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Hidden Insights

Ich sehe was, das Du nicht siehst

Hidden Insights in Vizlib Collaboration

Das InsightSoftware Produkt Vizlib Collaboration erhält ein neues Highlight: das KI-Feature Hidden Insights. Diese Erweiterung verwandelt Qlik Sense Dashboards in intelligente Self-Service-Analyseplattformen. Business-User können komplexe Fragen direkt in Qlik stellen und erhalten Antworten – ohne externe Tools oder lange Wartezeiten. Dank nativer KI-Integration läuft alles innerhalb der bestehenden Vizlib-Umgebung.

Hauptfunktionen von Hidden Insights:

Natürliche Sprachabfragen: Anwender können Fragen in natürlicher Sprache direkt im Dashboard eingeben (z. B. „Warum sind die Margen in Q3 gesunken?“) und erhalten sofort automatische Analysen sowie Erklärungen – ganz ohne SQL-Kenntnisse oder IT-Support.

Automatische Anomalie-Erkennung: Die KI erkennt auffällige Trends und Ausreißer auch jenseits der aktuellen Filter. Hidden Insights macht Nutzer auf verborgene Chancen aufmerksam, die bei herkömmlichen Dashboard-Sichten übersehen werden könnten.

Ad-hoc-Vergleichsanalysen: Beliebige Kennzahlen, Zeiträume oder Dimensionen lassen sich spontan vergleichen, ohne dass Entwickler neue Auswertungen bauen müssen. So können operative Abteilungen ohne technische Abfragekenntnisse eigenständig Datenvergleiche durchführen.

Hidden Insights bringt handfeste Vorteile für Fachanwender: Tiefergehende Analysen gelingen jetzt ohne zeitaufwändige Excel-Exporte oder Abhängigkeit von Entwickler-Ressourcen. Entscheidungen können dadurch schneller und auf breiterer Datenbasis getroffen werden und BI-Investitionen liefern endlich den vollen Wert. Das Feature ist nahtlos in Vizlib Collaboration integriert und für bestehende Kunden ohne zusätzliche Lizenzkosten verfügbar.

Am 10./11. November führen wir das nächste Vizlib Collaboration Training durch: hier kannst Du mehr erfahren und Hidden Insights live in Aktion sehen.

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KI-Mehrwert mit Sicherheit

Safety first: Qualitätssicherung bei GenAI

In jüngster Vergangenheit hat ein Fall rund um den Einsatz generativer KI in einem Regierungsbericht international für Aufmerksamkeit gesorgt. Eine globale Wirtschaftsberatung hatte im Auftrag einer australischen Behörde mithilfe generativer KI einen Bericht erstellt, der fehlerhafte Quellen und Zitate und sogar erfundene Inhalte enthielt. Kurz darauf der nächste Gau: eine Sicherheitslücke beim KI-Anbieter localmind legt sensible Daten zahlreicher Kunden offen.

Solche Situationen unterstreichen, wie entscheidend es ist, auf klare Sicherheitmechanismen, Prozesse und Verantwortlichkeiten zu setzen. Die Leistungsfähigkeit von GenAI verführt leicht dazu, Ergebnisse als selbstverständlich richtig anzunehmen. Doch KI-Modelle sind keine Wahrheitsmaschinen. Sie erzeugen überzeugende Texte, die aber nicht immer überprüft sind. Diese sogenannten Halluzinationen können, wenn sie unbemerkt in offizielle Dokumente oder Entscheidungsgrundlagen einfließen, erhebliche Folgen haben: Fachlich, rechtlich und reputativ.

Gerade deshalb ist es wichtig, GenAI-Projekte mit einem klaren Qualitätsrahmen zu gestalten. Bei EVACO legen wir in der Entwicklung und Umsetzung von KI-Lösungen großen Wert auf Qualitätssicherung und Transparenz.

Wie GraphRAG KI verlässlich und nachvollziehbar macht

Ein zentraler Bestandteil ist dabei die Evaluation mit Testmetriken. Generative Modelle werden bei uns nicht nur danach bewertet, ob sie gut klingen, sondern ob sie inhaltlich verlässlich sind. In jedem Projekt definieren wir messbare Kriterien – von inhaltlicher Präzision bis zu faktischer Konsistenz – und überprüfen die Modelle regelmäßig anhand dieser Metriken.

Zusätzlich setzen wir konsequent auf einen Human-in-the-Loop-Ansatz. Das bedeutet: KI unterstützt, ersetzt aber nicht vollständig. Besonders in Bereichen, in denen Compliance, Nachvollziehbarkeit oder regulatorische Anforderungen eine Rolle spielen, erfolgt eine menschliche Freigabe, bevor Inhalte final genutzt werden. So stellen wir sicher, dass keine fehlerhaften oder unvollständigen Ergebnisse unbemerkt weiterverarbeitet werden.

Ebenso wichtig ist Transparenz über den KI-Einsatz. Wer GenAI nutzt, sollte offenlegen, wo und wie sie eingesetzt wird. Nur so bleibt nachvollziehbar, welche Anteile von menschlicher Expertise und welche von maschineller Unterstützung stammen.

Verantwortungsvoller Umgang mit GenAI ist keine technische Nebensache, sondern eine Frage der Haltung. Wer KI richtig einsetzen will, muss sie verstehen, kontrollieren und transparent machen.

Wenn du mehr darüber erfahren möchtest, wie sich GenAI und Agenten sicher und sinnvoll im Unternehmenskontext einsetzen lassen, bist du herzlich eingeladen zu unserer KI-Agentensprechstunde. Dort sprechen wir über den richtigen Einsatz von Agenten, RAG-Systemen und anderen GenAI-Anwendungen bei dir im Unternehmen. Wir tauschen uns unverbindlich über deine Ideen aus und schauen gemeinsam, welche Lösungen passen könnten.

Damit du lernst, wie du KI im Unternehmen erfolgreich einsetzt, bieten wir praxisnahe Trainings zu folgenden Themen an:

• ChatGPT Prompting
• Azure AI RAGs & Agents
• Qlik AI

Unsere Trainings helfen dir, KI im Unternehmenskontext wirksam einzusetzen – sicher, nachvollziehbar und mit klarer Wirkung.

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Von Silos zu Insights

Alle Marketing KPIs auf einen Blick

Warum ein zentrales Marketing-Dashboard auf einer BI-Plattform mehr ist als ein Nice-to-Have

Unabhängige Marketing-Dashboards auf Basis von Power BI oder Qlik schaffen eine kanalübergreifende, unternehmensweite Sicht. Daten aus Web-Analytics, Ads, Social, CRM, E-Commerce und Finance werden in einem Modell zusammengeführt. Im Gegensatz zu den eingebauten Analytics-Funktionen einzelner Marketing-Tools sind Metriken, Berechnungen und Visualisierungen frei definierbar – inklusive Drill-downs bis auf Kampagnen-, Asset- oder Lead-Ebene. Ergebnis: mehr Flexibilität, schnellere Entscheidungen und bessere Skalierbarkeit.

Saubere Anbindung statt Datensilos

Moderne BI-Plattformen bieten vielfältige Konnektoren und API-Zugriffe, u. a. für GA4, Google Ads, Search Console, YouTube, Meta/Instagram, LinkedIn und weitere SaaS-Quellen. Wo kein fertiger Connector existiert, erfolgt die Integration per REST/API – so landen alle relevanten Marketingdaten verlässlich und wiederholbar im Dashboard.

Die wichtigsten Vorteile auf einen Blick

• Zeitnahe Steuerung: Abweichungen bei Conversion-Raten, Kosten oder Reichweiten fallen sofort auf – Gegenmaßnahmen lassen sich schneller einleiten.
• Eine „Single Source of Truth“: KPI-Definitionen, Berechnungen und Datenmodell sind zentral geregelt. Das reduziert Inkonsistenzen und Diskussionen.
• Marketing trifft Vertrieb & Finance: Verknüpfen Sie Kanal-KPIs mit CRM- und Umsatzzahlen. CAC, CLV, ROMI und Budget-Allokation werden belastbar vergleichbar.
• Weniger Reporting-Aufwand: Automatisierte Datenpipelines statt Excel-Kopien – mehr Zeit für Analyse und Interpretation.
• Korrelation & Attribution: Wechselwirkungen zwischen SEO, Paid, Social, Display und E-Mail untersuchen, Kannibalisierungen erkennen, Touchpoints modellieren.
• Future-ready: Neue Kanäle (z. B. TikTok, Snapchat, Podcasts, Influencer) lassen sich einfach ergänzen; das Setup wächst mit Märkten und Teams mit.

Wie EVACO unterstützt

EVACO integriert Deine Marketing- und Vertriebsquellen ende-zu-ende, modelliert eine konsistente Datenbasis und entwickelt maßgeschneiderte Dashboards – auf Wunsch inklusive KI-gestützter Module (z. B. Forecasting, Anomalie-Erkennung). Wir befähigen Dein Team im Self-Service-Reporting und begleiten bei der operativen Interpretation. So greifen KI, Reporting und Dashboarding nahtlos ineinander und liefern automatisiert strategisch relevante Insights.

Klingt spannend? Sprich uns einfach an – wir zeigen Dir das Setup live anhand Deiner KPIs.

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Qlik®Oktober Update: das ist neu

Neue Features & Funktionen 

Qlik Automate erhielt mehrere Erweiterungen, die Workflows effizienter und robuster machen. 

Automatisierte Bereitstellung des Data Capacity Reporting
Ein neues Template ermöglicht die tägliche, automatisierte Bereitstellung von Verbrauchsberichten für kapazitätsbasierte Abonnements. Diese werden in einem Managed Space aktualisiert und können als Basis für Subscriptions, Alerts oder weitere Analysen dienen – ein sinnvoller Schritt zur Transparenz und Kapazitätssteuerung in größeren Qlik-Umgebungen. 

Webhooks für Qlik Talend Cloud Pipelines
Neu ist die Unterstützung von vier Pipeline-Ereignissen – Started, Stopped, Completed und Failed. Über Webhooks lassen sich Automatisierungen direkt an diese Events koppeln, etwa zum Öffnen eines ServiceNow-Tickets oder zum Start nachgelagerter Prozesse. Die Verwaltung erfolgt wahlweise in der Qlik Cloud Konsole oder über externe Monitoring-Systeme. 

Reload Weight und Reload Variable
Die Reload-Blöcke in Qlik Cloud Services und Platform Operations unterstützen nun Gewichtungen und Variablen. Damit können Entwickler feinere Steuerungen beim Reload-Verhalten implementieren – hilfreich bei komplexen Ladeprozessen mit unterschiedlichen Prioritäten. 

Block Search im Automate Editor
Ein praktisches, aber nützliches Detail: Die neue Blocksuche (via Strg+F) erleichtert das Arbeiten in umfangreichen Automationen erheblich. 

Data Integration: Offenheit, Dokumentation und Performance 

OData-konforme APIs für Data Products
Datenprodukte können jetzt über standardisierte OData-Endpoints bereitgestellt werden. Das eröffnet die direkte Anbindung an BI-Tools, Applikationen oder Integrationsplattformen ohne zusätzliche Konnektoren. Zugleich bleibt das gewohnte Governance-Modell erhalten – ein wichtiger Schritt Richtung API-getriebener Datenbereitstellung. 

Qlik Open Lakehouse verfügbar
Das Qlik Open Lakehouse ist jetzt offiziell verfügbar und ermöglicht den Aufbau moderner Data Lakehouses auf Basis von Apache Iceberg direkt in AWS. Die Lösung kombiniert S3-Speicher, EC2-Compute und adaptive Optimierung, um große Datenmengen mit niedriger Latenz zu verarbeiten. Damit positioniert sich Qlik stärker im Umfeld moderner, Cloud-nativer Data-Engineering-Architekturen. 

JSON-Unterstützung in Pipeline-Projekten
JSON-Spalten werden nun automatisch erkannt und korrekt typisiert (z. B. VARIANT in Snowflake oder SUPER in Redshift). Das erleichtert die Verarbeitung semi-strukturierter Daten in heterogenen Systemlandschaften. 

KI-gestützte Felddokumentation
Die generative KI in Qlik Talend Cloud Enterprise kann nun nicht nur Datensätze, sondern auch einzelne Felder automatisch beschreiben. Das reduziert manuellen Dokumentationsaufwand und verbessert die Data Governance (bisher nur auf Englisch verfügbar. 

SAP ODP-Filterung an der Quelle
Beim SAP ODP Connector lässt sich Filterlogik jetzt direkt auf der Datenquelle anwenden. Dadurch werden unnötige Datenübertragungen vermieden und Performance sowie Kosten optimiert. 

Analytics: Mehr Flexibilität und Transparenz in Qlik Cloud 

Performance Evaluation für Large Apps
Das bekannte App Performance Evaluation Tool funktioniert nun auch für besonders große Applikationen. Entwickler können Engpässe in KPIs, Sheets und Charts gezielt identifizieren, ohne aktive Nutzer zu beeinträchtigen. Die Ausführung erfolgt über die Activity Center, Qlik Automate oder APIs. Ein kommendes Feature wird zudem die Auswahl der Compute-Engine erlauben – ideal für Tests und Performance-Vergleiche. 

Multi-Template Reporting
Mehrere Report-Vorlagen können jetzt innerhalb einer einzelnen Aufgabe kombiniert werden, inklusive gemischter Ausgabeformate (z. B. HTML + Anhang). Das erhöht die Flexibilität beim automatisierten Reporting. 

Custom CSS für Sheets
Neben Themes erlaubt Qlik jetzt das direkte Einfügen von CSS im Property Panel eines Sheet. Das Feature ist vor allem für Entwickler relevant, die gezielte optische Anpassungen vornehmen wollen – allerdings sollte CSS nur sparsam und mit Bedacht eingesetzt werden. 

Verbesserte Benutzerführung
Aktuell ausgewählte Felder werden in der Datenansicht von Straight Tables hervorgehoben. In Direct Query Apps können jetzt alle Visualisierungen, einschließlich Textobjekten und Linien, verwendet werden. Die Suchfunktion in der Navigationsleiste nutzt semantische Suche – auch mehrsprachig. 

Migration und Administration 

Qlik Analytics Migration Tool v2.0.0
Die neue Version bringt mehr Kontrolle und Automatisierung beim Umzug von QlikView oder QSEoW-Umgebungen in die Cloud: 

Excel-gestützte Migrationsplanung mit Bulk-Edit-Funktionen
Data Gateway Support direkt in den Migrationsplänen
Job Promotion/Demotion zur Steuerung von Abhängigkeiten
Verbesserte UI, Performance und Fehlerbehebungen
Neue Region: Qlik Cloud Hosting im Nahen Osten ausgebaut. Mit Israel als elfter Cloud-Region stärkt Qlik seine Präsenz im Nahen Osten. Lokale Datenhaltung wird so für Branchen mit hohen Compliance-Anforderungen (z. B. Finanzsektor, Behörden) erleichtert.
Erweiterte Berechtigungen für Qlik Predict
ML-bezogene Funktionen wie Experiments, Deployments und Realtime Predictions lassen sich jetzt granular über Custom Roles und User Defaults steuern. 

Data Governance und Monitoring 

Qlik Trust Score™ mit Verlaufsgrafik
Ein neues Feature zeigt die Entwicklung der Qlik Trust Scores™ im Zeitverlauf grafisch an. Nutzer erhalten so eine visuelle Darstellung von Qualitätstrends und Änderungsverläufen ihrer Datensätze. 

Monitoring API-Verbesserungen
Erweiterte API-Endpunkte liefern nun detailliertere Informationen über Laufzeiten, Datensätze, Fehler und Latenzen von Qlik Talend Pipelines. Diese Daten sind auch in Qlik Automate nutzbar – hilfreich für Echtzeit-Monitoring und Benachrichtigungen. 

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VSME Update

Vereinfachte Standards – jetzt die Chance nutzen

Am 6. Oktober 2025 hat die EFRAG den VSME („Voluntary Standard for SMEs“) weiter konkretisiert und damit ein freiwilliges, praxistaugliches Rahmenwerk geschaffen, das kleinen und mittleren Unternehmen einen Einstieg ins ESG-Reporting ermöglicht. Gleichzeitig reduziert der Einsatz von Standardsoftware und KI den damit verbundenen Aufwand dramatisch. Die Hürden schwinden, die Chancen bleiben!

Was bisher geschah

• Dez 2024: Übergabe des VSME-Standards an die EU
• Feb 2025: Start des VSME Ecosystems als Austauschplattform
• Juli 2025: EU-Empfehlung zur Anwendung des VSME veröffentlicht
• Okt 2025: EFRAG-Update mit neuen Tools, Templates und digitaler Infrastruktur

Warum das wichtig ist

• Anerkannt & vertraut: Die EU-Rückenstärkung verankert VSME als strategisches ESG-Werkzeug.
• Proportional & modular: Verständlich aufgebaut, ohne KMU zu überfordern.
• Orientierung bei Unsicherheit: Hilft, CSRD-Aktivitäten wieder in Fahrt zu bringen.
• Finanzierbarkeit stärken: Banken begrüßen VSME als Basis für transparente ESG-Risikoanalysen.

Was neu ist

• Digitale Templates & XBRL-Taxonomie in 5 Sprachen
• Maschinen- & menschenlesbare Reports

Jetzt ist der ideale Zeitpunkt, Reportingprozesse schlank aufzusetzen und zu standardisieren

Standard-Reporting-Software statt teurer Speziallösungen
Wir setzen auf bewährte BI-Stacks, die Du bereits im Einsatz hast – für schnelle Implementierung, niedrige TCO und maximale Anschlussfähigkeit an bestehende Datenquellen, Workflows und Security.

ESG-Hub
Wir etablieren einen zentralen ESG-Hub als Rückgrat Deines Reportings. Er ermöglicht ganzheitliches Data-Lifecycle-Management – von Erfassung und Integration über Analytik und Simulation bis hin zu Planung und Berichterstellung sämtlicher relevanter Daten.

ESG meets KI: Intelligente Unterstützung bei der Berichtserstellung (RAG)

• Nachhaltigkeitsberichte und weitere gesetzliche Meldepflichten (z. B. EUDR) sind dokumenten- und nachweisgetrieben – ein perfekter Anwendungsfall für Retrieval-Augmented Generation.
• GenAI kombiniert mit dokumentenbasierter Suche zieht Inhalte aus Richtlinien, Lieferantennachweisen, Verträgen und Messdaten heran, generiert Entwürfe mit Quellenbezug, prüfbaren Zitaten und Audit-Trail – transparent, standardkonform und belastbar.
• RAG-Komponenten sind in Governance, Versionierung und Freigabeprozesse eingebettet; KPIs und Textbausteine bleiben mit Deinem Datenmodell und (XBRL-)Taxonomie verknüpft.

Fazit: VSME ist mehr als ein Reporting-Standard – er ist ein Signal für Verhältnismäßigkeit, Transparenz und Zukunftsfähigkeit im Mittelstand. Wer sich mit ESG-Reporting für KMU beschäftigt, sollte mit VSME beginnen – und zwar jetzt.

Interessiert? Sprich uns an – wir zeigen Dir, wie Du mit Standardsoftware, ESG-Hub und RAG Euer ESG-Reporting in Wochen statt Monaten auf die Schiene bringst.

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Fast & Fabric

Microsoft Fabric verstehen & smart migrieren

Daten sind das Herzstück moderner Unternehmen. Doch wie verwertest Du sie schnell, sicher und effizient? Mit Fabric stellt Microsoft eine All-in-One-Plattform bereit, die Data Warehousing, Data Engineering, Data Science, Real-Time Analytics und KI-gestützte Entscheidungsprozesse unter einem Dach vereint.

Wenn Du überprüfen möchtest, ob Microsoft Fabric auch für Dein Unternehmen sinnvoll ist:

1. Bewerte den Nutzen für deine Datenstrategie. Dazu kannst Du gerne im kostenlosen Gespräch auf unsere Expert:innen zugreifen.
2. Identifiziere passende Pilotprojekten und begleite den Rollout mit unseren Trainings und Coaching.
3. Starte durch mit handfesten Mehrwerten und barrierefreier Kollaboration

Alle Infos, Downloads und die Möglichkeit zum Erstgespräch findest du hier: Fast to Fabric mit EVACO

Haben wir Dein Interesse geweckt? Hier warten weitere Highlights:

• EVACO datatalk congress 2025 – unsere Plattform für Data & Analytics Insights.
• Hands-on-Workshop in Essen (17.09.2025): „Data In, Insights Out – Modernes Warehousing mit Microsoft Fabric“.

Jetzt mehr erfahren und anmelden!

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Qlik®Table Recipe

Neues Feature in Qlik: Dein Turbo für die Datenaufbereitung

Du willst deine Daten schnell, intuitiv und ganz ohne Code aufbereiten? Mit Table Recipe bringt Qlik ein brandneues Feature in die Cloud, das dich im Handumdrehen von rohen Daten zu perfekt strukturierten Ergebnissen führt – direkt im Browser und ohne technische Hürden.

Was ist Table Recipe?

Table Recipe bietet dir eine vertraute, tabellenähnliche Oberfläche, in der du live mit deinen Daten arbeitest und Änderungen sofort siehst. Mehr als 60 visuelle Funktionen zum Bereinigen, Konvertieren, Maskieren, Splitten und Formatieren stehen bereit. Du kannst Spalten umbenennen, neue Werte berechnen, Inhalte ersetzen oder leere Felder füllen – alles ganz ohne Skripting.

Alle deine Schritte werden automatisch als „Rezept“ dokumentiert. So behältst du jederzeit den Überblick, kannst Aktionen wiederholen oder anpassen. Im Hintergrund erstellt Qlik die passenden Skripte – und du entscheidest, ob du dein Rezept einzeln ausführst oder nahtlos in deine Data Flows integrierst.

Anwenderfreundlichkeit im Fokus

Table Recipe richtet sich besonders an dich, wenn du ohne tiefes technisches Wissen eigene Datensätze aufbereiten möchtest. Dank interaktiver Oberfläche und Echtzeit-Feedback kannst du deine Daten so leicht organisieren wie in einer Tabellenkalkulation – nur mit der Power von Qliks Analytics Engine im Hintergrund.

Technische Highlights

• No-Code-Ansatz: Alle Aktionen wählst du bequem per Klick, den Code schreibt Qlik automatisch.
• Visuelle Funktionen: Über 60 Features für Strings, Zahlen und Datumswerte.
• Profiling & Filter: Erkenne Datenanomalien sofort mit Spaltenprofilen und Filteroptionen.
• Automatische Wiederholbarkeit: Aktualisiere deine Quelldatei – dein gespeichertes Rezept läuft erneut ab.
• Nahtlose Integration: Nutze Table Recipe in Kombination mit Data Flows, dem Activity Center oder in Dashboards, Apps und Machine-Learning-Modellen.

Mit Table Recipe bringt Qlik frischen Schwung in die Datenaufbereitung: Einfach, visuell, mächtig und für jeden zugänglich. Damit erhältst du nicht nur schnellere Einblicke, sondern auch die Freiheit, Daten ganz ohne technisches Vorwissen selbst in die Hand zu nehmen.

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Von Fantasie zu Fakten: wieviel Kontext braucht KI?

Graph RAG macht KI verlässlich und nachvollziehbar

Die Idee klingt bestechend einfach: Ein Sprachmodell wie ChatGPT wird mit firmeneigenem Wissen angereichert und liefert so Antworten, die genau zur Organisation passen. Mit der Methode Retrieval Augmented Generation (RAG) werden passende Dokumente durchsucht, relevante Textstellen extrahiert und dem Modell zur Verfügung gestellt. Auf diese Weise entstehen digitale Assistenten, die Richtlinien erklären, Handbücher zusammenfassen oder interne FAQs beantworten. Die Vorteile sind klar: weniger Halluzinationen, mehr Aktualität und Antworten mit nachvollziehbaren Quellen.

Wo klassisches RAG an Grenzen stößt

So hilfreich klassisches RAG auch ist: es hat Schwächen, denn Wissen wird in kleinen Textschnipseln verarbeitet. Für einfache Fragen ist das völlig ausreichend, doch sobald Zusammenhänge komplexer werden, sinkt die Ergebnisqualität: Oft fehlen Verknüpfungen, wichtige Informationen werden abgeschnitten oder Zusammenfassungen bleiben lückenhaft.

Graph RAG: Wissen im Zusammenhang

Genau hier setzt Graph RAG an. Anstatt isolierte Textstellen bereitzustellen, wird ein Beziehungsnetz aufgebaut: Produkte, Bauteile, Lieferanten, Standorte oder Verträge – alles wird mitsamt seinen Verbindungen erfasst („gehört zu“, „liefert an“, „gilt für“). Das Sprachmodell erhält also nicht nur Texte, sondern auch strukturierte Zusammenhänge. Das Ergebnis: Antworten, die umfassender sind, Querverbindungen sichtbar machen und Ketten vollständig darstellen.

Ein Beispiel verdeutlicht den Unterschied: Meldet ein Zulieferer Qualitätsprobleme bei einem Bauteil, liefert klassisches RAG oft nur eine Sammlung einzelner Passagen. Graph RAG hingegen zeigt die gesamte Kette: Das Teil gehört zu einer Baugruppe, die wiederum in mehrere Produkte einfließt, die in unterschiedlichen Regionen verkauft werden. Auch die betroffenen Verträge und zuständigen Abteilungen werden direkt sichtbar. Damit entsteht ein vollständiges Bild, das nicht nur Ursachen und Folgen aufzeigt, sondern gleich die relevanten To-dos mitliefert.

Nutzen und Aufwand im Gleichgewicht

Der Mehrwert von Graph RAG liegt auf der Hand: Antworten sind vollständiger, der Lösungsweg bleibt transparent, und Entscheidungen können schneller und fundierter getroffen werden. Gleichzeitig bedeutet Graph RAG aber auch mehr Aufwand. Das Beziehungsnetz muss aufgebaut, gepflegt und regelmäßig aktualisiert werden. Ob sich dieser zusätzliche Aufwand lohnt, hängt stark vom jeweiligen Anwendungsfall ab. In manchen Szenarien reicht klassisches RAG vollkommen aus, in anderen ist Graph RAG die einzige Methode, um komplexe Fragestellungen zuverlässig zu beantworten.

Live und in Farbe auf dem #datatalk congress

Wie also die richtige Wahl treffen? Genau dieser Frage widmen wir uns auf dem #datatalk congress am 16.09.2025. In einer Breakout-Session zeigen wir, worauf es bei der Umsetzung von RAG und Graph RAG ankommt, in welchen Situationen klassisches RAG genügt – und wann Graph RAG klare Vorteile bietet. Praxisbeispiele, Raum für Diskussion und die Möglichkeit, eigene Fragen einzubringen, runden die Session ab.

Seien Sie dabei und erfahren Sie, wie Sie KI in Ihrem Unternehmen noch gezielter einsetzen können!

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