Die richtige Wahl, wenn die Daten schon da sind: Exporte, Tabellen oder ein anderes System.

Bringen Sie die Daten mit, die Sie haben. Machen Sie daraus den Bericht.

Laden Sie die Exporte hoch, die Sie schon haben, und beschreiben Sie, was der Bericht zeigen soll. Die KI baut die Pipeline, schreibt die Wissensdatenbank und setzt die Visualisierung darauf, und jeder Schritt bleibt lesbar.

Doku

Vier Bausteine

Von einer Datei zur veröffentlichten Version.

Pipeline, Wissensdatenbank und Visualisierung werden als eine Version veröffentlicht. Vera baut die Pipeline aus Ihrer Beschreibung.

Datenpipeline

Doku

CSV, Excel oder eine API, so wie die Daten schon vorliegen.

Nächstes Jahr bauen Sie die Berechnung nicht neu, Sie lassen sie erneut laufen. Datensatz-Knoten, SQL-Transformationen und Brücken zu anderen Apps bilden einen Graphen, und jeder Lauf wird mit der Version gespeichert, gegen die er lief.

CSV, XLSX oder XLS hochladen; Spaltentypen werden beim Import erkannt
Dateien nächtlich über die Automation-API übertragen
Zahlen einer Indikator-App oder Antworten einer Erhebung übernehmen

Wissensdatenbank

Doku

Jede Zahl trägt ihre Definition.

Quellen, Regeln und Definitionen in Markdown, neben der Logik, die sie beschreiben, und mit ihr versioniert. Teil jeder Analytics-App, damit, wer eine Zahl prüft, ihre Definition gleich daneben liest.

Eine Seite für jede Quelle und jede Transformation
Markdown, CSV, PDF, Word, PowerPoint oder Excel importieren
Skills: eine wiederverwendbare KI-Aufgabe, einmal geschrieben

Vera · KI-Analystin

Doku

Sie beschreiben die Regel. Vera fragt nach, statt zu raten.

Vera baut Pipeline, Logik und Dokumentation aus einer Beschreibung in Alltagssprache und hält bei einer unklaren Regel an, statt allein zu entscheiden.

Stellt eine Frage und wartet auf die Antwort
Schreibt SQL, das Sie danach lesen können
Handelt nur im Rahmen Ihrer Berechtigungen

Visualisierung

Doku

Charts und Pivots, dazu Tabellen, die Ihr Team direkt bearbeitet.

Die App, die die Zahl berechnet, ist dieselbe, über die die Daten ankommen. Die Ansichten gehören zur versionierten Definition.

Neun Widgets: Tabelle, Chart, Pivot, Kennzahl, Parameter, SQL-Editor, Text, KI und Wissensdatenbank
Den Daten eine Frage in Alltagssprache stellen
Alles Nachgelagerte mit reinem SQL abfragen

Außerdem in einer Analytics-App

Was Sie in der zweiten Woche brauchen.

Brücken zu anderen Apps

Holen Sie die Zahlen einer Indikator-App, das veröffentlichte Ergebnis einer anderen App oder die Antworten einer Erhebung in die Pipeline.

Validierungsregeln

Bei jedem Lauf in zwei abfragbare Tabellen übersetzt: jede Regel und jede fehlerhafte Zeile.

Skills

Eine einmal geschriebene, wiederverwendbare KI-Aufgabe, als Widget mit einem Klick und für Ihre eigene KI über MCP.

Ad-hoc-SQL

Fragen Sie alles Nachgelagerte mit reinem SQL ab, auf derselben Engine, auf der die Pipeline läuft.

Läufe und Versionen

Führen Sie den Entwurf als private Vorschau aus. Veröffentlichen Sie ihn, wenn er stimmt. Jede veröffentlichte Version bleibt, und Sie können eine wiederherstellen.

Importe in die Wissensdatenbank

Markdown, CSV, PDF, Word, PowerPoint und Excel werden zu Seiten neben der Logik, die sie beschreiben.

Arbeitet zusammen mit

Wenn der Bericht mehr braucht als diese App.

Indikator-App

Sammeln Sie Zahlen Zeitraum für Zeitraum bei den Verantwortlichen, prüfen Sie sie und sperren Sie den Zeitraum.

Ihre veröffentlichten Zahlen kommen über eine Brücke in die Pipeline.Indikator-App entdecken Erhebung

Ein Link, kein Konto, keine Anmeldung, und jede Antwort landet als Zeile.

Eine veröffentlichte Erhebung erscheint als Quelle in der Pipeline.Erhebung entdecken

Bauen Sie eine Analytics-App auf einer Datei, die Sie schon pflegen.

Laden Sie sie hoch, beschreiben Sie, was Sie messen, und Vera baut die erste Pipeline.

Demo buchen