Mehrere unserer Kunden speicherten Unternehmensdaten in SQL-Datenbanken und Data Warehouses, die zur Berechnung von KPIs und zur Erstellung von Berichten verwendet wurden. Der Datenzugriff war jedoch auf eine kleine Gruppe von Experten mit SQL-Kenntnissen beschränkt. Dies verhinderte, dass eine breitere Nutzergruppe die Daten abrufen und effektiv nutzen konnte. Diese Herausforderung betrifft nicht nur unsere Kunden, sondern zahlreiche Unternehmen.
HMS entwickelte ein Tool, das Large Language Models (LLMs) nutzt, um SQL-Abfragen in natürlicher Sprache zu ermöglichen. Diese Lösung erlaubt es Benutzern, über eine Chatbot-Schnittstelle mit relationalen Datenbanken zu interagieren, wodurch der Bedarf an SQL-Kenntnissen entfällt. Für die Benutzer ist diese Lösung besonders nützlich, da sie wertvolle Einblicke aus komplexen Datensätzen selbstständig und effizient extrahieren können. Die Integration von generativer KI-Technologie und einer benutzerfreundlichen Chatbot-Schnittstelle stellt einen bedeutenden Fortschritt in der Zugänglichkeit und Effizienz von Datenabfragen dar.
Vorteile des Tools
• Demokratisierter Datenzugriff: Jeder Mitarbeiter kann Daten abfragen, unabhängig von technischen Kenntnissen.
• Erhöhte Effizienz: Vereinfacht und beschleunigt den Prozess der Datenabfrage erheblich.
• Verbesserte Entscheidungsfindung: Nutzer erhalten tiefere Einblicke und können schneller datenbasierte Entscheidungen treffen.
Das HMS-Tool ermöglicht es den Kunden, schneller und präziser auf Unternehmensdaten zuzugreifen, indem natürliche Sprachabfragen in SQL-Abfragen umgewandelt werden. Dies führt zu einer breiteren Nutzung von Daten innerhalb des Unternehmens und unterstützt fundierte Entscheidungsprozesse auf allen Ebenen. Die vereinfachte und beschleunigte Datenabfrage erleichtert es Benutzern ohne SQL-Kenntnisse, tiefere Einblicke zu gewinnen und effizienter zu arbeiten.
