Stammdatenmanagement speziell für das agentenbasierte Unternehmen

STEP ist die bewährte Intelligence-Plattform, die KI-Agenten, automatisierten Pipelines und menschlichen Teams eine einzige, kontrollierte Stammdatenquelle zur Verfügung stellt, auf deren Grundlage sie Schlussfolgerungen ziehen und handeln können. Die KI in Unternehmen entwickelt sich weg von unterstützten Arbeitsabläufen, bei denen ein Mensch jedes Ergebnis überprüft, hin zur autonomen Ausführung, bei der Agenten Daten abfragen, diese auswerten und direkt darauf reagieren. Dieser Wandel verändert die Anforderungen an Stammdaten: Sie können nicht länger als statisches Aufzeichnungssystem fungieren. Sie müssen als Live-Entscheidungsinfrastruktur fungieren, die Agenten abfragen, der sie vertrauen und auf deren Grundlage sie sicher handeln können.

STEP ist genau für diese Anforderung konzipiert. Als multidomänenfähige Master-Data-Management-Plattform (MDM) ermittelt, verwaltet und stellt STEP Stammdaten bereit, sodass jede Entscheidung im Unternehmen – egal ob von einer Person, einer Pipeline oder einem Agenten getroffen – auf derselben vertrauenswürdigen Datensatzbasis beruht. Sie fungiert als maßgebliche, abfragbare Stammdatenschicht, die sowohl menschengeführten als auch agentengesteuerten Abläufen zugrunde liegt.

Eine einheitliche, domänenübergreifende Grundlage

STEP verwaltet Produkt-, Kunden-, Lieferanten-, Standort-, Anlagen- und Referenzdaten auf einer einzigen Plattform, die auf einem gemeinsamen Metadatenmodell, einem gemeinsamen Governance-Rahmenwerk und einer gemeinsamen Integrationsschicht basiert. Anstatt domänenspezifische Punktlösungen mit jeweils eigenen Regeln und Integrationsmustern zusammenzuflicken, erhalten Unternehmen einen einheitlichen Satz von Governance-Kontrollen, die in allen Domänen einheitlich angewendet werden.

Skalierbare Multi-Tenant-Architektur

STEP läuft auf Microsoft Azure unter Verwendung einer containerisierten Microservices-Architektur, die sich elastisch an die Arbeitslastanforderungen anpasst. Das mandantenfähige Modell isoliert jeden Mandanten logisch, während Rechen- und Speicherressourcen innerhalb einer gesicherten Azure-Umgebung gemeinsam genutzt werden, was eine schnelle Einbindung und niedrige Gesamtbetriebskosten gewährleistet. Die „Infrastructure-as-Code“-Bereitstellung unterstützt sichere, wiederholbare Bereitstellungen und lässt sich in bereits vorhandene Identitäts- und Authentifizierungssysteme integrieren.

Fehlertolerante Dienstisolierung und globale Verfügbarkeitszonen sorgen für geringe Latenzzeiten und hohe Verfügbarkeit – selbst wenn agentengesteuerte Workloads mehr gleichzeitige Anfragen über die Plattform leiten, als dies bei herkömmlicher, vom Menschen gesteuerter Nutzung jemals der Fall war.

STEP liefert den Mitarbeitern zuverlässige Informationen

STEP bezieht Stammdaten aus dem gesamten Unternehmen, gleicht diese ab, verwaltet sie und wandelt sie in vertrauenswürdige Stammdatensätze um, um diese Informationen anschließend an das jeweilige System, die jeweilige Person oder den jeweiligen Mitarbeiter weiterzugeben, die sie als Nächstes benötigen.

Zuverlässige Datensätze zum Zeitpunkt der Abfrage

STEP liefert den Sachbearbeitern mehr als nur einen Wert – es liefert ihnen Kontext. Dank konfigurierbarer Überlebensregeln, Anreicherungslogik und Versionskontrolle erhält ein Sachbearbeiter, der eine Abfrage an STEP stellt, einen Datensatz, der bereits als kanonisch aufbereitet ist – und nicht eine von mehreren konkurrierenden Versionen. Neben dem Wert selbst können Mitarbeiter Datenqualitätsbewertungen, Vertrauensindikatoren und Metadaten zur Datenherkunft abrufen, wodurch jede Entscheidung auf einem Datensatz basiert, der sowohl korrekt als auch im Nachhinein nachvollziehbar ist.

Echtzeitgenauigkeit für agentenbasierte Workflows

Agentenbasierte Workflows laufen in der Gegenwart ab. Nächtliche Batch-Aktualisierungen, die für ein Dashboard ausreichend sind, reichen für einen Agenten, der gerade entscheidet, was zu tun ist, nicht aus. STEP validiert und reichert Datensätze bei der Erfassung an und leitet Aktualisierungen sofort weiter, sodass nachgelagerte Systeme und Agenten den aktuellen Zustand lesen, anstatt ihn abzufragen oder mit einem veralteten Cache zu arbeiten.

Governance, die Autonomie vertretbar macht

STEP erzwingt eine rollenbasierte Zugriffskontrolle und führt ein nachprüfbares Protokoll über jede Änderung. Kein Datensatz gelangt in den Master-Speicher, ohne die von einer Organisation definierten Validierungs-, Genehmigungs- und Anreicherungsschritte durchlaufen zu haben – unabhängig davon, ob der Auslöser ein menschlicher Verantwortlicher oder ein automatisierter Agent war. Diese Steuerungsebene macht die Skalierung der Automatisierung vertretbar statt riskant.

Interoperabilität von der Quelle bis zum Agenten

Daten fließen von überall her ein, daher verbindet sich STEP über eine Bibliothek mit mehr als 100 vorgefertigten Konnektoren mit ERP-, CRM- und angrenzenden Systemen, um Daten einzulesen, aufzubereiten und wieder auszugeben, ohne ein Unternehmen an das Ökosystem eines einzelnen Anbieters zu binden. Speziell für den Agentenzugriff stellt der MCP-Server von Stibo Systems Stammdaten über das Model Context Protocol bereit. So können Agenten Stammdatensätze über dasselbe Protokoll abfragen, abrufen und bearbeiten, das sie bereits im gesamten übrigen Tool-Ökosystem verwenden, ohne dass für jeden neuen Agenten oder jedes neue Tool eine maßgeschneiderte Integration erforderlich ist.

Semantische Beziehungen für domänenübergreifendes Schlussfolgern

Agenten, die domänenübergreifend Schlussfolgerungen ziehen, müssen verstehen, wie Entitäten miteinander in Beziehung stehen, und dürfen sich nicht darauf beschränken, isolierte Attributwerte abzurufen. Das Datenmodell von STEP stellt jede Entität als Knoten in einer Graphstruktur dar, wobei typisierte, gerichtete Beziehungen, konfigurierbare Hierarchien und Attributvererbung nativ integriert sind. Regulierte Beziehungsdefinitionen, Metadaten und Klassifizierungsschemata tragen semantische Bedeutung in sich, die Agenten direkt aus der Struktur interpretieren können, anstatt sie statistisch aus unstrukturiertem Text abzuleiten.

KI-fähige Architektur auf Microsoft Azure

Die agentenbasierten Workflows von STEP übernehmen automatisch die Dublettenbereinigung, Anomalieerkennung und Datenanreicherung und sorgen so dafür, dass die Stammdaten sauber, kontextbezogen und handlungsbereit bleiben. Diese Workflows lassen sich über den Azure Kubernetes Service (AKS) skalieren, wobei Azure Event Grid und Azure Service Bus die Echtzeit-Reaktionsfähigkeit gewährleisten, auf die agentenbasierte Abläufe angewiesen sind. Die Integration mit Microsoft Fabric sorgt dafür, dass Stammdaten strukturiert, geregelt und nachvollziehbar bleiben, wodurch sie sich nicht nur für den operativen Einsatz, sondern auch für das Training von KI-Modellen und Analysen eignen. Dataflows wenden Geschäftsregeln an, um Datensätze zu bereinigen und umzuwandeln, und der einheitliche Zugriff über OneLake – wobei Berechtigungen direkt von STEP übernommen werden – ermöglicht es, dass diese hochwertigen Daten in Power BI, Synapse und Azure ML fließen, ohne dass bei jedem Schritt neue Zugriffskontrollen eingerichtet werden müssen.