Was ist die Structured Query Language (SQL)?

Die Structured Query Language (SQL) ist seit langem das Rückgrat von Data Analytics. Sie bildet die Grundlage für alles – von Dashboards und Berichten bis hin zu Unternehmens-Data-Warehouses – und ermöglicht es Teams, strukturierte Daten in großem Umfang abzurufen, zu bearbeiten und zu analysieren.

Doch während Unternehmen KI-Analysen einführen und auf einen daten Self-Service en Zugriff hinarbeiten, hat sich eine entscheidende Einschränkung herausgestellt: SQL allein reicht nicht aus.

SQL ist zwar ein leistungsstarkes Werkzeug für die Abfrage von Daten, verfügt jedoch nicht über ein integriertes Verständnis von Bedeutung, Kontext und Governance. Diese Lücke wird besonders in modernen Umgebungen zum Problem, in denen KI-Systeme Abfragen automatisch generieren und nicht-technische Nutzer sich bei ihren Entscheidungen auf Daten stützen.

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, setzen Unternehmen zunehmend auf „Governed Semantics“ – eine Ebene, die über SQL angesiedelt ist und sicherstellt, dass alle Abfragen, unabhängig davon, ob sie von Menschen verfasst oder von KI generiert wurden, auf konsistenten, vertrauenswürdigen Definitionen basieren.

Was ist SQL?

Structured Query Language (SQL) ist eine Programmiersprache, die zur Interaktion mit relationalen Datenbanken verwendet wird. Sie ermöglicht es Benutzern:

• Daten mithilfe von Abfragen abrufen.
• Informationen filtern und zusammenfassen.
• Mehrere Datensätze zusammenführen.
• Daten bearbeiten und verwalten .

SQL arbeitet mit strukturierten Daten, die in Tabellen mit Zeilen und Spalten organisiert sind.

Zum Beispiel:

SELECT region, SUM(revenue)
FROM sales
GROUP BY region;

Unter diesem Link abfragen wird der Gesamtumsatz nach Regionen berechnet.

SQL ist weit verbreitet, weil es:

• Über alle Datenbanksysteme hinweg standardisiert.
• Hohe Leistung bei großem Umfang.
• Flexibel einsetzbar für eine Vielzahl von analytischen Aufgaben.

Seit Jahrzehnten ist sie die wichtigste Schnittstelle zwischen Nutzern und Daten.

Die Grenzen von SQL

SQL ist bei der Ausführung von Abfragen unglaublich effizient. Es hat jedoch eine grundlegende Einschränkung: Es arbeitet mit Strukturen, nicht mit Bedeutungen.

SQL weiß:

• Tabellennamen.
• Spaltennamen.
• Datentypen.

Aber es weiß das nicht von Natur aus:

• Was „Umsatz“ eigentlich bedeutet.
• Wie Kennzahlen definiert werden sollten.
• Welche Verknüpfungen sind im geschäftlichen Kontext zulässig?
• Wie Berechnungen standardisiert werden sollten.

Dies bringt eine Reihe von Herausforderungen mit sich, insbesondere in modernen Analyseumgebungen.

Wo SQL bei modernen Analysen an seine Grenzen stößt

Je komplexer Datenökosysteme werden, desto deutlicher treten die Grenzen von SQL zutage.

1. Mehrdeutige Definitionen von Metriken

Betrachten wir ein einfaches „ abfragen “:

SELECT SUM(Umsatz) FROM sales;

Was bedeutet „Umsatz“?

• Brutto- oder Nettoumsatz?
• Erfasste Umsätze oder verbuchte Umsätze?
• Sind Rückerstattungen oder Rabatte darin enthalten?

SQL führt die Anweisung „ abfragen “ genau so aus, wie sie geschrieben ist – überprüft jedoch nicht, ob die Definition korrekt ist.

Das Problem dabei ist, dass verschiedene Analysten für dieselbe Kennzahl unterschiedliche Abfragen erstellen können, was zu uneinheitlichen Ergebnissen führt.

2. Risiko fehlerhafter Verknüpfungen

Mit SQL können Benutzer Tabellen beliebig miteinander verknüpfen:

SELECT *
FROM customers
JOIN orders ON customers.id = orders.customer_id;

Allerdings sind nicht alle Verknüpfungen im geschäftlichen Kontext zulässig.

• Gibt es doppelte Beziehungen?
• Sollte die Verknüpfung gefiltert werden?
• Ist dies die richtige Beziehung für die Analyse?

Falsche Verknüpfungen können unbemerkt zu ungenauen Ergebnissen führen.

3. Abhängigkeit von individuellem Wissen

SQL setzt voraus, dass die Benutzer Folgendes verstehen:

• Datenbankschemata.
• Tabellenbeziehungen.
• Geschäftslogik.

Dieses Wissen ist oft eher in den Köpfen einzelner Personen verankert als im System. Mit anderen Worten: Die Ergebnisse variieren je nachdem, wer den Bericht „ abfragen “ verfasst.

4. Mangelnde Unternehmensführung

SQL allein sorgt nicht dafür, dass:

• Gemeinsam festgelegte Definitionen von Kennzahlen.
• Genehmigte Berechnungslogik.
• Einheitliche Geschäftsregeln für alle Abfragen.

Es gibt keine Garantie dafür, dass die Abfragen den Unternehmensstandards oder den Grundsätzen der „Data Governance “ entsprechen.

5. Herausforderungen für KI-Systeme

KI-Analysetools generieren häufig automatisch SQL-Abfragen (Text-zu-SQL). Ohne Kontext müssen sie jedoch raten:

• Welche Tabellen sollen verwendet werden?
• So kannst du mitmachen.
• So definieren Sie Kennzahlen.

Dies führt zu Unstimmigkeiten und Fehlern.

Was ist „Governed Semantics“?

Unter „geregelter Semantik“ versteht man eine strukturierte Ebene, die festlegt, wie Daten interpretiert, berechnet und verwendet werden sollen, bevor SQL-Anweisungen ausgeführt werden.

Diese Ebene umfasst:

• Standardisierte metrische Definitionen.
• Vordefinierte Beziehungen zwischen Datensätzen.
• eingebettet Geschäftslogik.
• Metadaten und Kontext.
• Vorgeschriebene Definitionen und analytische Einschränkungen.

Anstatt jedem „ abfragen “ zu gestatten, seine eigene Logik zu definieren, stellen festgelegte Semantiken sicher, dass alle Abfragen (unabhängig davon, ob sie manuell verfasst oder von einer KI generiert wurden) denselben Regeln folgen.

Wie „Governed Semantics“ SQL verbessern

Regulierte Semantiken ersetzen SQL nicht unbedingt. Vielmehr schränken sie es ein und geben ihm eine Richtung vor.

SQL fungiert als Ausführungsengine, während die semantische Ebene die Bedeutung liefert.

1. Von der Mehrdeutigkeit zur Beständigkeit

Dank einer standardisierten Semantik werden Metriken einmal definiert und überall wiederverwendet.

Statt:

SELECT SUM(Umsatz) FROM sales;

Das System greift auf eine vordefinierte Kennzahl zurück:

• Umsatz = Summe der erfassten Umsätze, abzüglich Rückerstattungen

Auf diese Weise verwendet jeder „ abfragen “ dieselbe Definition, es gibt kaum bis gar keine widersprüchlichen Berichte, und die KI liefert einheitliche Antworten auf die Anfragen der Teams und Nutzer.

2. Von flexiblen Verknüpfungen zu sicheren Beziehungen

Regulierte Semantik definiert gültige Beziehungen zwischen Datensätzen.

Anstatt willkürliche Verknüpfungen zuzulassen, schreibt das System Folgendes vor:

• Genehmigte Verbindungswege.
• Richtige Kardinalität.
• Kontextbezogene Beziehungen.

Die Beschränkung von Abfragen auf definierte Beziehungen verringert das Risiko fehlerhafter Verknüpfungen und erhöht die Zuverlässigkeit von Analysen, die mehrere Tabellen umfassen.

3. Vom individuellen Wissen zum gemeinsamen Verständnis

Die Geschäftslogik ist in der semantischen Ebene kodiert, nicht in einzelnen Abfragen.

Das Ergebnis:

• Geringere Abhängigkeit von bestimmten Analysten.
• Einfachere Einarbeitung für neue Nutzer.
• Einheitliche Auswertung der Daten.

4. Von unkontrollierten Abfragen zu kontrollierten Analysen

Durch gesteuerte Semantik werden Metrikstandards, Zugriffsrichtlinien und Regeln zur Datennutzung durchgesetzt. Auf diese Weise wird die Einhaltung von Governance-Anforderungen erleichtert, das Risiko von menschlichen Fehlern oder Datenmissbrauch verringert und die Ergebnisse stimmen besser mit den Unternehmensstandards überein.

5. Vom KI-Rätselraten zur fundierten Intelligenz

KI-Systeme müssen nicht mehr raten, wie sie SQL generieren sollen.

Stattdessen ordnen sie die Absichten von „ Nutzer “ vordefinierten Kennzahlen zu und nutzen dabei genehmigte Zuordnungen. Auf diese Weise können sie Abfragen und Ergebnisse innerhalb festgelegter Rahmenbedingungen generieren.

Das Ergebnis:

• Weniger Halluzinationen.
• Genauere Ergebnisse.
• Gestiegenes Vertrauen in KI-Analysen.

SQL vs. geregelte Semantik: Eine Vergleichstabelle

So funktioniert „Governed Semantics“ in Verbindung mit SQL

In einem modernen Analytics-Stack sieht der Arbeitsablauf wie folgt aus:

1. Nutzer oder die KI stellt eine Frage
   • Beispiel: „Wie hoch war der Umsatz nach Regionen im letzten Quartal?“
2. Die semantische Ebene interpretiert die Anfrage
   • Ordnet „Umsatz“ einer vordefinierten Kennzahl zu
   • Ermittelt relevante Dimensionen (Region, Zeit)
3. SQL wird automatisch generiert
   • Auf der Grundlage anerkannter Definitionen und Zusammenhänge
4. Die Abfrage wird in der Datenbank ausgeführt
   • SQL ruft die Daten ab
5. Die Ergebnisse werden mit Kontext zurückgegeben
   • Definitionen, Logik und Herkunft sind enthalten

In diesem Modell spielt SQL nach wie vor eine wesentliche Rolle, wird jedoch innerhalb einer geregelten Umgebung ( Framework) ausgeführt.

Warum dies für die KI-Analytik von Bedeutung ist

Je stärker KI in die Analytik integriert wird, desto deutlicher treten die Grenzen von reiner SQL zutage.

KI-Systeme sind:

• Schneller als Menschen beim Erstellen von Abfragen.
• Eignet sich zur Auswertung großer Datensätze.
• Kann auf natürliche Sprache reagieren.

Ohne geregelte Semantik sind sie jedoch auch:

• Anfällig für Fehler.
• Uneinheitliche Ergebnisse.
• Es fällt schwer, ihm zu vertrauen.

Regelbasierte Semantik liefert die Struktur, die erforderlich ist, um KI zuverlässig zu machen.

Die praktischen Auswirkungen von SQL + geregelter Semantik

Unternehmen, die neben SQL auch geregelte Semantik einsetzen, verzeichnen erhebliche Verbesserungen.

Verbessertes Vertrauen in die Daten

Die Nutzer erhalten einheitliche und korrekte Antworten, unabhängig davon, wer die Frage stellt.

Schneller Entscheidungsfindung

Dank standardisierter Definitionen verbringen Teams weniger Zeit damit, über Zahlen zu diskutieren, und haben mehr Zeit, darauf zu reagieren.

Skalierbare Self-Service

Auch Nutzer ohne technische Vorkenntnisse können problemlos auf Daten zugreifen, ohne SQL schreiben oder lesen zu können.

Geringeres Risiko

Die Unternehmensführung gewährleistet die Einhaltung interner Richtlinien und externer Vorschriften.

Bessere KI-Leistung

KI-Systeme liefern genauere und nachvollziehbare Ergebnisse.

Wann SQL allein immer noch nützlich ist

SQL ist nach wie vor von großem Nutzen für:

• Datenbearbeitung auf niedriger Ebene.
• Individuelle, einmalige Anfragen.
• Workflows im Bereich Data Engineering.

Für KI-gestützte Anwendungsfälle reicht SQL allein jedoch nicht aus.

Unternehmen benötigen SQL sowie eine geregelte semantische Ebene

Die Structured Query Language (SQL) ist nach wie vor eine grundlegende Technologie für die Data Analytics. Sie ist schnell, flexibel und weit verbreitet, wurde jedoch nie dafür konzipiert, Bedeutungen zu verstehen, Beständigkeit durchzusetzen oder KI-gesteuerte Arbeitsabläufe zu unterstützen.

Je mehr sich Unternehmen in Richtung KI-Analytik bewegen, desto entscheidender werden diese Einschränkungen.

Geregelte Semantik liefert die fehlende Ebene. Durch die konsistente und kontrollierte Definition von Metriken, Beziehungen und Geschäftslogik verwandelt sie SQL von einem flexiblen Werkzeug zur Daten abfragen in eine zuverlässige Grundlage für die Daten Entscheidungsfindung.

Actian AI Analyst setzt kontrollierte Semantik für KI-Analysen in die Praxis um. Geschäftsanwender stellen Fragen in natürlicher Sprache, während eine kontrollierte semantische Ebene die Metriken, Beziehungen und die Geschäftslogik definiert, die zur Beantwortung dieser Fragen herangezogen werden. Anstatt sich auf eine uneingeschränkte Text-zu-SQL-Umwandlung zu verlassen, nutzt AI Analyst diesen gemeinsamen Kontext, um konsistentere, nachvollziehbare Antworten zu liefern und dabei Einblick in die Entstehung der Ergebnisse zu gewähren. Nehmen Sie an einer Produkttour teil, um das Tool in Aktion zu erleben.