Fünf spezialisierte Agenten verkürzen natürlichsprachliche Abfragen über mehrere Datenbanken von 2–3 Tagen auf 10 Sekunden.
Kurz gesagt
DataWeaver ist die datenbankübergreifende Analytics-Middleware von YGG für Unternehmen. Fachanwender stellen eine Frage in natürlicher Sprache, und fünf spezialisierte Agenten — NL2SQL, Viz, Report, Monitor und Knowledge — übernehmen nacheinander Datenabruf, Diagramm, Bericht und Alarmierung; die Antwort kommt in Sekunden statt nach Tagen in der IT-Warteschlange. Der entscheidende Unterschied zu klassischen BI-Werkzeugen: Abfragen laufen föderiert direkt über PostgreSQL, MySQL, Oracle, ClickHouse und MongoDB — ohne vorher ein Data Warehouse oder Reporting-Modell zu bauen.
Was der Agent den Menschen abnimmt
Mehrstufiges Reasoning + Hybrid-Retrieval (Keyword/Vektor/Semantik), 14 Schichten SQL-Injection-Schutz.
Wählt automatisch den passenden Diagrammtyp und rendert interaktiv — ohne BI-Tool.
Konversationelle Wochen- und Monatsberichte mit Zustellung an DingTalk, WeCom, Slack, Lark.
Schwellwert- und Anomalieerkennung mit kanalübergreifenden Alarmen (13+ Messaging-Kanäle).
RAG-Dokument-QA + Wissensgraph, föderiert über PostgreSQL, MySQL, Oracle, ClickHouse, MongoDB.
Im Vergleich
| Dimension | Klassisches BI-Tool | Handgeschriebenes SQL | DataWeaver-Agenten |
|---|---|---|---|
| Zeit bis zur Antwort auf eine neue Frage | Erst Modell und Report bauen; ein neues Kennzahlen-Verständnis erfordert Neukonfiguration | Ticket an die IT, 2–3 Tage Wartezeit | Direkt fragen; Ergebnis und Diagramm in Sekunden |
| Abfragen über mehrere Datenbanken | Meist erst ETL ins Warehouse, bevor überhaupt verknüpft werden kann | Jede Datenbank einzeln anbinden, exportieren, Definitionen manuell abgleichen | Föderierte Abfragen über PostgreSQL, MySQL, Oracle, ClickHouse und MongoDB |
| Erforderliche Vorkenntnisse | Erfordert Drag-and-drop-Modellierung und Kennzahlendefinition | Erfordert SQL sowie Schema-Kenntnis | Natürliche Sprache genügt; den Diagrammtyp bestimmt der Viz-Agent |
| Sicherheit und laufende Überwachung | Berechtigungen im BI-Tool; Anomalien hängen weiter daran, dass jemand Dashboards beobachtet | Injection-Schutz und Alarm-Skripte werden je Projekt neu gebaut, kaum vereinheitlichbar | NL2SQL bringt 14 Schutzschichten gegen Injection mit; der Monitor-Agent alarmiert über 13+ Kanäle |
Vorher / nachher im Vergleich
Nachprüfbare Fakten
Das Produkt besteht aus fünf spezialisierten Agenten — NL2SQL, Viz, Report, Monitor und Knowledge — für Abfrage, Visualisierung, Reporting, Monitoring und Wissens-QA.
Der NL2SQL-Agent implementiert 14 Schutzschichten gegen SQL-Injection und nutzt Hybrid-Retrieval über Keyword-, Vektor- und Semantik-Indizes.
Der Monitor-Agent verteilt Schwellwert- und Anomalie-Alarme an 13+ Messaging-Kanäle; der Report-Agent unterstützt geplante Zustellung an DingTalk, WeCom, Slack und Lark.
Die föderierte Abfrage umfasst fünf Datenbankfamilien: PostgreSQL, MySQL, Oracle, ClickHouse und MongoDB.
Die Aussage „von 2–3 Tagen auf Sekunden" vergleicht einen Ad-hoc-Report-Auftrag im IT-Backlog mit derselben Frage, einmal in DataWeaver gestellt.
Einsatzgrenzen
Weiterführend
Ygg Lab Token — API-Kontingent-Gateway
Jeder Modellaufruf klar und kontrollierbar — neun Upstream-Typen hinter einem einzigen sk-Key, mit Kontingent, Logs und Abrechnung im eigenen Haus.
ProToDo
Einmal diktieren — die KI baut daraus ein dreistufiges Task-Board; Kunden sehen den Fortschritt per Link, ganz ohne Konto.