KI Daten-Hub
Fallstudie
KI-basiertes Enterprise Data Repository
Bei Datenvorlage haben wir ein hochmodernes, KI-basiertes Enterprise Data Repository entwickelt und implementiert – eine sichere, skalierbare und intelligente Plattform, die Unternehmensdaten konsolidiert, fein abgestufte Zugriffskontrolle durchsetzt und natürliche Sprachinteraktion mit leistungsstarken Large Language Models (LLMs) ermöglicht.
Die Vision
Unternehmen mit einer einheitlichen Datenplattform ausstatten, die sicheren Zugriff, Datenschutz und KI-gestützte Einblicke gewährleistet – und es Nutzern ermöglicht, mühelos über Konversationsschnittstellen mit Unternehmensdaten zu interagieren, während streng kontrolliert wird, wer worauf zugreifen darf.
Szenario
Transformation des Zugriffs auf Unternehmensdaten durch KI und Automatisierung
Unternehmen stehen heute vor wachsenden Herausforderungen bei der Verwaltung und Sicherung ihrer Daten, die über zahlreiche Anwendungen und Speichersysteme verteilt sind. Die meisten Altsysteme erzwingen keine benutzerspezifischen Berechtigungen und verfügen nicht über die Fähigkeit, sensible Informationen wie personenbezogene Daten (PII) zu schützen. Wir haben ein intelligentes Daten-Repository entwickelt, das sich nahtlos mit mehreren Unternehmensquellen verbindet, Daten sicher konsolidiert und verarbeitet und LLMs nutzt, um relevante, zugriffsbasierte Antworten über Plattformen wie Slack bereitzustellen – und so eine neue Möglichkeit zur Erschließung von Unternehmenswissen bietet.
Was wir gemacht haben
Wir haben eine komplette KI-gestützte Datenpipeline entworfen, die die Erfassung, Anreicherung, Sicherheit und Abfrage in natürlicher Sprache automatisiert.
- Datenaufnahme aus Unternehmenssystemen
Sichere Integration mit Plattformen wie Microsoft SharePoint unter Verwendung von Azure-Anmeldedaten zur Erfassung von Dateien und Dokumenten.
- Zugriffskontrollzuordnung
Durchsetzung von Datei- und Benutzerberechtigungen mit Elasticsearch, sodass nur autorisierte Nutzer auf relevante Inhalte zugreifen können.
- Automatische Erkennung und Maskierung von personenbezogenen Daten
Entwicklung von Datenbereinigungsmodulen zur Identifizierung und Maskierung von personenbezogenen Daten vor der Indexierung, um Datenschutz und Compliance zu gewährleisten.
- Verschlüsselte, vektorbasierte Suche
Indexierung von Dokumenten in einer FAISS-Vektordatenbank mit AES-256-Verschlüsselung, um semantische Suche mit höchster Sicherheit zu ermöglichen.
- Konversationelle KI über Slack
Integration eines Large Language Models zur Beantwortung von Nutzeranfragen über Slack, eingeschränkt durch Berechtigungslogik und mit sicheren, natürlichen Antworten.
- Automatisierte Pipelines mit Airflow
Verwendung von Apache Airflow zur Automatisierung aller Prozesse einschließlich Extraktion, Maskierung, Einbettung, Indexierung und Antwortverarbeitung.
Schlüsselfunktionen der Lösung
Die Wirkung
Zentralisierter Datenzugriff
Vereinte Unternehmensinformationen aus mehreren Kanälen in einer einzigen, durchsuchbaren Plattform.
Eingebaute Compliance und Datenschutz
Sicherstellung von unternehmensweiter Sicherheit und Datenschutz durch PII-Maskierung und Datenverschlüsselung.
Konversationelles Sucherlebnis
Komplexe UI-Navigation wurde durch einfache, KI-gestützte Q&A via Chat ersetzt.
Operative Effizienz
Automatisierte Datenverarbeitung und minimale manuelle Arbeit – Teams können sich auf Strategie und Innovation konzentrieren.
Zukunftssichere Architektur
Skalierbares System mit Unterstützung für 300+ Enterprise-Datenkonnektoren, entwickelt für das Wachstum Ihres Unternehmens.