft Teams ermöglicht eine nahtlose Nutzung im Arbeitsalltag.
Testing, Optimierung & Qualitätssicherung
Eine ausgewählte Gruppe von Mitarbeitenden testet den AI Analyst in einer kontrollierten Pilotphase. Ihr Feedback fließt direkt in die Weiterentwicklung ein. Durch die laufende Optimierung der Prompt-Logik, der Wissensbasis und der SQL-Regeln verbessert sich die Antwortqualität kontinuierlich. Zusätzlich werden Logs in Snowflake analysiert, um Fehlinterpretationen und Verbesserungspotenziale zu identifizieren.
Integration & Rollout
Nach erfolgreichen Tests wird der AI Analyst vollständig in Microsoft Teams ausgerollt. Eine sichere Architektur in der Azure Cloud stellt Datenschutz und DSGVO-Compliance sicher. Mitarbeitende profitieren nun von sofortigen, automatisierten Abfragen.
Conversational BI: Effizienzgewinn im Reporting durch den Einsatz des AI Analyst
Durch den Einsatz des AI Analyst können sich die Data- und Analytics-Mitarbeitenden stärker auf komplexe Analysen und strategische Fragestellungen konzentrieren, statt Zeit in repetitive Ad-hoc-Auswertungen zu investieren. Das steigert nicht nur die Qualität der Datenarbeit, sondern auch die Zufriedenheit im Team, da Routineanfragen spürbar reduziert werden. Gleichzeitig profitieren die Fachbereiche von schnelleren Antworten und höherer Eigenständigkeit. Die Aachener Grundvermögen gewinnt dadurch an Effizienz und kann ihre Datenressourcen deutlich besser und gezielter einsetzen.
Wir freuen uns auf deine Anfrage und sind gespannt, was du vorhast. Bei uns triffst du auf offene Ohren, lass uns direkt mit deinem AI Projekt loslegen. Schreib uns einfach, was du brauchst!
