MCP & KI
Von der Frage zum Dashboard
Pyro beantwortet Datenfragen, zeigt Diagramme im Chat und erstellt Dashboards. Eigene Agenten greifen über MCP zu.
- Eigene Modellwahl
- Änderungen erst nach Ihrer Freigabe
Cloud-Komfort. Eigene Infrastruktur.Datencloud für KI & Analytics.
Datencloud für KI & Analytics.
Im eigenen Rechenzentrum.
Data Warehouse und Lakehouse für KI, SQL und Dashboards – in einer Plattform. Sie bestimmen Betriebsort und Rechenleistung: eigenes Rechenzentrum, Mietserver oder Cloud. Planbare Plattformlizenz, keine Credits pro Datenabfrage.
- KI
- Fragen stellen, Wissen finden, Dashboards erstellen
- MCP
- Eigene Agenten mit Ihren Daten verbinden
- 1
- Konsole für Daten, KI und Governance
- 100 %
- Ihre Infrastruktur für die Datenplattform
Lernen Sie Pyro kennen
Eine Frage. Und Ihre Daten werden lebendig.
Pyro hilft Ihnen, Daten zu verstehen, Dashboards zu erstellen und Abläufe vorzubereiten. Direkt in lavalake, mit Ihren Berechtigungen.
Mehr über PyroPyroPyro · Ihr KI-Assistent
Unter Ihrer Kennung
Hi, ich bin Pyro.
Ich helfe bei Ihren Daten und der Plattform — unter Ihrer Kennung, Änderungen erst nach Ihrer Freigabe.
Illustrative Beispieldaten · kein Live-Chat
KI in der Praxis
Was Ihr Assistent mit lavalake tun kann
Fragen stellen. Mit Daten weiterarbeiten.
Der Assistent kann Daten erkunden, definierte Kennzahlen abfragen und Dashboards anlegen. Sie arbeiten in natürlicher Sprache; die Werkzeuge führen die Schritte unter Ihrer Identität aus. Das Beispiel zeigt einen möglichen Ablauf mit einer zuvor definierten Umsatzkennzahl.
Zur Dokumentation- 1
Frage stellen
Wie entwickelt sich unser Umsatz nach Region?
Der Assistent fragt eine zuvor definierte Kennzahl ab.
- 2
Dashboard freigeben
Erstelle daraus ein Dashboard.
Sie prüfen die vorgeschlagene Änderung und bestätigen sie.
- 3
Gemeinsam auswerten
Eine Ansicht für Ihr Team
Jede Kachel rechnet unter den Rechten der jeweiligen Betrachter.
Die KI-Datenplattform
Für Agenten gebaut, nicht nachgerüstet.
Daten erschließen, Antworten finden und Zugriffe kontrollieren – in einer gemeinsamen Plattform.
Governance
Ihre Rechte gelten auch für Ihre KI
Menschen und Agenten arbeiten unter denselben Berechtigungen. Zugriffe und Änderungen bleiben nachvollziehbar.
- Zeilenfilter und Spaltenmaskierung
- Protokollierte Aktionen und Datenherkunft
Daten reinholen
Unternehmensdaten für KI erschließen
Laden Sie Excel, CSV und Dokumente hoch. lavaflow verbindet Quellen, Transformationen und Ziele zu visuellen Abläufen.
- Import aus Datenbanken, Excel, CSV und Dokumenten
- Dateieingang, Delta-Läufe und PostgreSQL-CDC
Wissen & Kennzahlen
Eine Wissensbasis für Menschen und Agenten
Nutzen Sie dieselben definierten Kennzahlen in Suche, SQL, Dashboards und KI-Antworten.
- Lokale semantische Suche
- KI-Funktionen direkt in SQL
Architektur
Cloud-Komfort für Daten und KI. Auf Ihrer Infrastruktur.
Eine Web-Konsole für Datenimport, SQL, Suche, KI-Assistenz und Dashboards. Darunter liegt ein offenes Iceberg-Lakehouse mit getrenntem Storage und Compute. lavalake läuft im eigenen Rechenzentrum ebenso wie auf gemieteten Servern oder in einer privaten Cloud. Ein eigenes Rechenzentrum oder Admin-Team ist keine Voraussetzung: Den Betrieb kann auch ein von Ihnen beauftragter IT-Dienstleister übernehmen.
Der Referenzbetrieb läuft als Docker-Compose-Stapel auf einer Maschine; Ansible bereitet Installation und Updates auf Debian/Ubuntu vor. Interne Verschlüsselung, Überwachung und Offline-Betrieb sind als zusätzliche Ebenen verfügbar. Kubernetes bietet einen eigenen Ausbaupfad; die Abnahme richtet sich nach der Betriebsart.
Architektur und technische Details ansehen
01
Zugang
Konsole (SPA) · SQL-Worksheet · Dashboards · KI-Assistent · MCP-Server – alles hinter einem Reverse-Proxy
02
Identität & Governance
Keycloak OIDC · Token Exchange nach RFC 8693 · Row-Access- und Masking-Policies · WORM-Audit · Lineage
03
Compute
Trino unter Ihrer Identität · Leistungsklassen S, M und L im Compose-Stapel
04
Katalog & Tabellenformat
Apache Iceberg mit Nessie: ACID · Time Travel · Branching · Schema Evolution · offen für Spark, Flink, Trino
05
Storage & Index
S3-kompatibel (MinIO, Ceph, NetApp StorageGRID, Dell ECS) · PostgreSQL mit pgvector als Vektorindex
Wenn Sie ein Cloud-Warehouse kennen
Die Konzepte bleiben, die Rechnung ändert sich. Was noch fehlt, steht dabei.
- Proprietäres Tabellenformat
- Apache Iceberg mit Nessie (offen, versioniert)
- Web-Oberfläche für Abfragen
- Konsole mit SQL-Worksheet und Datenbrowser
- Rollen und Zeilenfilter
- Policies in Trino, unter delegierter Identität
- Zugriffshistorie und Herkunft
- WORM-Audit-Log, Lineage und Access History
- Volltext- und Vektorsuche
- Hybride Suche mit lokalem Einbettungsmodell
- KI-Funktionen des Anbieters
- Pyro · KI in SQL · Modell Ihrer Wahl
- Virtuelles Warehouse
- Warehouse-Kontingente und Kubernetes-Cluster
- Geplante Tasks
- Regeltermine für Berichte, Schwellwert-Alerts und Iceberg-Wartung
- Streams
- Tabellen-Streams und PostgreSQL-CDC
- Credit-Abrechnung
- Feste Subskription
Kosten
Mehr Fragen. Mehr KI. Keine Credits pro Datenabfrage.
Sie wählen, wo lavalake läuft, welche Rechenleistung Sie nutzen und zu welchen Konditionen Sie diese beziehen. Die Plattformlizenz richtet sich nach aktiven Nutzern und Support – ohne Credits pro Datenabfrage. Infrastruktur und Betrieb kalkulieren Sie mit den Kosten Ihrer gewählten Umgebung.
3.000 €300.000 €
Keine Credits
Feste Subskription nach aktiven Nutzern und Support statt Query-Credits. Abfragen von Menschen und Agenten nutzen Ihre Rechenkapazität, ohne einzelne Verbrauchseinheiten abzurechnen.
Kein Egress
lavalake erhebt keine Egress-Gebühren auf Ihre Daten. Kosten Ihrer Infrastruktur, Netzanbindung und angebundener Anbieter planen Sie separat ein.
Hardware, die Sie schon haben
lavalake läuft auf Ihrem bestehenden Kubernetes und Ihrem S3-kompatiblen Storage. Bereits abgeschriebene Kapazität wird weitergenutzt.
Kalkulierbare Planung
Kosten hängen an Cluster-Größe und Laufzeit, nicht am Nutzungsverhalten. Ihre Fachbereiche dürfen wieder frei auswerten.
Monatlicher Vergleich
81 % günstigerCloud-Warehouse heute45.000 €
lavalake on-prem8.768 €
- Subskription lavalake
- 1.250 €
- Hardware-Amortisation
- 3.500 €
- Betrieb & Administration
- 1.913 €
- Strom, inklusive Kühlung und Verluste
- 812 €
- Speicher, Netz, Redundanz, Sicherung
- 1.294 €
Modellannahme: 6 Server, 50 aktive Nutzer · Business
Annahmen und Kosten im Detail prüfen →Ersparnis über 3 Jahre
1.304.343 €
Modellrechnung der laufenden Kosten. Migration, Parallelbetrieb, Stellfläche und KI-Modelle kalkulieren wir für Ihren konkreten Fall separat.
TCO-Analyse anfragenQuellen zur Einordnung
rund die Hälfte
Andreessen Horowitz schätzt, dass die Rückholung von Cloud-Workloads die Gesamtkosten etwa halbiert. Eine Schätzung, keine Erhebung – und für Software-Unternehmen im großen Maßstab gerechnet.
a16z, The Cost of Cloud, a Trillion Dollar Paradox, 20212 Mio. $ pro Jahr
37signals hat seinen Cloud-Ausstieg öffentlich aufgeschlüsselt: 3,2 Mio. $ Jahresausgaben, danach rund 2 Mio. $ weniger pro Jahr bei 700 Tsd. $ Hardware-Einkauf. Ein Einzelfall mit echten Rechnungen, kein Data Warehouse.
37signals, Cloud Exit, 2024–2025
Souveränität
KI auf sensiblen Daten. Mit klaren Grenzen.
Wer KI mit Unternehmensdaten arbeiten lässt, muss Zugriffe und Datenwege kontrollieren können. Bei lavalake gelten dieselben Rechte für Menschen und Agenten. Sie entscheiden, welches Modell Sie anbinden: selbst gehostet in Ihrem Netz oder bei einem externen Anbieter.
Sie wählen, wo Ihre KI läuft
- Lakehouse und lokale Suche bleiben in Ihrem Netz; bei externen KI-Anbietern werden Gesprächsinhalte und verwendete Werkzeugergebnisse dorthin übertragen
- Kein Zugriff des Herstellers auf Inhalte oder Metadaten
- Das Einbettungsmodell läuft lokal mit; semantische Suche braucht keinen Cloud-Schlüssel
- Offline-Installation und Betrieb per Compose mit lokalen Modellen
Nachweisbar statt behauptet
- WORM-Audit-Log als Hash-Kette über Nutzer und Agenten
- Lineage von der Quelle bis zur Kennzahl, Zugriffshistorie je Tabelle
- Jede Abfrage unter der Identität des Anmeldenden, kein Sammel-Serviceaccount
- Klassifizierung von Tabellen und Spalten mit bestätigten Vorschlägen, ohne Datenwerte an das Modell zu senden
- Auskunft, Löschung und Aufbewahrungsfristen
Betrieb
- Docker Compose für eine Maschine, Ansible für Installation und Updates; Helm als Kubernetes-Weg
- Alles hinter einem Reverse-Proxy; Trino und Storage sind von außen nicht erreichbar
- Tägliche Sicherung der Datenbanken und Konfiguration im Compose-Stapel; Lakehouse-Dateien separat sichern
- Überwachung und Vault-Anbindung; HA-Profil wartet auf Cluster-Abnahme
Anwendungsfälle
KI und Analytik dort, wo Ihre Daten sind
Vom Unternehmenswissen zur Antwort
Assistenten finden Dokumente, fragen kuratierte Kennzahlen ab und erstellen Dashboards. Über MCP greifen auch eigene Agenten auf diese Werkzeuge zu – unter den Rechten des Nutzers und mit protokollierten Aktionen.
Suche, Kennzahlen und Dashboards über MCP
Maschinendaten und ERP in einer Auswertung
Telemetrie aus der Produktion trifft auf SAP-Aufträge – ohne Sensordaten in eine Public Cloud zu spiegeln. Ausschussanalysen laufen auf demselben Cluster wie das Controlling.
Produktion und ERP gemeinsam auswerten
Risikoberechnung mit prüfbarer Herkunft
Meldewesen und Risikomodelle greifen auf versionierte Iceberg-Tabellen zu. Time Travel liefert jeden Stichtag reproduzierbar, Lineage beantwortet die Frage der Aufsicht.
Historische Datenstände nachvollziehen
Klinische Auswertung im eigenen Netz
Behandlungs- und Abrechnungsdaten bleiben im Haus, Auswertung und KI-Assistenz laufen darauf. Rollen und Masking sorgen dafür, dass jede Abteilung nur ihren Ausschnitt sieht.
Masking greift in der Engine, nicht in der Oberfläche
Eine Kennzahl statt vier Exporte
Filialdaten kommen aus den Vorsystemen ins Lakehouse, Disposition und Marketing rechnen auf denselben kuratierten Kennzahlen der Semantikschicht statt auf jeweils eigenen Auszügen.
Eine Metrikdefinition für alle Auswertungen
Fachverfahren auswertbar machen
Daten aus getrennten Fachverfahren werden zusammengeführt, ohne den Rechtsrahmen zu verlassen. Betrieb im Landesrechenzentrum, Auswertung per Self-Service.
Betrieb im Landesrechenzentrum
Migration
Vier Wochen, dann ist Ihr Cloud-Abonnement Schnee von gestern
Migration heißt bei uns nicht Neubau. Tabellen kommen als Iceberg herüber, Rollen und Rechte werden in Keycloak und die Trino-Policies übertragen. Beide Systeme laufen parallel, bis die Ergebnisse abgeglichen sind.
- Woche 1
Bestandsaufnahme
Wir lesen Ihre bestehenden Warehouse-Metadaten ein: Tabellen, Views, Rollen, Query-Historie und Kostenverteilung. Ergebnis ist ein Migrationsplan mit belastbarer TCO-Rechnung.
- Woche 2
Installation
lavalake wird per Helm-Chart auf Ihrem Cluster installiert und an Ihren S3-kompatiblen Storage, Ihr AD und Ihr Monitoring angebunden. Kein neuer Hardware-Einkauf nötig.
- Woche 3
Daten und Pipelines
Tabellen werden als Iceberg übernommen, Abfragen gegen Trino nachgezogen. Beide Systeme laufen parallel, bis die Ergebnisse Zeile für Zeile übereinstimmen.
- Woche 4
Umschalten
BI-Verbindungen zeigen auf lavalake, Rollen und Zeilenfilter sind übernommen, Berichte werden gegen die Altwerte validiert. Danach wird das Cloud-Abonnement gekündigt.
Preise
Ein fester Preis, der mit Ihrem Team wächst
Jede Stufe enthält die komplette Plattform: Lakehouse, KI-Assistent, MCP-Server, Suche und Governance. Die Stufen unterscheiden sich in der Zahl der Nutzer und im Support. Kosten für externe KI-Anbieter oder eigene Modelle planen Sie separat ein.
Ihre Daten dürfen wachsen, Ihr Preis bleibt. Er richtet sich allein nach den aktiven Nutzern – Datenmenge, Abfragen und Serverleistung spielen für die Lizenz keine Rolle.
Team
249 €
Lizenz pro Monat, bis 10 aktive Nutzer
Der Einstieg für Ihr Datenteam: die komplette Plattform, produktiv ab dem ersten Tag.
- Iceberg-Lakehouse auf Ihrem Storage
- SQL-Worksheet, Import-Assistent und Dashboards
- MCP-Server, hybride Suche und Kennzahlen
- Bis 10 aktive Nutzer
- Ticket-Support, Antwort innerhalb eines Werktags
Growth
549 €
Lizenz pro Monat, bis 25 aktive Nutzer
Für mehrere Abteilungen, die mit denselben Daten arbeiten – Controlling, Vertrieb und Einkauf auf einer gemeinsamen Grundlage.
- Alles aus Team
- Bis 25 aktive Nutzer
- Ticket-Support, Antwort innerhalb eines Werktags
Business
1.250 €
Lizenz pro Monat, bis 100 aktive Nutzer
Für ganze Geschäftsbereiche: eine Datenplattform für alle Standorte und Teams eines Bereichs, mit zugesagter Reaktionszeit im Support.
- Alles aus Growth
- Bis 100 aktive Nutzer
- Support 8/5 mit zugesagter Reaktionszeit
Empfohlen
Enterprise
2.499 €
Lizenz pro Monat, unbegrenzte Nutzer
Die Datenplattform für Ihr gesamtes Unternehmen: jede Abteilung, jeder Standort, beliebig viele Nutzer – und Ihre Tickets kommen zuerst dran.
- Alles aus Business
- Unbegrenzte Nutzer
- Bevorzugte Bearbeitung Ihrer Tickets
Sovereign
individuell
Lizenz nach Vereinbarung
Für Behörden, kritische Infrastruktur und regulierte Branchen: Quellcode-Treuhand, Betreuung vor Ort und Unterstützung bei Ihren Zertifizierungen.
- Alles aus Enterprise
- Offline-Betrieb per Compose
- Secret-Dateien für Compose; Vault/External Secrets für Kubernetes
- Quellcode-Treuhand (Escrow)
- Vor-Ort-Einsätze
- Unterstützung bei Zertifizierungen
* Läuft auf Ihren eigenen Servern – Server und Rechenleistung sind nicht enthalten.
Schon eine Maschine mit 6 vCPU und 24 GB RAM trägt rund 50 gleichzeitige Analysten auf 60 Millionen Zeilen – gemessen in unserem dokumentierten Belastungstest. Die Messwerte im Detail
Alle Preise netto zzgl. USt. Als aktiv zählt jede Person, die in den letzten 30 Tagen mit Daten aus lavalake gearbeitet hat – direkt oder über angebundene Werkzeuge wie Power BI oder Tableau. Wer Dashboards und Berichte nur ansieht, zählt als Leser zu 25 Prozent: je 4 Leser zählen wie ein Nutzer. Wächst Ihr Team über die Stufe hinaus, läuft alles weiter – die Stufe passen wir gemeinsam an.
Zum Weiterlesen
Zur Dokumentation
DokumentationInstallieren, verstehen, betreiben
Vom ersten Start auf dem eigenen Rechner über die Konzepte bis zu den Schaltern, die im Betrieb zählen.
17 Seiten
BlogFachbeiträge zu Kosten, Datenhoheit und MCP
Warum Cloud-Warehouses teuer werden, was Datenhoheit technisch bedeutet, und warum Agenten eine Semantikschicht brauchen.
17 Beiträge
RechnerWas Ihr Cloud-Warehouse im eigenen Rechenzentrum kosten würde
Ein Modell aus offengelegten Annahmen – jede mit Quelle oder ausdrücklich als Schätzung gekennzeichnet, alle änderbar.
10 Annahmen, einzeln belegt
Erleben Sie KI auf Ihren Unternehmensdaten.
In 30 Minuten zeigen wir, wie der Assistent Daten findet, Kennzahlen abfragt und Dashboards erstellt. Gemeinsam besprechen wir Ihren gewünschten Betriebsort, die Betreuung durch Ihr Team oder einen Dienstleister, Ihre Modellwahl und die passenden Zugriffsrechte.
- KI-Assistent und MCP-Werkzeuge in einer Live-Demo
- Modellwahl, Datenwege und Governance an Ihrem Anwendungsfall
- Nächste Schritte für einen Proof of Concept in Ihrer Umgebung