DataGPT Funktionen

Berichte (5)

Benutzeroberfläche "Berichte": Die Berichtsschnittstelle für Standard- und Self-Service-Berichte ist intuitiv und einfach zu bedienen.
Schritte zur Beantwortung: Erfordert eine minimale Anzahl von Schritten/Klicks, um die Geschäftsfrage zu beantworten.
Grafiken und Diagramme: Bietet eine Vielzahl attraktiver Grafik- und Diagrammformate.
Score-Karten: Scorecards verfolgen KPIs visuell.
Armaturenbretter: Bietet Geschäftsanwendern eine Schnittstelle zum einfachen Entwerfen, Verfeinern und Zusammenarbeiten an ihren Dashboards

Berechnete Felder: Mithilfe von Formeln, die auf vorhandenen Datenelementen basieren, können Benutzer neue Feldwerte erstellen und berechnen.
Filtern von Datenspalten: Geschäftsanwender haben die Möglichkeit, Daten in einem Bericht basierend auf vordefinierten oder automatisch modellierten Parametern zu filtern.
Datenermittlung: Benutzer können Daten aufschlüsseln und untersuchen, um neue Erkenntnisse zu gewinnen.
Suchen: Möglichkeit, einen globalen Datensatz zu durchsuchen, um Daten zu finden und zu ermitteln.
Kollaboration / Workflow: Möglichkeit für Benutzer, Daten und Berichte, die sie innerhalb des BI-Tools erstellt haben, und außerhalb des Tools über andere Kollaborationsplattformen freizugeben.

Datentransformation: Konvertiert Datenformate von Quelldaten fehlerfrei in das für das Berichtssystem erforderliche Format.
Datenmodellierung: Fähigkeit, Daten so zu (re)strukturieren, dass Erkenntnisse schnell und genau extrahiert werden können.
Entwurf von WYSIWYG-Berichten: Bietet Geschäftsanwendern eine Schnittstelle zum einfachen Entwerfen und Verfeinern ihrer Dashboards und Berichte. (Was du siehst, ist das, was du bekommst)
Integrations-APIs: Anwendungsprogrammierschnittstelle - Spezifikation für die Kommunikation der Anwendung mit anderer Software. APIs ermöglichen in der Regel die Integration von Daten, Logik, Objekten usw. in andere Softwareanwendungen.

Datenabfrage: Mithilfe von Formeln, die auf vorhandenen Datenelementen basieren, können Benutzer neue Feldwerte erstellen und berechnen
Filterung von Daten: Geschäftsanwender haben die Möglichkeit, Daten in einem Bericht basierend auf vordefinierten oder automatisch modellierten Parametern zu filtern.
Daten-Blending: Ermöglicht es dem Benutzer, Daten aus mehreren Quellen zu einem funktionierenden Datensatz zu kombinieren.

Autonome Aufgabenausführung: Fähigkeit, komplexe Aufgaben ohne ständige menschliche Eingabe auszuführen
Mehrstufige Planung: Fähigkeit, mehrstufige Prozesse zu analysieren und zu planen
Systemübergreifende Integration: Funktioniert über mehrere Softwaresysteme oder Datenbanken hinweg
Adaptives Lernen: Verbessert die Leistung basierend auf Feedback und Erfahrung
Natürliche Sprachinteraktion: Führt menschenähnliche Gespräche zur Aufgabenverteilung
Proaktive Unterstützung: Antizipiert Bedürfnisse und bietet Vorschläge ohne Aufforderung an
Entscheidungsfindung: Trifft fundierte Entscheidungen basierend auf verfügbaren Daten und Zielen

No-Code-Dashboard-Builder: Ermöglicht nicht-technischen Benutzern, Dashboards über intuitive Drag-and-Drop-Oberflächen zu erstellen.
Berichtplanung und Automatisierung: Ermöglicht die automatisierte Berichtserstellung und geplante Zustellung an Stakeholder
Eingebettete Analysen und White-Labeling: Ermöglicht das Einbetten von Dashboards und Analysen in externe Apps mit flexibler Markenanpassung.
Datenquellenkonnektivität: Unterstützt die Integration mit wichtigen Datenquellen wie Cloud-Datenbanken, SQL/NoSQL-Datenbanken und SaaS-Anwendungen.

Automatisch generierte Einblicke und Erzählungen: Verwendet KI, um textuelle Zusammenfassungen, wichtige Erkenntnisse und Datenberichte aus Dashboards zu erstellen.
Natürliche Sprachabfragen: Ermöglicht es Benutzern, Daten abzufragen und Berichte mit konversationeller oder einfacher Sprache zu erstellen.
Proaktive KPI-Überwachung und Warnungen: Erkennt und benachrichtigt Benutzer über KPI-Anomalien oder signifikante Metrikänderungen in Echtzeit
KI-Agenten für analytische Nachverfolgungen: Empfiehlt nächste Fragen, Analysen oder Erkundungspfade unter Verwendung autonomer KI-Agenten

Verhaltenslernen zur kontextuellen Abfrageverfeinerung: Lernt aus historischen Benutzerinteraktionen, um die Abfrageergebnisse im Laufe der Zeit zu verbessern und zu personalisieren.
Rollenbasierte Einblick-Personalisierung: Schneidert Dashboard-Ansichten und Vorschläge basierend auf Benutzerrollen, Zugriffsebenen und vergangenem Verhalten.
Konversations- und Prompt-basierte Analysen: Unterstützt KI-gesteuerte Erkundung durch Eingabeaufforderungen oder mehrstufige Gespräche für iterative Abfragen.