Aus unstrukturierten Daten wird ein Datenbestand, mit dem Sie arbeiten können.
Granalis liest, was bisher nur Menschen lesen konnten — PDFs, Scans, Tabellen, E-Mails, Bilder, Meldungen — verbindet es mit Ihren vorhandenen Daten und macht daraus einen strukturierten, vergleichbaren Datenbestand. Jede Zahl mit Beleg. Jede Aussage geprüft.
| Artikel | Betriebstemp. | Zertifizierung | Beleg |
|---|---|---|---|
| MCX-4021-T | −40 … +85 °C | AEC-Q100 | Datenblatt Rev. 3.1 · S. 12 |
| MCX-4021-R | −40 … +105 °C | AEC-Q100 | Datenblatt Rev. 2.0 · S. 9 |
| PKN-118-A | −25 … +70 °C | — | Datenblatt Rev. 1.4 · S. 7 |
| PKN-118-B | −25 … +85 °C | — | Datenblatt Rev. 1.4 · S. 7 |
Ihre wichtigsten Daten liegen dort, wo Software sie nicht lesen kann.
In PDFs, Scans, Tabellen und Anhängen — in Formaten, die Ihre Lieferanten, Kunden und Behörden bestimmen, nicht Sie. Heute liest sie ein Mensch. Erfasst wird nur, was gerade gebraucht wird. Der Rest bleibt unzugänglich.
Nur ein Bruchteil ist erfasst
Manuelles Auslesen skaliert nicht. Was nicht erfasst ist, kann nicht angeboten, geprüft oder ausgewertet werden — verlorenes Geschäft, nicht nur verlorene Zeit.
Gleiche Sache, hundert Formate
Jeder Absender benennt, misst und formatiert anders. Ohne gemeinsame Struktur bleibt jeder Vergleich Handarbeit — und jede Auswertung unmöglich.
Werte ohne Herkunft
Abgetippte Daten verlieren ihre Quelle. Bei Rückfragen, Audits oder Fehlern weiß niemand mehr, woher ein Wert stammt und ob er noch gilt.
Generative KI allein löst das nicht: Sie liefert plausible Antworten — Plausibilität ist nicht Verlässlichkeit. Geschäftsdaten brauchen Herkunft, Prüfung und Struktur.
Eine Maschine, die aus Rohdaten geprüfte Daten macht.
Granalis verarbeitet Ihre Bestände in vier Schritten — zu einem lebenden Datenbestand, der laufend Ergebnisse liefert: Antworten, Muster, Alerts und Aktionen, direkt in Ihre Systeme.
Erfassen
PDF, Scan, Tabelle, E-Mail — im Format des Absenders. Jede Quelle wird angenommen, versioniert und ihrem Vorgang zugeordnet. Nichts geht verloren, nichts wird abgetippt.
Verstehen
Typ erkennen, Werte extrahieren — aus Text, Tabellen und Kennlinien — und jeden Wert in die Ontologie einordnen: Ihr Zielmodell, das aus hundert Formaten eine Struktur macht. Jeder Fundort wird mitgeliefert: Dokument, Seite, Position.
Prüfen
Mehrere KI-Instanzen vergleichen ihre Ergebnisse gegeneinander. Nur übereinstimmend Belegtes passiert — alles andere entscheidet ein Fachprüfer.
Arbeiten
Ihr Datenbestand arbeitet weiter: Er bleibt geprüft, wächst mit jedem Dokument und liefert laufend Ergebnisse — Antworten, Muster, Alerts, Aktionen — dorthin, wo Sie arbeiten. Und Ihre Daten gehören Ihnen: Vollexport jederzeit.
Liest, was Sie bekommen
Datenblätter, Verträge, Zertifikate, Berichte — als PDF, Scan oder Tabelle, in hunderten Layouts. Auch Diagramme und Kennlinien werden interpretiert, nicht nur Text.
Verbunden, nicht nur extrahiert
Eine konfigurierbare Ontologie macht aus hundert Formaten eine Struktur: Synonyme zusammengeführt, Einheiten umgerechnet, Messbedingungen mitgeführt. Und Extrahiertes wird mit Ihren vorhandenen Daten verknüpft: Stammdaten zugeordnet, Dubletten erkannt, Widersprüche markiert — bis zum verlässlichen Golden Record.
KI prüft KI — zero-hallucination logic
Mehrere KI-Instanzen lesen, deuten und prüfen sich gegenseitig. Jeder Wert muss an seiner Quelle verankert sein: Dokument, Seite, Position. Was nicht übereinstimmend belegt ist, entscheidet ein Mensch. In Ihren Datenbestand gelangt nur Geprüftes — 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 Dokument" — welche Seite, welche Stelle, welche Revision, wer hat geprüft. Rückverfolgbar bis zur Quelle, auch Jahre später.
Vier Stufen — jede baut auf der vorherigen.
Strukturierte, belegte Daten sind kein Selbstzweck. Der Nutzen wächst in Stufen — und jede Stufe ist für sich messbar.
Effizienz
Qualität
Analyse
Action
Automatisierung mit Kontrolle: Jede Aktion beginnt als Vorschlag. Wie weit Granalis selbst handelt, bestimmen Ihre Regeln — nicht das Modell.
Konkrete Fälle, kein Plattform-Versprechen.
Granalis wird über einen begrenzten, messbaren Prozess eingeführt — nicht als Großprojekt. Drei ausgeführte Beispiele, darunter weitere Branchen mit demselben Mechanismus:
Produktdaten aus Datenblättern
Ein Distributor führt Artikel von über 150 Herstellern — jeder liefert Datenblätter im eigenen Layout, mit Parametern in Tabellen und Kennlinien. Strukturiert erfasst ist nur, was bereits verkauft wird. Granalis erschließt den gesamten Bestand.
Lieferanten-Onboarding
Stammdaten, Zertifikate, Selbstauskünfte und Nachweise kommen als PDF und E-Mail-Anhang. Granalis extrahiert, gleicht gegen vorhandene Lieferanten ab und erkennt Dubletten, fehlende Pflichtangaben und ablaufende Zertifikate.
Vertragsanalyse
Laufzeiten, Kündigungsfristen, Preisklauseln und Pflichten stecken in hunderten Vertragsdokumenten. Granalis macht sie zu strukturierten, belegten Feldern — je Klausel mit Fundstelle.
Schadenakten
Meldungen, Gutachten, Rechnungen und Fotos werden zu einer strukturierten Schadenakte: Vertrag und Deckung zugeordnet, fehlende Unterlagen und Widersprüche markiert.
Kredit- und Revisionsakten
Jahresabschlüsse, Sicherheitenverträge und Nachweise werden zu prüfbaren Feldern — für Kreditprüfung und Revision, jede Angabe mit Fundstelle.
Qualitätsreklamationen & 8D
Reklamationen, Prüfberichte und Maßnahmen werden als verbundene Struktur erfasst: Produkt, Charge, Lieferant, Fehlerbild, Ursache — auswertbar über Jahre.
Herkunfts- & Compliance-Nachweise
Lieferantenerklärungen, Zertifikate und Zollunterlagen werden strukturiert erfasst — Fristen, Lücken und abgelaufene Nachweise werden sichtbar, bevor sie blockieren.
Preislisten & Konditionen
Preisänderungen, Staffeln und Rabatte aus PDFs und Tabellen vieler Lieferanten werden vergleichbar — statt in hundert Formaten nebeneinander zu liegen.
Katalog-Onboarding
Herstellerdaten aus heterogenen Quellen werden zu einheitlichen Shop-Attributen — neue Sortimente gehen schneller live, mit nachvollziehbarer Herkunft je Attribut.
Das ist die Basis — nicht die Grenze.
Der Mechanismus ist universell: Was für Datenblätter und Verträge funktioniert, funktioniert für jede Form unstrukturierter Information — Meldungen, Ereignisse, Bilder, Videostreams, Signale. Dieselbe Maschine, dieselbe Beweispflicht.
Ereignisse und Nachrichtenlagen treffen auf Ihr strukturiertes Portfolio: Lieferketten- und Marktrisiken werden sichtbar, bevor sie eintreten.
Sanktions-, Export- und Herkunftsprüfung auf einem Datenbestand, der lückenlos belegt ist.
Muster über tausende Schadenakten, Rechnungen und Anträge, die kein einzelner Prüfer sehen kann.
Die Frage ist nicht, ob Ihre unstrukturierten Daten Struktur bekommen können — sondern welche zuerst.
Der erste Schritt ist ein Pilot — kein Plattformprojekt.
Wir starten mit einem Prozess, echten Dokumenten und vorab vereinbarten Messgrößen. Sie sehen an Ihren eigenen Daten, was Granalis leistet — bevor Sie sich festlegen.
- Begrenzter Umfang: ein Prozess, definierte Dokumenttypen, klarer Zeitrahmen
- Kein Infrastrukturprojekt: Sie liefern Dokumente, Granalis liefert Struktur — Start in Tagen, nicht Monaten
- Messbar statt Demo: Erfolgskriterien werden vorher vereinbart, nicht hinterher erklärt