Angebot
Klein anfangen. Kontrolliert skalieren.
Der Einstieg ist ein begrenzter Pilot / Discovery Scan mit klaren Kennzahlen. Danach entscheiden Sie, ob Sie die Datenvorbereitung auf weitere Quellen und Anwendungsfälle ausweiten.
- Pilot: Auf Anfrage
- Discovery arbeitet read-only
- Index-Datenbank in Ihrem Rechenzentrum
Angebots-Bausteine
Risikoarmer Einstieg
Pilot / Discovery Scan
Auf Anfrage
Begrenzter Datenbereich, klare Kennzahlen: Datenlandschaft, Datenqualität, Reduktionsquote, wirtschaftliches Potenzial
- Ein ausgewählter Datenbereich - begrenzt und risikoarm
- Durchsuchbares Inventar: welche Daten, wo, wie alt
- Datenqualitäts-Befund: Duplikate, Veraltetes, ungeeignete Formate
- Gemeinsam erhobene Kennzahlen inkl. Reduktionsquote
- Ergebnispräsentation mit Bewertung des Potenzials
Für den Rollout
Unternehmensweites Engagement
Individuell kalkuliert
Datenvorbereitung über Ihre angebundenen Quellen hinweg - vom Inventar bis zum Export
- Ausweitung auf Ihre angebundenen Quellen statt eines Ausschnitts
- Betrieb in Ihrer Umgebung - Indexierung, Analyse und Index-Datenbank bleiben bei Ihnen
- Umsetzung und Betrieb können durch zertifizierte Partner erfolgen - Aparavi liefert die Plattform
- Export in Ihre Vektor-Datenbank oder als Text-Export - sensible Informationen können dabei unkenntlich gemacht werden (ab Stufe Wachstum)
- Kennzahlen je Ausbauschritt als Ihre Entscheidungsgrundlage
Kontinuierlich
Laufende Aktualisierung
Optional, individuell
Automatische, zeitgesteuerte Rescans aktualisieren den Index - neue, geänderte, verschobene und gelöschte Daten werden erkannt
- Automatische, zeitgesteuerte Rescans im vereinbarten Intervall - je nach Stufe monatlich oder wöchentlich
- Index und exportierte Datenbestände werden aktualisiert
- Anbindung neuer Datenquellen, wenn Ihre Landschaft wächst
- Regelmäßige Auswertungen als laufende Entscheidungsgrundlage
Alle Details zum Einstieg: Pilot / Discovery Scan · Sie haben noch Fragen? Gespräch vereinbaren
Unsere Stufen vergleichen
Die Bausteine oben beschreiben die Zusammenarbeit, die Stufen hier den Funktionsumfang der Software. Welche Stufe zu Ihrem Vorhaben passt, klären wir im Gespräch.
| Funktion | Starter Auf Anfrage | Wachstum Auf Anfrage | Enterprise Auf Anfrage |
|---|---|---|---|
| Indiziertes Datenvolumen (gleichzeitig im Index) | 5 TB | 10 TB | 25 TB |
| Kernerkennung | |||
| Metadaten-Suche | |||
| Duplikaterkennung | |||
| PII-Erkennung | |||
| Berechtigungs-Metadaten (soweit von der Quelle bereitgestellt) | |||
| Eigentümer | |||
| Indexierung | |||
| Vordefinierte Klassifizierungen | |||
| Vektor-DB-Export (Basis) | |||
| Zeitgesteuerte Rescans | Monatlich | Wöchentlich | Wöchentlich |
| Klassifizierung & Suche | |||
| Benutzerdefinierte Klassifizierungen | |||
| Inhaltssuche | |||
| Dashboards | |||
| Suche & Export | |||
| Reporting & Aktionen | |||
| Reporting | |||
| Ziele | |||
| Datenaktionen | |||
| Download | |||
| Unkenntlichmachung sensibler Inhalte | |||
| Erweitert & KI | |||
| AI Collections (in Entwicklung) | geplant | geplant | geplant |
| SSO (Google/Microsoft) | |||
| API-Zugang | |||
| Texterkennung (OCR) | |||
| Private Modelle & Vektor-DBs | |||
| Transform-Ziele | |||
| Erweiterte Quellen | |||
* AI Collections sind in Vorbereitung und noch nicht produktionsreif.
Modelle und Embeddings dienen der Aufbereitung und der Übergabe an Ihre Zielsysteme. Welche Daten relevant sind und was übergeben wird, entscheiden regelbasierte, nachvollziehbare Verfahren - nicht ein Modell.
Die Stufen-Übersicht dient der Orientierung. Der genaue Funktionsumfang kann im Detail abweichen und wird - unabhängig vom gewählten Baustein - erst im Angebot verbindlich festgelegt.
Wie die Datenvorbereitung Schritt für Schritt abläuft, zeigt So funktioniert es.
Häufig gestellte Fragen
Warum „ohne KI“?
Weil gute KI-Ergebnisse nicht mit dem Modell beginnen, sondern mit einer kontrollierten Datenbasis. Die grundlegende Erfassung, Filterung und Selektion erfolgt mit deterministischen, transparenten und nachvollziehbaren Verfahren. Erst auf der reduzierten, relevanten Datenbasis kommt KI gezielt zum Einsatz, etwa um Inhalte, Entitäten, Themen und Beziehungen zu erkennen. Das zielt auf einen wirtschaftlicheren, besser kontrollierbaren KI-Einsatz.
Erfordert das eine Migration?
Nein. Ihre Daten bleiben dort, wo sie liegen, ob in Microsoft 365, SharePoint, OneDrive, Dateifreigaben, S3 oder anderem Cloud-Speicher. Die Discovery arbeitet read-only; Daten werden nur bewegt oder kopiert, wenn Sie entsprechende Aktionen ausdrücklich konfigurieren.
Wie kommen die Daten in unsere KI-Umgebung?
Exportiert werden die Textinhalte der relevanten Dateien - in Ihre Vektor-Datenbank (Chroma, Milvus, Pinecone, Qdrant, Weaviate, Postgres) oder als Text-Export, den Sie an Ihr Zielsystem weiterleiten. Sensible Informationen wie personenbezogene Daten können dabei unkenntlich gemacht werden (ab Stufe Wachstum). Weitere Zielsysteme, etwa Suchplattformen oder Graphdatenbanken, sind als individuelle Umsetzung im Projekt möglich. Umsetzung und Betrieb können durch zertifizierte Partner erfolgen - Aparavi liefert die Plattform. Sie bleiben unabhängig in Ihrer Toolwahl.
Wie sicher ist der Prozess?
Die Analyse läuft in Ihrer Umgebung: Aparavi indexiert vor Ort, die Index-Datenbank liegt in Ihrem Rechenzentrum. Vor der Übergabe an externe Systeme können sensible Informationen bereinigt, anonymisiert oder pseudonymisiert werden (ab Stufe Wachstum). Rollenbasierte Berechtigungen in der Plattform sind in allen Stufen enthalten, SSO über Google und Microsoft steht in der Enterprise-Stufe zur Verfügung; die Sicherheitskontrollen sind an ISO 27001 und den Kriterien von SOC 2 ausgerichtet und unterstützen DSGVO-Anforderungen.
Was ist der Unterschied zwischen den Stufen Starter, Wachstum und Enterprise?
Starter umfasst den Kern: Metadatensuche, Indexierung, Duplikat- und PII-Erkennung, monatliche Rescans und einen Basis-Export in Vektor-Datenbanken. Wachstum fügt Inhaltssuche, benutzerdefinierte Klassifizierungen, Dashboards, Reporting, Datenaktionen und die Unkenntlichmachung sensibler Inhalte hinzu. Enterprise schaltet erweiterte Funktionen wie SSO (Google/Microsoft), API-Zugang, Texterkennung (OCR), private Modelle und Vektor-DBs sowie weitere Transform-Ziele frei. Die Übersicht dient als Orientierung - der genaue Funktionsumfang wird im Angebot verbindlich festgelegt.
Aparavi arbeitet ohne KI - warum gibt es dann OCR?
Texterkennung (OCR) macht Scans und Bilder lesbar, mehr nicht: Sie liest Inhalte, bewertet sie aber nicht. Die Erkennung ist reproduzierbar und am Originaldokument überprüfbar, und die anschließende Bewertung und Klassifizierung bleibt regelbasiert und nachvollziehbar. Der Grundsatz „Daten vorbereiten ohne KI“ bezieht sich auf die Entscheidungen über Relevanz und Auswahl - dort arbeitet Aparavi deterministisch. OCR gehört zur Enterprise-Stufe; im Pilot können wir die Funktion an Ihren Beispieldaten demonstrieren, damit Sie die Fähigkeit selbst prüfen können.
Unterstützt Aparavi Anforderungen an die Datensouveränität?
Ja - das ist der Kern des Produkts: Die Software läuft vollständig in Ihrer Umgebung, typischerweise in Ihrem Rechenzentrum, auf Wunsch in Ihrer Cloud. Indexierung, Analyse und Index-Datenbank bleiben in jedem Fall bei Ihnen - auch bei großen, verteilten Datenlandschaften.