#KI-Mitarbeiter · Viz: Leitfaden zur Konfiguration von CRM-Szenarien

Am Beispiel des CRM-Szenarios erfahren Sie, wie Ihr KI-Analyseexperte Ihr Geschäft wirklich versteht und sein volles Potenzial entfaltet.

#1. Einleitung: Wie Viz lernt, Daten nicht nur zu sehen, sondern auch zu verstehen

Im NocoBase-System ist Viz ein vordefinierter KI-Analyseexperte. Er kann den Seitenkontext (wie Leads, Opportunities, Accounts) erkennen und Trenddiagramme, Trichterdiagramme und KPI-Karten generieren. Standardmäßig verfügt er jedoch nur über die grundlegendsten Abfragefunktionen:

Diese Tools ermöglichen es Viz lediglich, die Struktur zu erkennen, aber noch nicht, den Inhalt wirklich zu verstehen. Damit er Erkenntnisse generieren, Anomalien erkennen und Trends analysieren kann, müssen Sie ihn mit passenderen Analysetools erweitern.

In der offiziellen CRM-Demo haben wir zwei Ansätze verwendet:

• Overall Analytics (Allzweck-Analyse-Engine): Eine vorlagenbasierte, sichere und wiederverwendbare Lösung;
• SQL Execution (Spezialisierte Analyse-Engine): Bietet mehr Flexibilität, birgt aber auch größere Risiken.

Diese beiden sind jedoch nicht die einzigen Optionen; sie ähneln eher einem Designparadigma:

Sie können ihren Prinzipien folgen, um eine Implementierung zu erstellen, die besser zu Ihrem eigenen Geschäft passt.

#2. Die Struktur von Viz: Stabile Persönlichkeit + Flexible Aufgaben

Um zu verstehen, wie Viz erweitert werden kann, muss man zunächst sein geschichtetes internes Design verstehen:

Dieses geschichtete Design ermöglicht es Viz, eine stabile Persönlichkeit (konsistente Analyselogik) zu bewahren, und sich gleichzeitig schnell an verschiedene Geschäftsszenarien anzupassen (CRM, Krankenhausverwaltung, Kanalanalyse, Produktionsabläufe...).

#3. Muster Eins: Vorlagenbasierte Analyse-Engine (Empfohlen)

#3.1 Prinzipielle Übersicht

Overall Analytics ist die zentrale Analyse-Engine in der CRM-Demo. Sie verwaltet alle SQL-Abfragen über eine Datenanalyse-Vorlagensammlung (data_analysis). Viz schreibt SQL nicht direkt, sondern ruft vordefinierte Vorlagen auf, um Ergebnisse zu generieren.

Der Ausführungsablauf ist wie folgt:

flowchart TD
    A[Viz empfängt Aufgabe] --> B[Ruft Overall Analytics Workflow auf]
    B --> C[Gleicht Vorlage basierend auf aktueller Seite/Aufgabe ab]
    C --> D[Führt Vorlagen-SQL aus (schreibgeschützt)]
    D --> E[Gibt Datenergebnis zurück]
    E --> F[Viz generiert Diagramm + kurze Interpretation]

Auf diese Weise kann Viz in Sekundenschnelle sichere und standardisierte Analyseergebnisse generieren, und Administratoren können alle SQL-Vorlagen zentral verwalten und überprüfen.

#3.2 Struktur der Vorlagensammlung (data_analysis)

#Vorlagenbeispiele in der CRM-Demo

#3.3 Vorteile dieses Musters

📘 Diese data_analysis-Sammlung muss nicht unbedingt diesen Namen tragen. Entscheidend ist: Analyselogik vorlagenbasiert speichern und sie einheitlich über einen Workflow aufrufen lassen.

#3.4 Wie Viz es verwendet

In der Aufgabendefinition können Sie Viz explizit mitteilen:

Hallo Viz,

Bitte analysieren Sie die Daten des aktuellen Moduls.

**Priorität:** Verwenden Sie das Overall Analytics Tool, um Analyseergebnisse aus der Vorlagensammlung abzurufen.
**Falls keine passende Vorlage gefunden wird:** Geben Sie an, dass eine Vorlage fehlt, und schlagen Sie dem Administrator vor, diese hinzuzufügen.

Ausgabeanforderungen:
- Generieren Sie für jedes Ergebnis ein separates Diagramm;
- Fügen Sie unterhalb des Diagramms eine kurze Beschreibung von 2–3 Sätzen hinzu;
- Erfinden Sie keine Daten und treffen Sie keine Annahmen.

Auf diese Weise ruft Viz automatisch den Workflow auf, gleicht die am besten geeignete SQL-Abfrage aus der Vorlagensammlung ab und generiert das Diagramm.

#4. Muster Zwei: Spezialisierter SQL-Executor (Vorsicht geboten)

#4.1 Anwendbare Szenarien

Wenn Sie explorative Analysen, Ad-hoc-Abfragen oder JOIN-Aggregationen über mehrere Sammlungen hinweg benötigen, können Sie Viz ein SQL Execution Tool aufrufen lassen.

Die Merkmale dieses Tools sind:

• Viz kann SELECT-Abfragen direkt generieren;
• Das System führt sie aus und gibt das Ergebnis zurück;
• Viz ist für Analyse und Visualisierung verantwortlich.

Beispielaufgabe:

"Bitte analysieren Sie den Trend der Lead-Konversionsraten nach Regionen über die letzten 90 Tage."

In diesem Fall könnte Viz Folgendes generieren:

SELECT region, COUNT(id) AS leads, SUM(converted)::float/COUNT(id) AS rate
FROM leads
WHERE created_at > now() - interval '90 day'
GROUP BY region;

#4.2 Risiken und Schutzempfehlungen

Allgemeine Empfehlungen:

• Normale Benutzer sollten nur die vorlagenbasierte Analyse (Overall Analytics) aktiviert haben;
• Nur Administratoren oder fortgeschrittene Analysten sollten SQL Execution verwenden dürfen.

#5. Wenn Sie Ihr eigenes "Overall Analytics" erstellen möchten

Hier ist ein einfacher, allgemeiner Ansatz, den Sie in jedem System (unabhängig von NocoBase) replizieren können:

#Schritt 1: Entwerfen Sie die Vorlagensammlung

Der Sammlungsname kann beliebig sein (z.B. analysis_templates). Sie muss lediglich die Felder name, sql, collection und description enthalten.

#Schritt 2: Schreiben Sie einen Dienst oder Workflow zum "Abrufen der Vorlage → Ausführen"

Logik:

1. Empfangen Sie die Aufgabe oder den Seitenkontext (z.B. die aktuelle Sammlung);
2. Gleichen Sie eine Vorlage ab;
3. Führen Sie die Vorlagen-SQL aus (schreibgeschützt);
4. Geben Sie eine standardisierte Datenstruktur zurück (Zeilen + Felder).

#Schritt 3: Lassen Sie die KI diese Schnittstelle aufrufen

Der Aufgaben-Prompt kann wie folgt geschrieben werden:

Versuchen Sie zuerst, das Vorlagenanalyse-Tool aufzurufen. Wenn in den Vorlagen keine passende Analyse gefunden wird, verwenden Sie den SQL-Executor.
Stellen Sie sicher, dass alle Abfragen schreibgeschützt sind und Diagramme zur Anzeige der Ergebnisse generiert werden.

Auf diese Weise verfügt Ihr KI-Mitarbeiter-System über ähnliche Analysefunktionen wie die CRM-Demo, ist aber völlig unabhängig und anpassbar.

#6. Best Practices und Designempfehlungen

#7. Von der CRM-Demo zu Ihrem Szenario

Egal, ob Sie ein Krankenhaus-CRM, Fertigung, Lagerlogistik oder Bildungsanmeldungen verwalten, solange Sie die folgenden drei Fragen beantworten können, kann Viz in Ihrem System einen Mehrwert schaffen:

Sobald Sie diese Inhalte definiert haben, müssen Sie nur noch:

• Die Analyselogik in die Vorlagensammlung schreiben;
• Den Aufgaben-Prompt auf der Seite platzieren;
• Und Viz kann Ihre Berichterstellung "übernehmen".

#8. Fazit: Nehmen Sie das Paradigma mit

"Overall Analytics" und "SQL Execution" sind lediglich zwei Beispielimplementierungen. Wichtiger ist die Idee dahinter:

Lassen Sie den KI-Mitarbeiter Ihre Geschäftslogik verstehen, anstatt nur Prompts auszuführen.

Egal, ob Sie NocoBase, ein privates System oder einen selbst geschriebenen Workflow verwenden, Sie können diese Struktur replizieren:

• Zentralisierte Vorlagen;
• Workflow-Aufrufe;
• Schreibgeschützte Ausführung;
• KI-Präsentation.

Auf diese Weise ist Viz nicht mehr nur eine "KI, die Diagramme erstellen kann", sondern ein echter Analyst, der Ihre Daten, Ihre Definitionen und Ihr Geschäft versteht.