AI and Data Solutions for Business Growth

Was ist Datavise?

Datavise ist ein Beratungs- und Entwicklungsunternehmen, das Unternehmen maßgeschneiderte KI-, Datenanalyse- und Cloud-Dienste anbietet. Die Dienstleistungen umfassen alles von Strategie und Prototypenentwicklung über Integration, Implementierung bis hin zur kontinuierlichen Optimierung – es handelt sich dabei nicht um ein fertiges, sofort einsetzbares KI-Tool.

Zu den Kernkompetenzen des Unternehmens gehören generative KI, RAG-Wissenssuche, Beratung in den Bereichen KI und maschinelles Lernen, Business Intelligence, Datenarchitektur, Visualisierung, Cloud-Plattformen sowie eigene technische Teams. Die Preise für Projekte werden in der Regel nach einer Bedarfsbewertung individuell kalkuliert.

Eine kurze Beschreibung

Datavise hilft Unternehmen dabei, interne Daten, generative KI, Suchsysteme und Cloud-Infrastrukturen zu kombinieren, um maßgeschneiderte Geschäftsanwendungen zu schaffen.

Service-Matrix

Entwicklung generativer KI

Datavise bietet generative KI-Dienste von der Beratung über die Entwicklung bis hin zur Integration an, mit denen Branchenanwendungen mithilfe von Text-, Bild- und Sprachmodellen erstellt werden können. Die Lösungen werden anhand von Unternehmensdaten, vorhandenem Software-Stack und spezifischen Geschäftszielen angepasst.

• Aufschlüsselung der Geschäftsmöglichkeiten und Risiken kreativer KI
• Wählen Sie große Modelle sowie multimodale Modelle, die für die Aufgabe geeignet sind.
• Entwicklung von KI-Agenten für Kundenservice, Vertrieb und interne Mitarbeiter
• Erstellung von Berichten, Marketing- und personalisierten Inhalten
• Verbindung von Unternehmensschnittstellen, Datenbanken und Workflows
• Einführung von Hinweisen, Bewertungen und Regeln für Inhaltssicherheit
• Nach dem Go-Live kontinuierliche Überwachung, Aktualisierung und Optimierung

Generative KI-Agenten

Agenten können den Kunden oder Mitarbeitern rund um die Uhr Fragen beantworten und, sofern berechtigt, auf Geschäftsunternehmen zugreifen. In der Produktionsumgebung muss ein freier Dialog von festgelegten Prozessen getrennt gestaltet werden.

• Antworten auf geschäftliche Fragen, die auf Unternehmensdaten beruhen
• Anforderungen der Kunden sammeln und Hinweise auswählen
• Aufruf der Geschäfts-API zur Abfrage des Status oder zur Erstellung einer Aufgabe
• Interaktion mit Benutzern per Text oder Sprache
• Komplexe, hochriskante Anfragen an den Menschen weiterleiten
• Notwendigen Kontext speichern und Zusammenfassung zur Übergabe erstellen
• Überprüfung von Fakten, Verhaltensweisen und Werkzeugaktionen mit dem Testdatensatz

RAG as a Service

Der RAG-Service von Datavise verbindet große Sprachmodelle mit der Suche nach Echtzeitdaten und liefert mithilfe von Unternehmensdaten Kontext für Antworten. Der Service umfasst Strategieentwicklung, maßgeschneiderte Entwicklung, Integration, Testing sowie kontinuierliche Unterstützung.

• Zugriff auf Dateien, Datenbanken und Quellen mit betriebsbezogenem Wissen
• Dokumentenmetadaten bereinigen, aufteilen und erweitern
• Mischsuche mit Schlüsselwörtern und Vektoren
• Recherche von relevanten Abschnitten anhand der Benutzerfragen
• Lassen Sie das Modell Antworten auf der Grundlage der gesuchten Inhalte erstellen.
• Sensible Daten durch Berechtigungsfilter einschränken
• Überwachung der Suchqualität und Relevanz der Antworten

Gemischte Suche und semantische Suche

Die offizielle Website erklärt ausführlich die hybride Suchmethode, bei der Suchbegriffe mit Vektor-Suchen kombiniert werden. Sie ermöglicht es, sowohl präzise Begriffe als auch inhaltlich ähnliche Informationen zu finden – was für gesetzliche Vorschriften, technische Dokumente sowie Branchendokumente geeignet ist.

• Genaue Übereinstimmung der Nummern, Produktbezeichnungen und gesetzlichen Vorschriften beibehalten
• Natursprachliche Ausdrücke durch Vektor Suche verstehen
• Filtern nach Region, Datum und Berechtigungen mit Metadaten
• Erstellung einer hierarchischen Struktur für lange Dokumente
• Erhöhung der Priorität der am relevantestenen Abschnitte durch Umordnung
• Ablehnung von Antworten auf unbegründete Fragen oder Anfrage nach Klarstellung

Konsultationen zu KI und maschinellem Lernen

Beratungsdienstleistungen umfassen die Vorbereitung, die strategische Ausrichtung, die Entwicklung von Modellen, intelligente Automatisierung sowie den Betrieb von Modellen. Unternehmen können mit einer hochwertigen Fragestellung beginnen und anschließend entscheiden, ob sie ihre Aktivitäten auf eine Datenplattform oder ein langfristiges Team ausweiten möchten.

• Bewertung der Bereitschaft von Daten, Talenten, Systemen und Governance
• Erstellung einer AI-Ausrichtung, die mit den Geschäftszielen übereinstimmt
• Entwerfen und Validieren von Modellprototypen
• Entwicklung von Vorhersagemodellen, Klassifizierungsmodellen und Modellen für natürliche Sprache
• Integration des Modells in bestehende Softwareprozesse
• Einführung von Mechanismen für die Bereitstellung, Überwachung und kontinuierliche Optimierung
• Entwurf einer verantwortungsvollen, transparenten und prüfbaren AI-Governance

Intelligente Automatisierung

Datavise setzt maschinelles Lernen, Robotic Process Automation und Dokumentenverarbeitung ein, um wiederholende Arbeiten zu reduzieren. Ob die Automatisierung sinnvoll ist, sollte anhand der Fehlerquote, der Zeit für die manuelle Bearbeitung sowie der Geschäftsergebnisse beurteilt werden.

• Prozesse mit klaren Identifizierungsregeln und hoher Wiederholungshäufigkeit
• Daten aus Rechnungen, Verträgen und Formularen extrahieren
• Prioritäten gemäß den Prognoseergebnissen zuweisen
• Automatische Erstellung oder Überprüfung von Geschäftsberichten
• Übertragung strukturierter Daten zwischen Systemen
• Für Ergebnisse mit geringer Zuverlässigkeit wird eine manuelle Überprüfung vorgenommen.
• Jede automatische Entscheidung sowie jede Abweichungsbehandlung aufzeichnen.

MLOps und Modellmanagement

Beratung zu KI und maschinellem Lernen umfasst die Implementierung von Modellen, deren Überwachung, Wartung sowie kontinuierliche Verbesserung. Das Team sollte Trainingsdaten, Code, Modelle, Konfigurationen und Kennzahlen in einer Versionsverwaltung erfassen.

• Etablierung einer wiederholbaren Daten- und Trainingspipeline
• Protokollieren von Modellversionen und Bewertungsergebnissen
• Überwachungsverzögerungen, Kosten, Drift und Fehler
• Einstellen des Prozesses für Modellaktualisierungen und Rollbacks
• Schutz von Schlüsseln, Daten und Inferenz-Schnittstellen
• Bewahrung von Prüfungsbelegen für die Produktionsprognosen

Daten- und Business-Intelligence-Beratung

Daten- und BI-Dienste helfen Unternehmen dabei, aus verstreuten Daten konsistente Kennzahlen, Analysemodelle sowie Entscheidungstafeln zu erstellen. Der Wert liegt nicht nur in den Diagrammen, sondern in dem Kreislauf zwischen den Datenqualitäten, der Datengenauigkeit und den daraus resultierenden Geschäftsmaßnahmen.

• Überprüfung der Geschäftsprozesssysteme und Datenquellen
• Einheitliche Messgrößen für Kunden, Produkte und Finanzzahlen
• Aufbau eines Data-Warehouse- oder Lakehouse-Modells
• Design von Management- und Betriebsboards
• Erkennung von Kosten, Risiken und Wachstumsmöglichkeiten
• Einführung automatischer Aktualisierung und Qualitätswarnungen
• Steuerung des Datenzugriffs nach Aufgaben

Datenvisualisierung und Berichterstattung

Datavise verwendet Tools wie Power BI und Tableau, um komplexe Daten in interaktive Dashboards und Berichte umzuwandeln. Zunächst muss das Entscheidungsproblem klar definiert werden, anschließend können die geeigneten Diagramme sowie die Aktualisierungsfrequenz ausgewählt werden.

• Entwicklung von Schlüsselleistungsindikatoren und -dimensionen
• Erstellung von Dashboards für Vertrieb, Betrieb, Risiken und Finanzen
• Bietet Bohren, Filtern und Warnungen bei Anomalien.
• Verbindung von Cloud-Lagern mit Unternehmensanwendungen
• Verringerung der manuellen Tabellenzusammenfassung und von Versionskonflikten
• Erklärung der Quellen der Indikatoren durch ein Datendictionary

Datenverwaltung und Architektur

Datenarchitekturdienste konzentrieren sich auf eine sichere, skalierbare und gut verwaltbare Datenumgebung, die eine zuverlässige Grundlage für Analyse und KI bietet. Ohne stabile Datensysteme ist die direkte Implementierung großer Modelle in der Regel schwer langfristig zu warten.

• Entwurf von Data-Warehouse-, Data-Lake- oder Lakehouse-Architekturen
• Aufbau von Pipelines für Sammeln, Umwandeln und Synchronisieren
• Erstellung von Regeln für die Verwaltung von Hauptdaten und Metadaten
• Überwachung der Integrität, Genauigkeit und Zuverlässigkeit
• Einführung von Hierarchien, Berechtigungen und Lifecycle-Management für Daten
• Erstellung nachvollziehbarer Datensätze für die KI-Trainierung und -Suche

Cloud-Dienste

Datavise bietet Unterstützung bei der Cloud-Migration, -Verwaltung, -Optimierung sowie bei der Implementierung von KI-Lösungen. Die unterstützten Plattformen umfassen AWS, Google Cloud und Microsoft Azure. Die Wahl der konkreten Plattform hängt von den vorhandenen Technologien, dem Standort, den Anforderungen an die Konformität sowie den Kosten ab.

• Bewertung der bestehenden Systeme und des Umfangs der Cloud-Migration
• Entwurf von Rechen-, Speicher-, Netzwerk- und Identitätsarchitekturen
• Einsatz von Daten, Analyse und AI-Arbeitlasten
• Einführung von Backups, Überwachung und Katastrophenwiederherstellung
• Optimierung der Ressourcennutzung und Cloud-Kosten
• Einführung von Verschlüsselung, Berechtigungen und Sicherheitsaudits
• Kapazität nach Geschäftswachstum erweitern

Exklusives Team für KI und maschinelles Lernen

Unternehmen können eigene Teams anheuern, die aus KI-Strategen, Datenwissenschaftlern, Machine-Learning-Ingenieuren und Softwareentwicklern bestehen. Dieses Modell eignet sich für eine kontinuierliche Produktentwicklung, wobei die Kunden dennoch einen Produktverantwortlichen sowie die Befugnis zur Geschäftsentscheidung beibehalten müssen.

• Ausgleich des internen Mangels an KI- und Datenexperten
• Schnelle Erstellung von Prototypen und Produktentwicklung
• Zusammenarbeit mit bestehenden Produkten, Daten- und Sicherheitsteams
• Dauerhafte Wartung von Modellen, Abfragen und Datenpipelines
• Erweitern Sie schrittweise die Teamgröße gemäß dem Zeitplan.
• Klare Zuordnung von Code, Daten und Urheberrechten

Haupttechnologische Ökologie

Geltende Branchen

• Patientenunterstützung und Forschungsrecherche in der Medizin und Biotechnologie
• Risikomanagement, Betrugsprävention und Konformitätsanalyse in der Finanz- und Bankwesen
• Empfehlungen, Suchfunktionen und Optimierung des Bestands im Einzelhandel und im E-Commerce
• Vorherschauende Wartung sowie Projektanalyse in der Fertigung und Ingenieurwissenschaften
• Erkenntnisse zu den Vermögenswerten und der Betriebsführung im Immobilienbereich
• Automatisierte Suche und Prüfung von Dokumenten zu Themen wie Recht und Konformität
• Berichte von Fachdienstleistungsunternehmen und Wissensassistenten

Beispiele für die Suche nach Konformitätsdokumenten

Die öffentlichen Beispiele von Datavise zeigen die Entwicklung eines RAG-Dokumentensuchsystems für Plattformen zur Konformitätsverwaltung. Das Projekt verbessert die Suche in großen Mengen an regulatorischen Dokumenten durch hierarchische Aufteilung, Erweiterung mit Metadaten, regulatorische Ontologien sowie Vektorsuche.

• Übertragung von Regulierungsdokumenten in ein Vektorabrufsystem
• Prozess zur Neudefinition des Indexes und Einrichtung einer hierarchischen Aufteilung
• Fügen Sie Metadaten zum Bereich dem Dokument hinzu.
• Entwurf von Ontologien und semantischen Beziehungen im Bereich der Regulierung von Designs
• Kombination von Volltext- und Vektorabruf
• Anpassung der Hinweise, um sie an die Suchergebnisse anzupassen
• Ständige Aktualisierung von Vorschriftenunterlagen und Bewertungsmustern

Beispiele für KI im Bereich der zahnärztlichen Sprachverarbeitung

Ein weiteres offizielles Beispiel ist ein 24/7-kompatibles Sprach-Assistenten-System für Zahnarztpraxen. Das System kombiniert generative KI, Spracherkennung, Text-zu-Sprache-Übersetzung, Telefonflussverwaltung sowie medizinische CRM-Systeme und wird über Frontend- und Backend-Anwendungen zur Verwaltung der Praxis eingesetzt.

• Anrufe von Patienten am Abend und an Wochenenden entgegennehmen
• Häufige Klinikfragen verstehen und beantworten
• Zweirichtiger Dialog über eine Echtzeit-Stimmen-Schnittstelle
• Verbinden des medizinischen CRM zur Speicherung von Interaktionsinformationen
• Verwendung von Django als Backend und React als Frontend
• Leistung großer Modelle mit benutzerdefinierten Benchmark-Tests
• Erweiterung bei mehr Kliniken und unterschiedlichem Anrufaufkommen

Für welche Unternehmen geeignet

• Unternehmen, die maßgeschneiderte Lösungen statt universeller Vorlagen benötigen
• Teams, die über interne Daten verfügen, aber an der Fähigkeit zur Umsetzung mangeln
• Organisationen, die KI mit bestehenden Systemen und Cloud-Plattformen verbinden müssen
• Kunden, die Tools für die Suche nach Branchenwissen sowie zur Einhaltung von Vorschriften entwickeln möchten
• Unternehmen, die langfristig exklusive Daten oder ein Machine-Learning-Team benötigen
• Unternehmen, die bereit sind, sich schrittweise – von Beratung und Pilotprojekten bis hin zur Produktion – einzubringen.

Datavise-Preise

Auf der offiziellen Datavise-Website werden weder die Stundensätze noch festgelegte Pakete oder Mindestpreise für Dienstleistungen angegeben. Stattdessen wird nach einer kostenlosen Erstberatung ein maßgeschneiderter Kostenvoranschlag erstellt. Die Liste der Tools sollte als Anfrage an das Unternehmen gekennzeichnet sein – und nicht als kostenloser SaaS-Dienst.

Projektbudgetliste

• Kosten für Bedarfsanalyse, Datenprüfung und Konzeptentwicklung
• Kosten für Datenreinigung, Annotation, Migration und Berechtigungsmanagement
• Kosten für Modelle, Vektorbibliotheken, Cloud-Ressourcen und APIs von Drittanbietern
• Kosten für Frontend, Backend, Geschäftsintegration und Benutzererfahrungsentwicklung
• Investitionen in Sicherheit, Konformität, Testing und Auditing
• Kosten für Überwachung, Support und kontinuierliche Optimierung nach dem Go-Live
• Umfang der Übertragung von Wissen, Export von Dokumenten, Code und Daten
• Anpassungsanfragen, Ausnahmen vom Umfang sowie Kündigungsbedingungen

Schneller Einstiegsleitfaden

1. Wählen Sie ein konkretes Problem aus, das die Einnahmen, Kosten oder Risiken beeinflusst.
2. Ordnen Sie den aktuellen Prozess, die Daten, die Benutzer sowie die Referenzwerte.
3. Abschluss der Anforderungs- und Bereitschaftsberatung mit Datavise.
4. Teilen Sie das Projekt in die Phasen Entdeckung, Prototypenentwicklung, Pilotprojekt und Produktion auf.
5. Im Vertrag müssen die Liefergegenstände, die Abnahme sowie das Urheberrecht klar festgelegt werden.
6. Verifizieren Sie die Technologie-Lösung mit repräsentativen Daten.
7. Einsatz in begrenztem Umfang mit Beibehaltung einer manuellen Rückfalllösung.
8. Die Erweiterung wird je nach den tatsächlichen Geschäftsergebnissen entschieden.

RAG-Projekt-Tutorial

1. Bestimmen Sie die Zielnutzer, die Arten von Problemen sowie zuverlässige Quellen für Wissen.
2. Überflüssige, doppelte und widersprüchliche Daten entfernen.
3. Entwurf von Aufteilungen, Metadaten, Berechtigungen und Aktualisierungsmechanismen.
4. Etablierung einer Suchgrundlage, die Schlüsselwörter mit Vektoren verbindet.
5. Erstellen Sie echte Fragen, Standardantworten und Belege.
6. Bewerten Sie getrennt die Treffer der Suche und die Qualität der endgültigen Antwort.
7. Fügen Sie Regeln für Ablehnungen, Klarstellungen und manuelle Aufstufungen hinzu.
8. Nach dem Go-Live werden Fehler kontinuierlich erfasst und Rückfalltests durchgeführt.

Lehrmaterialien zu Daten und BI-Projekten

1. Listen Sie die zu unterstützenden Management- und Betriebsentscheidungen auf.
2. Einheitliche Definitionen der Schlüsselindikatoren, Verantwortliche sowie Berechnungslogik.
3. Überprüfung der Datenquellen, der Aktualisierungsfrequenz und der Qualitätsprobleme.
4. Entwerfen von Datenmodellen und Berechtigungsstrukturen.
5. Zuerst werden kleine Mengen an wertvollen Dashboarden geliefert.
6. Lassen Sie die Geschäftsanwender die Definitionen und den Verwendungsvorgang überprüfen.
7. Einführung einer Qualitätsüberwachung und von Alarmen bei Abweichungen.
8. Basierend auf der Verbreitung und weiteren Geschäftsmaßnahmen wird iteriert.

Leitfaden zur Implementierung von KI-Agenten

1. Definieren Sie den Umfang, innerhalb dessen der Agent antworten und Aktionen ausführen darf.
2. Vorbereitung von Kenntnissen, Tool-Schnittstellen und Authentifizierungsmethoden.
3. Entwerfen Sie freie Antwortmöglichkeiten, feste Abläufe und Grenzen für die manuelle Übernahme.
4. Für schriftliche Vorgänge mit hohem Risiko werden Bestätigungen und Audits hinzugefügt.
5. Erstellen von Datensätzen für Fakten, Aktionen, Werkzeuge und Sicherheitstests.
6. Im Testumfeld werden Zeitüberschreitungen und Abhängigkeitsfehler abgedeckt.
7. Veröffentlichen in geringem Umfang und überwachen Ergebnisse sowie Kosten.
8. Führe Produktionsfehler in neue Regressionstests um.

Sicherheit, Privatsphäre und Konformität

Die offizielle Website von Datavise betont die Datensicherheit, die ethischen Aspekte der KI sowie die branchenspezifischen Anforderungen wie GDPR und HIPAA. Die genauen Zertifizierungsanforderungen, die Verantwortlichkeiten sowie die Art und Weise der Datenverarbeitung richten sich nach dem Projektvertrag sowie den Sicherheitsdokumenten.

• Sammeln nur die Daten, die für die Abschluss des Projekts benötigt werden.
• Isolierung der Zugriffsrechte nach Rolle und Projektumgebung
• Verschlüsselung von statischen und übertragenen Daten
• Aufzeichnung der Datenquellen, Modellversion und automatischer Entscheidungen
• Überprüfung von Cloud-Regionen, Zulieferern und grenzüberschreitender Verarbeitung
• Einsatz von Experten und manueller Überprüfung für regulierte Szenarien
• Einführung von Prozessen für das Speichern, Löschen, Exportieren und die Reaktion auf Ereignisse
• Regelmäßige Überprüfung der Fairness, Genauigkeit und Sicherheitsgrenzen des Modells

Effektbewertung

Vorteile des Produkts

• End-to-End-Fähigkeiten für KI, Daten, BI und Cloud
• Es ist möglich, Anpassungen an die Prozesse der jeweiligen Branche vorzunehmen.
• Der RAG-Dienst berücksichtigt gleichzeitig gemischte Suchen und Metadaten.
• Unterstützung über den gesamten Lebenszyklus – von strategischer Beratung bis hin zur Betriebsführung
• Es können eigene Teams für KI und maschinelles Lernen bereitgestellt werden.
• Offene Fallbeispiele zeigen Details zur konformen Suche und zur Implementierung von Sprachagenten
• Kompatibel mit gängigen Clouds, Datenplattformen und Visualisierungswerkzeugen
• Betonung von Datensicherheit, Ethik und kontinuierlicher Unterstützung

Einsatzbeschränkungen und Hinweise

• Auf der offiziellen Website gibt es keinen festen Preis; das Budget muss anhand einer Bedarfsbewertung festgelegt werden.
• Die Dauer von maßgeschneiderten Projekten beträgt in der Regel Wochen bis Monate.
• Die Lieferqualität hängt stark von den Kundendaten sowie vom Unternehmensengagement ab.
• Die Integration mehrerer Systeme kann Zeitverzögerungen, Kosten sowie Sicherheitsrisiken verursachen.
• Die Ergebnisse der Beispiele auf der offiziellen Website können nicht als Garantie für alle Projekte angesehen werden.
• In regulierten Branchen sind weiterhin die eigenen Rechtsabteilungen und Compliance-Prüfungen der Kunden erforderlich.
• Der Modus mit eigenem Team erfordert einen klaren Produktverantwortlichen und eine effektive Steuerung.
• Drittanbieter-Modelle, Cloud und Schnittstellen verursachen laufende Kosten.
• Die Kerndienste sind keine Open-Source-Produkte; der Austritt sowie die Migration erfordern vertragliche Regelungen.

GitHub und Open Source

Auf der offiziellen Datavise-Website gibt es keinen Link zu einer verifizierbaren offiziellen GitHub-Organisation. Auf öffentlichen Plattformen existieren mehrere Konten mit ähnlichen Namen, doch es fehlt die zweifache Verifizierung durch eine Website, Unternehmensinformationen oder Code-Dokumentation – daher können sie nicht als offiziell angesehen werden.

Datavise bietet Beratungsdienstleistungen im Bereich Wirtschaft sowie maßgeschneiderte Entwicklungsleistungen an. Die Quellcodes der Kernplattform sowie eine einheitliche Open-Source-Lizenz werden nicht offengelegt. Ob die Projektcodes übergeben werden, wer für deren Wartung verantwortlich ist und ob eine Weiterentwicklung möglich ist, muss im Vertrag klar geregelt werden.

Grundlegende Informationen

Empfehlungswert

4,5 / 5. Datavise eignet sich für Teams, die Unternehmensdaten, RAG, generative KI sowie Cloud-Systeme in maßgeschneiderte Anwendungen umsetzen möchten. Das Angebot ist recht umfassend und die technischen Ansätze sind klar definiert. Allerdings sind die Preise nicht transparent, und der Erfolg des Projekts hängt von der Datenqualität, dem Umfang des Vertrags sowie der kontinuierlichen Zusammenarbeit beider Parteien ab.

Häufige Fragen

Was macht Datavise hauptsächlich?

Es bietet Unternehmen generative KI, RAG, maschinelles Lernen, Datenanalyse, Cloud-Plattformen sowie Dienstleistungen durch spezielle Teams.

Ist Datavise ein SaaS-Tool?

Es handelt sich nicht um ein standardisiertes SaaS-Produkt, sondern es werden hauptsächlich Beratungen, maßgeschneiderte Entwicklung, Integration sowie Support entsprechend den Anforderungen des Unternehmens angeboten.

Bietet Datavise RAG an?

Angebote umfassen gemischte Suchfunktionen, vektorbasierte Suche, Wissensarchitekturen, maßgeschneiderte Entwicklung sowie kontinuierliche Optimierung.

Wie viel kostet Datavise?

Auf der offiziellen Website gibt es keine festen Pakete oder Mindestpreise für Dienstleistungen. Ein maßgeschneiderter Kostenvoranschlag kann nur nach Abschluss einer Anfrage zur Klärung der Anforderungen erstellt werden.

Unterstützt es Sprach-KI?

Unterstützung: Die offiziellen Beispiele zeigen intelligente Sprachempfangssysteme, die Spracherkennung, Sprachsynthese, Telefongespräche und CRM miteinander verbinden.

Welche Cloud-Plattformen werden unterstützt?

Die offizielle Website zeigt führende Cloud-Plattformen wie AWS, Google Cloud und Microsoft Azure.

Eignet sich Datavise für kleine und mittlere Unternehmen?

Geeignet für kleine und mittlere Unternehmen mit klaren Geschäftsproblemen und Projektbudgets; komplexe Projekte erfordern dennoch interne Verantwortliche sowie Datenressourcen.

Bietet Datavise langfristige Unterstützung?

Die offizielle Website erklärt die Überwachung, Aktualisierung und Optimierung nach der Implementierung sowie die Möglichkeit, einen eigenen Team-Modus zu nutzen.

Ist Datavise open source?

Die Kerndienste sind keine Open-Source-Produkte, und die offizielle Website verweist nicht auf eine überprüfbare offizielle GitHub-Code-Organisation.