Upsolve AI
Upsolve AI · Coding · Marketing
Upsolve AI ist ein Agent Studio für Datenteams. Sie dokumentieren die Geschäftslogik einmal und stellen dann Analyse-Agenten bereit, die in Slack, Claude oder Ihrer eigenen App antworten.
Über Upsolve AI
About
Was ist Upsolve AI
Upsolve AI ist eine KI-Analyseplattform, mit der Sie einen KI-Datenanalysten bauen, der die Definitionen Ihres Unternehmens kennt. Sie verbinden das Data Warehouse, wählen die relevanten Tabellen aus, halten fest, was jede Kennzahl bedeutet und welche Regeln gelten. Der Datenagent beantwortet Geschäftsfragen mit diesem Kontext, statt aus Spaltennamen zu raten.
Das Produkt hat zwei Seiten. Das Datenteam arbeitet im Agent Studio, wo jeder Workspace ein Datenmodell und einen Agenten gemeinsam versioniert. Alle anderen bekommen einen Chat und teilbare Dashboards, ohne eine einzige Abfrage zu schreiben. Genau das ist der Punkt: Wer die Daten versteht, behält die Definitionshoheit, und wer Zahlen braucht, öffnet keine Tickets mehr.
Drei Grenzen bestimmen, für wen das passt. Es braucht ein echtes Warehouse mit halbwegs sauberen Tabellen, denn der dokumentierte Kontext ist nur so gut wie die Daten, auf die er zeigt. Der Preis richtet sich an Teams: Der günstigste bezahlte Plan kostet 500 Dollar pro Monat. Und Genauigkeit erfordert Pflege. Ändert sich eine Kennzahl, muss jemand den Workspace aktualisieren. Upsolve findet die Lücke, schließen muss sie ein Mensch.
Erste Schritte
- Legen Sie ein Konto auf ai-hub.upsolve.ai an. Der kostenlose Tarif enthält 2000 einmalige Credits, eine Kreditkarte ist nicht nötig.
- Verbinden Sie eine Datenquelle. Es gibt Konnektoren für Snowflake, BigQuery, Redshift, Postgres, Databricks, MySQL und mehr als 30 weitere SQL-Datenbanken. Ein bestehendes dbt-Projekt lässt sich importieren.
- Bauen Sie das Datenmodell. Wählen Sie die Tabellen und Spalten, die der Agent sehen darf, und versehen Sie sie mit Geschäftsbedeutung, damit er
arr_usdals wiederkehrenden Jahresumsatz liest und nicht als beliebige Dezimalzahl. - Hinterlegen Sie die Regeln. Ergänzen Sie KPI-Definitionen, Leitplanken und Golden Assets, also Beispielabfragen und Diagramme, die der Agent bei häufigen Fragemustern wiederverwendet.
- Testen und ausrollen. Stellen Sie echte Fragen, prüfen Sie die Traces, korrigieren Sie Fehler und veröffentlichen Sie den Agenten in Slack, Teams, Claude, ChatGPT oder über das SDK in Ihrem Produkt.
Produktinformationen
Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von Upsolve AI.
Am besten für
Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.
Nutzer
- Datenanalysten und Analytics Engineers
- Leiterinnen und Leiter in Vertrieb, Finanzen und Operations
- Produktteams, die Analyse an eigene Kunden verkaufen
Aufgaben
- Wiederkehrende Fragen beantworten
- Eine Zahl vor dem Meeting prüfen
- Eine Antwort in ein Dashboard überführen
- Einem KI-Assistenten Zugriff auf governierte Daten geben
Szenarien
- Die Wochenrunde, in der drei Leute dieselbe Churn-Zahl anfragen
- Die Einarbeitung einer neuen Analystin
- Der Start eines Analysepanels in einem SaaS-Produkt
Wichtigste Funktionen
Kontextschicht mit Datenmodellen
Die Seite für das Datenmodell legt fest, was der Agent sieht: bestimmte Tabellen, bestimmte Spalten, dazu Anmerkungen, die ihre Bedeutung erklären. Eine fertige semantische Schicht ist zum Start nicht nötig, ein importiertes dbt-Projekt bewahrt aber Definitionen, denen Sie schon vertrauen. Diese Schicht überspringen generische Chatbots, und deshalb kann eine Antwort einen KPI nennen statt eines glücklichen Joins.
Golden Assets und Golden Questions
Golden Assets sind freigegebene Abfragen und Diagramme für häufige Fragemuster. Golden Questions gehen weiter: Sie halten die richtige Antwort als Referenz fest, und der Agent meldet, wenn er unsicher ist. Damit wird Erfahrungswissen überprüfbar, was dann zählt, wenn die Person mit dem ursprünglichen SQL das Team verlässt.
Observability und Live-Evals
Jedes Gespräch wird verfolgt, von der Frage über Tool-Aufrufe und generiertes SQL bis zur endgültigen Antwort. Ein Evaluationsagent bewertet Antworten nach Ihren Kriterien, und das Kontextmonitoring zeigt die Lücken, die zu einem schlechten Ergebnis geführt haben. Harness 2.0, die aktuelle Laufzeit, soll doppelt so schnell sein wie die Vorgängerversion, was bei einer langen Analysefrage deutlich spürbar ist.
Bereitstellung auf mehreren Oberflächen
Derselbe Agent läuft in Slack, Microsoft Teams, Claude, ChatGPT und Cursor und lässt sich per SDK in Ihr Produkt einbetten. Kontext und Leitplanken reisen mit, ein Vertriebler in Slack und eine Entwicklerin in Cursor sehen also dieselbe Umsatzdefinition. Diese Konsistenz ist schwerer zu halten, als es klingt, wenn jede Oberfläche eigene Prompt-Gepflogenheiten hat.
BI Canvases und Apps im eigenen Branding
Diagramme aus einem Gespräch lassen sich auf einer teilbaren Leinwand fixieren, und jede Leinwand wird mit wenigen Klicks zur HTML-App im eigenen Branding. Wer bereits ein BI-Tool bezahlt, ersetzt es damit nicht. Wer nur die Zahl plus Trendlinie braucht, spart einen Schritt zwischen Frage und Screenshot.
Zeilensicherheit und Mandantenfähigkeit
Im Team-Plan greifen Berechtigungen unterhalb des Agenten, sodass niemand per Chat an die Zeilen eines anderen Kunden kommt. Mandantenfähigkeit und einbettbares Frontend machen denselben Workspace als eingebettete Analyse für Endkunden nutzbar. Enterprise ergänzt Deployment in VPC oder vor Ort, SAML-SSO, HIPAA-Unterstützung und Routing zu eigenen Modellen.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Das Kontextmodell ist das Produkt und kein Anhängsel: KPI-Definitionen, Geschäftsregeln und Beispielantworten liegen in einem versionierten Workspace.
- Vollständige Nachvollziehbarkeit jeder Antwort, inklusive ausgeführtem SQL und angewandter Definition.
- Breite Streuung für eine junge Plattform: Slack, Teams, Claude, ChatGPT, Cursor, MCP und Embedding-SDK.
- Ein echter kostenloser Tarif mit 2000 Credits, genug für rund 200 Analysefragen, ohne Kreditkarte bei der Anmeldung.
Nachteile
- Die 500 Dollar pro Monat im Einstiegstarif schließen Einzelnutzer und kleine Teams aus, die nur einen Chatbot auf ihrer Datenbank wollen.
- Die Einrichtung ist echte Arbeit. Kennzahlen und Regeln müssen dokumentiert sein, bevor Antworten verlässlich werden, und das dauert Tage statt Minuten.
- Der kostenlose Tarif ist ein einmaliges Credit-Guthaben und kein dauerhaft freier Plan, die Testphase hat also ein festes Ende.
- Es gibt keine native mobile App, was zählt, wenn die Geschäftsführung Antworten auf dem Handy außerhalb von Slack erwartet.
Häufige Fragen
Es baut Analyse-Agenten, die Geschäftsfragen mit Ihrem Datenmodell, Ihren KPI-Definitionen und Ihren Regeln beantworten. Sie richten den Kontext im Agent Studio ein und stellen den Agenten dann per Chat, Dashboard, Slack oder eingebetteter Oberfläche bereit.
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