Mit zunehmendem Volumen, Vielfalt und Geschwindigkeit von Unternehmensdaten wird der Bedarf an einer neuen Datenarchitektur immer deutlicher. Können Unternehmen angesichts des Wandels von generativer zu agentenbasierter KI auch eine agentenbasierte Datenarchitektur konzipieren und umsetzen?

Zwar werden KI-Agenten bereits in Bereichen wie Kundensupport und Marketing eingesetzt. Doch was wäre, wenn wir dasselbe auch für das Datenmanagement tun könnten? Was wäre, wenn wir eine Reihe von Datenaufgaben mithilfe von KI-Agenten und natürlichen Spracheingaben automatisieren und vereinfachen könnten? Spezialisierte, autonome KI-Agenten haben das Potenzial, das Datenmanagement von einem reaktiven und weitgehend manuellen Prozess in ein intelligentes, selbstverwaltetes System – einen agentenbasierten Datenstapel – zu verwandeln.

Dieser Blog stellt vor Astera KI, eine agentenbasierte Datenverwaltungsplattform, die mit einfachen Benutzereingaben Datenverwaltungsfunktionen ausführen kann.

Der Enterprise-Anspruch für agentenbasiertes Datenmanagement

KI hat unbestreitbar einen Einfluss auf intensive Aufgaben, deren Automatisierung bisher als zu schwierig galt. Nehmen wir zum Beispiel das Programmieren. Forschung zeigt, dass KI-Unterstützung zu einer 55 % schnelleren Aufgabenerledigung und 78 % höheren Erfolgsquoten führt. Darüber hinaus kann domänenspezifische KI-Unterstützung die technische Hürde reduzieren oder sogar beseitigen, wie die Tatsache zeigt, dass ein Viertel der Startups in YCs Winter 2025 Der Stapel bestand zu 95 % aus KI-generierten Codebasen.

Um den vollen Wert von Unternehmensdaten zu nutzen, müssen Unternehmen bestimmte Herausforderungen bewältigen, die allgemeine KI nicht lösen kann. Zum Beispiel: Datensilos kostet die Weltwirtschaft jedes Jahr über 3.1 Billionen Dollar.

Darüber hinaus verlieren Organisationen fast 1/3^rd ihrer Produktivität bis hin zu Mitarbeitern, die Daten über getrennte Systeme hinweg verfolgen. Die Bewältigung dieser Herausforderungen erfordert einen Ansatz, der auf einem tiefen Verständnis der individuellen Datenarchitektur, Integrationsmuster und Geschäftsabläufe jedes Unternehmens basiert.

Das Enterprise-Datenmanagement benötigt eine ähnliche Revolution: ein eigenes agentenbasiertes Framework, das die einzigartige Komplexität der Unternehmensdatenlandschaft versteht. Eine solche Plattform würde Datenteams in die Lage versetzen, komplexe Datenmanagementaufgaben allein durch einfache Spracheingaben zu erledigen. Sehen wir uns an, wie das in den verschiedenen Bereichen Datenintegration, Data Warehousing, unstrukturiertes Datenmanagement, Datenaufbereitung und Analytik aussehen könnte.

Agentische KI für Datenintegration und -lagerung

AsteraDie agentenbasierte Datenmanagement-Plattform von kombiniert spezialisierte KI mit umfassenden Datenmanagement-Funktionen. Da sie speziell für das Datenmanagement entwickelt wurde, verfügt unsere Plattform über ein umfassendes Verständnis von Datenintegrationsmustern, Qualitätsanforderungen und Governance-Frameworks. Dadurch gehen wir über die generische Automatisierung hinaus und unterstützen Unternehmen bei der Erzielung spezialisierter agentenbasierter Automatisierung und Intelligenz.

Noch wichtiger ist, dass es sich um eine Plattform handelt, die speziell für Unternehmensdaten entwickelt wurde. Das bedeutet, dass jedes Modul, jede Komponente und jede Funktion für einen realen Anwendungsfall entwickelt wurde. Aber was ist anders als AsteraDie bisherigen Angebote von und welche Rolle spielt KI dabei? AsteraDie Vision einer No-Code-Plattform hat uns zu einer Lösung geführt, mit der Benutzer ETL-Pipelines erstellen und Datenmodellierungen mithilfe einfacher, natürlicher Sprachaufforderungen durchführen können.

Agentischer Workflow für Integrations- und Warehousing-Aufgaben

Astera nutzt agentische KI, sodass Benutzer ihre Anforderungen nur in einfachem Englisch angeben müssen und unsere agentische Plattform den Rest erledigt. Mit AsteraDatenteams können Datenmanagementaufgaben über eine chatbasierte Oberfläche durchführen – ohne Programmierkenntnisse. Dies wird erreicht, indem regelbasierte ETL-Pipelines durch spezialisierte Agenten ersetzt werden, um durchgängige Automatisierungsschleifen zu erstellen. Diese Agenten befolgen nicht nur die Regeln, sondern arbeiten in einer kollaborativen Umgebung, um ein kontextbezogenes Verständnis Ihrer Unternehmensdaten zu erlangen.

So funktioniert beispielsweise ein spezialisierter Agent für die Datenintegration:

• An Koordinationsrechner Workflow, der Datenquellen (Datenbanken, APIs, Datenströme, IoT-Feeds usw.) kontinuierlich überwacht und Batch- und Echtzeit-Aufnahmejobs plant.
• Spezialist Sobald die Daten eingehen, werden Workflows ausgelöst, um kontextabhängige Transformationen durchzuführen. Diese Agenten extrahieren Datenfelder, normalisieren Formate, reichern Datensätze an und erkennen unterwegs Anomalien.
• A Vertrauen können Der Workflow gewährleistet dann die Datenqualität, indem er Einträge validiert, Duplikate entfernt und Abweichungen bereinigt, um sicherzustellen, dass die Daten sauber und konform sind.
• Gleichzeitig Ops Der Workflow überwacht die Abfrageleistung und den Systemzustand, empfiehlt neue Indizes und Caching-Strategien, gleicht Arbeitslasten aus und optimiert die Datenbanken automatisch für die aktuelle Arbeitslast.

Das System kann auch Folgendes umfassen: Metadaten und Katalog Workflows zum Aktualisieren von Datenkatalogen und Metadaten in Echtzeit und zum Anhängen von Geschäftskontext und Herkunft an Datenfelder, um Daten auffindbar und die Datenintegration selbstverwaltend zu machen.

Stellen Sie sich das gesamte System als ein KI-gesteuertes Förderband vor, das nicht nur Daten bewegt, sondern auch seine Leistung kontinuierlich prüft, anpasst und verbessert – ganz ohne menschliches Eingreifen. Benutzer müssen das System lediglich in natürlicher Sprache zur Ausführung bestimmter Aufgaben auffordern, während der Rest der Arbeit durch agentenbasierte KI automatisiert wird.

Agentische KI für Datenvorbereitung und -analyse

Datenvorbereitungsaufgaben können 80 % der Produktivität eines Datenwissenschaftlers in Anspruch nehmen. Agentische KI kann dies grundlegend verändern, indem sie autonome, intelligente Datenvorbereitungs-Workflows ermöglicht. AsteraDer Ansatz von zur Datenvorbereitung kombiniert eine chatbasierte Schnittstelle mit KI-gesteuerter Automatisierung, um mühsame und komplexe Datenvorbereitungsaufgaben in einfache Interaktionen in natürlicher Sprache umzuwandeln.

Astera Mit Data Prep können Benutzer Datenaufbereitungsaufgaben in einfacher Sprache beschreiben und das System die entsprechenden Transformationen automatisch und intelligent anwenden lassen. Benutzer können einfach Befehle wie „Datensätze herausfiltern, deren Kontaktbezeichnung ‚Vertriebsleiter‘ lautet“ oder „Durchschnittsumsatz nach Region berechnen“ eingeben. Der KI-Agent interpretiert die Absicht und führt die erforderlichen Operationen selbstständig aus.

Dieser dialogorientierte Ansatz vereinfacht die Datenaufbereitung, da er den Bedarf an technischem Fachwissen in SQL, Skripting oder komplexer Transformationslogik reduziert. Der KI-Agent versteht den Geschäftskontext, die Datenbeziehungen und die Transformationsanforderungen und übersetzt natürlichsprachliche Beschreibungen in präzise Datenoperationen. Dies reduziert den Lernaufwand erheblich und beschleunigt die Datenaufbereitungs-Workflows von Stunden auf Minuten.

Der KI-Agent lernt aus Interaktionsmustern, um Optimierungen vorzuschlagen, potenzielle Datenqualitätsprobleme zu identifizieren und basierend auf den aktuellen Datensatzeigenschaften zusätzliche Transformationen zu empfehlen. Dadurch entsteht eine intelligente Feedbackschleife, in der das System Benutzerbedürfnisse effektiver antizipiert und proaktiv Datenverbesserungen vorschlägt.

Visuelle, rezeptgesteuerte Agenten-Workflows

Astera Das Recipe Actions Framework von Data Prep ermöglicht agentenbasierte Workflows durch visuelle, wiederverwendbare Datenaufbereitungssequenzen, die automatisch generiert, modifiziert und optimiert werden können. Das System verfügt über einen umfassenden Katalog von Transformationsmustern wie Join-, Union-, Lookup-, Berechnungs-, Aggregations-, Filter-, Sortier- und Distinct-Operationen. Diese lassen sich intelligent kombinieren, um die komplexen Anforderungen der Datenaufbereitung von Unternehmen und Einzelnutzern gleichermaßen zu erfüllen.

Der visuelle Rezeptansatz ermöglicht eine autonome Workflow-Optimierung, da das System Transformationssequenzen analysieren, Ineffizienzen identifizieren und Verbesserungen vorschlagen kann. Werden beispielsweise mehrere Filteroperationen nacheinander angewendet, kann das System diese automatisch zu einer einzigen, effizienteren Operation zusammenfassen und dabei das gleiche logische Ergebnis beibehalten.

Durch Rezeptversionierung und Herkunftsverfolgung werden Prüfpfade erstellt, die es dem System ermöglichen, aus erfolgreichen Mustern zu lernen und diese automatisch auf ähnliche Datensätze anzuwenden. Dadurch wird organisatorisches Wissen aufgebaut, das die Effizienz der Datenaufbereitung im Laufe der Zeit verbessert und gleichzeitig die Konsistenz über alle Projekte hinweg gewährleistet.

Autonomes Datenqualitätsmanagement

Durch aktives Profiling in Echtzeit wird die Datenintegrität kontinuierlich überwacht, indem die Kennzahlen für Sauberkeit, Einzigartigkeit und Vollständigkeit automatisch bewertet werden. AsteraDer Profilbrowser von bietet umfassende Dateneinblicke durch dynamische Grafiken, Diagramme und Analysen auf Feldebene, die beim Anwenden von Transformationen automatisch aktualisiert werden und so sofortiges Feedback zu Verbesserungen der Datenqualität ermöglichen.

Datenqualitätsagenten arbeiten autonom und erkennen Anomalien, Inkonsistenzen und potenzielle Probleme, bevor diese Auswirkungen auf nachgelagerte Prozesse haben. Diese Agenten verstehen statistische Basiswerte für verschiedene Datentypen und können Ausreißer, Muster fehlender Werte und Änderungen in der Datenverteilung identifizieren, die auf Qualitätsprobleme hinweisen könnten.

Automatisierte Datenvalidierungsregeln können dynamisch basierend auf Dateneigenschaften und Geschäftsanforderungen angewendet werden. Das System lernt aus Benutzerkorrekturen und Qualitätsbewertungen, um potenzielle Probleme proaktiv zu erkennen und zu kennzeichnen. Dies reduziert den manuellen Aufwand für die Datenqualitätssicherung.

Integrierte Analysen und vorschaubasierte Einblicke

Die vorschauorientierte Rasteroberfläche bietet eine Excel-ähnliche Benutzeroberfläche und liefert Echtzeit-Feedback zu Datentransformationen. Diese interaktive Umgebung ermöglicht es Benutzern, die Auswirkungen von Änderungen unmittelbar zu erkennen. Dies macht die Datenaufbereitung intuitiver und reduziert das Fehlerrisiko, das bei herkömmlichen Batchverarbeitungsansätzen häufig auftritt.

Dank integrierter Analysefunktionen generiert das System automatisch Erkenntnisse und Empfehlungen basierend auf den während der Datenaufbereitung beobachteten Datenmustern. Während der Datenbereinigung und -transformation erkennt das System Trends, Korrelationen und Anomalien, die für die nachfolgende Analyse relevant sein könnten. So wird die Datenaufbereitung zu einem explorativen Prozess.

Der zentralisierte Datenquellenbrowser ermöglicht die agentenbasierte Datensuche. Er katalogisiert verfügbare Datenquellen automatisch und schlägt relevante Datensätze basierend auf aktuellen Vorbereitungsaufgaben vor. Dies reduziert den Zeitaufwand für die Suche nach geeigneten Daten und stellt sicher, dass Benutzer Zugriff auf die umfassendsten Datensätze für ihre Analyseanforderungen haben.

Adaptives Lernen und Optimierung

Astera Data Prep lernt kontinuierlich aus Benutzerinteraktionen, erfolgreichen Transformationsmustern und Datenqualitätsergebnissen, um seine Leistung kontinuierlich zu verbessern. Das System baut organisatorisches Wissen über effektive Datenaufbereitungstechniken, häufige Datenqualitätsprobleme und optimale Transformationssequenzen für verschiedene Datensatztypen auf.

Die Leistungsoptimierung erfolgt automatisch, da das System Engpässe in den Datenaufbereitungs-Workflows erkennt und effizientere Ansätze vorschlägt. Dazu gehören die Empfehlung optimaler Transformationssequenzen, die Identifizierung von Möglichkeiten zur Parallelverarbeitung und die Entwicklung von Datenstichprobenstrategien für große Datensätze.

Die Fähigkeit der Plattform, verschiedene Datenquellen nahtlos zu verarbeiten – von Dateiquellen über Katalogquellen bis hin zu Projektquellen – ermöglicht eine agentenbasierte Datenintegration, bei der das System Schemaunterschiede, Inkonsistenzen im Datenformat und Integrationsprobleme automatisch und ohne manuelle Eingriffe erkennen und beheben kann.

AsteraVision eines agentenbasierten Datenstapels

AsteraDie Vision von für einen einheitlichen agentenbasierten Datenstapel umfasst ein Multi-Agenten-System mit spezialisierten Agenten für Aufgaben der Datenintegration, -speicherung und -aufbereitung. Über eine einfache Chat-Oberfläche können Nutzer ihre Daten mithilfe natürlicher Sprachbefehle erfassen, transformieren, integrieren und laden.

Je nach Benutzeranfrage kann der Chatbot spezialisierte Agenten mit der Ausführung von Aufgaben, Workflows und der nahtlosen Verbindung zu internen und externen Quellen beauftragen. Das Ergebnis? Ein Datenstapel, der von Fachexperten und Spezialisten ohne technisches Fachwissen mithilfe einfacher Eingabeaufforderungen bedient werden kann.

Sind Sie bereit für die Zukunft des Datenmanagements?

Astera ist bereit, die Art und Weise zu revolutionieren, wie Unternehmen ihre Daten verwalten. Von der automatischen Datenextraktion bis zur chatbasierten Datenaufbereitung. Astera kombiniert agentenbasierte KI mit unserer preisgekrönten Datenverwaltungssuite, um einen neuartigen agentenbasierten Datenstapel bereitzustellen.

Nehmen Sie Kontakt mit uns auf, um mehr zu erfahren.