KI-ANALYSE

Ihre Daten enthalten die Antworten.
Fang an zu fragen.

KI-gestützte Datenbankanalyse ohne BI-Tools. Stellen Sie Fragen in einfacher Sprache, erhalten Sie dialektkorrektes SQL, Live-Ergebnisse und automatisch generierte Diagramme aus Ihren tatsächlichen Daten.

Keine BI-Lizenz Schema-basierte KI 10 Datenbankdialekte Excel- und Tabellenausgabe

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KI-Datenanalyse: Beliebige Datenbanken ohne BI-Tool abfragen

KI-gestützte Datenanalyse nutzt künstliche Intelligenz, um Datenbanken zu analysieren, Berichte zu erstellen und Erkenntnisse zu gewinnen – ganz ohne SQL-Kenntnisse oder teure BI-Software wie Tableau oder Power BI. Statt Datenmodelle zu erstellen und proprietäre Tools zu erlernen, stellen Sie Fragen in natürlicher Sprache und erhalten Antworten direkt aus Ihren Daten. Die KI generiert validiertes, dialektkorrektes SQL, wendet es auf Live-Daten an und präsentiert die Ergebnisse mit Diagrammen und Analysen in natürlicher Sprache – alles in einem einzigen Dialog.

Query Streams ist eine sichere Echtzeit-Datenbankintegrationsplattform mit einer integrierten KI-Analyse-Engine namens Nova AI. Nova stellt über einen sicheren, lokal installierten Agenten eine Verbindung zu Ihren Datenbanken her, liest Ihr tatsächliches Schema und generiert SQL-Anweisungen, die auf Ihren spezifischen Datenbankdialekt zugeschnitten sind – von T-SQL für SQL Server bis hin zu PL/pgSQL für PostgreSQL. Mehr über Nova AI erfahren und Registrieren Sie sich für ein kostenloses Konto Um Ihre Daten in einfacher Sprache abzufragen.

Das Problem mit traditionellen BI-Tools

Business-Intelligence-Plattformen wie Tableau, Power BI und Looker haben die Art und Weise, wie Unternehmen mit Daten umgehen, grundlegend verändert. Gleichzeitig haben sie aber auch neue Probleme geschaffen, die den Nutzerkreis einschränken und die Geschwindigkeit, mit der Erkenntnisse die relevanten Personen erreichen.

Die Lizenzkosten summieren sich schnell. Tableau Creator kostet 75 US-Dollar pro Benutzer und Monat. Power BI Pro ist ab 10 US-Dollar pro Benutzer und Monat erhältlich, die Preise für Premium-Funktionen steigen jedoch auf über 20 US-Dollar. Für ein 50-köpfiges Team können allein die jährlichen BI-Lizenzkosten 45.000 US-Dollar übersteigen – ohne Kosten für Schulung, Implementierung oder Datenaufbereitung.

Die Lernkurve wird in Wochen gemessen, nicht in Stunden. Um ein Tableau-Dashboard zu erstellen, sind Kenntnisse von Datenmodellkonzepten, berechneten Feldern, LOD-Ausdrücken und der proprietären Benutzeroberfläche erforderlich. Power BI setzt fundierte Kenntnisse in DAX, Power Query M und der Modellierung von Datenbeziehungen voraus. Da die meisten Anwender diese Kompetenzen nie erlangen, wenden sie sich an das Datenteam und warten ab.

Datenmodelle erzeugen Engpässe. Bevor jemand in einem herkömmlichen BI-Tool eine Frage stellen kann, muss ein semantisches Modell erstellt, Beziehungen definiert, Kennzahlen erstellt und der Datensatz veröffentlicht werden. Jede neue Frage, die nicht in das bestehende Modell passt, erfordert eine weitere Runde Datenaufbereitung. Dieser Zyklus führt dazu, dass die durchschnittliche Zeit von „Ich habe eine Frage“ bis „Hier ist die Antwort“ Tage oder Wochen beträgt.

Dashboards veralten. Statische Dashboards beantworten die Fragen, für die sie entwickelt wurden, doch reale Geschäftsfragen sind dynamisch. Wenn eine neue Situation eintritt – ein unerwarteter Anstieg der Kundenabwanderung, eine Verzögerung in der Lieferkette, ein plötzlicher Umsatzrückgang –, deckt das Dashboard dies entweder nicht ab oder muss neu erstellt werden. KI-gestützte Datenanalysetools lösen dieses Problem, indem sie es Ihnen ermöglichen, jederzeit beliebige Fragen anhand von Live-Daten zu stellen.

Wie KI-Datenanalyse mit Abfrageströmen funktioniert

Von Null auf Live-Analysen sind nur vier Schritte nötig. Keine Datenmodellierung, kein Dashboard-Aufbau, keine firmeneigenen Schulungen. Eine ausführlichere Anleitung finden Sie hier: KI-gestützte Analysen.

Schritt 1: Installieren Sie den Agenten. Laden Sie den Query Streams Agent herunter und installieren Sie ihn auf einem beliebigen Rechner, der auf Ihre Datenbanken zugreifen kann – lokal, in AWS EC2, Azure VM oder Google Cloud. Der Agent stellt ausschließlich ausgehende Verbindungen her, daher sind keine Firewall-Änderungen oder zusätzliche Ports erforderlich.

Schritt 2: Verbinden Sie Ihre Datenbanken. Fügen Sie Ihre Datenquellen über die lokale Schnittstelle des Agenten hinzu. Unterstützt werden Microsoft SQL Server, PostgreSQL, MySQL, MariaDB, SQLite, Microsoft Access, Oracle, Snowflake, BigQuery, DuckDB sowie API-Konnektoren wie Stripe und HubSpot.

Schritt 3: Öffnen Sie Nova AI und stellen Sie eine Frage. Navigieren Sie von Ihrem System zu Nova. Dashboard „Abfrageströme“Wählen Sie eine Datenquelle aus und geben Sie Ihre Frage in einfachem Englisch ein. Nova nutzt semantische Intelligenz, um Ihre tatsächlichen Tabellen- und Spaltenmetadaten vorab zu laden, bevor Ergebnisse generiert werden.

Schritt 4: Validiertes SQL, Live-Ergebnisse und Diagramme abrufen. Nova generiert dialektspezifischen SQL-Code für Ihre Datenbank, durchläuft eine mehrstufige Validierungspipeline (Syntaxprüfung, Tabellenvalidierung mit Fuzzy-Korrektur, Spaltenvalidierung und Strukturprüfung), führt ihn mit Live-Daten aus und präsentiert die Ergebnisse in automatisch generierten Diagrammen. Stellen Sie Folgefragen, um die Analyse zu verfeinern, detaillierter darzustellen oder zu pivotieren.

In Aktion erleben: KI-Datenanalyse mit Nova

So sieht ein typischer Dialog mit Nova AI aus: Ein Geschäftskunde fragt nach Umsatztrends, Nova findet die passenden Tabellen, generiert validiertes SQL, führt es aus und liefert sowohl Daten als auch ein automatisch generiertes Diagramm – alles in einem einzigen Dialogablauf.

Nova AI

PostgreSQL — sales_prod

Zeigen Sie mir die monatlichen Umsatzentwicklungen der letzten 12 Monate.

Ich fand Ihre Bestellungen und Bestellpositionen Tabellen und generierten eine PostgreSQL-Abfrage, die den Umsatz nach Monat gruppiert. Hier sind die Ergebnisse:

Monatlicher Umsatz – Letzte 12 Monate Bar

April 2025

124.000 US-Dollar

Mai 2025

116.000 US-Dollar

Juni 2025

141.000 US-Dollar

Juli 2025

136.000 US-Dollar

August 2025

150.000 US-Dollar

September 2025

145.000 US-Dollar

Oktober 2025

160.000 US-Dollar

November 2025

171.000 USD

Dezember 2025

201.000 USD

Januar 2026

157.000 US-Dollar

Februar 2026

165.000 US-Dollar

März 2026

181.000 US-Dollar

12 Monate · Gesamtbetrag 1,85 Mio. USD

Der Umsatz stieg im Jahresvergleich um 46 %. — von 124.000 US-Dollar im April 2025 auf 181.000 US-Dollar im März 2026. Der stärkste Monat war der Dezember mit 201.000 US-Dollar, was wahrscheinlich auf Käufe zum Jahresende zurückzuführen ist. Im ersten Quartal 2026 lag der Durchschnitt bei 168.000 US-Dollar pro Monat., gegenüber 127.000 US-Dollar im zweiten Quartal 2025.

Der Aufwärtstrend ist mit einem Einbruch im Mai 2025 vereinbar. Soll ich dies nach Produktlinien aufschlüsseln oder mit dem gleichen Zeitraum vor zwei Jahren vergleichen?

Fragen Sie Nova alles, was Sie über Ihre Daten wissen möchten…

Was Nova AI von anderen KI-Analysetools unterscheidet

Die meisten KI-gestützten Datenanalysetools generieren generischen SQL-Code anhand einer Beschreibung – sie wissen nicht, wie Ihre Tabellen oder Spalten tatsächlich benannt sind. Nova AI ist anders, da es über [Link/etc.] mit Ihrer realen Datenbank verbunden ist. Semantische Intelligenz, das Ihre tatsächlichen Metadaten analysiert, bevor irgendetwas generiert wird.

Funktioniert mit Ihren vorhandenen Werkzeugen

KI-Datenanalysen sollten Ihre Ergebnisse nicht an eine proprietäre Plattform binden. Nova AI gibt die Ergebnisse in den Tools aus, die Ihr Team bereits nutzt – Microsoft Excel und Google Sheets. Sobald Nova eine Abfrage generiert hat, die Sie behalten möchten, speichern Sie diese als wiederverwendbare Abfrage. Sie erscheint dann im Excel-Add-in „Query Streams“ und im Google Sheets-Add-in neben manuell erstellten Abfragen.

Fragen können mit jedem geteilt werden. Speichern Sie beliebige KI-generierte Abfragen und teilen Sie diese mit Teammitgliedern oder externen Partnern. Die Empfänger führen die freigegebene Abfrage in ihren eigenen Excel- oder Google Sheets-Tabellen aus, passen Filter unabhängig an und erhalten Live-Daten nach Bedarf – ohne Ihren SQL-Code oder Ihre Datenbankzugangsdaten einzusehen. Query Streams unterstützt die parallele Ausführung von Abfragen, sodass Benutzer mehrere gespeicherte Abfragen gleichzeitig auf verschiedenen Tabellenblättern starten können. Der Agent verarbeitet diese Abfragen parallel.

Automatisierung geht über Tabellenkalkulationen hinaus. Planen Sie regelmäßig generierte Abfragen, um Daten mit Airtable, Smartsheet, Baserow oder SeaTable zu synchronisieren. Wandeln Sie KI-generierte Erkenntnisse in eine wiederkehrende Datenpipeline um, ohne Integrationscode schreiben zu müssen.

Unterstützte Datenbanken und Datenquellen

Nova AI generiert dialektkorrektes SQL für jede von Query Streams unterstützte Datenbank. Bereitstellen mehrere Agenten In Ihrer gesamten Infrastruktur – ob lokal, AWS EC2, Azure VMs, Google Cloud oder in jeder beliebigen globalen Umgebung. Jeder Agent aktualisiert sich automatisch und stellt seine Datenquellen im Datenquellenselektor von Nova zur Verfügung.

Relationale Datenbanken: Microsoft SQL Server (T-SQL), PostgreSQL, MySQL, MariaDB, SQLite, Microsoft Access, Oracle, Snowflake und BigQuery.

Analytische Datenbanken: DuckDB dient als leistungsstarke lokale Analyseplattform und als Speichermodul für API-Konnektordaten.

API-Konnektoren: Stripe, HubSpot, Shopify, Google Analytics, Google Search Console und ShipStation. API-Daten werden lokal in DuckDB zwischengespeichert, daher verwendet Nova den DuckDB-Dialekt beim Abfragen von Konnektordaten.

Häufig gestellte Fragen

Erste Schritte mit KI-Datenanalyse

Weitere Informationen zur Funktionsweise von Nova AI im Detail finden Sie hier. KI-gestützte Analysen, Text zu SQL, und Natürliche Sprache zu SQL.