Neu auf dem DACH-Markt: GoodData.AI Business Intelligence mit KI-Agenten von GoodData.AI

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Bisher war das tschechische Unternehmen GoodData.AI auf dem deutschsprachigen Markt noch nicht vertreten. Nun bietet die Firma mit Hauptsitz in San Francisco seine agentenbasierte Analyseplattform auch hiesigen Kunden an und sucht dafür noch weitere Partner.

Seit fast 20 Jahren besteht nun schon die von dem tschechischen Unternehmer Roman Stanek gegründete Firma GoodData, der er immer noch als CEO vorsteht. Stanek war zuvor CEO des ebenfalls von ihm gegründeten Java-IDE-Herstellers NetBeans. Der Schwerpunkt von GoodData.AI, so nennt sich das Unternehmen seit Februar diesen Jahres, lag auf Datenanalyse und Business Intelligence. Heute liegt der Schwerpunkt auf der Nutzung von KI für BI und auf Agentic Analytics. Für Stanek bedeutet die Künstliche Intelligenz einen gewaltigen Fortschritt für BI, wo in den vergangenen Jahren fast nur an der Optik der Dashboards und Reports für die Präsentation statischer gefeilt wurde, ohne aber mehr Funktionalität zu liefern. Heute sorgt die KI für automatisierte Analyseprozesse, die schneller Ergebnisse liefern, die Daten zentralisiert sammeln, statt sie fragmentiert an unterschiedlichsten Orten zu speichern und es den Anwendern ermöglichen, dynamische Dashboards einfach per Drag-an-Drop zu erstellen. Zudem lassen sich für schnellere Einblicke in Daten KI-Chat-Assistenten nutzen.

KI-Agenten als nächster Schritt

Einen weiteren Schritt stellt die agentische Analyse dar, die das Unternehmen im April mit dem Agent Builder für Enterprise AI gestartet hat. Er soll Unternehmen ermöglichen, über einfache KI-Assistenten für eine Aufgabe herauszugehen und stattdessen eine Gruppe speziell entwickelter Analyseagenten einzusetzen. Sie bleiben über einen längeren Zeitraum hinweg einem Prozess zugeordnet und erstellen nicht nur Analysen, Berichte und Empfehlungen, sondern aktualisieren diese auch sobald neue Daten verfügbar sind. Zudem sollen sie die BI-Teams im Unternehmen bei der Migration von veralteten BI-Systemen im laufenden Betrieb unterstützen. Dabei bietet der Agent Builder laut dem Hersteller eine zentrale Kontrolle über die Berechtigungen, Fähigkeiten und Handlungen der Agenten. Neben der GoodData Cloud mit unterschiedlichen Hosting-Optionen bei Hyperscalern können die Datenbasis und der Agentic Stack auf Basis von Kubernetes auch selbst gehostet werden. Auch eine lokale LLM-Nutzung ist möglich. Dabei kommen laut Stanek spezialisierte kleinere Modelle zum Einsatz, die auch auf Servern mit älteren und günstigeren Nvidia- GPUs laufen. Eine MCP- und eine A2A-Integration sind ebenfalls vorhanden.

Kontrollierte agentische Analysen

Das Hauptquartier von GoodData.AI sitzt zwar im kalifornischen San Francisco, die Entwicklung findet allerdings primär in Prag und Brünn statt. Daher sieht sich die Firma als europäisches Unternehmen und bietet ihre Plattform für agentische Analytik explizit auch regulierten Unternehmen und Institutionen an, bei denen KI-Governance, Nachvollziehbarkeit und Kontrolle im Vordergrund stehen. „Deutsche Unternehmen sind bereit, KI einzusetzen, aber nicht auf Kosten der Kontrolle. Sie benötigen Systeme, die präzise, erklärbar, überprüfbar und nach ihren eigenen Vorgaben einsetzbar sind. GoodData.AI vereint diese Aspekte durch geregelte Semantik, offene Architektur und souveräne Bereitstellung,“ erklärt dazu Peter Fedoročko, Field CTO bei GoodData.AI. Als ersten großen Kunden in Deutschland konnte das Unternehmen die Datev gewinnen, die GoodData.AI als Analyseplattform für bereichsübergreifende Analysen einsetzen wird.

Ausbau der Kapazitäten in der DACH-Region

Um den deutschsprachigen Raum besser bedienen zu können, baut GoodData.AI derzeit ein Team aus Experten für Analytik, BI und KI-Software auf, die Kunden und Partner unterstützen sollen. Partner in Deutschland werden laut dem CEO noch gesucht. Stanek nennt hier neben Systemhäusern auch MSPs und lokale Cloud-Anbieter. Dabei arbeitet der Softwarehersteller ohne die Distribution als Zwischenschicht direkt mit den Partnern zusammen.

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