ANWENDUNGSFALL

KI-Reporting-Agent: Ersetzen Sie Tableau, Looker und Power BI durch einen einzigen Agenten

Erstellen Sie eine Reporting-KI, die Daten von überall abruft, automatisch Berichte erstellt und einen Bruchteil der Enterprise-BI-Abonnements kostet.

24. Dezember 2025•ANWENDUNGSFALL

Ihr Team zahlt 50-70 € pro Benutzer pro Monat für Business-Intelligence-Software. Für ein 20-köpfiges Analyseteam sind das 12.000-16.800 € pro Jahr—nur um bereits vorhandene Daten zu visualisieren.

Was wäre, wenn ein KI-Agent Ihre Fragen direkt beantworten, proaktiv Erkenntnisse liefern und automatisch Berichte erstellen könnte?

Die versteckten Kosten von Business-Intelligence-Tools

Schauen wir uns an, was Enterprise-BI-Tools für ein 20-köpfiges Team wirklich kosten:

Tool	Preis/Benutzer	Jährlich (20 Benutzer)
Tableau	€65/user/mo	€15.600
Power BI	€9,40/user/mo	€2.256
Looker	€46/user/mo	€11.040
Mode	€37/user/mo	€8.880

Preise basierend auf Professional-Tarifen ab Dezember 2025

Was wäre, wenn Ihr Reporting-Team eine KI wäre, die nichts kostet und Fragen in Sekunden beantwortet?

Was BI-Tools wirklich sind (entmystifiziert)

Wenn Sie das Marketing weglassen, was bleibt übrig?

Funktion	Was es wirklich ist
Interaktive Dashboards	SQL-Abfragen als Diagramme gerendert
Datenmodellierung	Join-Definitionen und Spaltenzuordnungen
Geplante Berichte	Cron-Jobs, die PDFs per E-Mail senden
Warnungen	Schwellenwertprüfungen bei geplanten Abfragen
Zusammenarbeit	Kommentare zu Diagramm-URLs

Sie bezahlen für Visualisierungssoftware. Ein KI-Agent kann abfragen, analysieren, erklären und liefern—ohne Dashboard-Erstellung.

Was ein KI-Reporting-Agent wirklich tut

Ein KI-Reporting-Agent ist nicht nur ein Chatbot, der SQL ausführt. Es ist ein persistenter Analyst, der Ihr Unternehmen aktiv überwacht:

Beantwortet Fragen in natürlicher Sprache

‹Wie lief es letzten Monat?› ‹Was verursacht den Anstieg der Abwanderung?› Fragen Sie einfach. Der Agent fragt Ihre Daten ab und gibt Ihnen die Antwort.

Liefert proaktiv Erkenntnisse

Umsatz um 15% gesunken? Ungewöhnliches Muster bei Benutzeranmeldungen? Der Agent sagt es Ihnen, bevor Sie daran denken zu fragen.

Erstellt geplante Berichte

Wöchentliche Zusammenfassungen, monatliche Übersichten, Vorstandsberichte—alles wird automatisch erstellt und geliefert. Keine manuelle Arbeit.

Erklärt das ‚Warum', nicht nur das ‚Was'

‹Der Umsatz ist um 12% gestiegen, hauptsächlich durch Enterprise-Deals in EMEA. SMB ist flach wegen erhöhter Abwanderung im Starter-Tier.›

Verbindet Daten über Quellen hinweg

CRM, Abrechnung, Produktanalysen, Support—der Agent verbindet Punkte über Ihren gesamten Datenstack.

Ein Tag im Leben: KI-Reporting-Agent in Aktion

So sieht es aus, wenn ein KI-Agent Ihr Reporting übernimmt. Echte Gespräche, echte Erkenntnisse:

Umsatzübersicht

via Slack - #geschaeftsleitung

@Lazarus wie lief es letzten Monat?

Hier ist Ihre Dezember-Performance-Zusammenfassung:

Umsatz

€247K

+12%

MRR

€82K

+8%

Kunden

1,247

+15%

Monatlicher Umsatztrend

€198K

Oct

€221K

Nov

€268K

Dec

Enterprise hat den Großteil des Wachstums getrieben (+23%). SMB war flach. Ich habe eine detaillierte Aufschlüsselung unter /berichte/dezember-zusammenfassung.md gespeichert

Schlüssele das nach Segment auf

Hier ist die Umsatzaufschlüsselung nach Kundensegment:

Umsatz nach Segment

Enterprise€156K

Mid-Market€78K

SMB€34K

Anomalieerkennung

via Slack - #warnungen

Achtung — Ich habe ein ungewöhnliches Muster in Ihren Abwanderungsdaten erkannt:

Tägliche Abwanderungsrate

Mon

2.1%

Tue

2.3%

Wed

Thu

4.8%

Fri

5.2%

Die Abwanderung stieg am Freitag auf 5,2%, gegenüber Ihrer normalen Basis von 2,1%. Das begann nach der Aktualisierung der Preisseite am Donnerstag.

Was verursacht das?

Ich habe die 25 Kündigungen analysiert. Hier sind die Hauptgründe:

Kündigungsgrund	Anzahl	MRR-Auswirkung
Bedenken wegen Preiserhöhung	12	€4,200
Wechsel zum Wettbewerber	8	€2,800
Nicht mehr benötigt	5	€1,700

Wöchentlicher Verkaufsbericht

via E-Mail - Montag 9:00 Uhr

Wöchentlicher Verkaufsbericht — 16.-22. Dezember 2025

Neue Deals

+18%

Abgeschlossen

€87K

+24%

Pipeline

€412K

-3%

Funnel-Performance

Diese Woche vs. letzte Woche

Before

After

Leads+18%

142168

Meetings+21%

3441

Demos+28%

1823

Die Demo-zu-Abschluss-Rate verbesserte sich auf 42% (war 31%)—das neue Demo-Skript funktioniert.

Die Pipeline ist leicht gesunken, aber die Qualität ist gestiegen—die durchschnittliche Dealgröße stieg um 18%.

Vollständiger Bericht gespeichert unter /berichte/verkauf-woche-12-22.md

Ad-hoc-Analyse

Welche Kanäle bringen die besten Kunden?

Ich habe die Akquisitionskanäle nach LTV analysiert. Folgendes habe ich gefunden:

Leads nach Kanal

Organic Search312

Paid Ads198

Referral156

Direct89

Social67

Kanal	Leads	CAC	Ø LTV
Organic Search	312	€42	€2,100
Paid Ads	198	€128	€1,800
Referral	156	€18	€2,800

Empfehlung: Verdoppeln Sie bei Empfehlungen. Es hat den niedrigsten CAC und den höchsten LTV. Bezahlte Anzeigen haben 3x den CAC bei geringerer Bindung.

Die Killer-Funktion: Ihre eigene Daten-Intelligenz-Schicht

Das macht es grundlegend anders als jedes BI-Tool, das Sie je verwendet haben.

In Lazarus pflegt Ihr Reporting-Agent sein eigenes Wissen über Ihr Unternehmen. Er lernt Ihre Kennzahlen, versteht Ihr Datenmodell und erinnert sich an den Kontext vergangener Gespräche. Er führt nicht nur Abfragen aus—er baut institutionelles Wissen über Ihre Zahlen auf.

Keine Dashboard-Wartung

Dashboards gehen kaputt. Kennzahlen ändern sich. Der Agent passt sich Ihrem sich entwickelnden Datenmodell ohne manuelle Updates an.

Kontextbewusste Analyse

‹Der Umsatz ist gestiegen, aber das liegt am einmaligen Enterprise-Deal. Der Kern-MRR ist eigentlich flach.› Der Agent kennt die Geschichte hinter den Zahlen.

Proaktiv, nicht reaktiv

Warten Sie nicht, bis jemand fragt. Der Agent hebt hervor, was wichtig ist, bevor Probleme zu Krisen werden.

Natürliches Gespräch, keine Klicks

Stellen Sie Nachfragen. Gehen Sie tiefer. Ändern Sie die Analyse spontan. Keine Filter zum Konfigurieren, keine Diagramme zum Erstellen.

Dies ist kein Tool, das Ihnen beim Erstellen von Berichten hilft. Es ist ein Analyst, der Berichte erstellt.

Schritt für Schritt: Erstellen Sie Ihren KI-Reporting-Agenten

So erstellen Sie Ihren eigenen KI-Reporting-Agenten in etwa 15 Minuten:

Schritt 1: Erstellen Sie den Agenten und schreiben Sie Anweisungen

Öffnen Sie Lazarus und erstellen Sie einen neuen Agenten. Nennen Sie ihn ‚Reporting-Agent' oder ‚Datenanalyst'. Dann beschreiben Sie, was Sie wollen:

Du bist mein Reporting-Analyst. Verbinde dich mit unseren Datenquellen und beantworte Fragen zur Geschäftsleistung. Erstelle jeden Montag wöchentliche Berichte. Alarmiere mich bei Anomalien oder signifikanten Änderungen. Erkläre immer das ‚Warum' hinter den Zahlen.

Schritt 2: Verbinden Sie Ihre Datenquellen

Verbinden Sie Ihre Datenbank, Tabellen oder Analyse-Tools. Der Agent lernt Ihr Datenmodell und beginnt, Kontext aufzubauen.

Schritt 3: Definieren Sie Ihre Schlüsselkennzahlen

Was ist Ihnen wichtig? Umsatz, MRR, Abwanderung, CAC? Teilen Sie dem Agenten Ihre Schlüsselkennzahlen und deren Berechnung mit.

Schritt 4: Richten Sie geplante Berichte ein

Konfigurieren Sie wöchentliche, monatliche oder vierteljährliche Berichte. Der Agent erstellt und liefert sie automatisch.

Schritt 5: Beginnen Sie, Fragen zu stellen

Der Agent ist immer bereit. Fragen Sie alles. Kein Dashboard erforderlich.

Das war's. Sie haben ein Reporting-Team aufgebaut, das rund um die Uhr arbeitet, nie eine Anomalie verpasst und fast nichts kostet.

Fortgeschritten: Bauen Sie ein Multi-Agenten-Analytik-Team

Sobald Sie mit einem einzelnen Reporting-Agenten vertraut sind, können Sie ein Team spezialisierter Agenten aufbauen:

Datenanalyst-Agent

Bearbeitet Ad-hoc-Abfragen und Tiefenanalysen. Kennt Ihr Datenmodell in- und auswendig. Beantwortet Fragen in Sekunden.

Berichtsschreiber-Agent

Erstellt ausgefeilte Berichte für Führungskräfte und Stakeholder. Kennt Ihre Formatierungspräferenzen und Schlüsselkennzahlen.

Anomaliedetektor-Agent

Überwacht Kennzahlen rund um die Uhr. Alarmiert Sie bei signifikanten Änderungen, ungewöhnlichen Mustern und potenziellen Problemen.

Alle Agenten teilen denselben Datenkontext. Wenn einer etwas über Ihr Unternehmen lernt, profitieren alle davon.

Hören Sie auf, Dashboards zu bauen. Beginnen Sie, Antworten zu bekommen.

Kostenlos loslegen