Agentic ETL · DWH · BI · Visualization — Eine agentische Workbench, die den Aufbau eines Enterprise Data Warehouse Ende-zu-Ende verwaltet. 7 KI-Agenten, Human-in-the-Loop-Architektur, bis zu 85% Beschleunigung.
Axoria · Live-Kontrolltafel — Workspace, Agent, Kosten und Datenqualität auf einem Bildschirm.
Berater greifen auf Quellsysteme zu. Welche Tabellen gibt es, was bedeuten welche Spalten, wie ist die Datenqualität — sie prüfen alles einzeln.
Fact oder Dimension? Wie wird welcher KPI berechnet? Welcher ETL-Job wird geschrieben? Jede Entscheidung ist manuelle Arbeit.
Semantic Model und Kennzahlen werden codiert. Jeder Schritt baut auf dem vorherigen auf. Fehlerrisiko bei jedem Schritt.
Kein Automatisierungswerkzeug — ein denkender, entscheidender, lernender Kollege.
Jeder Agent baut auf dem Output des vorherigen auf. Bei jedem Übergang sind Sie eingebunden — Human-in-the-Loop.
Läuft on-premise. Keine echten Kundendaten verlassen die Umgebung. Erkennt PII (Ausweisnummer, IBAN, Name, E-Mail) in der Quelldatenbank und transformiert formaterhaltend. KVKK-Compliance-Bericht wird automatisch generiert.
Führt keine zufälligen Abfragen aus — erkundet die Datenbank Schritt für Schritt. Geht in verdächtige Bereiche, untersucht Verknüpfungen. Output: Automatisches Data Dictionary + KPI-Vorschläge. Was Berater in Wochen erstellen — in Minuten.
Jede Tabelle, jede Spalte wird systematisch geprüft. 0–100 Qualitätspunktzahl. Hochrisiko-Bereiche rot, aufmerksamkeitspflichtige Bereiche gelb. Genehmigte Qualitätsregeln werden automatisch in den ETL-Prozess und die Testinfrastruktur übernommen.
Fact-/Dimension-Entscheidungen, Granularität, SCD-Typen — analysiert all dies und liefert die Begründung. Output: Visuelles Modell + SQL CREATE TABLE-Statements. Automatisches DDL aus dem genehmigten Modell.
Erstellt visuelle Designs der Dashboard-Wireframes, bevor das DWH aufgebaut ist. Stimmt Erwartungen der Fachbereiche ab. Spannungen wie "Das haben wir nicht gemeint" entfallen.
Erzeugt Output-Formate, die modernen Data-Engineering-Standards entsprechen. Statt von null zu schreiben, prüfen und anpassen Sie generierten Code.
Kennzahlen, Zeitvergleiche, Wachstumsraten — werden automatisch erzeugt, mit Erklärungen. Output: Fertiges Semantic-Model-Paket. RLS-Regeln werden automatisch übertragen.
Architect baut das Datenmodell, Guard misst die Qualität, Pulse liefert das Semantic Model. Unten Live-Panels.
Fact-/Dimension-Entscheidungen, Granularität, SCD-Typen — Architect liefert die Begründung. Automatisches DDL aus dem genehmigten Modell, Schema-Versionierung.
Jede Tabelle, jede Spalte. 0–100 Punkte, Rot-/Gelb-/Grün-Risikokarte. Genehmigte Qualitätsregeln werden automatisch in ETL und Testinfrastruktur übernommen.
Kennzahlen, Zeitvergleiche, RLS — werden automatisch mit Erklärungen erzeugt. Wird als fertiges Paket geliefert.
On-premise-Deployment ist keine Marketing-Entscheidung.
Der Axoria-Privacy-Agent läuft als allererster. Was die KI sieht, ist ausschließlich: synthetische Daten ohne echte Identitätsinformationen, deren statistische Eigenschaften erhalten bleiben.
Konkrete Outputs für KVKK-Compliance werden generiert.
Jeder KI-Aufruf wird protokolliert. Welcher Agent · welches Modell · wie viele Tokens · Kosten — in Echtzeit verfolgt.
Typisches mittelgroßes Projekt: 1–2 USD KI-Gesamtkosten.
Den gleichen Prozess manuell: einige Wochen mehrerer Berater.
Axoria steht im Zentrum der D-CAT-Technologies-Produktfamilie. Die HealthCat-Gesundheits-Vertikale ist auf Axoria aufgebaut. Mit Tracta, Orix und Promotion Intelligence kann eine gemeinsame Infrastruktur geteilt werden.
Nicht nur Daten produzieren — eine autonome Analystenschicht, die kontinuierlich beobachtet, Anomalien erfasst und Briefings erstellt. Data Studio bereitet die Daten vor, Analytics Agents interpretieren sie und schlagen Aktionen vor.
7 Agenten, 1 Panel, Echtzeit-Kosten- und Qualitätsmetriken.
7-Agenten-Architektur, Human-in-the-Loop, On-premise-Sicherheit. Messbar, vorhersehbar, wiederholbar.