KI-Agent

ETL (Extract, Transform, Load) KI-Agent

Übertragen Sie Daten zwischen Systemen ohne manuelle Pipelines oder Codierung

6 Wochen, um eine Datenpipeline zu erstellen. Oder: Sofort-ETL, das automatisch extrahiert, transformiert und lädt. Ihre Wahl.

Vorteile

Datenintegration ohne den Aufwand der Technik

Der Aufbau von ETL-Pipelines erfordert Wochen an Ingenieurzeit. Manuelle Datenübertragungen sind fehleranfällig und unzuverlässig. Schemaänderungen bringen Pipelines ständig zum Einsturz. Dieser Agent übernimmt alle Datenbewegungen automatisch.

10-fach

Schnellere Pipeline-Erstellung

99,5%

Übertragungsgenauigkeit

Null

Codewartung

Agentische Flüsse

Komplette ETL-Workflow-Automatisierung

Automatisierte Pipeline: Quellverbindung und Datenextraktion, Schemaerkennung und -zuordnung, Datentransformation und -anreicherung, Validierung mit Fehlerbehandlung, Laden des Zielsystems, Überwachung und Benachrichtigung.

Wie es funktioniert

Intelligente Datenpipeline-Automatisierung

Der Agent verbindet sich über native Konnektoren mit jeder Datenquelle, transformiert Datenformate und -schemata automatisch mit KI, übernimmt die Fehlererkennung und Wiederholungslogik und lädt Daten nach einem festen Zeitplan in Zielsysteme.

Selbstlernende Agenten

Der Agent verbessert sich mit jeder Aufgabe, passt sich den Ergebnissen an, nutzt Feedback und korrigiert sich selbst mithilfe von Constitutional AI.

Bis zu 98 % Genauigkeit

Durch ständige Feedbackschleifen verbessern die Beam AI-Agenten ihren Ansatz mit jedem Zyklus, was zu einer Genauigkeit von 98% über alle Abläufe führt.

Intelligenter Modellwechsel

Wir nennen es ModelMesh. Jeder Agent wählt das richtige Modell für die Aufgabe aus und balanciert Geschwindigkeit, Genauigkeit und Kosten in Echtzeit.

Extrahieren Sie Bestellnummer, Verkäuferinformationen, Lieferinformationen und Zahlungsdetails aus den hochgeladenen Bestellformularen.

Abgeschlossen

ID-0E48

Extrahieren Sie Bestellnummer, Verkäuferinformationen, Lieferinformationen und Zahlungsdetails aus den hochgeladenen Bestellformularen.

Abgeschlossen

ID-0E48

Extrahieren Sie Bestellnummer, Verkäuferinformationen, Lieferinformationen und Zahlungsdetails aus den hochgeladenen Bestellformularen.

Abgeschlossen

ID-0E48

Selbstlernende Agenten

Der Agent verbessert sich mit jeder Aufgabe, passt sich den Ergebnissen an, nutzt Feedback und korrigiert sich selbst mithilfe von Constitutional AI.

Bis zu 98 % Genauigkeit

Durch ständige Feedbackschleifen verbessern die Beam AI-Agenten ihren Ansatz mit jedem Zyklus, was zu einer Genauigkeit von 98% über alle Abläufe führt.

Intelligenter Modellwechsel

Wir nennen es ModelMesh. Jeder Agent wählt das richtige Modell für die Aufgabe aus und balanciert Geschwindigkeit, Genauigkeit und Kosten in Echtzeit.

Extrahieren Sie Bestellnummer, Verkäuferinformationen, Lieferinformationen und Zahlungsdetails aus den hochgeladenen Bestellformularen.

Abgeschlossen

ID-0E48

Extrahieren Sie Bestellnummer, Verkäuferinformationen, Lieferinformationen und Zahlungsdetails aus den hochgeladenen Bestellformularen.

Abgeschlossen

ID-0E48

Extrahieren Sie Bestellnummer, Verkäuferinformationen, Lieferinformationen und Zahlungsdetails aus den hochgeladenen Bestellformularen.

Abgeschlossen

ID-0E48

Integrationen

Verbindet sich mit jedem Datensystem

Extrakte aus Datenbanken (PostgreSQL, MySQL, SQL Server, Oracle), APIs, SaaS-Plattformen, Dateien (CSV, JSON, XML). Lädt zu Snowflake, Redshift, BigQuery, Data Lakes, Lagerhallen und operativen Systemen.

Implementierung

Datenverarbeitung in 2 Tagen

Verbinden Sie Quell- und Zielsysteme. Definieren Sie Transformationsregeln und Zeitpläne. Die meisten Teams haben innerhalb von 48 Stunden nach Projektbeginn ihre erste automatisierte Datenpipeline in Betrieb.

Schritt 1

Agenten-Discovery

Führen Sie Workshops mit relevanten Stakeholdern durch, um Anwendungsfälle zu identifizieren und zu priorisieren und die Anforderungen zu erfassen.

Schritt 1

Agenten-Discovery

Führen Sie Workshops mit relevanten Stakeholdern durch, um Anwendungsfälle zu identifizieren und zu priorisieren und die Anforderungen zu erfassen.

Schritt 2

Agenten-Einrichtung

Entwickeln und starten Sie Ihren ersten Agenten mit grundlegender Logik und Integration (Prozessabgrenzung und -aufzeichnung, Testdatensatz mit 30-50 Beispielen, Basisagent läuft und wird mit Zielausgaben-Mapping getestet)

Schritt 2

Agenten-Einrichtung

Entwickeln und starten Sie Ihren ersten Agenten mit grundlegender Logik und Integration (Prozessabgrenzung und -aufzeichnung, Testdatensatz mit 30-50 Beispielen, Basisagent läuft und wird mit Zielausgaben-Mapping getestet)

Schritt 3

Agenten-Training

Testen Sie die Leistung und sammeln Sie Feedback von Prozessnutzern (Agentenoptimierung bis zu 80 % im Vergleich zur erwarteten Ausgabe, Messung und Optimierung der Genauigkeit auf Variablenebene, Einrichtungsintegrationen und Feedback-API-Schnittstelle)

Schritt 3

Agenten-Training

Testen Sie die Leistung und sammeln Sie Feedback von Prozessnutzern (Agentenoptimierung bis zu 80 % im Vergleich zur erwarteten Ausgabe, Messung und Optimierung der Genauigkeit auf Variablenebene, Einrichtungsintegrationen und Feedback-API-Schnittstelle)

Schritt 4

Agent live

Erweitern Sie auf weitere Workflows und Kundenteams (Live- und kontinuierliche Überwachung, Human-in-the-Loop-Schnittstelle, automatische Knotenabstimmung zur automatisierten Verbesserung von Prompten, >90 % Genauigkeitsverbesserung, wöchentliche Verbesserungen der Geschäftslogik)

Schritt 4

Agent live

Erweitern Sie auf weitere Workflows und Kundenteams (Live- und kontinuierliche Überwachung, Human-in-the-Loop-Schnittstelle, automatische Knotenabstimmung zur automatisierten Verbesserung von Prompten, >90 % Genauigkeitsverbesserung, wöchentliche Verbesserungen der Geschäftslogik)

Hauptmerkmale

Unternehmens-ETL-Funktionen

Konfiguration ohne Code

Quellen, Transformationen und Ziele ohne Programmierung definieren. Visuelle Zuordnungsschnittstelle.

Automatische Schema-Abbildung

KI erkennt und erstellt automatisch Schemata. Die Verarbeitung von Typkonvertierungen und Nullwerten wird gehandhabt.

Fehlerbehandlung

Erkennt Ausfälle, führt Wiederholungen mit Verzögerung aus und alarmiert bei Problemen. Gewährleistet stets Datenzuverlässigkeit.

Demo

Erleben Sie ETL-Automatisierung in Aktion

Sehen Sie, wie der Agent Kundendaten aus Salesforce extrahiert, Formate transformiert und mit externen Daten anreichert, die Vollständigkeit validiert und alles automatisch in Snowflake für Analysen lädt.