KI-Agent für Datenanalyse und Reporting
Ein KI-Agent für Datenanalyse ist Software, die die Arbeit eines Datenanalysten am Computer übernimmt: Er ruft Ihre Daten ab, bereinigt und analysiert sie und berichtet über die Ergebnisse. Ein Monmo KI-Agent schreibt SQL-Abfragen, prüft Datenzeilen, hält ein Dashboard aktuell und liefert den Wochenbericht nach Zeitplan von seinem eigenen Computer aus. Bevor er einen gemeinsam genutzten Datensatz ändert, fragt er nach. Was gemessen wird und welche Entscheidungen daraus folgen, bestimmen Sie.
Aktualisiert am 2026-11-13 · Kostenlos starten. Kostenpflichtige Tarife ab $15 im Monat.
Die Stellenbeschreibung, Punkt für Punkt
Jeder Punkt ist eine Aufgabe aus typischen Stellenbeschreibungen für diese Rolle. Daneben sehen Sie, wie der Agent sie übernimmt und wie weit er dabei selbstständig handelt.
- Erledigt esRecherchieren, lesen, entwerfen und erstellen. Nichts wird nach außen weitergegeben.
- Erledigt es nach RückfrageIm letzten Schritt wird etwas versendet, veröffentlicht, bezahlt oder ein Datensatz geändert. Deshalb zeigt Ihnen der Agent vorher eine Karte zur Freigabe.
- Bereitet vor, Sie entscheidenDiese Aufgabe erfordert Ihr Urteil. Der Agent liefert die Fakten und eine Empfehlung.
- Bleibt bei IhnenTelefonate, persönliche Treffen, Unterschriften und Beziehungspflege.
| # | In der Stellenbeschreibung | So erledigt es der Agent | So weit handelt er selbstständig |
|---|---|---|---|
| 01 | Daten mit SQL-Abfragen aus Datenbanken und anderen Quellen abrufen. | Er schreibt die SQL-Abfrage anhand Ihrer Frage und Ihrer Tabellendefinitionen. Dann führt er sie über die von Ihnen gewählte Datenbankverbindung aus, etwa zu BigQuery oder Snowflake, oder in der Konsole des Tools in seinem Browser. Jede Abfrage wird neben ihrem Ergebnis in Google Sheets gespeichert. | Erledigt es |
| 02 | Daten bereinigen, prüfen und zusammenführen und dabei auf Duplikate, Lücken und ungewöhnliche Werte achten. | Sofern Sie nichts anderes vorgeben, arbeitet er mit einer Kopie Ihrer Google Sheets-Tabelle oder Ihres Excel-Exports. Er entfernt doppelte Zeilen, vereinheitlicht Datums- und Währungsangaben, verbindet Quellen über einen gemeinsamen Schlüssel und dokumentiert jede Änderung und ungeklärte Zeile in einem Notizen-Tab. | Erledigt es |
| 03 | Daten analysieren, um Trends, Muster und Ausreißer zu erkennen. | Er schlüsselt jede Kennzahl mit den Datenwerkzeugen auf seinem Computer nach Woche, Segment und Kanal auf. Er prüft, ob eine Veränderung größer ist als die üblichen Schwankungen von Woche zu Woche, und markiert jeden Ausreißer in Google Sheets samt den zugrunde liegenden Zeilen. | Erledigt es |
| 04 | Dashboards und Diagramme erstellen und pflegen, die wichtige Kennzahlen abbilden. | Er erstellt das Dashboard als Übersichts-Tab mit Diagrammen in Google Sheets: eines pro Kennzahl, jeweils mit Ziellinie. Vor jedem Montag aktualisiert er es. Änderungen an einem Dashboard, das Ihr Team bereits gemeinsam nutzt, etwa in Tableau, erfolgen erst nach Ihrer Freigabe. | Erledigt es |
| 05 | Regelmäßige Wochen- und Monatsberichte für Führungskräfte und andere Teams erstellen. | Jeden Montag um 8:00 erstellt er den KPI-Bericht in Google Slides mit aktuellen Daten neu. Neben jeder Kennzahl stehen der Vorwochenwert und der Zielwert. Sie erhalten den Bericht zuerst. Bevor er ihn an Führungskräfte oder andere Teams mailt, fragt er nach. | Erledigt es |
| 06 | Einzelne Geschäftsfragen mit gezielten Analysen beantworten. | Stellen Sie Ihre Frage in eigenen Worten, per Nachricht oder Sprachnotiz, zum Beispiel warum die Rückerstattungen im März gestiegen sind. Er ruft die Datenzeilen ab, prüft zwei oder drei Erklärungen und antwortet auf einer Seite in Google Docs mit der Abfrage, einem Diagramm und den verbleibenden Unsicherheiten. | Erledigt es |
| 07 | Routineschritte bei der Datenaufbereitung und regelmäßigen Berichterstellung automatisieren. | Er macht aus einem Bericht, den Sie einmal geprüft haben, eine Routine: Dieselben Abfragen, Prüfungen und das gleiche Layout laufen nach dem vereinbarten Zeitplan, etwa am ersten Arbeitstag jedes Monats. Er informiert Sie, wenn sich eine Quelle geändert hat oder ein Schritt fehlschlägt. | Erledigt es |
| 08 | Verständlich zusammenfassen, was die Zahlen zeigen und was nicht. | Er beginnt jeden Bericht mit fünf Zeilen, die auch ohne Analysekenntnisse verständlich sind: Was sich geändert hat, um wie viel, die wahrscheinliche Ursache und was die Daten nicht aussagen können, etwa wenn eine Stichprobe zu klein ist, um verlässlich zu sein. Bei jeder Zahl nennt er den Google Sheets-Tab, aus dem sie stammt. | Erledigt es |
| 09 | Probleme mit der Datenqualität gemeinsam mit den verantwortlichen Teams an der Quelle beheben. | Er listet fehlerhafte Datensätze mit dem jeweiligen Grund auf, etwa 43 Salesforce-Konten ohne Region, und entwirft eine Slack-Nachricht an das zuständige Team. Die Nachricht wird erst nach Ihrer Freigabe gesendet und Datensätze werden erst dann korrigiert. | Erledigt es nach Rückfrage |
| 10 | Mit den Beteiligten abstimmen, was gemessen wird, wie Kennzahlen definiert sind und welche Prioritäten gelten. | Er entwirft ein Kennzahlenverzeichnis in Google Docs: jede Kennzahl mit Formel und Quelltabelle sowie Angaben dazu, wo zwei Teams unterschiedlich zählen. Sie und die Beteiligten legen Definitionen und Prioritäten fest. Der Agent wendet diese anschließend in jedem Bericht an. | Bereitet vor, Sie entscheiden |
| 11 | Ergebnisse den Entscheidungsträgern präsentieren und zu den nächsten Schritten beraten. | Er bereitet die Präsentation in Google Slides vor: das Ergebnis als Titel jeder Folie, die Belege darunter und zwei oder drei Optionen mit ihren jeweiligen Vor- und Nachteilen in den Präsentationsnotizen. Sie präsentieren die Ergebnisse und sprechen die Empfehlung aus. | Bereitet vor, Sie entscheiden |
| 12 | Beim Erheben, Speichern und Teilen von Daten Datenschutz- und Sicherheitsregeln einhalten. | Er nutzt nur die Apps, die Sie erlauben, fragt vor der Freigabe einer Datei aus Google Drive nach und kann Namen und E-Mail-Adressen in einem Export maskieren. Er listet die personenbezogenen Daten in jedem Bericht auf, damit Sie entscheiden können, welche Regeln gelten und wer was sehen darf. | Bereitet vor, Sie entscheiden |
Der Agent übernimmt 9 von 12 Aufgaben, manche nach Ihrer Freigabe
Woher die Aufgaben stammen. Die zwölf Punkte geben die Aufgaben wieder, die in öffentlichen Stellenbeschreibungen für Datenanalysten und Reporting-Analysten am häufigsten vorkommen. Sie wurden umformuliert und mit der O*NET-Aufgabenliste für Business-Intelligence-Analysten abgeglichen. Mit O*NET OnLine abgeglichen: 15-2051.01 Business-Intelligence-Analysten
Eine Woche mit KI-Agent für Datenanalyse
Aktualisiert die Zahlen vom Vortag, prüft auf Duplikate und Lücken und meldet Ihnen in drei Zeilen, wenn sich eine Kennzahl stärker als üblich verändert hat.
Erstellt den wöchentlichen KPI-Bericht und den Dashboard-Tab neu, mit Vorwochenwert und Zielwert neben jeder Kennzahl.
Ruft die Datenzeilen ab, prüft die wahrscheinlichen Erklärungen und antwortet auf einer Seite mit Abfrage und Diagramm.
Listet Datensätze auf, die bei den Qualitätsprüfungen durchgefallen sind, und entwirft für jedes zuständige Team eine Nachricht zur Freigabe.
Fasst die Fragen und Antworten der Woche verständlich zusammen und vermerkt Kennzahlen, die zwei Teams unterschiedlich definieren.
Erstellt den Monatsbericht in Google Slides und einen Präsentationsentwurf für Ihr Leitungstreffen.
Was Sie dem Agenten am ersten Tag mitgeben
- Lesezugriff auf Ihre Daten: die Datenbank, Google Sheets-Tabellen oder Exporte, auf denen Ihre Berichte beruhen
- Ihre bisherigen Berichte, damit der Agent das Layout übernehmen und die Zahlen abgleichen kann
- Ihre Kennzahlendefinitionen: wie Sie aktive Kunden, Umsatz und Kundenabwanderung zählen
- Wer welchen Bericht an welchem Tag erhält
- Die Regeln: welche Daten sensibel sind und wo Dateien geteilt werden dürfen
Was bei Ihnen bleibt
- Die Entscheidung, was gemessen wird und wie jede Kennzahl definiert ist.
- Die Präsentation vor der Geschäftsleitung und die Empfehlung. Der Agent erstellt die Präsentation und die Optionen.
- Welche Datenschutzregeln gelten und wer was sehen darf.
- Änderungen an Quellsystemen. Der Agent listet fehlerhafte Datensätze auf; das zuständige Team nimmt die Korrektur vor oder gibt sie frei.
In drei Schritten zum KI-Agenten
- 01
Rolle beschreiben
Erstellen und benennen Sie einen Agenten. Beschreiben Sie seine Aufgabe wie bei einem neuen Analysten: Welche Zahlen sind wichtig, wer liest die Berichte und was würde eine falsche Zahl kosten? Falls Sie eine Stellenbeschreibung haben, fügen Sie sie ein.
- 02
Zugriff geben
Verbinden Sie Google Sheets und Ihre Datenbank über Ihre eigenen Konten und legen Sie fest, dass dieser Agent sie nutzen darf. Zunächst liest er Ihre Tabellen, Definitionen und Berichte des letzten Quartals, um sie kennenzulernen.
- 03
Erste Routine festlegen
Bitten Sie ihn, den Bericht der letzten Woche bis morgen 9:00 neu zu erstellen, und vergleichen Sie seine Zahlen mit Ihren. Korrigieren Sie Abweichungen und vereinbaren Sie dann die Montagsroutine. Ihre Korrekturen berücksichtigt er in allen folgenden Berichten.
Erste Aufträge zum Ausprobieren
- Rufe die Bestellungen nach Region und Woche für die letzten 13 Wochen aus der Bestelltabelle ab. Zeig mir die SQL-Abfrage und schreibe das Ergebnis in eine Tabelle.
- Warum sind die Rückerstattungen im März gestiegen? Prüfe nach Produkt, Kanal und Kundentyp und sag mir, wie sicher du dir bist.
- Erstelle jeden Montag um 8:00 den KPI-Bericht neu, mit Vorwochenwert und Zielwert neben jeder Zahl.
- Liste die Kundendatensätze auf, die unsere Prüfungen nicht bestehen, und entwirf eine Nachricht an das Vertriebsteam. Frag mich vor dem Senden.
In Aktion ansehen
Ein beschleunigter Beispielablauf mit Beispieldaten. Sie können pausieren, vor- und zurückspringen oder selbst die Maus übernehmen.
Auf dem Bildschirm
Google Drive
Google Sheets
Google Docs
Salesforce
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Aufgabe wählen. Bei der Erledigung zusehen.
Ihr Team. Mit allem verbunden.
FY27 launch budget+Budget Markteinführung FY27
Erwartetes Szenario · erstellt von Ren · Beispieldaten
Die Markteinführung in Japan bringt ab März zusätzlich $474k.
Seefracht, sechs Wochen Vorlaufzeit.
Marketingausgaben sind im Einführungsmonat am höchsten.
Beispielaufzeichnungen mit fiktiven Daten, beschleunigt abgespielt. Pausieren Sie, springen Sie zu einer beliebigen Stelle oder übernehmen Sie selbst die Maus.
Häufige Fragen
Was ist ein KI-Agent für Datenanalyse?
Ein KI-Agent für Datenanalyse ist Software, die die Arbeit eines Analysten am Computer selbstständig übernimmt: Er schreibt Abfragen, bereinigt Daten, erstellt Diagramme und verfasst den Bericht. Ein Monmo KI-Agent erledigt das auf seinem eigenen Computer mit den Datenquellen, die Sie verbinden, nach Zeitplan oder auf Anfrage. Bevor er eine gemeinsam genutzte Datei oder einen Datensatz ändert, fragt er nach.
Kann ein KI-Agent einen Datenanalysten ersetzen?
Ein KI-Agent übernimmt das Abrufen und Bereinigen von Daten, das Erstellen von Diagrammen und regelmäßige Berichte. Diese Aufgaben machen einen großen Teil der Arbeitswoche eines Analysten aus. Er entscheidet aber nicht, was gemessen wird, legt keine Definition zwischen zwei Teams fest und präsentiert der Geschäftsleitung keine Empfehlung. Teams nutzen ihn, damit sich Menschen statt mit Exporten mit Fragen und Entscheidungen beschäftigen können.
Kann ein KI-Agent SQL-Abfragen schreiben und ausführen?
Ja. Beschreiben Sie in eigenen Worten, was Sie brauchen. Der KI-Agent schreibt die SQL-Abfrage anhand Ihrer Tabellendefinitionen, führt sie über die von Ihnen eingerichtete Datenbankverbindung aus und liefert das Ergebnis samt Abfrage zurück. Für das Lesen ist keine Freigabe nötig. Eine Anweisung, die Daten ändern würde, etwa ein Update oder Delete, wird Ihnen zuerst auf einer Karte angezeigt.
Woher weiß ich, ob die Zahlen stimmen?
Zu jeder Zahl liefert der KI-Agent den Rechenweg: die Abfrage, die Quelltabelle oder den Quell-Tab sowie die Anzahl der Zeilen vor und nach der Bereinigung. Er gleicht seine Summen mit einer Zahl ab, der Sie bereits vertrauen, und meldet Abweichungen. Er kann eine Definition trotzdem falsch verstehen. Prüfen Sie einen neuen Bericht deshalb so, wie Sie die Arbeit eines neuen Analysten prüfen würden. Ihre Korrekturen berücksichtigt er künftig.
Mit welchen Datentools arbeitet der KI-Agent?
Am häufigsten werden Google Sheets, Excel und CSV-Dateien genutzt. Datenbanken und BI-Tools wie BigQuery, Snowflake und Tableau stehen im App-Verzeichnis. Der KI-Agent nutzt das Konto, das Sie verbinden, und verfügt über dessen Berechtigungen. Wenn eine Verbindung einen Schritt nicht abdeckt, kann er das Tool in seinem eigenen Browser nutzen.
Ist es sicher, einem KI-Agenten Zugriff auf Unternehmensdaten zu geben?
Sie wählen, welche Apps der KI-Agent nutzen darf. Er sieht nur, worauf das verbundene Konto Zugriff hat. Bevor er eine Datei teilt, einen Bericht per E-Mail versendet oder einen Datensatz ändert, fragt er nach. Sie können ihm bei der Arbeit auf dem Bildschirm zusehen. Welche Daten überhaupt verwendet werden dürfen, entscheiden weiterhin Sie nach Ihren eigenen Datenschutzregeln.
Ihre nächste Verstärkungkönnte heute anfangen.
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