Ihre Quelldaten bleiben an ihrem Speicherort, Ihre Produktivsysteme bleiben unverändert: Die Index-Datenbank liegt in Ihrem Rechenzentrum, die Discovery arbeitet read-only – Inhalte und Berechtigungen werden nicht verändert. Was exportiert wird, entscheiden Sie. Und der Leitsatz gilt vom ersten Schritt an: Aparavi liefert die Datenbasis, nicht die KI.
Lizenzen und Infrastruktur allein machen Daten nicht nutzbar. Entscheidend ist, was in der Datenlandschaft steckt – und was davon wirklich gebraucht wird.
Der erste Schritt ist deshalb kein KI-Projekt, sondern eine strukturierte Bestandsaufnahme.
KI ist nur so vertrauenswürdig wie die Informationen, die sie erhält. Duplikate, veraltete Dokumente, sensible Inhalte und widersprüchliche Versionen vergiften jede Antwort.
Ein durchsuchbares Dateninventar statt Schätzungen – die Grundlage für genau diese Fragen.
Erst der reduzierte, relevante Datenbestand – dann gezielter KI-Einsatz.
Der Index führt die verfügbaren Metadaten zu Ort, Alter und Verantwortlichkeit zusammen – über SharePoint, S3, SMB und weitere Quellen.
Veraltete und redundante Dateien, ungeeignete Formate und unklare Verantwortlichkeiten regelbasiert identifizieren – bevor sie in teure Analysen laufen.
Den Datenbestand schrittweise auf relevante Informationen reduzieren – das kann Analyseaufwand, KI- und Infrastrukturkosten senken.
Erst deterministische, regelbasierte Verarbeitung – dann setzen Sie KI gezielt auf dem reduzierten Datenbestand ein, in Ihrer Umgebung und mit Ihrem Modell.
Sechs Schritte zu einer reduzierten, kontrollierten Datenbasis für Ihre KI-Anwendungen.
Metadaten-Scan Ihrer Quellen – read-only, ohne Datenmigration.
Zentrale Index-Datenbank in Ihrem Rechenzentrum: ein durchsuchbares Inventar Ihrer Datenlandschaft.
Veraltete, doppelte und ungeeignete Daten werden sichtbar gemacht und nach Ihren Regeln ausgeschlossen.
Pro Anwendungsfall werden die relevanten Daten zusammengestellt. Die Funktion ist in Vorbereitung und noch nicht produktionsreif.
Export der ausgewählten Textinhalte an Ihr Zielsystem. Sie bleiben unabhängig in Ihrer Toolwahl: Aparavi liefert die Datenbasis, nicht die KI.
Automatische Rescans aktualisieren den Index im vereinbarten Intervall – je nach Stufe monatlich oder wöchentlich.
Wir analysieren nicht alles, sondern identifizieren zuerst die Daten, die für den konkreten Anwendungsfall wirklich benötigt werden.
Bereits nach dem Metadaten-Scan werden veraltete, redundante und ungeeignete Daten von der weiteren Verarbeitung ausgeschlossen – zeit- und kostenintensive Analysen laufen nur noch auf der relevanten Datenmenge.
Weniger Daten können Analyseaufwand, KI- und Infrastrukturkosten senken. Die Kennzahlen dazu erheben wir gemeinsam mit Ihnen.
reduzierte Datenbasis möglich, bevor KI sie sieht – projektabhängig, die tatsächliche Quote ermitteln wir gemeinsam mit Ihnen.
Im Pilot / Discovery Scan erheben wir gemeinsam erste Kennzahlen zur Datenlandschaft, zur Datenqualität und zur möglichen Reduktionsquote.
Ein durchsuchbares Inventar: welche Daten existieren, wo sie liegen, wie alt sie sind, wer verantwortlich ist.
Veraltete, doppelte und ungeeignete Dateien werden sichtbar – Sie entscheiden über Löschen, Archivieren oder den Ausschluss von der Weiterverarbeitung.
Zahlen aus Ihrer Umgebung statt Schätzungen: Datenmenge, mögliche Reduktion, Aufwand.