Die meisten Teams sitzen auf einem Berg von Daten. Jede Aufgabe, jedes Ticket und jedes Projektupdate in Tools wie Jira enthält Hinweise darauf, wie Ihr Unternehmen läuft. Das große Problem? Um an diese Informationen zu gelangen, muss man normalerweise SQL beherrschen. Für viele von uns ist das keine Option, sodass Teams über ihre Leistung nur spekulieren können oder auf einen Entwickler warten müssen, der einen einfachen Bericht erstellt.
Atlassian versucht, dieses Problem mit Atlassian Intelligence zu lösen, einer Reihe von KI-Funktionen, die in ihre Produkte integriert sind. Ein wichtiger Teil davon ist ein Tool, das natürliche Sprache in SQL umwandelt und verspricht, dass jeder Datenfragen stellen und echte Antworten erhalten kann.
Aber ist es das richtige Werkzeug für Ihr Team? Dieser Leitfaden führt Sie durch die Funktion zur SQL-Abfragegenerierung von Atlassian Intelligence. Wir behandeln, was sie tut, für wen sie gedacht ist, was sie kostet und, was noch wichtiger ist, wo sie in der Praxis an ihre Grenzen stößt. Wir werden auch sehen, wie sie sich im Vergleich zu anderen KI-Tools schlägt, die darauf ausgelegt sind, Maßnahmen zu ergreifen, anstatt nur Diagramme zu erstellen.
Was ist die SQL-Abfragegenerierung von Atlassian Intelligence?
Die Funktion zur SQL-Abfragegenerierung von Atlassian Intelligence ist Teil von Atlassian Analytics. Sie verwendet ein großes Sprachmodell (LLM), um Ihre normalen, alltäglichen Fragen in Datenbankcode zu übersetzen. Sie können so etwas fragen wie: „Wie viele Fehler haben wir im letzten Quartal protokolliert?“ und es wird die SQL-Abfrage für Sie schreiben.
Sein gesamter Zweck ist es, Daten aus dem Atlassian Data Lake zu ziehen, wo alle Informationen aus Ihren Atlassian-Produkten wie Jira Software, Jira Service Management und Confluence landen. Es ist kein eigenständiges Produkt, das Sie kaufen können; es ist eine Funktion, die mit den Premium- und Enterprise-Plänen von Atlassian geliefert wird.
Dies richtet sich an Personen wie Projektmanager, die ein Dashboard für ein wöchentliches Meeting benötigen, oder Teamleiter, die die Leistung überprüfen möchten, ohne ein Ticket beim Datenteam einreichen zu müssen. Es wurde entwickelt, um denjenigen, die sie benötigen, den Datenzugriff zu erleichtern, ohne sie zu zwingen, zuerst eine Programmiersprache zu lernen.
Funktionen und Anwendungsfälle der SQL-Abfragegenerierung von Atlassian Intelligence
Also gut, was können Sie eigentlich damit machen? Für Teams, die ihren ganzen Tag im Atlassian-Ökosystem verbringen, bietet es einige ziemlich nützliche Möglichkeiten, einen besseren Blick auf ihre Daten zu werfen.
Fragen stellen und Diagramme erhalten
Das ist die Hauptattraktion. Die ganze Idee ist, dass Sie einfache Fragen stellen können, um Berichte zu erstellen. Sie könnten eine Aufforderung wie „Zeige mir alle im letzten Monat erstellten Tickets, gruppiert nach Status“ eingeben, und die KI generiert den SQL-Code, um ein Diagramm zu erstellen, das Ihnen genau das anzeigt.
Es ist eine gute Möglichkeit, sich mit dem Atlassian Data Lake vertraut zu machen. Anstatt zu versuchen, ein kompliziertes Datenbankschema zu verstehen, können Sie einfach anfangen, Fragen zu stellen und sehen, was Sie finden. Laut Atlassians eigenen Beispielen können Sie Dinge fragen wie:
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„Finde alle offenen Vorgänge in einem bestimmten Projekt“
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„Welche Vorgänge haben diese Woche ihren Status geändert?“
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„Finde die Anzahl der Betriebswarnungen, die diese Woche generiert wurden“
Hilfe bei Diagrammeinblicken und Formeln erhalten
Atlassian Intelligence kann etwas mehr als nur die Abfrage schreiben. Sobald Sie ein Diagramm haben, können Sie die KI bitten, es für Sie zusammenzufassen. Sie wird auf wichtige Trends, Daten-Spitzen oder alles andere hinweisen, was ungewöhnlich aussieht und was Sie vielleicht übersehen hätten. Sie kann Ihnen auch helfen, benutzerdefinierte Formeln in natürlicher Sprache zu erstellen, was nützlich ist, um Daten zu bereinigen oder neue Metriken im Handumdrehen zu erstellen.
Eine einzige Ansicht Ihrer Atlassian-Daten
Der große Traum hier ist es, Ihnen einen einzigen Ort zu geben, an dem Sie alles sehen können, was in Ihren Atlassian-Tools passiert. Ein Manager könnte theoretisch ein Dashboard erstellen, das die Entwicklungsgeschwindigkeit aus Jira direkt neben dem Support-Ticket-Volumen aus JSM verfolgt. Es geht darum, die Punkte zwischen dem, was verschiedene Teams tun, zu verbinden.
Aber hier ist der Haken: Diese einheitliche Ansicht funktioniert nur, wenn Ihr gesamtes Unternehmen innerhalb der Mauern von Atlassian agiert. Die Realität ist, dass die meisten Teams eine Mischung aus Tools für verschiedene Aufgaben verwenden, wie Zendesk für den Kundensupport oder Slack für den Team-Chat. Sobald Sie das Atlassian-Ökosystem verlassen, sieht diese „einzige Quelle der Wahrheit“ bei weitem nicht mehr so vollständig aus.
Einschränkungen der SQL-Abfragegenerierung von Atlassian Intelligence
Obwohl die Idee, Fragen in natürlicher Sprache zu stellen, großartig klingt, gibt es einige ernsthafte Einschränkungen in der Praxis, über die Sie nachdenken sollten, bevor Sie sich entscheiden, Ihr gesamtes Unternehmen nur wegen dieser Funktion zu upgraden. Hier müssen wir darüber sprechen, was das Tool nicht tut.
Es zeigt Ihnen Probleme, es löst sie nicht
Das ist wahrscheinlich das Wichtigste, was man verstehen muss. Atlassian Intelligence wurde entwickelt, um Ihnen zu helfen, Dinge durch die Erstellung von Berichten zu sehen. Es ist fantastisch darin, Ihnen zu sagen, was gestern passiert ist, aber es kann nichts gegen das tun, was gerade jetzt passiert.
Zum Beispiel könnte Ihr schickes neues Dashboard einen 50%igen Anstieg bei Tickets zur Passwortzurücksetzung in dieser Woche zeigen. Das ist eine großartige Information, aber was passiert als Nächstes? Ein Support-Mitarbeiter muss immer noch manuell jedes einzelne dieser Tickets bearbeiten. Die KI hat das Problem gefunden, aber sie überlässt die ganze Arbeit Ihrem Team.
Dies ist ein gewaltiger Unterschied im Vergleich zu einer KI-Plattform, die für die Automatisierung entwickelt wurde. Ein Tool wie eesel AI zeigt Ihnen nicht nur einen Bericht mit dem Anstieg. Sein KI-Agent kann so eingerichtet werden, dass er diese Tickets zur Passwortzurücksetzung automatisch in dem Moment löst, in dem sie eintreffen, wodurch Ihr Team frei wird, um an schwierigeren Problemen zu arbeiten.
Sie sind im Atlassian-Ökosystem gefangen
Die Funktion ist für eine einzige Aufgabe konzipiert: die Abfrage des Atlassian Data Lake. Wenn Ihre wichtigste Arbeit in Jira und Confluence stattfindet, ist das großartig. Aber was ist mit all den anderen Apps, die Sie verwenden?
Was ist, wenn Ihre Kundenchats in Intercom stattfinden? Was ist, wenn Ihre aktuellste Dokumentation in Google Docs oder Notion liegt? Atlassian Intelligence hat keine Ahnung, was in diesen Tools passiert. Das ist, als ob man versucht, sich ein vollständiges Bild von seinem Haus zu machen, indem man nur durch das Küchenfenster schaut.
Eine plattformunabhängige Lösung wie eesel AI ist anders aufgebaut. Sie ist darauf ausgelegt, sich mit all Ihrem Wissen zu verbinden, egal wo es gespeichert ist. Mit unzähligen Ein-Klick-Integrationen können Sie eine KI aufbauen, die tatsächlich versteht, wie Ihr Unternehmen funktioniert, nicht nur der Teil davon, der in Atlassian stattfindet.
Die Einrichtung ist keine Ein-Klick-Angelegenheit
Der Einstieg in Atlassian Intelligence ist nicht so einfach wie das Umlegen eines Schalters. Ein Organisationsadministrator muss in die Einstellungen gehen und die Funktion für jedes Produkt aktivieren. Es ist nichts, was ein neugieriger Teamleiter einfach an einem Dienstagnachmittag ausprobieren kann. Es bedeutet in der Regel, Genehmigungen einzuholen, interne Prozesse zu ändern und ein wenig zu warten.
Vergleichen Sie das mit dem Self-Service-Ansatz von eesel AI. Sie können sich anmelden, Ihren Helpdesk verbinden und in nur wenigen Minuten testen, wie ein KI-Agent Ihre vergangenen Tickets behandeln würde. Sie müssen nicht mit einem Vertriebsmitarbeiter sprechen oder ein riesiges Implementierungsprojekt starten, nur um zu sehen, ob es gut passt.
Hier ist ein kurzer Blick darauf, wie sich die beiden Ansätze unterscheiden:
| Merkmal | Atlassian Intelligence (für SQL) | eesel AI |
|---|---|---|
| Hauptziel | Datenanalyse & Berichterstattung | Workflow-Automatisierung & Mitarbeiterunterstützung |
| Einrichtungszeit | Tage bis Wochen (erfordert Org-Admin) | Minuten (vollständiger Self-Service) |
| Kernintegrationen | Atlassian Suite (Jira, Confluence) | Helpdesks (Zendesk, Freshdesk) & Wissensquellen (Notion, Google Docs) |
| KI-Fähigkeit | Generiert SQL-Abfragen für Einblicke | Ergreift Maßnahmen: beantwortet Tickets, entwirft Antworten, eskaliert und priorisiert |
| Am besten geeignet für | Teams, die Daten innerhalb von Atlassian analysieren | Teams, die Support automatisieren und Wissen über mehrere Plattformen hinweg vereinheitlichen müssen |
Preise für die SQL-Abfragegenerierung von Atlassian Intelligence
Okay, lassen Sie uns über den Preis sprechen, denn hier kann es etwas kompliziert werden. Atlassian Intelligence ist nichts, was Sie einzeln kaufen können. Stattdessen sind seine Funktionen, einschließlich des SQL-Generierungstools, in die teureren Tarife ihrer Hauptprodukte gebündelt.
Laut Atlassians eigener Dokumentation sind die KI-Funktionen in ihren Premium- und Enterprise-Plänen verfügbar. Nehmen wir Jira Software als Beispiel:
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Standard-Plan: Enthält keine Atlassian Analytics oder KI-Funktionen.
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Premium-Plan: Enthält Atlassian Analytics und KI-Funktionen. Dieser Plan kostet 16,75 $ pro Benutzer und Monat.
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Enterprise-Plan: Enthält alles, aber die Preisgestaltung ist individuell und erfordert ein Gespräch mit ihrem Vertriebsteam.
Das Wichtigste, was man hier erkennen muss, ist, dass Sie, um diese eine KI-Funktion zu erhalten, möglicherweise Ihr gesamtes Unternehmen auf einen viel teureren Plan upgraden müssen. Die Kosten steigen mit Ihrer gesamten Benutzerzahl, nicht damit, wie viele Personen die KI tatsächlich nutzen. Wenn nur fünf Personen in Ihrem Team Berichte erstellen, zahlen Sie trotzdem den Premium-Preis für alle.
Dies ist ein völlig anderer Ansatz als das Preismodell von eesel AI, das darauf basiert, wie viele KI-Interaktionen Sie pro Monat nutzen. Sie zahlen für die Arbeit, die die KI tatsächlich leistet (wie die Anzahl der gelösten Tickets), nicht dafür, wie viele Personen in Ihrem Team sind. Dies hält die Kosten vorhersehbar und stellt sicher, dass Sie nur für das bezahlen, was Sie nutzen, ohne zu einem massiven, unternehmensweiten Upgrade gezwungen zu werden.
Von Dateneinblicken zu automatisierten Maßnahmen
Also, was ist das Fazit? Die SQL-Abfragegenerierung von Atlassian Intelligence ist ein anständiges Werkzeug für Teams, die voll und ganz auf das Atlassian-Ökosystem setzen. Es leistet gute Arbeit dabei, die Datenanalyse weniger einschüchternd zu machen, sodass mehr Menschen in ihre Jira- und Confluence-Daten eintauchen können.
Aber seine größte Schwäche ist, dass es ein Werkzeug ist, um Probleme zu sehen, nicht um sie zu lösen. Wahre Effizienz entsteht nicht durch den Bau eines besseren Dashboards; sie entsteht durch die Automatisierung der Arbeit, die das Dashboard als notwendig anzeigt. Um von der Betrachtung von Daten zum tatsächlichen Handeln zu gelangen, benötigen Sie eine andere Art von KI.
Bereit zur Automatisierung, nicht nur zur Analyse?
Während Atlassian Ihnen hilft, Ihre vergangene Leistung zu betrachten, hilft eesel AI dabei, Ihre zukünftige Arbeit zu automatisieren. Sie können all Ihre Wissensquellen und Ihren Helpdesk in wenigen Minuten verbinden, um einen KI-Agenten zu erstellen, der Tickets löst, Ihr Team unterstützt und Kunden rund um die Uhr zufrieden stellt.
Starten Sie noch heute Ihre kostenlose Testversion und sehen Sie, wie schnell Sie von der Einsicht zur Aktion gelangen können.
Häufig gestellte Fragen
Ihre Hauptfunktion ist es, Fragen in natürlicher Sprache in SQL-Abfragen zu übersetzen. Dies ermöglicht es Benutzern, Daten aus dem Atlassian Data Lake zu extrahieren, um Berichte und Diagramme zu erstellen, ohne selbst SQL-Code schreiben zu müssen.
Diese Funktion ist für nicht-technische Benutzer wie Projektmanager oder Teamleiter konzipiert, die Daten analysieren und Berichte aus ihren Atlassian-Produkten erstellen müssen. Sie hilft ihnen, Einblicke in Leistung und Betrieb zu gewinnen, ohne auf Datenspezialisten angewiesen zu sein.
Nein, die Funktion ist speziell für die Abfrage des Atlassian Data Lake entwickelt worden, was bedeutet, dass sie nur mit Daten aus Atlassian-Produkten wie Jira und Confluence funktioniert. Sie integriert oder greift nicht auf Daten von externen Drittanwendungen zu.
Die SQL-Abfragegenerierung von Atlassian Intelligence konzentriert sich auf die Bereitstellung von Dateneinblicken und die Erstellung von Berichten zur Identifizierung von Problemen. Sie automatisiert jedoch keine Workflows oder ergreift Maßnahmen zur Lösung von Problemen; alle notwendigen Aufgaben erfordern weiterhin manuelle Eingriffe.
Sie wird nicht als eigenständiges Produkt verkauft. Die Funktionen von Atlassian Intelligence, einschließlich der SQL-Abfragegenerierung, sind in den Premium- und Enterprise-Plänen von Atlassian enthalten. Die Kosten skalieren mit der Gesamtzahl der Benutzer in diesen höherwertigen Abonnements.
Die Einrichtung dieser Funktion erfordert, dass ein Organisationsadministrator sie in den Einstellungen für jedes Atlassian-Produkt aktiviert. Dies erfordert in der Regel administrative Genehmigungen und ist kein einfacher Self-Service-Prozess, den einzelne Teammitglieder aktivieren können.
