Expansion in die DACH-Region Business Intelligence: GoodData.AI bietet kontrollierte KI-Analytik

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Die KI-native Analyseplattform GoodData.AI baut ihre Aktivitäten im deutschsprachigen Raum aus. Im Fokus stehen regulierte Unternehmen, die agentische Analysen einsetzen wollen, ohne Kontrolle über Daten, Geschäfts­logik und Infrastruktur abzugeben. Mit Datev verfügt das Unternehmen bereits über einen wichtigen Referenzkunden in Deutschland.

GoodData.AI will seine Präsenz in Deutschland, Österreich und der Schweiz deutlich ausbauen. Das US-Unternehmen mit Wurzeln in Tschechien kündigte an, seine Investitionen in der DACH-Region zu erhöhen, das Team mit erfahrenen Fachleuten aus den Bereichen Analytik, Business Intelligence und KI-Software zu verstärken und deutschsprachigen Support anzubieten.

Zu den personellen Maßnahmen gehört die Ernennung von Gerd Eck zum Senior Sales Consultant. Eck bringt langjährige Erfahrung aus dem BI- und Analytics-Umfeld sowie aus der Arbeit mit souveränen KI-Lösungen mit. Seine Aufgabe ist es, den Zugang zu Unternehmen und Entscheidern im deutschsprachigen Markt zu verbessern.

Im Mittelpunkt der Expansion stehen regulierte Unternehmen, die künstliche Intelligenz (KI)einsetzen wollen, dabei aber Kontrolle, Nachvollziehbarkeit und Datensouveränität gewährleisten müssen. GoodData.AI positioniert seine Plattform deshalb als Infrastruktur, auf der KI-Agenten Geschäftsprozesse über längere Zeit begleiten können. Sie sollen beispielsweise Berichte aktualisieren, Ausgaben überwachen, Anomalien erkennen oder Empfehlungen für weitere Prüfschritte geben. Grundlage jeder Aktion ist eine vom Unternehmen definierte und genehmigte Geschäftslogik.

Für den deutschsprachigen Markt ist nach Einschätzung von Gerd Eck insbesondere die Möglichkeit wichtig, die Plattform flexibel zu betreiben. GoodData.AI kann in einer öffentlichen oder privaten Cloud sowie vollständig vor Ort installiert werden. Außerdem ist die Plattform nicht an einen bestimmten Hyperscaler oder ein bestimmtes Sprachmodell gebunden. Diese Optionen seien gerade für Unternehmen mit hohen Anforderungen an Sicherheit und Regulierung relevant.

Agentische Analysen mit kontrollierter Geschäftslogik

GoodData.AI positioniert seine Plattform als Grundlage für sogenannte agentische Analysen. Die KI-Agenten sollen nicht nur einzelne Fragen beantworten, sondern Geschäftsprozesse über längere Zeit begleiten. Sie können beispielsweise Berichte aktualisieren, Ausgaben und Beschaffungsvorgänge überwachen, Anomalien markieren oder Empfehlungen für weitere Prüfschritte geben.

Dabei sollen die Aktionen der Agenten nicht auf der jeweils wahrscheinlichsten Antwort eines KI-Modells beruhen. Grundlage ist vielmehr eine vom Unternehmen definierte und genehmigte Geschäftslogik. Unternehmen können damit festlegen, auf welche Daten ein Agent zugreifen darf, welche Regeln gelten und wie Ergebnisse nachvollziehbar bleiben.

„Deutsche Unternehmen sind bereit, KI einzusetzen, aber nicht auf Kosten der Kontrolle“, erklärt Peter Fedoročko, Field CTO bei GoodData.AI. Die Plattform soll deshalb in einer öffentlichen oder privaten Cloud sowie vollständig vor Ort betrieben werden können. Auch das verwendete Large Language Model kann der Kunde nach Unternehmensangaben selbst bestimmen.

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„Semantics as Code“ soll Konsistenz sichern

Gerd Eck erklärt im Gespräch mit CloudComputing-Insider die Strategie von GoodData.AI vor allem mit dem technischen Ansatz „Semantics as Code“. Die semantische Ebene legt fest, wie Kennzahlen und Geschäftsbegriffe definiert sind. Dadurch soll gewährleistet werden, dass eine abgefragte Kennzahl in unterschiedlichen Berichten und Anwendungen konsistent verwendet wird.

Anders als bei einem monolithischen, proprietären Semantic Layer wird diese Semantik bei GoodData.AI als Code verwaltet. Sie ist dadurch versionierbar, nachvollziehbar und ähnlich wie andere Softwarebestandteile in Entwicklungs- und Testprozesse integrierbar. Nach Ecks Einschätzung wird dieser ursprünglich eher entwicklerorientierte Ansatz durch den Einsatz generativer KI wichtiger: KI-Systeme können Code für Semantik und Abfragen erzeugen, während die zugrunde liegenden Geschäftsdefinitionen und Governance-Regeln bestehen bleiben.

GoodData.AI versteht sich daher nicht als einfacher Chatbot, der Fragen in natürlicher Sprache in SQL-Abfragen übersetzt. Vielmehr operieren die KI-Agenten auf der geregelten semantischen Ebene. Governance und Konsistenz sollen damit nicht nachträglich ergänzt, sondern von Beginn an in die Analytik eingebaut werden.

Eingebettete Analysen statt zusätzlicher Anwendung

Ein weiterer Schwerpunkt ist die API-basierte und eingebettete Nutzung. GoodData.AI stellt kein zwingendes eigenes, monolithisches Frontend bereit. Stattdessen können Analysefunktionen über Schnittstellen in bestehende Anwendungen und Arbeitsabläufe integriert werden.

Für Anwender bedeutet das, dass sie die jeweilige Anwendung nicht wechseln müssen. Der Ansatz eignet sich nach Ecks Einschätzung insbesondere für Software-as-a-Service-Anbieter, die ihren Kunden Analysefunktionen direkt in den eigenen Produkten bereitstellen wollen. Die Analysen können dabei im bestehenden Look-and-Feel der jeweiligen Anwendung erscheinen.

So können beispielsweise Partner eines Unternehmens eigene Mandanten innerhalb einer bereitgestellten Analyseumgebung nutzen, eigene Auswertungen erstellen und dabei aber auf zentral definierte und gesicherte Kennzahlen zurückgreifen.

Datev als Referenz im DACH-Markt

In Deutschland ist die Datev ein zentraler Referenzkunde von GoodData.AI. Das Nürnberger Unternehmen nutzt die Plattform für bereichsübergreifende Analysen und die Skalierung von Datenprodukten. Für Datev sei es laut Eck besonders wichtig, dass GoodData.AI auch im eigenen Rechenzentrum betrieben werden könne. In einem hochregulierten Umfeld sollen Daten nicht außerhalb der eigenen Infrastruktur verarbeitet werden. Die Multi-Tenancy-Funktionen ermöglichen es zudem, verschiedenen Steuerberatungskanzleien eigene, gesicherte Umgebungen bereitzustellen.

Die jeweiligen Nutzer greifen in ihren getrennten Mandanten auf einen zentralen Daten- und Informationsbestand zu. Nach Angaben von Datev erleichtert das die Wiederverwendung von Analysen und macht es möglich, Datenprodukte schneller und einheitlicher für verschiedene Bereiche bereitzustellen.

Fokus auch auf den deutschen Mittelstand

Eck sieht GoodData.AI nicht nur als Anbieter für internationale Großkonzerne, sondern auch für den deutschen Mittelstand geeignet. Das Unternehmen beschäftigt nach seinen Angaben rund 350 Mitarbeiter, die Entwicklung sitzt schwerpunktmäßig in Prag und Tschechien. Diese Größe ermögliche es, auch komplexe Projekte zu unterstützen, ohne die Nähe zu den Kunden zu verlieren. Ein weiterer praktischer Vorteil sei das mandantenbasierte Lizenzmodell: Die Kosten richten sich nach Tenants und nicht nach der Zahl der einzelnen Nutzer. Dadurch könnten auch kleinere Installationen mit etwa 100 bis 200 Anwendern wirtschaftlich betrieben werden.

Der Aufbau von Bekanntheit und Marktpräsenz in Deutschland steht nach Ecks Einschätzung noch am Anfang. GoodData.AI sei in der Region bislang nur begrenzt bekannt, wolle nun aber gezielter mit Unternehmen und Entscheidern in Kontakt treten. Ergänzend baut das Unternehmen eine Partnerlandschaft auf, unter anderem mit spezialisierten Beratungen und Infrastrukturpartnern. Die Suche nach weiteren Partnern soll die regionale Präsenz und den Zugang zu Kunden unterstützen.

„Visionär“ im Gartner Magic Quadrant

Die Bedeutung von GoodData.AI im internationalen BI-Markt wurde zuletzt durch die Einstufung als „Visionär“ im Gartner Magic Quadrant 2026 für Analytics- und Business-Intelligence-Plattformen unterstrichen. Gartner verwies dabei auf die Vollständigkeit der Vision und die Umsetzungsfähigkeit des Unternehmens. Für GoodData.AI bildet diese Anerkennung einen weiteren Ausgangspunkt, um den Schritt vom Nischenanbieter zu einer stärker wahrgenommenen Plattform im europäischen und insbesondere im deutschsprachigen Markt zu vollziehen.

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