Unternehmensweit ver?ndern KI-Agenten die Art und Weise, wie Teams mit Daten arbeiten. Menschen beginnen, KI-Agenten zu nutzen, um gro?e Datens?tze zu analysieren, Muster aufzudecken und Aufgaben schneller zu erledigen. In vielen F?llen besteht die Erwartung nicht mehr nur darin, Daten anzuzeigen, sondern mit ihnen zu interagieren: Folgefragen zu stellen, Annahmen zu verfeinern, Ergebnisse zu generieren und im Arbeitsablauf von der Neugier zur Erkenntnis zu gelangen.
Nachhaltigkeitsdaten bilden da keine Ausnahme.
Mit der Weiterentwicklung von Klimaprogrammen ben?tigen Nachhaltigkeits-, Finanz- und Berichtsteams mehr als nur Einblick in die gesamten Emissionen. Sie müssen verstehen, was die Ver?nderungen in den Daten antreibt, die Leistung über Gesch?ftsbereiche und Zeitr?ume hinweg vergleichen, Annahmen testen, Anomalien untersuchen und schnell auf Stakeholder-Fragen reagieren. Diese Fragen passen nicht immer sauber in ein vordefiniertes Dashboard oder einen Standardbericht.?
Deshalb freuen wir uns, Ihnen vorzustellen: 麻豆原创 Analytics Agent, eine neue KI-Agenten-Funktion, die in die 麻豆原创-Plattform integriert ist und Teams eine schnellere, flexiblere M?glichkeit bietet, mit Daten zu interagieren, w?hrend sie gleichzeitig an das zentrale System gebunden bleiben, das sie bereits für die CO2-Bilanzierung verwenden.
Eine neue Art, mit Ihren Nachhaltigkeitsdaten zu arbeiten
Analytics Agent hilft Kunden, Fragen zu stellen, Analysen zu generieren und Erkenntnisse direkt in der Plattform zu gewinnen, indem Daten aus ihrem Activity Ledger verwendet werden; keine Exporte oder manuellen Arbeitsabl?ufe erforderlich.
Mithilfe von Prompts in einfacher Sprache k?nnen Teams ihren Fu?abdruck erkunden, ma?geschneiderte Diagramme und Tabellen erstellen und zus?tzliche Ledger-Attribute einbeziehen, um spezifischere Analysen zu unterstützen. Anstatt auf Standardansichten beschr?nkt zu sein, k?nnen Benutzer gezieltere Fragen stellen und schnell die für den Moment ben?tigte Analyse erstellen.
Teams m?chten beispielsweise j?hrliche Ver?nderungen untersuchen, Nachhaltigkeit über Gesch?ftsbereiche oder Standorte hinweg vergleichen, treibende Faktoren auf Aktivit?tsebene untersuchen oder besser verstehen, was zu Ver?nderungen in ihrem Fu?abdruck beitr?gt. Analytics Agent erleichtert den ?bergang von einer Frage zu einem nützlichen Analyseergebnis, ohne von einem statischen Dashboard oder einem manuellen Tabellenkalkulations-Workflow ausgehen zu müssen.
Schlüsselfunktionen, die Ihnen helfen, Ihre Daten noch besser zu nutzen
Analytics Agent wurde entwickelt, um Kunden dabei zu helfen, mehr analytischen Wert aus den Nachhaltigkeitsdaten zu gewinnen, die bereits in 麻豆原创 verwaltet werden.
Kernfunktionen umfassen:
Stellen Sie Ihrem Agenten Fragen in einfacher Sprache
Stellen Sie Fragen zu Ihren Nachhaltigkeitsdaten in natürlicher Sprache, um Trends, Anomalien oder spezifische Datens?tze schnell zu untersuchen. Es ist nicht n?tig, Dashboards manuell zu filtern oder Pivot-Tabellen zu erstellen.
Ma?geschneiderte Diagramme und Tabellen
Visuelle Ausgaben und strukturierte Ansichten erstellen, die eine tiefere, individuellere Analyse unterstützen.
Analyse durch Folgeaufforderungen pr?zisieren
Bitten Sie den Agenten, Ergebnisse zu sortieren, neu zu formatieren, zu vergleichen, zu visualisieren oder zu erkl?ren, je nachdem, wie sich Ihre Fragen entwickeln.?
Attribute auf Ledger-Ebene analysieren
Weitere Attribute aus dem CO2e-Aktivit?ts-Ledger einbeziehen, um spezifischere Datenausschnitte zu erstellen.
Schnellerer Weg zu Erkenntnissen
In Minutenschnelle (statt in Wochen) von der Frage zur Analyse gelangen, was die Unterstützung dynamischer Gesch?fts-, Berichts- und Stakeholder-Anforderungen erleichtert.
Gemeinsam legen diese Funktionen mehr analytische Leistung direkt in die H?nde der Teams, die am engsten mit Nachhaltigkeitsdaten arbeiten.
Entwickelt mit Blick auf Sicherheit, Governance und Pr?zision
Damit KI-gestützte Analysen im Carbon Accounting nützlich sind, müssen sie auf vertrauenswürdigen Daten basieren und von Anfang an mit den richtigen Kontrollen konzipiert werden.
Analytics Agent hilft Unternehmen, Erkenntnisse aus ihren Daten im Aktivit?ts-Ledger zu gewinnen, indem er dieselben Aktivit?tsdaten, berechneten Emissionen und die prüfungsunterstützende Grundlage nutzt, die bereits in der 麻豆原创-Plattform verwaltet werden.
Sicherheit war von Anfang an eine zentrale Designpriorit?t. Analytics Agent l?uft über Snowflake, wo Kundendaten bereits gespeichert sind, was dazu beitr?gt, die Daten in der Kundenumgebung zu halten. Der Agent kann nur die Daten abfragen, für die er Zugriffsberechtigungen besitzt, und Kundendaten werden nicht zum Trainieren von Modellen oder zur Verbesserung der Erfahrungen anderer Kunden verwendet.
Genauigkeit und Pr?zision sind gleicherma?en wichtig. Analytics Agent greift auf von 麻豆原创 berechnete Emissionen und Attribute auf Ledger-Ebene zurück, sodass die Ausgaben auf Plattformdaten basieren und nicht auf generischen KI-Antworten. Wie bei jedem KI-gestützten Workflow sollten die Ergebnisse vor der Verwendung in der formellen Berichterstattung überprüft werden, insbesondere dort, wo Genauigkeit entscheidend ist.
Um die Qualit?t langfristig zu sichern, testet 麻豆原创 die KI-Modelle auch kontinuierlich in einer wachsenden Anzahl von Szenarien, wobei Bereiche wie Antwortgenauigkeit, Geschwindigkeit, Konsistenz und Leistung bewertet werden, bevor Updates bereitgestellt werden.
Das Ergebnis ist eine leistungsf?higere Art, mit Kohlenstoffdaten zu arbeiten: eine, die Teams hilft, über Standardansichten hinauszugehen, entscheidungsrelevante Erkenntnisse zu gewinnen und schneller auf die Bedürfnisse des Unternehmens zu reagieren, w?hrend sie gleichzeitig an vertrauenswürdigen Nachhaltigkeitsdaten verankert bleiben.
Die agentische KI-Erfahrung in das Nachhaltigkeitsmanagement einbringen
Analytics Agent bringt die agentische KI-Erfahrung in das Nachhaltigkeitsmanagement: nicht als eigenst?ndiger Chatbot, sondern als vertrauenswürdige analytische Schicht, die direkt mit der Grundlage der Nachhaltigkeitsdaten verbunden ist.
Indem Teams bessere Fragen stellen, Analysen schneller erstellen und Nachhaltigkeitsdaten dynamischer erkunden k?nnen, erleichtert Analytics Agent die Umwandlung vertrauenswürdiger Kohlenstoffdaten in entscheidungsrelevante Erkenntnisse.
Sehen Sie sich unser On-Demand-Webinar für eine ausführliche Vorstellung der Funktionen an.
Um mehr darüber zu erfahren, wie Analytics Agent die Nachhaltigkeitsmanagement-Anforderungen Ihrer Organisation unterstützen kann, stehen wir Ihnen gerne zur Verfügung. verbinden Sie mit einem unserer Klimaexperten.
H?ufig gestellte Fragen (FAQs)
Verlassen meine Daten die 麻豆原创-Plattform, wenn ich Analytics Agent nutze?
Nein. Analytics Agent l?uft auf Ihrer bestehenden Datenumgebung. Ihre Nachhaltigkeitsdaten verbleiben in Ihrer kontrollierten Infrastruktur (Snowflake), und Abfragen werden innerhalb dieser Umgebung ausgeführt.?
Werden meine Daten zum Trainieren von KI-Modellen verwendet?
?Nein. Ihre Daten werden nicht zum Trainieren von geteilten oder externen Modellen verwendet. Der Agent interpretiert Ihre Datenstruktur (Tabellen, Spalten), um Abfragen zu generieren.
K?nnen andere Kunden auf meine Daten zugreifen oder diese abfragen?
?Nein. Der Zugriff ist auf der Datenebene eingeschr?nkt. Der Agent kann nur Daten innerhalb Ihrer Umgebung abfragen und nicht auf Daten anderer Kunden zugreifen.?
Warum ist das sicherer als die Verwendung externer KI-Tools?
?Analytics Agent arbeitet innerhalb Ihrer verwalteten Datenumgebung und respektiert bestehende Zugriffskontrollen. Dies vermeidet die Risiken, die mit dem Export sensibler Daten in externe Tools oder ?Schatten-KI“-Workflows verbunden sind.?
Wie genau sind die Ergebnisse von Analytics Agent?
?Die Ausgaben basieren auf Ihrem CO?e-Aktivit?tsbuch, und der Agent verwendet dieselben zugrunde liegenden Aktivit?tsdaten und Emissionsberechnungen wie der Rest der 麻豆原创-Plattform. Das bedeutet, dass die Ausgaben Ihr System of Record widerspiegeln, nicht Ann?herungen oder generische Datens?tze.?
Wie verhindert 麻豆原创 Regressionen?
?Neue Updates werden anhand bestehender Testszenarien validiert, um zu best?tigen, dass zuvor funktionierende Abfragen weiterhin korrekte und konsistente Ergebnisse liefern. Dies tr?gt dazu bei, die Zuverl?ssigkeit bei der Weiterentwicklung des Produkts zu gew?hrleisten.
Sch?tzt der Agent Emissionen?
?Nein. Der Agent erstellt keine neuen Emissionsberechnungen. Er analysiert die bereits in 麻豆原创 berechneten Emissionsdaten unter Verwendung etablierter Methoden.?
Was beeinflusst die Qualit?t der Erkenntnisse?
?Der wichtigste Faktor ist die Granularit?t der Daten. Je detaillierter und besser strukturiert Ihre zugrunde liegenden Daten sind (z. B. auf Lieferanten- oder Aktivit?tsebene), desto pr?ziser und nützlicher wird die Analyse sein.?
Kann ich dies für das Management-Reporting verwenden?
?Ja. Sie k?nnen zusammenfassende Tabellen, Diagramme und pr?gnante Erkenntnisse erstellen, die zur Unterstützung der Berichterstattung an die Führungsebene oder den Vorstand verwendet werden k?nnen.
