DGi
Datagran · Coding
DGi ist der KI-Datenagent von Datagran für Entwickler. Er verbindet Ihre Quellen, beantwortet Fragen, führt Python aus und baut BI-Dashboards über eine einzige API.
Über DGi
About
Was ist DGi
DGi (auf der offiziellen Seite als DG-i geschrieben) ist ein KI-Datenagent von Datagran und wird als KI-Datenplattform vermarktet, die mit künstlicher Intelligenz gebaut wird und selbst damit arbeitet. Sie geben eine Frage oder eine Datei hinein, und das System erledigt die Arbeit selbst: Es lädt die Quelle, schreibt den Python-Code für die Analyse und liefert Diagramme, Tabellen oder ein Dashboard zurück. Die Idee dahinter: Entwickler bekommen einen fertigen Analysten, statt eine Pipeline per Hand zu verdrahten.
Das Produkt ruht auf zwei Säulen. Alles läuft über eine API, Sie können DGi also in Ihre eigene Plattform einbetten und Ihre Kunden ihre eigenen Daten abfragen lassen. Und es verbindet sich mit den Quellen, die Sie ohnehin betreiben: PostgreSQL, MySQL, BigQuery, Snowflake, AWS S3 sowie CSV- und Excel-Dateien. Sie müssen Ihre Daten nicht in ein neues Warehouse verschieben.
Die größte Einschränkung ist der Umfang. DGi läuft am besten bei Analyse- und Reporting-Aufgaben, die sich in Code ausdrücken lassen, und richtet sich an Teams, die mit einem API-Schlüssel und einer Session umgehen können. Wer ein BI-Werkzeug zum Ziehen und Ablegen für nicht technisches Personal sucht, findet hier noch nicht die passende Form.
Erste Schritte
- Registrieren Sie sich bei Datagran und holen Sie sich einen API-Schlüssel aus dem Dashboard.
- Erstellen Sie eine Session per POST an den Session-Endpunkt und hängen Sie Ihre Datenquelle an.
- Stellen Sie eine Frage in natürlicher Sprache oder laden Sie eine CSV- oder Excel-Datei hoch, die DGi einliest.
- Prüfen Sie den erzeugten Python-Code, führen Sie ihn aus und holen Sie Diagramme oder Tabellen aus dem Aufgabenergebnis.
- Planen Sie den wiederkehrenden Job mit einem Cron-Ausdruck, damit er von allein läuft.
Produktinformationen
Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von DGi.
Am besten für
Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.
Nutzer
- Entwickler, die Datenfunktionen in ihr eigenes Produkt bringen wollen
- Kleine Produktteams ohne eigenen Data Engineer
- Gründer, die verstreute Dateien und Datenbanken in natürlicher Sprache abfragen wollen
Aufgaben
- Einen CSV-Export analysieren und die umsatzstärksten Produkte grafisch darstellen
- Strukturierte Daten regelmäßig von einer Website ziehen
- Jeden Montag um 9 Uhr einen Verkaufsbericht erzeugen
Szenarien
- Einen Analyse-Assistenten in die eigene Web-App einbetten
- Eine Datenbank an einen geplanten Reporting-Lauf hängen
- Ein Dashboard aus hochgeladenen Dateien bauen
Wichtigste Funktionen
Eine API für Ihre KI-Datenplattform
DGi läuft über einen einzigen API-Schlüssel, Sie können seine Analyse also in Ihr Produkt einbauen und Ihre Nutzer ihre Daten in Ihrer Oberfläche abfragen lassen. Der Endkunde installiert nichts. Diese KI-Analytik-API ist darauf ausgelegt, dass externe Clients einen Endpunkt aufrufen, nicht darauf, das Werkzeug eines einzelnen Unternehmens zu sein.
Datenanalyse in natürlicher Sprache, die Code schreibt
Sie stellen eine Frage, und DGi beantwortet sie, indem es Python schreibt und ausführt. Es lädt Ihre Datei, prüft die Spalten und zeigt das verwendete Skript, Sie können den Code also lesen und weiterverwenden, statt einer Blackbox zu vertrauen. Genau das trennt es von einem gewöhnlichen Chatbot.
Verbinden Sie die Daten, die Sie schon haben
DGi dockt an PostgreSQL, MySQL, BigQuery, Snowflake und AWS S3 an und nimmt zusätzlich CSV- und Excel-Uploads entgegen. Fast jedes Team kann also starten, ohne Daten in einen neuen Speicher zu kopieren. Sie behalten Ihren Aufbau und zeigen den Agenten darauf.
Geplante Workflows in natürlicher Sprache
Der Scheduler lässt Sie einen Rhythmus beschreiben, etwa jeden Montag um 9 Uhr, und macht daraus einen Cron-Job, der von allein läuft. Echtzeit-Ausführung und automatischer Neuversuch verhindern, dass ein fehlgeschlagener Lauf einfach verschwindet. Bei wiederkehrenden Berichten erspart das die ständige Kontrolle der Skripte.
BI-Dashboards und Apps aus einem Prompt
Sie fragen ein BI-Dashboard auf Basis einer hochgeladenen CSV an, und DGi baut eine responsive, exportfertige Ansicht mit Live-Aktualisierung. Das Ergebnis verhält sich wie eine kleine App, nicht wie ein starres Diagramm. So wird aus einer einmaligen Datei schnell etwas, das Menschen erneut aufrufen.
Web-Automatisierungs-API
Über Ihre eigenen Daten hinaus navigiert DGi durch Websites, zieht Inhalte und erledigt mehrstufige Scraping-Aufgaben über dieselbe API. Es kommt mit Seiten zurecht, die einer einfachen Abfrage widerstehen. Wettbewerbsrecherche und Listenaufbau laufen über denselben Chat-Prompt wie alles andere.
Sicherheit rund um Ihre Infrastruktur
Zugangsdaten sind mit doppelter Umschlagverschlüsselung geschützt: AES-256 im Ruhezustand und TLS 1.3 bei der Übertragung, dazu ein Zero-Knowledge-Aufbau, bei dem Ihre Daten in Ihrer eigenen Umgebung bleiben. Für Teams, die keine Daten an Dritte geben dürfen, ist das die entscheidende Funktion. Sie verbinden sich, und die Daten bewegen sich nicht.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Ein einziger API-Schlüssel erreicht Analyse, Planung, Dashboards und Web-Scraping
- Das geschriebene Python ist sichtbar, Ergebnisse lassen sich also prüfen
- Verbindet gängige Datenbanken und Cloud-Speicher ohne Datenmigration
- Laut Datagran 90,4 % auf den vier eigenen Data-Science-Aufgaben, vor den Modellen, mit denen verglichen wird
- Eingebettete Analytik lässt Ihre eigenen Kunden ihre Daten im Produkt abfragen
Nachteile
- Es gibt keinen kostenlosen Tarif, Testen bedeutet also ein Verkaufsgespräch
- Der Preis wird nicht veröffentlicht, was die Budgetplanung vor dem Gespräch erschwert
- Für technische Teams gedacht: API-Schlüssel, Sessions und Aufgabenabfrage verwalten Sie selbst
- Die 90,4 % stammen von Datagran, behandeln Sie die Zahl bis zum eigenen Test als Herstellerangabe
Häufige Fragen
Es ist ein KI-Datenagent, der Fragen zu Ihren Daten beantwortet, indem er Code schreibt und ausführt. Sie geben eine Quelle und einen Prompt, und es liefert Analyse, Diagramme oder ein Dashboard über eine API.
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