Aus Unternehmensdaten werden Entscheidungen, die wirken.
Stellen Sie sich vor, Ihr Unternehmen könnte Ihnen jeden Morgen sagen, was sich seit gestern verändert hat — wo sich Geld bindet, wo ein Risiko entsteht, welche Chance gerade liegen bleibt. Und warum. Granalis baut dieses Bild aus den Daten, die Sie längst haben, und zeigt Ihnen, welche Entscheidung jetzt etwas bewirkt. Jede Empfehlung mit Beleg. Jede Wirkung gemessen.
Alles an einem Ort — mit Beleg.
Wer hängt woran — Kunde bis Lieferant.
Abweichungen gemeldet, mit Ursache.
Empfehlung mit Beleg — Sie geben frei.
Handeln, bevor es eng wird.
Belegte Daten — KI, wo sie sich lohnt.
Ihr Unternehmen sendet täglich Signale — aber niemand sieht sie im Zusammenhang.
Alles, was Sie wissen müssten, ist schon da — nur nie an einem Ort. Die Zahlen liegen im ERP, die Forderungen in der Buchhaltung, die Angebote im CRM, die Konditionen in Verträgen, die Berichte in PDFs. Jedes System kennt seinen Ausschnitt. Was zwischen den Ausschnitten passiert — Bestand, der sich aufbaut, Zahlungsziele, die sich verschieben, Angebote, die liegen bleiben — erkennt heute niemand rechtzeitig.
Analysen sind Schnappschüsse
Ein Assessment, ein Beraterbericht, eine Quartalsauswertung: Sie zeigen einen Zustand. Drei Monate später ist er Geschichte — und was sich seitdem verändert hat, beantwortet niemand.
Daten ohne Verbindung
ERP, FiBu, CRM, Lager und Dokumente kennen einander nicht. Derselbe Lieferant, Kunde oder Artikel heißt überall anders. Ohne gemeinsames Modell bleibt jede Ursache eine Vermutung.
Empfehlungen ohne Nachweis
Maßnahmen werden beschlossen — aber selten zurückgemessen. Ob eine Entscheidung tatsächlich Liquidität, Marge oder Risiko verändert hat, bleibt offen. So lernt weder das Unternehmen noch sein Werkzeug.
Generative KI allein löst das nicht: Sie liefert plausible Antworten — Plausibilität ist nicht Verlässlichkeit. Entscheidungen brauchen verbundene Daten, Belege und den Nachweis ihrer Wirkung.
Ein System, das Ihr Unternehmen laufend versteht — nicht einmal analysiert.
Granalis baut aus Ihren Daten ein lebendes Unternehmensmodell und arbeitet in vier Schritten: verbinden, verstehen, beobachten, wirken. Das Ergebnis sind keine Dashboards, sondern belegte Empfehlungen — mit gemessenem Effekt.
Verbinden
Strukturierte Systeme und unstrukturierte Dokumente — beides wird angebunden: per Export oder Schnittstelle, ohne Infrastrukturprojekt. Verträge, Berichte, Scans und Tabellen liest Granalis dabei so, wie sie ankommen. Nichts wird abgetippt, jede Quelle bleibt versioniert.
Verstehen
Eine Ontologie macht aus vielen Systemen ein Modell: Kunde, Artikel, Auftrag, Rechnung, Lieferant, Bestand, Vertrag — einmal definiert, überall gleich. Identity Resolution erkennt, dass drei Schreibweisen ein Lieferant sind. Jeder Wert behält seine Herkunft: System, Dokument, Seite, Position.
Beobachten
Granalis wartet nicht auf die nächste Analyse. Es kennt Normalzustände und Saisonalität, erkennt Abweichungen und erklärt, was dahintersteckt. Jede Aussage trägt eine Evidenzstufe — gemessen, Benchmark, Expertenannahme oder KI-Schätzung. Was nicht übereinstimmend belegt ist, entscheidet ein Mensch.
| Erkenntnis | Empfehlung | Effekt (erwartet) | Beleg |
|---|---|---|---|
| Forderungen: DSO +12 Tage über Normalwert | Mahnlauf Kundengruppe B anpassen | ≈ 900 T€ Liquidität | FiBu · OPOS-Liste · 24 Monate |
| Bestand ohne Abgang > 180 Tage | Abverkauf · Bestellstopp 38 Artikel | ≈ 780 T€ Bestand | ERP · Bestandsliste · Abgangshistorie |
| Sicherheitsbestand über Bedarf | Dispo-Parameter 14 Artikel senken | ≈ 340 T€ Bestand | ERP · Bedarfshistorie · Lieferzeiten |
| 19 Großangebote > 30 Tage unbearbeitet | Nachfassen · Vertrieb Region Süd | Pipeline-Risiko | CRM · Angebotsliste · Aktivitäten |
Wirken
Aus Erkenntnis wird Empfehlung — mit Business Case, erwartetem Effekt und Confidence. Nach der Entscheidung misst Granalis, was tatsächlich passiert ist. Erst das macht ein lernendes System daraus: Nach einem Jahr weiß es, welche Maßnahmen bei Ihnen wirken — und welche nicht. Ihre Daten gehören Ihnen: Vollexport jederzeit.
Historie statt Momentaufnahme
Granalis speichert Zustände über die Zeit. Nach einer Analyse kennt es einen Stand — nach Jahren kennt es Normalwerte, Saisonalität, Ursachen und die Wirkung früherer Maßnahmen. Daraus entstehen Vergleichswerte, die kein einzelner Bericht liefern kann.
Verbunden statt verteilt
Eine konfigurierbare Ontologie macht aus vielen Systemen ein Modell: Synonyme zusammengeführt, Einheiten umgerechnet, Definitionen vereinheitlicht. Strukturierte Daten und Dokumente landen im selben Unternehmensgraphen: Stammdaten zugeordnet, Dubletten erkannt, Widersprüche markiert — bis zum verlässlichen Golden Record.
Belegt statt behauptet — KI prüft KI
Jede Erkenntnis muss an ihrer Quelle verankert sein: System, Dokument, Seite, Position. Mehrere KI-Instanzen prüfen sich gegenseitig, jede Aussage trägt Confidence und Evidenzstufe. Was nicht übereinstimmend belegt ist, entscheidet ein Mensch. Als Architektur gebaut, nicht als Versprechen behauptet.
Ihre Daten bleiben Ihre
Betrieb als Managed Service in europäischen Rechenzentren: strikte Mandantentrennung, Verschlüsselung, DSGVO-konform. Ihre Daten werden nie für Modelltraining verwendet. Dedizierte Umgebungen auf Anfrage.
Jede Aussage auditierbar
Nicht nur „aus welchem System" — welcher Datensatz, welche Seite, welche Revision, wer hat geprüft, wer hat entschieden. Rückverfolgbar bis zur Quelle, auch Jahre später.
Fabrica — lateinisch die Werkstatt: hier wird die Organisation auf ihr Ziel ausgerichtet. Fabrica bricht den Nordstern des Unternehmens auf Ziele und KPIs je Bereich und Team herunter, verbindet sie mit Verantwortung und bildet das Organigramm aus vorhandenen Unterlagen nach — damit jede Einheit weiß, wozu sie beiträgt. Projekte aus Via zahlen auf diese KPIs ein; so bleiben Plan und Umsetzung verbunden. Jede Aussage mit Quelle, Unsicheres entscheidet ein Mensch.
Specto — lateinisch ich beobachte. Specto macht Ihren Kundenbestand durchschaubar: Umsatz, Deckungsbeitrag, Auftragseingang und Verträge gegen Ziel, jeder Kunde eingestuft nach seinem Beitrag. Specto liest aus CRM, Marketing, Verträgen und ERP und erkennt Signale — ein Vertrag läuft aus, der Umsatz geht zurück, eine Firma steht doppelt im Bestand — und Potenziale: was vergleichbare Kunden beziehen, dieser aber nicht. Jede Aussage mit Quelle; was unsicher ist, entscheidet ein Mensch. Specto schreibt nichts zurück — es ist kein CRM, sondern der Blick auf den Bestand.
Via — lateinisch der Weg. Via macht sichtbar, wie die laufenden Projekte und Initiativen Ihres Unternehmens auf das strategische Ziel einzahlen — und wo sie sich überlappen oder ihm entgegenlaufen. Aus Abhängigkeiten, Potenzialen, Aufwand und Readiness leitet Via die belastbare Projekt-Roadmap ab, die Ihr Unternehmen von A nach B führt. Und es identifiziert die KI-Potenziale im Unternehmen — kurz-, mittel- und langfristig — auf dem Weg zum AI-driven Unternehmen. Jede Initiative mit Business Case, Evidenzstufe und — nach der Umsetzung — ihrem tatsächlich realisierten Effekt. Jede Aussage mit Fundstelle.
Summa — lateinisch die Summe, das Gesamtwerk. Summa führt zusammen, was verteilt berichtet wird: Dutzende, oft über 150 Berichte je Quartal — aus Zielfonds, Beteiligungen oder Tochtergesellschaften, in jeder Sprache und jedem Layout. Die Kennzahlen werden über die gemeinsame Ontologie normalisiert — ein Abruf ist ein Abruf, egal wie er heißt — konsolidiert und zum eigenen, einheitlichen Bericht zusammengefügt. Jede Zahl im Ergebnis zeigt auf ihre Fundstelle im Quellbericht — prüffest bis zur letzten Zeile. Und Quartal für Quartal wächst die Historie: Abweichungen, Trends und Vergleichswerte je Beteiligung.
Granalis ist das Fundament für das AI‑Driven Enterprise. Es macht aus verstreuten Daten ein belegtes Modell Ihres Unternehmens: wer mit wem, was wovon abhängt, was wann galt — jede Aussage mit Quelle, Unsicheres entscheidet ein Mensch. Es liest Dokumente im industriellen Maßstab — Verträge, Berichte, Zertifikate, Datenblätter, in hunderten Layouts, so wie Lieferanten, Kunden und Behörden sie liefern —, erkennt jeden Wert, normalisiert ihn und verknüpft ihn mit Ihren Stammdaten, auch in Tabellen und Kennlinien. Fabrica, Specto, Via und Summa arbeiten auf diesem Modell, und es ist dafür gebaut, dass weitere Anwendungen und KI-Agenten darauf aufsetzen. So entsteht das KI-getriebene Unternehmen Schritt für Schritt — ohne Großprojekt am Anfang.
Ontologie · Identity Resolution · Unternehmensgraph · Historie · Provenienz · Benchmarks · Empfehlung · Wirkungsmessung
Was Sie kaufen, ist keine KI — sondern Wirkung.
Ontologie, Graph und Evidenz sind die Gründe, warum Granalis funktioniert. Gekauft wird etwas anderes: Liquidität, Marge, Kosten und Risiko — messbar beeinflusst. Der Nutzen wächst in vier Stufen, und jede Stufe ist für sich messbar.
Transparenz
Erkenntnis
Entscheidung
Wirkung
Die Kontrolle bleibt bei Ihnen: Jede Maßnahme beginnt als Vorschlag. Wie weit Granalis selbst handelt, bestimmen Ihre Regeln — nicht das Modell.
Drei Einstiege — kein Plattform-Versprechen.
Granalis wird über einen begrenzten, messbaren Fall eingeführt — nicht als Großprojekt. Wir starten bewusst mit wenigen Anwendungsfällen, in denen sich der Nutzen klar in Euro ausdrücken lässt:
Vom Projektportfolio zur belastbaren Roadmap
Unterlagen, Workshops und Systeme fließen in ein Modell aus Initiativen, Use Cases und Abhängigkeiten. Via bewertet Nutzen, Readiness und Business Case, erkennt Konflikte und Doppelarbeit — und leitet die Roadmap ab. Nach dem Start misst es, was die Initiativen tatsächlich bringen.
Wiederkehrendes Reporting konsolidieren
Beteiligungsgesellschaften, Holdings, Family Offices und Banken erhalten jedes Quartal Berichte aus Dutzenden Einheiten — als PDF, Excel und Präsentation, jedes Haus mit eigenen Formaten, Definitionen und Kontenrahmen. Summa liest sie, führt die Kennzahlen über eine gemeinsame Ontologie zusammen und macht sie vergleichbar — ohne Abtippen.
Laufende Daten, messbarer Effekt
Ein Unternehmen, laufende ERP-, FiBu- und Bestandsdaten, fünf bis zehn vorab definierte Fragen: Wo bindet Bestand Liquidität? Welche Forderungen kippen? Welche Sicherheitsbestände sind zu hoch? Welche Angebote bleiben liegen? Granalis beobachtet, erklärt, empfiehlt — und misst den Effekt.
Die Welt draußen trifft auf Ihr Modell.
Nachrichten, Wetter, Geo-Ereignisse, Marktpreise, Sanktionslisten, Schiffs- und Flugbewegungen aus offenen Quellen — Granalis verbindet externe Echtzeit-Signale mit Ihrem Unternehmensmodell. Ein Sturm im Golf von Bengalen wird am Montag zur Frage: Welche drei Lieferanten sind betroffen, und was heißt das für die Aufträge in KW 40?
Wetter, Häfen, Routen — Störungen werden sichtbar, bevor die Lieferung ausbleibt.
Preisindizes, Nachrichtenlagen, Wettbewerber — Bewegungen treffen auf Ihre Konditionen und Bestände.
Sanktionen, Insolvenzen, Geo-Ereignisse — Treffer auf Ihr Portfolio werden zu Alerts mit Beleg.
Offene und lizenzierte Quellen, Ihre Daten bleiben Ihre. Keine Personenprofile, keine Überwachung — Ereignisse und Märkte, nicht Menschen.
Jede Analyse macht die nächste besser.
Granalis verbindet, was sonst getrennt bleibt: Ausgangslage, Analyse, Empfehlung, umgesetzte Maßnahme — und das gemessene Ergebnis. Aus dieser Kette entsteht mit jedem Engagement ein genaueres Bild davon, welche Maßnahmen unter welchen Bedingungen wirken. Nach der ersten Analyse kennt Granalis einen Zustand. Nach Jahren kennt es Muster, Ursachen und Vergleichswerte.
Ihre Daten bleiben in Ihrer Instanz — plattformweit wachsen nur anonymisierte Muster und Vergleichswerte.
DATA FLYWHEEL
Die Frage ist nicht, ob Ihre Daten bessere Entscheidungen tragen können — sondern ab wann Sie deren Wirkung messen.
Der erste Schritt ist ein Pilot — kein Plattformprojekt.
Wir starten mit einem Anwendungsfall, echten Daten und vorab vereinbarten Messgrößen. Sie sehen an Ihrem eigenen Unternehmen, was Granalis erkennt — bevor Sie sich festlegen.
- Begrenzter Umfang: ein Fall, definierte Datenquellen, klarer Zeitrahmen
- Kein Infrastrukturprojekt: Exporte aus ERP, FiBu oder CRM und Ihre Dokumente reichen für den Start — Tage, nicht Monate
- Messbar statt Demo: Vorher-/Nachher-Kennzahlen werden vorab vereinbart, nicht hinterher erklärt