GoodData macht Analytics für KI-Agenten ausführbar
21.01.2026 - 12:14:12
KI übernimmt die Datenarbeit: GoodData startet ein System, das KI-Agenten ermöglicht, eigenständig Analysen zu erstellen und zu verwalten – und verspricht damit eine bis zu 50-mal schnellere Umsetzung von Datenprojekten.
Der Anbieter für Cloud-Analytics hat heute seinen Model Context Protocol (MCP) Server für die Öffentlichkeit freigegeben. Dieser erlaubt es KI-Agenten, vollständige Analyse-Workflows zu steuern – von der semantischen Modellierung bis zur Erstellung von Dashboards. Damit vollzieht sich ein Paradigmenwechsel: weg von passiven Datenabfragen, hin zu aktiven, autonomen Analyse-Operationen.
Vom Chat zur Ausführung: KI als Teammitglied
Bisher konzentrierte sich KI in der Business Intelligence oft auf das „Chatten mit Daten“, etwa das Generieren von SQL-Abfragen. GoodData geht nun einen Schritt weiter und gibt der KI die Werkzeuge, die Analysesysteme selbst zu bauen und zu pflegen.
Der MCP Server ermöglicht es Entwicklern und Daten-Teams, KI-Agenten für komplexe Aufgaben einzusetzen. Diese können semantische Modelle verwalten, Kennzahlen definieren, Dashboards konfigurieren und automatisierte Warnungen einrichten. Möglich wird dies durch die Kombination aus dem offenen Model Context Protocol, dem Prinzip „Analytics-as-Code“ und den logischen Fähigkeiten moderner Large Language Models (LLMs).
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„Die Grenzen der Analysebranche lagen historisch nicht an zu wenigen Fragen, sondern an Engpässen bei der Ausführung“, sagt Roman Stanek, CEO von GoodData. Sein Unternehmen verwandle Analytics in ein ausführbares System, das KI sicher und kontrolliert bedienen könne. Dies ändere fundamental, wie schnell Unternehmen ihre Datenintelligenz aufbauen und skalieren könnten.
Governance als Schlüssel: KI unter Kontrolle
Ein zentrales Problem beim Einsatz autonomer KI-Systeme ist die Sicherheit, besonders bei sensiblen Unternehmensdaten. GoodData löst dies, indem alle KI-gesteuerten Aktionen innerhalb der etablierten semantischen Schicht der Plattform ablaufen.
Der MCP Server benötigt keine Umgehung von Sicherheitskontrollen. Stattdessen nutzt er dieselben APIs, Berechtigungen und Governance-Modelle wie menschliche Ingenieure. „Der Server macht Analyse-Assets wie Metriken und semantische Modelle zu Software-Ressourcen“, erklärt Field CTO Peter Fedorocko. KI-Agenten könnten diese Ressourcen manipulieren, blieben dabei aber stets innerhalb der bestehenden Unternehmensrichtlinien.
Dieses Modell der „kontrollierten Ausführung“ soll typische Fallstricke von Generative AI verhindern – wie Halluzinationen oder inkonsistente Kennzahldefinitionen. Ist ein Agent beauftragt, die „Umsatzprognose zu aktualisieren“, verwendet er stets die standardisierte Unternehmensdefinition von Umsatz.
Branchentrend und technischer Hintergrund
Der Launch folgt auf eine Phase starken Wachstums bei GoodData. Das Unternehmen meldete für das vierte Quartal 2025 einen Anstieg der Produktveröffentlichungen um 50 Prozent im Jahresvergleich. Die entwicklerische Aktivität im KI-Bereich verdreifachte sich in der zweiten Jahreshälfte nahezu.
Das verwendete Model Context Protocol selbst ist ein breiter Branchentrend. Ursprünglich von Anthropic entwickelt, etabliert es sich schnell als Standard für die Verbindung von KI-Modellen mit Datensystemen. Mitte Januar 2026 berichteten Analysten, dass das Protokoll unter die Obhut der Linux Foundation gestellt werden soll – ein entscheidender Schritt für seine Verbreitung.
Durch die MCP-Implementierung können kompatible Clients wie Cursor oder ChatGPT direkt auf die GoodData-Plattform zugreifen. Entwickler können so Analyse-Funktionalität direkt in ihrer Entwicklungsumgebung (IDE) per natürlicher Sprache erstellen, ohne zwischen Tools wechseln zu müssen.
Ausblick: Die Ära autonomer Datenoperationen
Der Start des MCP Servers markiert den Übergang zu autonomen Datenoperationen. Menschliche Analysten definieren Strategie und Logik, während KI-Agenten die Implementierung und Wartung übernehmen. Dieser Shift könnte den Rückstau an Datenanfragen in IT- und BI-Abteilungen drastisch reduzieren.
Die Integration agentenbasierter Workflows wird sich voraussichtlich weiter in Richtung Entscheidungsintelligenz ausweiten. KI-Agenten könnten künftig vollständige Feedback-Schleifen automatisieren: Sie überwachen die Geschäftsleistung, identifizieren Anomalien und passen Berichtsstrukturen in Echtzeit an – ohne menschliches Zutun.
In einer Zeit komplexer Daten-Infrastrukturen werden Lösungen, die die Geschwindigkeit der KI mit der Verlässlichkeit kontrollierter semantischer Schichten verbinden, zur essenziellen Infrastruktur. GoodData positioniert sich mit seinem Schritt, Analytics für KI vollständig „ausführbar“ zu machen, an der Spitze dieser Transformation.
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