Zum Hauptinhalt springen
ÜberKontakt

KI-Datenkonnektivität

KI mit Unternehmensdaten verknüpfen

Gewähren Sie Modellen, Agenten und KI-Anwendungen kontrollierten Zugriff auf aktuelle Unternehmensdaten über APIs, MCP-Integration und eine unabhängige, einheitliche semantische Ebene.

Demo anfordernPreisinformation erhalten

DAS PROBLEM

KI benötigt einen geregelten Datenzugriff

Das Verbinden eines Modells mit einer Datenbank ist einfach. Der Zugriff in der Produktion erfordert jedoch geschäftlichen Kontext, Berechtigungen und kontrollierte Abfragepfade, bevor die KI auf Unternehmenssysteme zugreift.

Sicherer Zugriff auf Daten

Ingenieure können ein Modell mit einer Datenbank verbinden, doch der Zugriff in der Produktion sieht anders aus. Agenten benötigen Kontextinformationen, Berechtigungen und kontrollierte Abfragepfade, bevor sie auf Unternehmenssysteme zugreifen dürfen. Ohne diese Ebene stellt jede Integration eine individuelle Risikoquelle dar.

Die gleiche Logik anwenden

KI-Assistenten, interne Apps, integrierte Workflows und Agent-Frameworks greifen auf unterschiedliche Weise auf Daten zu. Wenn jedes dieser Systeme seine eigenen Definitionen und Berechtigungen hat, führt dieselbe Frage zu unterschiedlichen Antworten. Mit der zunehmenden Verbreitung von KI-Tools verschärft sich das Problem noch weiter.

„Rebuilt Governance“ überspringen

Teams können Monate damit verbringen, Authentifizierung, Berechtigungen, Metriklogik, Abfragevalidierung, Prüfpfade und Konnektoren zu entwickeln, bevor die KI produktionsreif ist. Diese Arbeit ist wichtig, sorgt aber selten für einen Wettbewerbsvorteil. Der schnellste Weg ist eine geregelte Ebene, auf der man aufbauen kann.

Erhalten Sie jetzt eine Demo

SO FUNKTIONIERT ES

Schaffen Sie einen geregelten Datenpfad für KI

KI-Anwendungen benötigen mehr als nur eine Verbindungszeichenfolge. Simba Intelligence bietet Entwicklern eine unabhängige, einheitliche semantische Ebene, die KI-Anfragen vor der Ausführung einer Abfrage mit genehmigter Geschäftslogik, Berechtigungen und Echtzeitdaten verknüpft.

API-basierter Zugriff

Verbinden Sie KI-Anwendungen und interne Tools über kontrollierte Zugriffsmuster mit regulierten Unternehmensdaten.

MCP-Integration

Bieten Sie unterstützten KI-Tools und -Agenten eine geregelte Möglichkeit, Unternehmensdaten zu ermitteln, abzufragen und zu nutzen.

Semantische Geschäftslogik

Wenden Sie genehmigte Kennzahlen, Beziehungen, Hierarchien und Domänenregeln an, bevor KI-Systeme Daten erhalten.

Berechtigungsbewusste Abfragen

Setzen Sie Benutzer-, Rollen-, Mandanten-, Zeilen- und Spaltenkontrollen durch, wenn KI-Systeme Unternehmensdaten abfragen.

Modellkonfiguration

Konfigurieren Sie die Modellauswahl für Datenquellen- und Abfrage-Workflows in Vertex AI, Azure OpenAI und Bedrock.

Nachvollziehbare Ausführung

Überprüfen Sie Abfragepfade, Quelllogik und Ausführungskontext, damit der Datenzugriff durch KI überprüft werden kann.

Erhalten Sie jetzt eine Demo

WARUM WIR

Zugang zu KI ohne anfällige Leitungsführung

Bieten Sie KI-Entwicklern eine regulierte Grundlage für ihre Entwicklung, einen gemeinsamen semantischen Pfad, der sich über viele Tools erstreckt, sowie eine von Ihnen kontrollierte Bereitstellung – sowohl vor Ort als auch in hybriden Umgebungen.

Entwickelt für KI-Ingenieure

Der direkte Zugriff auf Datenbanken führt schnell zu Problemen hinsichtlich Governance, Sicherheit und Wartung. Stellen Sie den Entwicklern eine geregelte Ebene zur Verfügung, damit die Agenten die Daten nutzen können, ohne die Kontrollmechanismen zu umgehen.

Eine Ebene für viele Werkzeuge

Die Einführung von KI beschränkt sich selten auf einen einzigen Assistenten. Stellen Sie den Teams eine gemeinsame semantische Ebene für Modelle, Agenten und Arbeitsabläufe zur Verfügung, damit alle auf denselben Definitionen und Berechtigungen basieren.

Bereitstellung, die Sie selbst steuern

Der Zugriff auf KI-Daten sollte nicht zwangsläufig ein reines Cloud-Modell erfordern. Es sollten On-Premise-Lösungen, Private Clouds und Hybridmodelle unterstützt werden, was für regulierte Teams, die Kontrolle über ihre Infrastruktur benötigen, von Bedeutung ist.

Welcher KI-Ansatz ist produktionsreif?

Teams haben verschiedene Möglichkeiten, KI mit Daten zu verknüpfen. Der Unterschied besteht darin, ob dabei lediglich Kontextinformationen abgerufen werden oder ob zusätzlich festgelegte Definitionen, Berechtigungen und Nachvollziehbarkeit zum Tragen kommen.
FunktionSimba IntelligenceRag/VektorDirekt DB/MCP
Zugriff auf strukturierte Live-Daten
Genehmigte Definitionen metrischer Größen
Berechtigungsorientierte Abfragen
Kontrollierte SQL-Ausführung
API- und MCP-Zugriff
Modellauswahl nach Arbeitsablauf
Vor Ort oder hybrid

Häufig gestellte Fragen

Für wen ist der AI-Datenzugriff gedacht?

KI-Entwickler, Datenplattform-Teams, Anwendungsteams und Produktentwickler, die Modelle, Agenten oder KI-Anwendungen mit Unternehmensdaten verknüpfen. Diese Teams benötigen mehr als nur eine Datenbankanbindung. Sie benötigen einen geregelten Zugriff, der Definitionen, Berechtigungen und Produktionskontrollen berücksichtigt.

Was bedeutet „Zugriff auf KI-Daten“?

KI-Systemen eine kontrollierte Möglichkeit bieten, Unternehmensdaten zu ermitteln, abzufragen und zu nutzen. Das Ziel besteht nicht darin, Rohdaten aus Datenbanken direkt einem Modell zugänglich zu machen. Das Ziel ist es, KI-Anfragen über genehmigte Geschäftslogik, Berechtigungen und den Zugriff auf Echtzeitdaten zu leiten.

Inwiefern unterscheidet sich dies von der direkten Anbindung eines LLM an eine Datenbank?

Eine direkte Verbindung mag für einen Prototyp funktionieren, löst jedoch keine Probleme hinsichtlich Governance, Berechtigungen, Geschäftsdefinitionen, Nachvollziehbarkeit oder Abfragesteuerung. Simba Intelligence fungiert als Vermittler zwischen KI-Systemen und Daten, sodass Anfragen interpretiert und gesteuert werden. Eine KI im Produktivbetrieb benötigt eine Zugriffsebene, nicht nur eine Verbindung.

Wird dies von Agents und MCP unterstützt?

Ja. Simba Intelligence unterstützt API- und MCP-Zugriffsmodelle für die Anbindung von KI-Tools, Agenten und Anwendungen an regulierte Daten. Entwickler können Datenfunktionen bereitstellen, ohne jedem Agenten direkten Zugriff auf die Quellsysteme zu gewähren. Agenten nutzen die Daten, ohne selbst Eigentümer der Zugriffsregeln zu sein.

Wie werden Berechtigungen durchgesetzt?

Berechtigungen sollten angewendet werden, bevor eine Abfrage Daten an ein KI-System zurückgibt. Simba Intelligence kann im Rahmen des geregelten Zugriffspfads Kontrollen auf Benutzer-, Rollen-, Mandanten-, Zeilen- und Spaltenebene anwenden. Der Zugriff auf KI-Daten sollte denselben Grenzen folgen wie im restlichen Unternehmen.

Können mehrere KI-Tools dieselbe Datenlogik verwenden?

Ja. Die unabhängige, einheitliche semantische Ebene sorgt dafür, dass Modelle, Agenten, Anwendungen und Assistenten auf denselben Definitionen und Regeln basieren, wodurch das Risiko verringert wird, dass die einzelnen Tools wichtige Kennzahlen unterschiedlich interpretieren. Eine einheitliche, regulierte Ebene erleichtert die Skalierung bei der Einführung von KI.

Können wir entscheiden, welches LLM verwendet wird?

Ja. Simba Intelligence unterstützt die Modellkonfiguration für den Datenquellen-Agenten und den Abfrage-Agenten, sodass Teams einzelne Teile des Workflows separat optimieren können. Die aktuellen Unterlagen beziehen sich auf Google Vertex AI, Azure OpenAI und AWS Bedrock. Passen Sie Geschwindigkeit, Genauigkeit, Zuverlässigkeit und Kosten je nach Arbeitslast an.

Kann dies vor Ort oder in einer privaten Umgebung ausgeführt werden?

Ja. Simba Intelligence ist für den Einsatz vor Ort, in privaten Clouds und in Hybridumgebungen konzipiert, sodass Teams den Zugriff auf KI-Daten an die Anforderungen hinsichtlich Datenaufbewahrung, Infrastruktur und Richtlinien anpassen können. Die Lösung eignet sich besonders für regulierte Umgebungen und für alle Teams, die eine ausschließliche Abhängigkeit von KI in der Cloud vermeiden möchten.

Ersetzt dies unseren bestehenden Daten-Stack?

Nein. Es gewährt KI-Systemen einen geregelten Zugriff auf Daten im gesamten Unternehmens-Stack, ohne dass jedes Data Warehouse, jede Anwendung, jede Analyseebene oder jede Integration ersetzt werden muss. Es schafft einen kontrollierten Zugriffspfad für KI auf der Grundlage der Systeme, auf die Sie sich bereits verlassen.

Was sollten Teams planen, bevor sie KI mit Unternehmensdaten verknüpfen?

Beginnen Sie mit den Datendomänen, auf die die KI zugreifen soll, den Metriken, für die genehmigte Definitionen erforderlich sind, den durchzusetzenden Berechtigungen und den Umgebungen, in denen die KI ausgeführt werden muss. Legen Sie dann fest, welche Tools oder Agenten als Erstes Zugriff benötigen. Die besten Projekte beginnen damit, Governance und die Erfahrung der Entwickler gleichermaßen zu berücksichtigen.