Schritte 1-2 Scan · Index & Inventar
Private Unternehmensdaten
Daten aus On-Premise- und Cloud-Systemen verbinden und einlesen.
50+ IntegrationenIhre Daten sind Ihr Wettbewerbsvorteil - Wir bereiten sie für den KI-Einsatz vor
Die Aparavi Data Suite bereitet Ihre wertvollsten Unternehmensdaten kontrolliert für den KI-Einsatz vor - als Grundlage für eine kontrollierte, nachvollziehbare Datenbasis.
Sensible Inhalte erkennenDatenrisiken reduzierenManuelle Datenaufbereitung minimierenRelevante Daten zuerst
Daten, die zählen.
Kuratiert für KI.
Vertrauenswürdige KI beginnt mit vertrauenswürdigen Daten. Aparavi vereinfacht das Bündeln sicherer, relevanter Daten - und bestimmt, welche Daten überhaupt an Ihre KI-Systeme übergeben werden.
Vereinfachte Datenaufbereitung für KI
Klassifizieren Sie sensible Inhalte regelbasiert, decken Sie Zugriffsrisiken zur Prüfung auf und geben Sie nur das Wissen frei, das KI-Systeme nutzen sollen.
PII und sensible FundeRegelbasierte Muster kennzeichnen sensible Inhalte, bevor KI darauf zugreift - die Prüfung bleibt bei Ihnen.
ZugriffsrechteEigentümerschaft und Zugriffsrechte werden erfasst, soweit die angebundene Quelle sie bereitstellt - Risikobereiche lassen sich priorisieren.
Freigegebene DatenGeprüfte Daten für den Einsatz in KI-Workflows paketieren.
Nicht freigegebene DatenHochriskante und veraltete Daten werden von der Übergabe an Ihre KI-Systeme ausgenommen.
So funktioniert Aparavi
Ihre Daten, bereit für KI.
Weniger manuelle Arbeit beim Auffinden, Bereinigen, Klassifizieren und Freigeben von Daten für KI.
Schritte 3-4 Bewerten & Reduzieren · Kuratieren
Aparavi Trust Layer
Sensible Daten in kontrollierte AI Collections (in Entwicklung) umwandeln, bevor sie KI-Modelle erreichen.
KI-Datenaufbereitung Erkennung sensibler Daten Optionale Unkenntlichmachung sensibler Informationen Eigene Klassifikationsregeln anwenden Duplikate entfernen
Daten regelbasiert erkennen und klassifizieren; sensible Informationen können vor der Übergabe unkenntlich gemacht werden - nachvollziehbar, als Grundlage für den KI-Einsatz in Ihrer Umgebung.
Schritte 5-6 Übergabe & Export · Kontinuierlich aktuell
Ihr Zielsystem
Kontrollierte, geschäftsbezogene Datenbasen in Ihre Vektor-Datenbank oder als Text-Export übergeben. Die Anbindung an Modelle, Agenten und RAG-Workflows erfolgt im Kundenprojekt - welche KI Sie betreiben, entscheiden Sie.
Export in Ihre Vektor-Datenbank Chroma Milvus Pinecone Qdrant Weaviate Postgres
Kuratierte Daten als Grundlage für Ihre Modelle, Agenten und RAG-Workflows - die KI betreiben Sie.
Für Unternehmen gebaut. Ohne die Komplexität.
Kritische Daten entdecken
Finden Sie die geschäftskritischen Informationen, die Ihre KI am dringendsten braucht.
Ergebnis:Auffindbares Wissen.
Warum es zählt
Priorisierte, relevante Unternehmensdaten können Genauigkeit, Relevanz und Geschäftsnutzen von KI verbessern.
Ergebnis:Auffindbares Wissen.
Risiken sensibler Daten reduzieren
Erkennen Sie, wo personenbezogene und andere sensible Informationen liegen - mit eigenen Klassifikationsregeln auch unternehmensspezifische Inhalte.
Ergebnis:Kontrollierte Exposition.
Warum es zählt
Das Erkennen und Entfernen sensibler Daten kann der versehentlichen Preisgabe vertraulicher Informationen vorbeugen.
Ergebnis:Kontrollierte Exposition.
Für die KI-Nutzung klassifizieren
Organisieren Sie Daten nach Typ, Sensitivität, Qualität und Eignung für KI.
Ergebnis:Kuratierte, kontrollierte Daten.
Warum es zählt
So aufbereitete Daten bilden eine nachvollziehbare Grundlage für Ihre KI-Workflows.
Ergebnis:Kuratierte, kontrollierte Daten.
Zugriffsrisiken aufdecken
Wo die Quelle Berechtigungs-Metadaten liefert, werden zu breit freigegebene Ablagen sichtbar (quellenabhängig, kein Standardumfang).
Ergebnis:Stärkere Datenkontrolle.
Warum es zählt
Zu breit freigegebene Inhalte werden sichtbar, bevor KI-Systeme sie erhalten - soweit die Quellsysteme die Berechtigungen mitliefern.
Ergebnis:Stärkere Datenkontrolle.
Duplikate bereinigen
Reduzieren Sie redundante Daten, damit Modelle mit saubereren, aussagekräftigeren Informationen arbeiten.
Ergebnis:Weniger Redundanz in der Datenbasis.
Warum es zählt
Weniger redundante Inhalte können KI-Modellen erlauben, aus saubereren Daten mit höherem Signalanteil zu lernen.
Ergebnis:Weniger Redundanz in der Datenbasis.
Veraltete Daten filtern
Entfernen Sie veraltete und wenig wertvolle Daten aus Ihrer KI-Datenbasis.
Ergebnis:Bessere Grundlage für KI-Ergebnisse.
Warum es zählt
Obsolete und geringwertige Inhalte schwächen die KI-Genauigkeit und erhöhen Risiken in Ihrer Datenbasis.
Ergebnis:Bessere Grundlage für KI-Ergebnisse.
Vertrauenswürdige Datenbasis
Schluss damit, KI zu füttern mit
Die meisten KI-Piloten scheitern, weil den Modellen vertrauenswürdige, geschäftstaugliche Trainingsdaten fehlen.1
Mit Aparavi AI Collections (in Entwicklung) bündeln Sie kuratiertes, klassifiziertes Unternehmenswissen, mit dem Sie spezialisierte KI auf Open-Source-Modellen aufbauen können - in Ihrer Umgebung und mit Kontrolle darüber, welche sensiblen Daten übergeben werden. Aparavi liefert die Datenbasis, nicht die KI.
Spezialisierte KI aufbauen
Eigenen KI-Stack betreiben
KI-Kosten senken
1. Challapally, A., Pease, C., Raskar, R., & Chari, P. (2025, July). The GenAI divide: State of AI in business 2025. MIT NANDA.
Auf Sicherheit ausgelegt.
Beidseitig authentifiziertes TLS 1.3 zwischen den Komponenten, Plattform-Rollen und ein Audit-Protokoll über Datei-Aktionen - Software und Index-Datenbank laufen in Ihrer Umgebung, typischerweise in Ihrem Rechenzentrum.
An ISO 27001 und SOC 2 ausgerichtet
Informationssicherheits-Management an ISO 27001 und den Kriterien von SOC 2 ausgerichtet - für sensible Geschäftsdaten.
DSGVO unterstützt
Automatisierte, regelbasierte Klassifizierung unterstützt bei Datenschutzanforderungen, etwa der DSGVO - mit Regelvorlagen für personenbezogene und sensible Daten.
On-Premise, hinter Ihrer Firewall
Indexierung, Analyse und Index-Datenbank laufen in Ihrer Umgebung; angebunden werden On-Premise- wie Cloud-Quellen.