Brauchen Sie wirklich ein agentenbasiertes Analytics-Tool? 7 essenzielle Fragen, die Sie sich stellen sollten

Einleitung

Überall stößt man auf neue Versprechen rund um agentenbasiertes Analytics: BI-Tools, die nicht nur Daten anzeigen, sondern mitdenken, Vorschläge machen und sogar in Ihrem Namen handeln. Das klingt großartig, vielleicht ist es das auch. 

Dies ist kein weiterer Blog Post, der erklärt was agentenbasiertes Analytics ist. Davon gibt es vermutlich schon zu viele. 

Stattdessen schauen wir auf das, was wirklich wichtig ist: Wann machen diese Tools Sinn, welche Voraussetzungen müssen erfüllt sein, um echten Mehrwert zu erzielen, und wie Sie erkennen, ob Ihr Unternehmen bereit ist für den nächsten Schritt – oder ob es besser ist, noch etwas zu warten. 

Der Wandel hin zu KI-gestützter Datenanalyse ist bereits in vollem Gange. Der Gartner Magic Quadrant for Analytics and BI 2025 zeigt, dass Unternehmen KI-getriebene Funktionen zunehmend aus Pilotprojekten in den täglichen Einsatz überführen (mehr dazu in unserer Zusammenfassung vom Databricks AI Summit). 

Laut Gartner stechen Tools wie ThoughtSpot und Tellius hervor, da sie von Anfang an als KI-first-, such- und dialogorientierte Analytics-Plattformen konzipiert wurden. Gleichzeitig erweitern etablierte Plattformen wie Power BI und Tableau ihre Lösungen um agentenbasierte Funktionen über Copilot bzw. Tableau Pulse. 

Quelle: Magic Quadrant for Analytics and Business Intelligence Platforms, Juni 2025 

Wenn Sie sich folgende Fragen stellen, bekommen Sie ein klareres Bild davon, ob ein KI-getriebenes BI-Tool heute schon zu Ihrer Organisation passt – oder welche Schritte notwendig sind, um sich zukünftig darauf vorzubereiten. Diese Fragen begegnen uns in Gesprächen mit Kunden am häufigsten: 

Frage 1: Müsste mein aktuelles BI-Setup überarbeitet werden, bevor ein agentenbasiertes Analytics-Tool überhaupt Mehrwert liefern kann?

Sehr wahrscheinlich ja. Agentenbasierte Analytics-Tools sind stark auf saubere, konsistente und gut strukturierte Daten angewiesen, um verlässliche Erkenntnisse zu liefern. Das bedeutet: ein Data Warehouse, in dem alle relevanten Datenquellen angebunden sind, bereinigte Daten (z. B. konsistente Benennungen, keine fehlenden Werte) sowie ein sauberes Datenmodell (z. B. Fakten- und Dimensionstabellen auf derselben Aggregationsebene).

Die Struktur muss klar und konsistent sein, damit die KI weiß, wo sie Informationen findet und wie diese miteinander zusammenhängen.

Sobald dieses Fundament steht, folgt der nächste Schritt: das Datenmodell. Für agentenbasiertes Analytics bedeutet das häufig dimensionales Modellieren – also Modelle auf Basis von Fakten- und Dimensionstabellen, die Business Zusammenhänge leicht interpretierbar machen.

Vor der Implementierung lohnt es sich zu prüfen, ob die Tools, die für Sie in der engeren Auswahl stehen, für diese Art von Struktur ausgelegt sind. Ein Blick in die Dokumentation oder Gespräche mit den Anbietern über empfohlene Datenmodelle sind auf jeden Fall sinnvoll.

Wichtig ist: Agentenbasiertes Analytics ersetzt kein Datenmodell. Strukturierte Daten und eine klare Business-Logik sind weiterhin die Basis. 

Frage 2: Benötige ich eine semantische Schicht? 

Eine semantische Schicht (Semantic Layer) fungiert als Übersetzer zwischen technischen Datenstrukturen und der Business-Sprache, die Ihre Teams tatsächlich verwenden. Sie definiert, was Kennzahlen wie „Umsatz“, „Kunde“ oder „aktiver Nutzer“ bedeuten, und stellt sicher, dass alle - inklusive der KI - diese Begriffe gleich interpretieren.

Vereinfachte Darstellung der Position einer semantischen Schicht im Daten-Stack

Wenn Sie grundlegende Data-Governance-Strukturen und einen Datenkatalog haben, lässt sich ein semantisches Modell deutlich einfacher aufbauen.

Falls nicht, helfen Workshops oder kurze Abstimmungsrunden zwischen Analyst:innen und Fachbereichen, Dimensionen, Kennzahlen und KPI-Definitionen abzugleichen. Dieses gemeinsame Verständnis ist die Voraussetzung dafür, dass eine semantische Schicht wirklich funktioniert und vereinbarte Business-Logik in wiederverwendbare, konsistente Metriken übersetzt. Kurz gesagt: Semantische Modelle scheitern, wenn sie in Silos entstehen.

Frage 3: Spielt die Anzahl der Datenquellen eine Rolle? 

Ja, aber nicht allein wegen der Anzahl. Entscheidend ist vielmehr die Schema- und semantische Komplexität, die durch zusätzliche Quellen entsteht. Jede weitere Quelle bringt neue Tabellen, Spalten und Kennzahlendefinitionen mit sich, über die die KI „nachdenken“ muss. Das erhöht die Wahrscheinlichkeit von Überschneidungen oder Inkonsistenzen. 

So können verschiedene Systeme leicht unterschiedliche Definitionen von „Umsatz“ verwenden oder identische Spaltennamen mit unterschiedlicher Bedeutung nutzen, was zu Fehlinterpretationen führt. Ein schrittweiser Start hilft Teams, Vertrauen in die Ergebnisse aufzubauen und Integrationsprobleme frühzeitig zu erkennen. 

Die besten Ergebnisse sehen viele Unternehmen, wenn sie mit drei bis fünf gut strukturierten, geschäftskritischen Datenquellen starten (z. B. CRM, E-Commerce, Marketing oder Finance) und erst danach erweitern. 

Diese Anzahl reicht aus, um der KI Kontext über verschiedene Unternehmensbereiche zu geben, ohne die Komplexität zu stark zu erhöhen. So können auch bereichsübergreifende Fragen beantwortet werden, etwa wie Marketingausgaben den Umsatz beeinflussen oder welche Kampagnen besonders wertvolle Kunden bringen. 

Frage 4: Brauche ich Schulungen? Was ist, wenn unsere Nutzer nicht technikaffin sind? 

Ja, ein gewisses Maß an Schulung ist nötig - allerdings nicht unbedingt technischer Natur, sofern Sie nicht an der Implementierung beteiligt sind. 

Im Fokus steht vielmehr der Umgang mit der Oberfläche, das Formulieren klarer fachlicher Fragen und die Fähigkeit, die Antworten kritisch zu reflektieren. Hilfreich ist zudem ein grundlegendes Verständnis dafür, was die KI im Hintergrund tut und wie sie sinnvoll in den Arbeitsalltag integriert werden kann. 

Wenn Ihre Fachbereiche nicht technikaffin sind, spielen agentenbasierte BI-Tools ihre Stärken aus, da sie auf natürliche Sprache ausgelegt sind. 

Sie können Teams unterstützen, indem Sie durch Workshops, kurze Beispiele und gemeinsame Vorlagen für „gute Fragen“ Klarheit, Struktur und Sicherheit schaffen. In der Praxis funktioniert das besonders gut, wenn Fragen an bestehende Geschäftsprozesse gekoppelt sind und über gemeinsame Dashboards verankert werden – etwa zu Monatszielen, Kampagnen-Performance, Kundenverhalten oder Produkttrends. 

Frage 5: Ist Echtzeitdatenverarbeitung möglich? 

Bevor wir diese Frage beantworten, stellen wir eine Gegenfrage: Würden Echtzeitdaten die Entscheidungen Ihrer Teams tatsächlich verändern?

Agentenbasiertes Analytics setzt auf dem Aktualisierungsrhythmus Ihres bestehenden Data Warehouses oder Ihrer Datenpipelines auf. 

Echtzeit-Setups sind möglich, bringen jedoch höhere Infrastrukturkosten, komplexere Pipelines und strengere Anforderungen an die Datenqualität mit sich. In manchen Fällen ermöglichen sie schnellere Reaktionen, verhindern Probleme oder unterstützen zeitkritische Prozesse wie Monitoring, Kundenservice oder kurzfristige Kampagnenanpassungen. Besteht dieser Bedarf jedoch nicht, zahlt sich die Investition häufig nicht aus. 

Frage 6: Was ist mit Advanced und Predictive Analytics? 

Agentenbasiertes Analytics erweitert Advanced und Predictive Analytics, indem es Trends, Risiken oder Chancen automatisch erkennt, in verständlicher Sprache aufbereitet und direkt an Fachanwender ausspielt. Anstatt darauf zu warten, dass jemand die richtige Frage stellt oder ein individuelles Modell baut, hebt das System proaktiv hervor, was sich verändert und was als Nächstes passieren könnte – vorausgesetzt, die Daten sind sauber und gut modelliert.

Auch klassische BI-Tools können Predictive Analytics unterstützen, erfordern dafür jedoch meist separate Data-Science-Workflows, individuelle Pipelines und Analyst:innen, die Ergebnisse in Dashboards übersetzen. Das funktioniert, setzt aber zusätzliche Investitionen und Fachwissen voraus. Der Vorteil von agentenbasierter Datenanalyse liegt darin, diese Hürde zu senken und entsprechende Erkenntnisse im gesamten Unternehmen leichter zugänglich und nutzbar zu machen. 

Frage 7: Welche Kosten entstehen zusätzlich zur Lizenz? Sollten wir jetzt umsteigen oder lieber warten?

Das kommt darauf an. Neben den Lizenzkosten müssen Sie meist in Datenbereinigung und -strukturierung investieren, Ihr Data Warehouse aufbauen oder verbessern, eine semantische Schicht etablieren und Ihre Teams grundlegend schulen, damit sie das Tool effektiv nutzen können. 

Zudem ist zu Beginn in der Regel Unterstützung durch Data Engineers oder Analyst:innen notwendig. Gleichzeitig entwickeln sich die Tools sehr schnell weiter - eine frühe Einführung bedeutet daher auch, flexibel auf Änderungen bei Lizenzen, Funktionen und Integrationen zu reagieren. 

Die Kosten pro Abfrage steigen dabei nicht zwangsläufig linear mit jeder Nutzerfrage. Durch Caching, semantische Schichten und hybride Query-Architekturen werden viele Fragen aus zwischengespeicherten oder voraggregierten Ergebnissen beantwortet. Die konkreten Kosten hängen stark vom jeweiligen Tool ab. 

Außerdem muss der Wechsel nicht schwarz-weiß sein - also nicht von 100 % klassischem BI zu 100 % agentenbasierter Datenanalyse. Viele Unternehmen nutzen bereits BI-Tools mit integrierten KI-Assistenten oder Agenten, etwa Power BI Copilot, Tableau Pulse, Qlik AutoML, Lookers NLQ-Funktionen oder Sigmas KI-Zusammenfassungen. Wenn Sie bereits in einem dieser Ökosysteme arbeiten, kann es ausreichen, Ihr bestehendes Setup gezielt zu erweitern, bevor Sie ein neues Tool einführen. 

Ob Sie jetzt wechseln oder noch warten sollten, hängt letztlich von Ihrer Datenreife und den Fähigkeiten Ihrer Teams ab. Ist Ihr Datenfundament solide und arbeiten Ihre Teams bereits datengetrieben, kann ein agentenbasiertes Tool schnell Mehrwert schaffen. Sind Ihre Daten noch unstrukturiert oder das BI-Setup unausgereift, ist es sinnvoller, sich zunächst um eine gute Grundlage zu kümmern. 

Wie wir Sie unterstützen können 

Wenn Sie sich mit agentenbasierter Datenanalyse beschäftigen oder einen Übergang in diese Richtung planen, unterstützt FELD M Sie sehr gerne in jeder Phase - von der Auswahl des passenden Tools bis hin zur Sicherstellung, dass es Ihre Business-Fragen zuverlässig beantwortet und Ihre Organisation nachhaltig voranbringt. Wir tauschen uns gerne mit Ihnen aus.

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