Was ist „Chat with your Data“?
„Chat with your Data“ beschreibt einen Ansatz, bei dem Menschen oder andere AI-Agenten über natürliche Sprache beziehungsweise strukturierte Prompts mit Daten interagieren können. Statt Abfragen, Reports oder Dashboards manuell zu erstellen, werden Fragen an ein KI-System gestellt, das diese interpretiert und in passende Datenabfragen übersetzt.
Der Ansatz ist damit nicht nur für die direkte Mensch-zu-Daten-Interaktion relevant, sondern auch als Grundlage für Agent-to-Agent-Kommunikation. Ein sauber definierter „Chat with your Data“-Layer kann festlegen, wie semantische Modelle, Kennzahlen und Datenquellen abgefragt werden sollen. Diese Logik lässt sich anschließend von anderen Agenten wiederverwenden.
Die Qualität der Ergebnisse hängt jedoch nicht nur von der Sauberkeit der Daten ab. Entscheidend sind auch Größe und Komplexität der zugrunde liegenden Modelle. Sehr große semantische Modelle mit vielen Tabellen, tausenden Measures, Calculation Groups und komplexen Filterlogiken sind für LLMs schwer direkt erfassbar und häufig token-intensiv. Ohne gezielte Vorbereitung entstehen daher selten verlässlich gute Ergebnisse.
Die wichtigsten Punkte im Überblick
- „Chat with your Data“ ermöglicht die Interaktion mit Daten über natürliche Sprache.
- Der Ansatz kann sowohl Mensch-zu-Agent- als auch Agent-zu-Agent-Interaktionen unterstützen.
- LLMs übersetzen fachliche Fragen in strukturierte Abfragen wie SQL, DAX oder KQL.
- Semantische Modelle, Kennzahlenlogiken und Metadaten bilden die zentrale Grundlage.
- Die Qualität hängt stark von Datenstruktur, Modellkomplexität und vorbereitenden Instructions ab.
- Besonders wichtig sind „Prep for AI“-Maßnahmen wie Modellbeschreibung, Measure-Priorisierung und Begriffsklärung.
- „Chat with your Data“ ergänzt klassische BI, ersetzt aber keine validierten Reports oder fachliche Prüfung.