Integrieren Sie KI-Sichtbarkeitsdaten in Ihren Reporting-Stack

Archytas AISpy speichert alles in einer Standard-SQLite-Datenbank und kann Exporte nach CSV oder XLSX-Tabellenkalkulationen planen. Mit Unterstützung für Linux, MacOS und Windows können Sie AISpy auf einem Server, lokal oder auf einem etwas verschlissenen alten Laptop installieren, der unter Ihrem Schreibtisch verstaut ist, mit einem „Nicht anfassen"-Post-it-Zettel darauf. Ob Sie Daten in eine Tabellenkalkulation eingeben oder in eine BI-Reporting-Lösung integrieren, AISpy kann in Ihre Pipeline passen.

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Geplante CSV- und Excel-Exporte

Archytas AISpy kann so eingestellt werden, dass LLM-Sichtbarkeit nach Minute, Stunde, Tag, Woche oder Monat verfolgt wird und automatisch die gewünschten Datenpunkte nach CSV oder Excel exportiert.

SQLite-Datenbankzugriff

Archytas AISpy basiert auf einer Standard-SQLite-Datenbank. Für diejenigen, die in eine größere Datenpipeline integrieren möchten, können Sie sie direkt abfragen – indem Sie Ihre eigenen Berichte schreiben, benutzerdefinierte Aggregationen mit anderen Datenquellen erstellen oder die Daten einfach in Ihrer BI-Plattform der Wahl darstellen.

Ad-Hoc-Tabellenkalkulationen-Exporte

Für mehr einmalige Analysestücke und wo die integrierten Berichte nicht ganz zu Ihren Anforderungen passen, können Sie benutzerdefinierte Exporte beliebiger Daten in Archytas AISpy direkt nach CSV oder einer kombinierten XLSX-Arbeitsmappe durchführen. Und ja, Sie können auch einfach in Excel kopieren und einfügen.

Archytas AISpy in Aktion

KI-Sichtbarkeits-Datenexport und Datenbankintegration auf Mac, PC und Linux

Vollständige Datenexporte

Alles in AISpy kann nach CSV oder Excel exportiert werden.

Datenbankintegration

AISpy verwendet eine Standard-SQLite-Datenbank, die direkt verbunden und für Sicherung/Übertragung auf andere Maschinen exportiert werden kann.

Automatische geplante Exporte

Im Rahmen des Schedulers können Sie Daten automatisch nach Abschluss für die Integration in Ihre Reporting-Pipeline exportieren

Geplante CSV-Exporte

Automatisieren Sie Exporte in jedem Tempo – täglich, wöchentlich, monatlich – um Ihre Reporting-Pipeline ohne manuelle Arbeit frisch zu halten.

Direkter Datenbankzugriff

Verbinden Sie die zugrunde liegende SQLite-Datenbank direkt mit Looker, Power BI, Tableau oder Ihrem Data Warehouse für Live-Dashboards.

Benutzerdefinierte SQL-Reporting

Fragen Sie die Datenbank direkt für maßgeschneiderte Analyse und Integration ab. Das Schema ist sauber und gut dokumentiert.

Häufig gestellte Fragen

Kann ich Archytas AISpy mit Looker Studio oder Power BI für LLM-Verfolgung verbinden?

Ja. Entweder über die CSV-Exporte oder durch die Verbindung mit der zugrunde liegenden SQLite-Datenbank. Solange Ihr BI-Tool eines dieser Formate aufnehmen kann, können Sie AISpy als Teil Ihrer LLM-Analytics-Visualisierungs-Pipeline verwenden. (Für eine leichtere Looker Studio-Integration haben wir Google Sheet-Integration auf unserer Roadmap. Bleiben Sie dran!)

Kann ich den Export automatisieren, ohne Archytas AISpy offen zu lassen?

Leider nicht. AISpy ist in erster Linie als GUI-basierte Anwendung gedacht. Für diejenigen, die nach einer serverbasierten Lösung suchen, ist das einer der Hauptgründe, warum wir eine Linux-Version anbieten.

Welche Dateiformate unterstützt AISpy für Exporte?

Excel (.xlsx) und CSV. Die Dashboards können auch als PDF exportiert werden.

Kann ich automatische Exporte in regelmäßigen Abständen planen?

Ja. Für geplante Läufe können Sie diese so konfigurieren, dass sie nach Abschluss automatisch exportiert werden. Dies ist praktisch, um Daten in eine größere Reporting-Pipeline zu integrieren, z. B. um sie mit SEO-Daten für ein kombiniertes SEO/KI-Dashboard zusammenzuführen.

Wie verbinde ich die SQLite-Datenbank von AISpy mit meinem Data Warehouse?

Der Speicherort Ihrer SQLite-Datenbank befindet sich in der Einstellungsansicht. Sie können seinen Speicherort ändern sowie Datenbankabbilder für Sicherungszwecke exportieren/importieren. Es gibt keine Verschlüsselung – Sie können direkt darauf zugreifen und benutzerdefiniertes Reporting erstellen oder es in Ihren Data Lake für die Einbindung in das breitere Reporting Ihres Unternehmens einspeisen. (Wenn Sie natürlich mit dem Löschen von Tabellen beginnen, ist das Ihre Sache!)

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