Für gewachsene Unternehmen

Sie füttern Ihre KI
mit den falschen Daten

Wenn Ihr Team die richtigen Dateien nicht findet, findet Ihre KI sie auch nicht. Ein Metadaten-Scan erfasst, welche unstrukturierten Daten vorhanden sind, wo sie liegen und wie viel davon veraltet oder redundant ist.

Bis zu 95 %* Weniger Datenvolumen vor KI * projektabhängig, gemeinsam ermittelt
Read-only Discovery Kein Eingriff in Ihre Produktivsysteme
Bei Ihnen Index & Analyse Im Rechenzentrum oder in Ihrer Cloud - Indexierung, Analyse und Index-Datenbank bleiben bei Ihnen
Warum Aparavi

Einstieg ohne Großprojekt

Die Bestandsaufnahme Ihrer unstrukturierten Daten - bevor KI-Tools darauf zugreifen.

Bestandsübersicht

Die Herausforderung: Die meisten gewachsenen Unternehmen haben kein klares Bild davon, welche Daten sie tatsächlich besitzen oder wo diese liegen. Dateien sammeln sich in SharePoint, Netzlaufwerke, Cloud-Speicher und lokalen Servern, undokumentiert und unverwaltet.
Die Folge: Ohne Transparenz können KI-Tools sensible Inhalte zutage fördern, von deren Existenz Sie nichts wussten, und Auditoren finden Compliance-Lücken vor Ihnen, sodass Sie hektisch reagieren müssen.
Ihr Gewinn: Aparavi scannt Ihre Systeme in-place und führt die Metadaten in einem durchsuchbaren Dateninventar zusammen, ohne Migration, ohne Großprojekt. Der Index bündelt die erfassten Metadaten der angebundenen Quellen.

Grundlage für Compliance

Die Herausforderung: Mittelständische Unternehmen unterliegen den gleichen Compliance-Anforderungen wie große Konzerne: DSGVO, branchenspezifische Audits, aber oft ohne dediziertes Compliance-Team.
Die Folge: Ein einziger Audit-Befund oder eine Datenpanne kann zu erheblichen Bußgeldern, Reputationsschäden und betrieblichen Störungen führen, die schlanke Teams einfach nicht abfedern können.
Ihr Gewinn: Regelbasierte Muster kennzeichnen sensible Daten im durchsuchbaren Inventar - Ihre Grundlage für Compliance-Anfragen. Die Bewertung gegen Ihre regulatorischen Pflichten bleibt bei Ihnen.

Ohne Großprojekt

Die Herausforderung: Klassische Datenmanagement-Lösungen erfordern langwierige Implementierungsprojekte, externe Berater und dedizierte IT-Ressourcen, die im Mittelstand oft nicht zur Verfügung stehen.
Die Folge: Bis ein Großprojekt abgeschlossen ist, ist die Compliance-Frist bereits verstrichen oder das KI-Rollout hat stattgefunden, ohne die Datentransparenz, die von Anfang an bestehen sollte.
Ihr Gewinn: Aparavi verbindet sich über Konnektoren mit Ihren bestehenden Systemen: keine Datenmigration, kein Umbau Ihrer Quellsysteme. Die Software selbst wird in Ihrer Umgebung installiert - Umfang und Zeitrahmen stimmen wir vorher gemeinsam ab.
Der erste Schritt

Was der Metadaten-Scan erfasst

Risikoarmer Einstieg: ein ausgewählter Datenbereich, Kennzahlen und Aufwand stimmen wir gemeinsam ab.

Durchsuchbares Dateninventar

Alle erfassten Metadaten in einem zentralen Index - durchsuchbar und auswertbar.

Schon Metadaten zeigen viel

Veraltete, redundante und ungeeignete Daten lassen sich bereits anhand von Metadaten eingrenzen - in Stufe 1 ohne jeden Dateiinhalt - ein Einstieg, der Datenschutz- und Betriebsratsprüfungen entgegenkommt. Im vollen Betrieb kann Aparavi zusätzlich Inhalte indizieren - soweit die Dateien lesbar sind.

Duplikate & veraltete Daten

Kennzahlen zu Redundanz und Alter des Bestands - die Bewertung bleibt bei Ihnen.

Erste Kennzahlen

Datenmenge, Dateitypen und Reduktionspotenzial - als Grundlage für die Entscheidung über die nächsten Schritte.

Der zweite Schritt

Vom Inventar zur kuratierten Datenbasis

Nach dem Pilot entscheiden Sie anhand der gemeinsam erhobenen Kennzahlen, ob und wie Sie den Einsatz ausweiten. Der zweite Schritt ist das unternehmensweite Engagement:

Inhalte indizieren (voller Betrieb)

Wortindizes und Inhaltsauszüge machen Inhalte durchsuchbar - auch aus Scans und Bildern (Texterkennung ab Enterprise-Stufe).

Bewerten & Reduzieren auf Inhaltsbasis

Veraltete, redundante und ungeeignete Daten werden von der weiteren Verarbeitung ausgeschlossen - der Bestand schrumpft auf das Relevante.

Übergabe & Export

Die Textinhalte der relevanten Dateien werden exportiert - in Ihre Vektor-Datenbank oder als Text-Export. Sensible Informationen können dabei unkenntlich gemacht werden (ab Stufe Wachstum).

Kontinuierlich aktuell (optional)

Automatische Rescans im vereinbarten Intervall halten Index und nachgelagerte Systeme aktuell - je nach Stufe monatlich oder wöchentlich, der optionale Baustein „Laufende Aktualisierung“.

Häufige Fragen

Fragen

Was ist der Pilot / Discovery Scan?
Der Pilot / Discovery Scan ist ein begrenzter Einstieg auf Anfrage: Für einen ausgewählten Datenbereich werden Metadaten - Dateinamen, Ordnerstrukturen, Speicherorte, Dateitypen, Größen und Zeitstempel - erfasst und in einem durchsuchbaren Index zusammengeführt. Gemeinsam erheben wir eine erste Übersicht über Ihre Datenlandschaft und Kennzahlen als Grundlage für die nächsten Schritte.
Verlassen meine Daten meine Umgebung?
Aparavi scannt Ihre Daten read-only dort, wo sie liegen. Die Index-Datenbank läuft in Ihrer Umgebung - typischerweise in Ihrem Rechenzentrum, auf Wunsch in Ihrer Cloud.
Brauche ich ein IT-Projekt oder externen Berater, um zu starten?
Kein Migrationsprojekt: Ihre Daten bleiben, wo sie sind, Ihre Quellsysteme werden nicht umgebaut. Die Software wird in Ihrer Umgebung installiert und verbindet sich über Konnektoren mit Ihren bestehenden Systemen - Umfang und Aufwand stimmen wir vorher gemeinsam ab. Aparavi eignet sich damit auch für gewachsene Unternehmen ohne große IT-Teams.
Welche Dateitypen und Datenquellen werden unterstützt?
Aparavi erkennt 1.600+ Dateitypen, darunter PDFs, Office-Dokumente, E-Mails, CAD-Dateien und Archive. Insgesamt stehen 50+ Integrationen zu Quell- und Zielsystemen bereit, darunter SharePoint, OneDrive, Cloud-Speicher, On-Premises-Server und Netzlaufwerke.
Eignet sich Aparavi auch für mittelständische Unternehmen ohne großes IT-Team?
Ja. Aparavi richtet sich an den Mittelstand: Datenübersicht ohne unnötige Komplexität. Der Einstieg über einen begrenzten Pilot / Discovery Scan ist risikoarm; die Kennzahlen erheben wir gemeinsam.