Kombination von MCP, Analytics-as-Code und LLMs zur Automatisierung der Analyseausführung in Softwaregeschwindigkeit

SAN FRANCISCO, KALIFORNIEN / ACCESS Newswire / 21. Januar 2026 / GoodData, ein führender Anbieter von KI-Analytik und Decision Intelligence, gab heute die Einführung seines MCP-Servers bekannt. Während Unternehmen KI zunehmend in der Analytik einsetzen, sind die meisten Tools weiterhin auf die reine Abfragegenerierung beschränkt, sodass Teams Kennzahlen, Dashboards und Geschäftslogik manuell verwalten müssen. Der MCP-Server hebt KI über die reine Analyse hinaus und ermöglicht eine gesteuerte, durchgängige Ausführung von Analysen über den gesamten Prozess hinweg – mit einer 10- bis 50-fach schnelleren Wertschöpfung.

Der MCP-Server wurde für KI-Entwickler sowie BI- und Datenteams entwickelt, die Analysen mit KI schneller erstellen und verwalten möchten. Er ermöglicht es KI, Analysen auf die gleiche Weise wie ein erfahrenes menschliches Team zu erstellen und durchzuführen, jedoch schneller und ohne Engpässe im Betriebsablauf.

Mithilfe des Model Context Protocol (MCP) können KI-Agenten und große Sprachmodelle (LLMs) direkt mit GoodData verbunden werden und Analysen über den gesamten Lebenszyklus hinweg durchführen. Sie können mit kontrollierten Analyse-Assets arbeiten, darunter semantische Modelle, Kennzahlen, Dashboards und Warnmeldungen, ohne auf Screenshots, SQL-Kopieren-und-Einfügen oder anfällige UI-Workflows angewiesen zu sein. In der Praxis bedeutet dies, dass Analyseprozesse und agentenbasierte Workflows automatisch durch KI erstellt, aktualisiert und ausgeführt werden können, wobei dieselben Regeln und Kontrollen wie für menschliche Benutzer gelten.

Analytik war nie durch Fragen begrenzt, sondern durch die Umsetzung, sagte Roman Stanek, CEO und Gründer von GoodData. Mit dem MCP-Server verwandeln wir Analytik in ein ausführbares System, womit KI im Einklang mit den Governance-Vorgaben sicher betrieben werden kann. Dies verändert grundlegend, wie schnell Unternehmen KI-Analytik aufbauen, anpassen und skalieren können.

Von der KI-gestützten Analyse bis zur Ausführung von Analysen

Der MCP-Server von GoodData verlagert KI von der Interaktion mit der Analytik hin zur Ausführung innerhalb der Analytik. Anstatt KI auf Dashboards oder Abfrageoberflächen aufzubauen, stellt MCP die Analytik als ausführbare Infrastruktur bereit.

Durch die Kombination von Analytics-as-Code, verwalteten APIs und LLM-basierter Kodierung ermöglicht der MCP-Server der KI, Analyse-Assets direkt zu erstellen, zu ändern und zu validieren. Die Definitionen bleiben während ihrer Weiterentwicklung konsistent, die Analyse läuft kontinuierlich und Änderungen werden sicher weitergegeben, ohne dass bei jedem Schritt manuelle Eingriffe erforderlich sind.

Die gesamte Ausführung erfolgt unter denselben Sicherheits-, Berechtigungs- und Governance-Modellen, die auch von menschlichen Teams verwendet werden. Geschäftsregeln werden vom System durchgesetzt, anstatt sich auf individuelles Wissen zu verlassen, wodurch das operative Risiko reduziert und gleichzeitig die Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit erhöht wird.

Wie Teams den MCP-Server nutzen

Mit dem MCP-Server werden Analyse- und BI-Assets zu programmatischen Ressourcen, mit denen KI direkt arbeiten kann:

– Beschleunigung der BI-Entwicklung mit KI: Mit Analytics-as-Code können Analysen automatisch durch KI erstellt und aktualisiert werden, wodurch BI-Rückstände reduziert und manuelle, UI-gesteuerte Arbeiten entfallen.

– Ermöglichung kontinuierlicher KI-gesteuerter Analysen: Sobald die Analysen definiert sind, läuft die Ausführung kontinuierlich, Daten werden abgefragt, Ergebnisse berechnet, Dashboards aktualisiert, Warnmeldungen geplant und die Logik bleibt synchronisiert.

– Erweiterung von Analytics auf jeden KI-Agenten: Jeder MCP-kompatible Agent kann die gesamten Analysefunktionen, Modellierungen, Kennzahlen, Abfragen, Warnmeldungen und Validierungen von GoodData unter denselben Governance-Kontrollen wie menschliche Experten sicher nutzen.

Der MCP-Server von GoodData wandelt Analyse-Assets wie semantische Modelle, Kennzahlen und Dashboards in Software-Ressourcen um, so Peter Fedorocko, Field CTO bei GoodData. Jeder KI-Agent kann mit denselben APIs, Berechtigungen und Governance-Kontrollen wie die Entwicklerteams damit arbeiten und so eine 10- bis 50-mal schnellere Wertschöpfung erzielen.

Warum dies jetzt funktioniert

Diese Veränderung ist möglich, weil drei Fortschritte zusammenkommen: MCP bietet eine standardisierte Ausführungsschicht für KI, Analytics-as-Code macht Analysen programmierbar und moderne LLMs können komplexe Systeme innerhalb definierter Grenzen zuverlässig ausführen. Zusammen verwandeln sie die Ausführung von Analysen von einem linearen, personengebundenen Prozess in eine skalierbare Plattformfunktion.

Über GoodData

GoodData ist eine KI-native Decision-Intelligence-Plattform, die Unternehmen dabei unterstützt, vertrauenswürdige Daten in sichere Maßnahmen umzusetzen. GoodData wurde für kontrollierte, skalierbare Analysen entwickelt und ermöglicht es Unternehmen, Erkenntnisse zu nutzen, Entscheidungen zu automatisieren und Intelligenz direkt in Produkte und Geschäftsabläufe zu integrieren.

Mit einer modularen Architektur und einer kontrollierten semantischen Ebene als Kernstück sorgt GoodData dafür, dass KI-gestützte Analysen transparent und überprüfbar sind und mit der Art und Weise übereinstimmen, wie Unternehmen ihre Daten definieren und ihnen vertrauen. Unternehmen nutzen GoodData, um schneller von Erkenntnissen zu Ergebnissen zu gelangen und gleichzeitig Sicherheit, Governance und Performance auf Unternehmensniveau zu gewährleisten.

GoodData bedient über 140.000 weltweit führende Unternehmen und 3,2 Millionen Nutzer und hilft Unternehmen dabei, die Lücke zwischen Daten und Entscheidungsfindung zu schließen.

Weitere Informationen finden Sie auf der Website von GoodData. Folgen Sie GoodData auch auf LinkedIn, YouTube und Medium.

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Quelle: GoodData

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