Sie sehen sich ein Dashboard an und möchten verstehen, welche Produkte eine Abweichung erklären, welche Kunden wachsen oder wie Sie die Ergebnisse für das Management zusammenfassen können. Bei EP AI Analyst, der KI-Erweiterung von EP-Reporter, stellt sich die Frage im selben Power BI- oder Qlik Sense-Bericht, den Sie jeden Tag verwenden.
Der Dashboard-Kontext kommt in die Konversation ein
EP AI Analyst verwendet Daten aus der aktuellen Ansicht als Grundlage für die Konversation: Filter, Auswahlen, Kennzahlen und Zeilen, die im Visual verfügbar sind. Der konfigurierte Kontext wird automatisch übertragen, sodass sich der Benutzer auf die Frage konzentrieren kann, ohne jedes Mal beschreiben zu müssen, was er gerade sieht.
Vier Möglichkeiten, Ihren Bericht nützlicher zu gestalten
- Verstehen: Fragen Sie, welche Bereiche, Kunden oder Produkte am besten abschneiden, und erhalten Sie einen kompakten Überblick.
- Erklären: Analysieren Sie Anomalien und Abweichungen zwischen Ist, Budget und Prognose.
- Zusammenfassen: Erstellen Sie Managementkommentare und Zusammenfassungen in der vom Benutzer gewählten Sprache.
- Vertiefen: Setzen Sie das Gespräch mit Folgefragen zum gleichen analytischen Kontext fort.
So funktioniert es: vom Visual zur Antwort
Die Frage beginnt mit dem Bericht
Der Benutzer interagiert mit einem Power BI Custom Visual oder einer Qlik Sense Extension.
Die Komponente sammelt den Kontext
Angezeigte Daten, Filter, Auswahlen und Metadaten bilden den konfigurierten Umfang.
Die E-Project-Dienste wenden die Regeln an
API und Orchestrierung verwalten Eingabeaufforderungen, Konfigurationen und das vom Kunden gewählte KI-Modell.
Das Gespräch geht weiter
Der Benutzer erhält die Antwort und kann tiefer in die Ergebnisse eintauchen, während der analytische Kontext erhalten bleibt.
Visual und Extension bleiben schlank: Konfigurationen, Zugangsdaten des Anbieters und Nutzungskontrolle liegen in den Backend-Diensten. Die Lösung integriert sich in die bestehende BI-Umgebung.
Der Kunde wählt das Modell und regelt dessen Nutzung
Über die Konsole können Sie Assistenten und Anwendungsfälle konfigurieren, Anbieter und Modell auswählen, Systemaufforderungen anpassen, Berichte und zulässige Felder definieren sowie Regeln und Grenzwerte festlegen. Geplante Anbieter sind unter anderem Azure OpenAI, OpenAI, Claude und Gemini.
Der Anforderungsverlauf, die pro Anforderung verbrauchten Token und die Nutzungsanalyse helfen dabei, die Akzeptanz und den Verbrauch entsprechend den für den Kunden erwarteten Einstellungen zu verfolgen.
Managed AI oder Unternehmens-KI-Dienst
Es gibt zwei Betriebsmodelle: Managed AI, für den Einstieg mit einer verwalteten Konfiguration, und BYO AI, um Ihren Firmenanbieter anzubinden. Die Wahl hängt vom vereinbarten Plan, den Datenrichtlinien und den für das Projekt definierten Verbrauchsgrenzen ab.
Sicherheit: den Datenumfang vor dem Start klar definieren
Die Implementierung legt fest, welche Daten übertragen werden, welcher Anbieter sie verarbeitet und welche Informationen erfasst werden. Die Anmeldeinformationen des LLM-Anbieters bleiben im Backend; Ein Client-Schlüssel identifiziert die Integration und ist verwaltbar.
Beim Onboarding werden Zugänge, Netzwerk, Berichte und erlaubte Felder geprüft. Protokollierung, Aufbewahrung und Deployment werden im Security Assessment festgelegt. Die Validierung der Antworten mit dem Kundenteam gehört zum Einführungsprozess.
Einführung in sechs Schritten
- Anwendungsfall: Berichte, Benutzer, Fragen und erwartete Ergebnisse.
- Zugang: Mandant, Anmeldeinformationen und dedizierter API-Schlüssel.
- Konfiguration: LLM-Modell, Eingabeaufforderungen, Regeln und Datenumfang.
- Integration: Installation des Visuals oder der Erweiterung und Anbindung an die E-Project-Dienste.
- Validierung: Antworten, Verbrauch und Kontrollen testen.
- Go-live: Überwachung, Unterstützung und Verbesserung.
E-Project begleitet gemeinsam mit dem Kundenteam die technische Konfiguration, Integration und Tests. Der Kunde stellt den Bericht und einen fachlichen Ansprechpartner bereit, legt Richtlinien und Anbieter fest und validiert die Antworten vor der Freigabe.
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