Bemerkungen und Anzeichen beobachten

Was ist AskTable – das Beobachten von Worten und Zahlen?

AskTable ist ein künstlicher Intelligenz-Assistent, der es Fachkräften ermöglicht, Unternehmensdaten in natürlicher Sprache abzufragen und zu analysieren.

Das aktuelle Produkt wird von Hangzhou Memory Future Artificial Intelligence Co., Ltd. betrieben und konzentriert sich auf die Lösung von Problemen im Bereich der Datengrößen, Berechtigungen sowie der Analyse echter Daten.

Hauptfunktionen von AskTable

• Datenbanken und Tabellen mit natürlicher Sprache abfragen.
• Automatische Erstellung von Abfragen, Zusammenfassungen und Diagrammen.
• Weiteres Nachfragen und Vertiefen rund um das Ergebnis.
• Kriterien für die Berechnung von Ablagerungen, Anmerkungen zu den Feldern sowie Geschäftsunterlagen.
• Datenzugriffsrechte werden nach der Identität vergeben.
• Konfigurieren Sie Regeln auf Zeilen-, Feld- und Maskierungs-Ebene.
• Für die Verwendung im Web, Lark, API, MCP und CLI.
• Hochfrequenzanalyse in Fähigkeiten und digitale Mitarbeiter verpacken.
• Unterstützung für SaaS-, Private-Cloud- und Open-Source-Einsatz.

Was ist der Unterschied zu herkömmlichen BI-Lösungen?

Traditionelle BI-Systeme entwerfen in der Regel feste Berichte, während AskTable den direkten Fragen von Fachleuten sowie deren anhaltenden Nachfragen mehr Bedeutung beimisst.

Es übersetzt nicht nur Probleme in SQL, sondern berücksichtigt auch semantische Konfigurationen, Messgrößen sowie Benutzerrechte.

• Vorübergehende Probleme müssen nicht auf die Erstellung neuer Berichte warten.
• Die Antwort kann in Form von Tabellen, Diagrammen und Erklärungen zurückgegeben werden.
• Dasselbe Problem kann je nach Benutzerrechten unterschiedliche Ergebnisse liefern.
• Die Ebene des Geschäftswissens verringert die Inkonsistenzen in den Messkriterien.
• Traditionelle BI eignet sich weiterhin für feste Dashboards und komplexe visuelle Designs.

Welche Datensätze werden unterstützt?

AskTable kann mit Datenbanken, Data-Warehouses, Dateien sowie einigen Geschäftsplattformen verbunden werden.

• MySQL und PostgreSQL.
• ClickHouse und StarRocks.
• Datenbanken wie OceanBase, TiDB usw.
• Excel und CSV-Dateien.
• Feishu-Mehrdimensionaltabellen.
• Unternehmenssysteme wie ERP, CRM und Yonyou.
• Erweiterung von benutzerdefinierten Datensquellen über DAP.

Die genauen Unterstützungsanforderungen für die jeweilige Version sowie die erforderlichen Treiber sind in den Bereitstellungsunterlagen und der Konsole zu finden.

Fragen in natürlicher Sprache

Die Nutzer können direkt Fragen zu Verkäufen, Lagerbeständen, Finanzen, Mitgliedschaften oder Betriebsabläufen stellen.

• Abfragen der Schlüsselindikatoren für einen bestimmten Zeitraum.
• Die Daten nach Region, Kanal und Produkt aufteilen.
• Anomalische Schwankungen werden untersucht und erklärt.
• Vergleichen Sie die Leistungen verschiedener Zeiträume oder Teams.
• Erstellen von Tabellen, Diagrammen und schriftlichen Schlussfolgerungen.
• Fragen Sie nach fehlenden Bedingungen und erweitern Sie den Filterbereich.

Semantische Ebene und Geschäftslogik

Die semantische Schicht dient zum Speichern der Bedeutung von Feldern, von Formeln für Kennzahlen, von Synonymen, von Geschäftsunterlagen sowie von Analysepräferenzen.

Durch diese Einstellungen kann die KI die Geschäfts-sprache auf die richtigen Datentabellen und Berechnungsregeln abbilden.

• Fügen Sie dem technischen Feld einen Geschäftsnamen hinzu.
• Definieren Sie die Messgrößen für Einnahmen, Aktivität und Konversionen.
• Zeitrahmen und Filterbedingungen aufzeichnen.
• Häufig verwendete Abkürzungen und Synonyme für Ergänzungsbereiche.
• Verknüpfung von zugehörigen Systemen, Anleitungen und Datendiktionaren.
• Analysepreferenzen für verschiedene Szenarien festlegen.

Rechte und Datenverwaltung

AskTable kann vor der Ausführung der Abfrage den Datenumfang anhand der Benutzeridentität, der Rolle und der Zugriffsrichtlinien einschränken.

• Steuerung der zugänglichen Datenquellen.
• Einschränkung bestimmter Tabellen und Felder.
• Beschränken Sie den Datensatzbereich mit Zeilenfiltern.
• Sensible Felder wie Telefonnummern werden maskiert.
• Rechte für Administrator:innen, Mitglieder und Besucher zuweisen.
• Beibehaltung der Prüfungs- und Verwaltungsfunktionen für Abfragen.

Fehlerhafte Berechtigungskonfigurationen können weiterhin zu Übergriffen führen; vor der offiziellen Veröffentlichung muss dies mit einem Testkonto überprüft werden.

Diagramme, Erklärungen und Nachfragen

Das System kann die Suchergebnisse in Tabellen, Diagramme und textliche Beschreibungen organisieren und unterstützt weitere Nachfragen.

• Zuerst den Gesamtbetrag und die Trends überprüfen.
• Untersuchen wir die Unterschiede weiter nach Dimensionen.
• Positionierung von abweichenden Zeitpunkten oder Geschäftsobjekten.
• Vergleichen Sie den Zielwert mit dem tatsächlichen Wert.
• Fassen Sie die Schlussfolgerungen in einem Bericht oder als Handlungsempfehlungen zusammen.

Die Erklärung durch KI gehört zur unterstützenden Analyse; die endgültige Entscheidung erfordert dennoch eine Überprüfung der Quelldaten und der Definitionen der Indikatoren.

Lark, MCP, API und CLI

D dieselben Fragen zur Bewertung der Fähigkeiten können den Geschäftsteams und Entwicklern über verschiedene Wege zur Verfügung gestellt werden.

• Die Web-Oberfläche eignet sich zur Konfiguration und zur interaktiven Analyse.
• Der Eingang zu Feishu eignet sich, um direkt in Gruppenchats nach Daten zu fragen.
• REST-APIs werden zur Einbettung in Geschäftsunternehmen verwendet.
• MCP ermöglicht es externen AI-Agenten, Datenfunktionen aufzurufen.
• CLI eignet sich für Terminals und automatisierte Workflows.
• Das Python SDK unterstützt sowohl synchron als auch asynchronen Aufruf.

Anleitung zur Verwendung von AskTable

1. Definieren Sie den ersten Szenario für eine wertvolle Geschäftsanalyse.
2. Wählen Sie die SaaS-, Private-Cloud- oder Open-Source-Implementierungsart.
3. Eine Organisation erstellen und Verwaltungskonten konfigurieren.
4. Verbinden mit Datenbanken, Data-Warehouses oder Tabellendateien.
5. Verwenden Sie ein Leserecht-Konto und beschränken Sie den Netzwerkzugriff.
6. Fügen Sie Feldnotizen, Kennzahlendefinitionen und Geschäftsunterlagen hinzu.
7. Erstellen Sie Rollen und konfigurieren Sie Tabellen, Felder sowie Rechte auf Zeileebene.
8. Prüfen Sie die Genauigkeit der Abfragen anhand typischer Geschäftsprobleme.
9. Überprüfen Sie SQL, Ergebnisse, Diagramme und Erklärungen.
10. Erstellen Sie eine Sammlung von Bewertungsfragen mit bekannten Antworten.
11. Anbindung an Lark, API, MCP oder andere Eingänge.
12. Anhaltende Prüfung von Fehlern, Berechtigungen und Änderungen in den Geschäftsprozessen.

SaaS-Pakete und Preise

Stand 30. August 2026 wird auf der offiziellen Preisseite nach der Gesamtzahl der Mitarbeiter des Unternehmens abgerechnet.

Verwalter, Mitglieder und Besucher werden alle mitgezählt. Die Preise sowie die Rabattregeln gelten gemäß der Endabrechnungsseite.

Kostenlose Testversion

Neue Nutzer können zunächst eine kostenlose Testversion nutzen, um die Datenanbindung, die Abfragen in natürlicher Sprache sowie die Grundfunktionen der Analyse zu überprüfen.

• Zuerst werden anonymisierte Beispiele oder Daten mit niedrigem Risiko verwendet.
• Erstellen Sie eine Gruppe von Fragen, deren Antworten bereits bekannt sind.
• Testen der Feldzuordnung und der Indikatorformeln.
• Überprüfen, ob Fehlerfragen eindeutig abgelehnt werden.
• Erst nach Überprüfung der Teamzusammenarbeitserfordernisse upgraden.

Wie man die SaaS-Ebene auswählt

• Die Dreiergruppe kann mit dem kleinsten Organisationspaket beginnen.
• Besucher werden ebenfalls mitgezählt, Plätze sollten vor der Einladung geplant werden.
• Bei der interabteilementalen Förderung muss die Gesamtzahl der tatsächlichen Nutzer erfasst werden.
• Unbegrenzte Anzahl an Fragen und Antworten gehört zu den Regeln der Werbeaktion.
• Für hochsensible Daten sollte eine privatisierte Implementierung geprüft werden.
• Mehr als zwanzig Personen sollten sich über Unternehmenslösungen beraten lassen.

Private Deployment

Die Offiziellen unterstützen die Privatisierung der Infrastruktur – die Daten können im internen Netzwerk des Unternehmens, in einer privaten Cloud oder in einem bestimmten Umfeld gespeichert werden.

Der Preis für die Privatisierung muss im Rahmen eines Geschäftsvoranschlags ermittelt werden und hängt von den Umständen, der Größe der Daten, dem Umfang der Lieferung sowie der Laufzeit des Services ab.

• Unterstützung der Anbindung an interne Datenbanken und Data-Warehouses.
• Unternehmensrollen sowie Rechte auf Zeile- und Spaltenebene sind konfigurierbar.
• Es kann mit Modellstrategien, Desensibilisierung und Auditing kombiniert werden.
• Kann mit internen Systemen und Arbeitsabläufen verbunden werden.
• Vor der Umsetzung müssen Rechenleistung, Netzwerk und Wartungsfähigkeiten bewertet werden.
• Wirtschaftliche Unterstützung, Upgrades und SLAs müssen im Vertrag festgelegt werden.

Vergleich von SaaS, Open Source und Private Cloud

Open-Source-Zustand

Die offiziellen Quellen haben den All-in-One-Deployment-Repository für AskTable veröffentlicht, der unter der Apache-2.0-Lizenz steht.

Dieser Lagerplatz bietet Docker-bezogene Dateien, mit denen UI-, REST-API- und MCP-Dienste ausgeführt werden können.

• Unterstützt Deployment-Möglichkeiten wie Standalone, Alibaba Cloud und Sealos.
• Bei der Erstellung kann eine inländische Python-Spiegelquelle ausgewählt werden.
• Die Implementierung erfordert die eigene Konfiguration der Datenbank und der großen Modelle.
• Die Open-Source-Implementierungsversion beinhaltet nicht automatisch kommerzielle Implementierung und SLAs.
• Die gesamte Hosting-Fähigkeit in der Cloud kann nicht einfach mit dem Inhalt eines Lagerhauses gleichgesetzt werden.

Python SDK

Die offizielle Python-Bibliothek zum Zugriff auf die AskTable REST-API verwendet ebenfalls die Apache-2.0-Lizenz.

• Python 3.8 und höhere Versionen werden unterstützt.
• Es werden synchrone und asynchrone Clients bereitgestellt.
• Anfragen und Antworten enthalten Typdefinitionen.
• Unterstützung von Seitenroutierung, Datei-Upload, Wiederholungsversuchen und Timeout-Einstellungen.
• API-Schlüssel sollten über Umgebungsvariablen verwaltet werden.
• Die Aufrufgrenzen und Servicepreise richten sich nach dem verwendeten Implementierungsansatz.

API- und MCP-Sicherheit

• Erstellen Sie separate API-Schlüssel für verschiedene Projekte.
• Weisen Sie Chatten- oder Verwaltungsrollen mit den geringsten Berechtigungen zu.
• Schreiben Sie Schlüssel mit hohen Berechtigungen nicht in den Frontend-Code.
• Konfigurieren Sie Protokollierung von Aufrufen, Geschwindigkeitsbeschränkungen und Warnungen bei Fehlern.
• Überprüfen Sie mit dem MCP-Verbindungs-Prüfwerkzeug den Umfang der freigegebenen Daten.
• Sofort nach einem Schlüsselleck wird er zurückgenommen und ersetzt.

Wie wird die Genauigkeit der Daten gewährleistet?

Zur zuverlässigen Abfrage sind Datenqualität, semantische Konfiguration, Berechtigungsregeln und Modellfähigkeiten gleichermaßen erforderlich.

• Erstellen Sie ein Testset mit Standardantworten.
• Überprüfen Sie, ob die generierte Abfrage die richtigen Tabellen und Felder verwendet.
• Überprüfung der Zeit, Entdoppelung und Aggregationsmaßstäbe.
• Zeigt den Berechnungsprozess für Indikatoren mit hohem Risiko an.
• Einen Klärungsprozess für Probleme aufgrund fehlender Voraussetzungen festlegen.
• Aktualisieren Sie die semantische Schicht rechtzeitig nach Änderungen im Geschäftskontext.

Privatsphäre und Nutzerdaten

Hinweise zur Datenschutzrichtlinie: Die Nutzer besitzen die von ihnen hochgeladenen, erstellten sowie durch den Betrieb der Boten erzeugten AskTable-Nutzerdaten.

Im Prinzip verarbeitet die Plattform die Daten gemäß den Anweisungen der Nutzer, doch eine kostenlose Speicherung bedeutet nicht eine Verpflichtung zur dauerhaften Aufbewahrung.

• Der Benutzer muss sicherstellen, dass die Quellen der Daten sowie die Verarbeitungsmethoden rechtlich zulässig sind.
• Kontoinformationen, Geräte und Besucherverläufe können für den sicheren Betrieb verwendet werden.
• Personenbezogene Daten, die im Rahmen des Inlandsgeschäfts erfasst werden, sollten grundsätzlich im Inland gespeichert werden.
• Löschung, Deaktivierung und Autorisierungsverwaltung sollten gemäß der Richtlinie durchgeführt werden.
• Wichtige Daten müssen in einer separaten Sicherungskopie aufbewahrt werden.
• Bei der Veröffentlichung eines Bots an Dritte müssen die Nutzer auch ihre eigenen Datenschutzregeln bereitstellen.

Für welche Unternehmen geeignet

• Vertrieb, Betrieb und Finanzen benötigen Teams, die häufig kurzfristig Daten abrufen müssen.
• Unternehmen, die über mehrere Datenbanken und Geschäftssysteme verfügen.
• Abteilungen für Daten, die eine einheitliche Messmethode und Berechtigungen wünschen.
• Organisationen, bei denen die Daten direkt in Asana abgerufen werden müssen.
• Entwicklerteams, die der AI-Agentin die Fähigkeit zur Verarbeitung echter Daten verleihen möchten.
• Staatseigene Unternehmen und große Organisationen, die eine Einrichtung im internen Netzwerk sowie eine Auditsicherung erfordern.

Vorteile des Produkts

• Natürlichsprachige Fragen zur Abfrage werden mit der Geschäftssemantikebene kombiniert.
• Die Berechtigungsregeln gelten vor der Abfrage.
• Unterstützung für Datenbanken, Data Warehouses, Dateien und mehrere Eingänge.
• Die Hochfrequenzanalyse kann in Fähigkeiten und digitale Mitarbeiter umgesetzt werden.
• Gleichzeitig werden SaaS-, Private- sowie Open-Source-Implementierungen angeboten.
• Offiziell werden REST API, MCP und ein Python SDK bereitgestellt.

Einsatzbeschränkungen und Hinweise

• KI-Analysen können immer noch fehlerhafte Abfragen oder Erklärungen erzeugen.
• Eine schlechte Datenqualität beeinflusst direkt die Zuverlässigkeit der Antworten.
• Administratoren, Mitglieder und Besucher zählen alle zur SaaS-Bevölkerung.
• Unbegrenzte Fragen und Antworten gehören zu den Regeln für die Verkaufsförderungsphase sowie zum vernünftigen Gebrauch.
• Der Privatisierungspreis erfordert eine wirtschaftliche Bewertung.
• Für die Open-Source-Einsatz ist man selbst für Wartung und Sicherheit verantwortlich.
• Bei Entscheidungen mit hohem Risiko müssen die Quelldaten überprüft werden.

Häufige Fragen

Was kann AskTable im Wesentlichen leisten?

Es ermöglicht es den Nutzern, mit natürlicher Sprache in Unternehmensdatenbanken und Tabellen nach Informationen zu suchen, wobei Daten, Diagramme, Erklärungen sowie weitere Ergebnisse zurückgegeben werden.

Kann man AskTable auch ohne SQL verwenden?

Ja, die Vertriebsmitarbeiter können direkt Fragen stellen, doch das Daten-Team muss weiterhin Datenquellen, semantische Definitionen sowie Berechtigungen festlegen.

Wie wird AskTable SaaS abgerechnet?

Am 30. August 2026 betragen die Monatskosten für Gruppen von drei Personen, zehn Personen und zwanzig Personen jeweils 200 Yuan, 600 Yuan und 999 Yuan.

Unterstützt AskTable eine private Deployment-Möglichkeit?

Unterstützung – der endgültige Preis hängt von der Implementierungsumgebung, der Datenmenge, dem Umfang der Lieferung sowie der Dienstleistungsdauer ab.

Ist AskTable ein Open-Source-Tool?

Der offizielle All-in-One-Deployment-Repository verwendet Apache-2.0, doch kommerzielle Cloud-Dienste sowie Implementierungsunterstützung müssen separat erworben werden.

Bietet AskTable API und MCP?

Es werden REST API, MCP, CLI sowie ein offizielles Python SDK bereitgestellt, die zur Systemintegration und zum Aufruf von Agenten verwendet werden können.

Sind die Analyseergebnisse von AskTable immer genau?

Nicht unbedingt – es ist weiterhin notwendig, durch Testdatensätze, Abfruchtests, Kennzahlen sowie Überprüfung der Quelldaten eine kontinuierliche Validierung durchzuführen.