Diese Seite wurde aus dem Englischen übersetzt.
Business-Tools
Eine Plattform für Datenintegration und Analyse bauen
Kliv ist ein KI-App-Builder. Beschreib die Datenplattform, die du brauchst — Feeds, Zeitpläne, Join-Schlüssel, Ausschüsse, Transformationen, Dashboards und Zugriffsregeln — und Kliv baut sie um deine Daten herum.
Geben Sie Ihre Idee einfach in das Textfeld ein, und AI baut sie für Sie
Was ist Kliv?
Kliv ist kein fertiges BI-Tool mit festen Connectoren — Kliv ist eine KI, die die Software für dich baut.
Du beschreibst die App, die du brauchst, in normalen Worten, und Kliv baut sie: die Datenbank, die Import-Jobs, die Transformationen, die Dashboards, die Rollen und die Berichte. Das Ergebnis ist eine echte App für dein Team. Du kannst sie nutzen, sie später per Anfrage ändern und die Datensätze in deinem eigenen System behalten. Es ist keine Vorlage.
Auf dieser Seite ist diese App eine Plattform für Datenintegration und Analyse. Kliv baut viele Arten von Web-Apps; das hier ist ein Beispiel.
Warum eine eigene Datenplattform bauen?
Viele Teams haben reichlich Daten und wenig Einigkeit. Kassen, Webshop-Bestellungen, Lieferantenrechnungen und Treue-Scans beschreiben oft dasselbe Geschäft in verschiedenen Formaten. Berichte hängen dann an der Copy-and-paste-Routine einer einzelnen Person.
Kliv baut die aufnehmende Datenbank und die Regeln darum. Feeds treffen nach Zeitplan ein, Join-Schlüssel gleichen Unterschiede aus, Ausschüsse werden zur Prüfung zurückgehalten, und veröffentlichte Tabellen entstehen aus angewendeten Zeilen.
Feeds, Schlüssel und Ladeläufe als Tabellen
Integration lässt sich leichter vertrauen, wenn jeder Teil ein Datensatz ist.
Die Feeds
Jede Quelle ist eine Zeile: Kassenexport, Webshop-Bestellungen, Lieferantenrechnungen oder Treue-Scans, mit Format, Verantwortlichem und erwartetem Ankunftsfenster.
Join-Schlüssel
SKU-Zuordnungen und Filial-Zuordnungen entscheiden, wann verschiedene Systeme dasselbe Produkt oder denselben Standort meinen.
Das Ladeprotokoll
Jeder Lauf hält fest, wie viele Zeilen gelesen, angewendet und zurückgestellt wurden und warum. Falsche Zahlen werden zum Nachschlagen statt zur langen Ermittlung.
Die Ausschuss-Tabelle
Zeilen, die zu keinem Schlüssel passen, werden mit einem Grund zurückgestellt. Ist der Schlüssel korrigiert, können sie beim nächsten Lauf angewendet werden.
Veröffentlichte Tabellen
Umsatz nach Filiale, Marge nach Kategorie und Ladenhüter-Listen werden nur aus angewendeten Zeilen berechnet, nicht aus teilweise eingetroffenen Feeds.
Ein Beispiel: Werners Gartencenter-Kette
So könnte ein Händler es nutzen. Es ist nur ein Beispiel — du würdest deine eigenen Feeds, Schlüssel, Transformationen, Ausschüsse und Dashboards beschreiben.
Derselbe Verkauf erscheint zweimal
Der Monatsabschluss zeigt ein verdächtiges Quartal bei Gartenmöbeln. Webshop und Kassen haben dieselben 41 Click-and-Collect-Bestellungen gezählt.
Das Ladeprotokoll zeigt die Dublette
Werner öffnet das Ladeprotokoll und sieht Bestellung 7203 in beiden Feeds: derselbe Kunde, derselbe Teak-Tisch, einmal im Lager und einmal an der Kasse gezählt.
Die Regel wird einmal geschrieben
Die Lösung wird zur Transformation: Abhol-im-Laden-Bestellungen zählen dort, wo das Geld genommen wurde, und die Zwillingszeile fällt weg. Die Regel hat Autor und Datum.
Das Quartal wird unter der Regel neu abgespielt
Die Pipeline spielt das Quartal neu ab. Veröffentlichte Tabellen aktualisieren sich, und das Ladeprotokoll behält Vorher und Nachher, sodass sich der Januar auch im Juli noch erklären lässt.
Das Handelsmeeting nutzt eine Zahl
Vierzehn Filialen lesen eine Umsatzzahl. Die Diskussion ist aus dem Meeting in die Join-Schlüssel und die Transformations-Historie gewandert.
Beschreib den ersten Datenfluss
Kliv baut aus deiner Beschreibung — je mehr Details, desto näher die erste Version. Nenne Quellen, Zeitpläne, Dateiformate, Schlüssel, Ausschüsse, Transformationen und wer welche Tabellen sehen darf. Hier sind drei als Ausgangspunkt:
Einzelhandels-Umsatzlager
Kassen, Webshop, Retouren, Click-and-Collect und Umsatztabellen.
“Bau ein Datenlager für unsere Gartencenter-Kette mit 14 Filialen. Lade nächtlich Kassen-CSV-Exporte und Webshop-Bestellungen, ordne SKUs und Filialen zu, wende unsere Retouren- und Click-and-Collect-Regeln an, halte Zeilen mit fehlenden Schlüsseln in einer Ausschuss-Tabelle und veröffentliche abgestimmte Umsatztabellen nach Filiale und Kategorie.”
Abgleich von Lieferantenrechnungen
Rechnungen, Wareneingänge und Gründe für Abweichungen.
“Bau ein Tool, das jeden Morgen Lieferantenrechnungen und Wareneingänge lädt, sie nach Bestellnummer und SKU abgleicht, Abweichungen mit Gründen wie Mengenunterschied oder fehlendem Wareneingang auflistet und dem Einkaufsteam einen täglichen Abweichungsbericht schickt.”
Treue-Insight-Board
Treue-Scans, verknüpft mit Umsatz und Filialtrends.
“Bau ein Dashboard über unsere Kundenkarten-Scans. Verknüpfe Scans mit Kassenumsätzen nach Kunde und Beleg, zeig Wiederbesuchsraten und Kategorie-Vorlieben nach Filiale und beschränke Filialleiter auf die Zahlen ihrer eigenen Filiale.”
Wo die Regeln liegen
Transformationen sind typisierte TypeScript-Funktionen. Regeln für Click-and-Collect, Retouren und USt-Aufteilung sind lesbarer Code mit Autor, Datum und Diff.
Läufe werden serverseitig geplant. Nächtliche Kassen, stündliche Webshop-Bestellungen oder jeder Rhythmus, den deine Feeds halten, können als Jobs laufen. Ein fehlgeschlagener Lauf oder ein fehlender Feed hinterlässt eine rote Zeile im Protokoll.
Der Zugriff lässt sich nach Filiale oder Rolle begrenzen. Ein Filialleiter kann die Tabellen seiner eigenen Filiale lesen, während Einkauf oder Finanzen die Ansichten über alle Filialen sehen, die sie brauchen. Die Sicherheit auf Zeilenebene setzt diese Grenze durch.
Die beste Oberfläche für ein solches Tool ist ein Meeting, in dem niemand die Zahl von Hand nachprüft. Mehr Beispiele auf interne Tools, die einem Meeting standhalten.
Häufige Fragen
Was genau ist Kliv?
Kliv ist ein KI-App-Builder für individuelle Web-Apps. Du beschreibst deine Datenplattform, Kliv baut die App, und das Ergebnis gehört dir.
Bekomme ich eine echte App oder eine Vorlage?
Eine echte App. Kliv baut die Datenbank, die Importe, die Transformationen, die Ausschuss-Tabelle, die Dashboards, die Rollen und die Berichte um deinen Datenfluss herum.
Kann ich es nach dem Bauen ändern?
Ja. Du kannst später Feeds hinzufügen, Transformationen ändern, Schlüssel ergänzen, Dashboards ändern oder Zugriffsregeln anpassen.
Verbindet sich Kliv mit unserem Kassensystem?
Wenn die Kasse eine Datei exportieren oder eine URL aufrufen kann, ja. Feeds können als geplante Abrufe, Uploads oder Webhooks eintreffen, die typisierte Funktionen verarbeiten.
Was passiert mit Zeilen, die nicht passen?
Sie warten in der Ausschuss-Tabelle mit einem Grund, etwa unbekannte SKU oder fehlender Filialcode. Wird der Schlüssel korrigiert, können die Zeilen beim nächsten Lauf angewendet werden.
Kann sich die Historie unter uns ändern?
Nur mit einem Eintrag. Neuläufe werden ins Ladeprotokoll geschrieben, mit dem, was sich geändert hat und warum, sodass korrigierte Zahlen einen Autor und ein Datum haben.
Wer sieht die Zahlen der ganzen Kette?
Die Rollen, die du benennst. Filialleiter sehen eine Filiale, der Einkauf sieht Kategorien, und die Finanzen sehen kettenweite Tabellen.
Kann es alarmieren, wenn ein Feed zu spät ist?
Ja. Jeder Feed kann ein erwartetes Ankunftsfenster haben, und späte Feeds können eine Meldung auslösen, bevor der Morgenbericht fehlt.
Können Ausschüsse korrigiert und erneut angewendet werden?
Ja. Zeilen können mit einem Grund liegen bleiben, bis der Schlüssel korrigiert ist, und dann bei einem späteren Lauf angewendet werden, ohne verworfen zu werden.
Kann ich Kliv später verlassen?
Ja. Der Code synchronisiert sich mit deinem eigenen Git-Repository — der Absprung ist ein git pull statt eines Neuaufbaus.
Brauche ich ein separates Dashboard-Tool?
Nein. Die App kann ihre eigenen Dashboards, Berichte, Admin-Oberflächen und geplanten E-Mails enthalten.
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