Plattform-Features

Drei Engines, eine intelligente Datenplattform

Coomia vereint Flink-native Pipelines, eine Ontologie der Palantir-Klasse und ein KI-Agenten-Superteam in einer einzigen, privat deploybaren Plattform — von Rohdaten bis zu umsetzbaren Erkenntnissen, ohne den Toolchain-Wildwuchs aus Airbyte + dbt + Dagster.

Flink-native Pipelines

KI-gestützte Pipeline-Erstellung auf Apache Flink mit Governance über den gesamten Lebenszyklus — vom Datenbank-Onboarding per Mausklick über produktionsreifes Batch- und Stream-Processing bis zu echter Lineage und Contract-first-Qualitätssicherung.

Pipeline Builder— orders_realtime · draft
coomia.app
Sources
mysql.prod_erpCDC
orders
order_items
customers
products
postgres.crmCDC
kafka.events
Auto-detected
4 entity types · 12 relations
Prompt › Build a realtime orders pipeline joining customers, partitioned by day, with medallion layering.
Generate
Flink SQLbatch + streaming✓ validated
CREATE TABLE dwd_orders_enriched (
  order_id STRING,
  customer_id STRING,
  amount   DECIMAL(18,2),
  dt       DATE,
  PRIMARY KEY (order_id) NOT ENFORCED
) WITH (
  'connector' = 'doris',
  'table.identifier' = 'dwd.orders_enriched'
);

INSERT INTO dwd_orders_enriched
SELECT o.id, o.customer_id, o.amount, DATE(o.created_at)
FROM bronze_orders o
LEFT JOIN bronze_customers c
  ON o.customer_id = c.id;
Contract
order_idSTRING
customer_idSTRINGPII
amountDECIMAL
dtDATE
Lineage · 3 hopsfresh
bronze_orders
dwd_orders
dws_daily
Flink cluster readyDoris proj_onto_paasmainEst. cost: $0.12/hr
Lineage— dws.daily_revenue · column-level
coomia.app
BronzeSilverGold✓ no drift
bronze_ordersidcustomer_idamountstatuscreated_atdwd_orders_enrichedorder_idcustomer_idamount_usdis_paiddtdws_daily_revenuedtrevenueorders
Source: real Flink job + Doris query planSync'd 12s ago

KI-gestützter Pipeline-Builder

Beschreiben Sie Ihren Datenfluss in natürlicher Sprache. Coomia generiert produktionsreifes Flink SQL samt Doris DDL mit Bronze-→-Silver-→-Gold-Layering — Batch und Streaming vereint, in Minuten statt Tagen.

Datenbank-Onboarding per Mausklick

Verbinden Sie Coomia mit einer MySQL-, PostgreSQL-, Doris- oder ClickHouse-Datenbank. Die Plattform scannt das Schema, erkennt Beziehungen, entwirft Entitätstypen und deployt CDC-Pipelines — alles in einem einzigen Ablauf.

Datenqualitäts-Engine

Die KI generiert Qualitätsregeln mit über 30 Regeltypen via Great Expectations automatisch. Statistisches Profiling, Anomalieerkennung, PII-Identifikation und Qualitäts-Scoring in Echtzeit.

Echte Data Lineage

Echte Lineage aus Flink-Jobs und Doris-Queries — nicht simuliert. Tracking auf Spaltenebene mit visueller Impact-Analyse, bevor eine Änderung live geht.

Data Contracts & Schema-Drift

Contract-first-Codegenerierung stellt sicher, dass das Schema dem Code vorausgeht. Automatische Schema-Drift-Erkennung, Alerts bei Breaking Changes und KI-generierte Reparaturvorschläge.

Asset-Katalog & Profiling

URN-vereinheitlichter Asset-Katalog mit Multi-Source-Sync über Flink, Doris und die Ontologie-Ebene. Profiling auf Spaltenebene mit Verteilungshistogrammen, Null-Raten und PII-Erkennung.

Data-Service-Publishing

SELECT-Queries per Mausklick in REST-APIs verwandeln — mit dynamischen Parametern, Versionsverwaltung, Rate Limiting, Caching und Zugriffskontrolle.

Pipeline-Template-Marktplatz

Vorgefertigte Templates für gängige Branchenszenarien (ERP, CRM, E-Commerce). Die Optimierungs-Engine scannt automatisch nach Performance-Engpässen und schlägt Verbesserungen vor.

Ontology Intelligence

Ein Ontologie-System der Palantir-Foundry-Klasse — 16 Module für Objekttypen, Aktionen, Regeln, Entscheidungen, Welten, Vektorsuche, Matching-Funktionen und KI-gestützte Generierung.

Ontology Explorer— Customer · proj_onto_paas
coomia.app
Object Types16
Customer128,412
Order2.1M
Product18,204
OrderPlacedE2.1M
PaymentFailedE3,208
Shipment1.8M
World Branch
main → scenario-q2
placedcontainsships_tolives_attriggersfromCustomerOrderProductShipmentOrderPlacedPaymentFailed
Graph · 6 types · 11 relations
ObjectEvent
Customerv3.1
id
STRING · PK
emailPII
STRING
lifetime_valuederived
DECIMAL
risk_scorevector
FLOAT
tier
ENUM
Actions
UpdateTier
FlagForReview

Objekttyp-Verwaltung

Definieren Sie ObjectType-Schemata mit Attributen, Relationen und Regeln. Gespeichert in Doris VARIANT JSON mit vollständiger Versionskontrolle. Änderungen propagieren automatisch downstream.

Object Explorer

Instanz-CRUD, semantische Suche, Filterung, Visualisierung des Beziehungsgraphen und Timeline-Ansicht. Navigieren Sie interaktiv durch Ihr Domänenmodell — mit vollem Kontext.

Action Engine

5 reine Datenoperationen (CREATE/MODIFY/DELETE OBJECT/LINK) mit Transaktionsunterstützung. Atomare Ausführung sichert die Datenkonsistenz auch bei komplexen mehrstufigen Aktionen.

Regel-Engine & Automatisierung

YAML-basierte Geschäftsregeln mit Rete-Netzwerk-Inferenz. TRIGGER_DECISION-Trigger, Berechnung abgeleiteter Attribute und der geschlossene Kreislauf Event → Regel → Empfehlung → Ausführung.

Decision Studio

Interaktive Szenario-Exploration mit Regelauswertung, Optionsgenerierung, Impact-Bewertung und Ausführung. KI-gestützte Empfehlungen mit erklärbaren Konfidenzwerten.

World Management & What-if

Branch-basiertes Szenario-Management mit Nessie-Integration. Before/After-Splitscreen-Vergleich, animierte Impact-Propagation und parallele Bewertung mehrerer Szenarien.

Ereignisgesteuerte Architektur

Kafka-basierte Echtzeit-Ereignisverarbeitung mit Lifecycle-Übergängen. Die vollautomatisierte Pipeline: Event → Regel → Empfehlung → Bestätigung → Ausführung.

Agent Runtime

DecisionAgent, QueryAgent und OntologyAssistant mit 4 Agenten-Fähigkeitstypen. KI-Agenten, die Ihre Ontologie verstehen und Aktionen autonom ausführen.

Vektor-Query & Graph-Traversierung

HNSW-Vektor-Embedding-Suche für semantische Ähnlichkeit. Multi-Hop-Graph-Traversierung und Aggregationsanalysen über Beziehungsnetzwerke hinweg.

6 Matching-Funktionen

Vektor-, Attribut-, Fähigkeits-, Team-, Risiko- und Zeit-Matching — finden Sie die richtigen Objekte über jede Dimension hinweg.

Function Runtime

Benutzerdefinierte Python-Funktionen in Sandbox-Ausführung. Berechnung abgeleiteter Attribute mit vollständiger Isolation, Versionierung und Performance-Monitoring.

OAG: Ontology Augmented Generation

Strukturiertes RAG, verankert in Ihrer Ontologie. Prompt-Templates, generierte Entscheidungserklärungen und Zitat-Tracking — KI-Antworten, gestützt auf reale Geschäftsobjekte.

Analytics AI

Fünf spezialisierte KI-Agenten arbeiten als Superteam zusammen — mit NL-Insights, automatischen Dashboards, Root-Cause-Analysen, Forecasting, Kausalanalysen und 5 fortgeschrittenen Analysemodellen.

Dashboard Agent— Revenue Overview · auto-generated
coomia.app
Revenue Overview
AI-generatedOntology-aware
7d30dQTDYTD
GMV
$14.8M
+8.4%
New accts
812
+12%
Churn
1.2%
+0.3pp
NRR
118%
+4pp
Daily GMVlast 30 days
Funnel
Visit
24.1k
Signup
14.9k
Trial
9.2k
Paid
3.4k
By segment
Retention
Top regions
US-West
32%
EU-Central
24%
APAC
21%
US-East
14%
Analytics Copilot— What drove Q2 revenue drop?
coomia.app
RCA AgentAnalytics AgentForecastgrounded ✓
Revenue dropped −14.2% in Q2, driven primarily by the Enterprise segment (−23%). Root cause narrowed to 3 churned accounts via the Customer → ChurnEvent path.
Revenue
$8.42M
−14.2%
Active accts
2,104
−48
NRR
102%
−6pp
Monthly revenue · rolling 12Mvs. forecast
drop
JFMAMJJASOND
You
What drove the Q2 revenue drop?
RCA Agentstep 1/3
Scanning 14 anomaly candidates via Customer → ChurnEvent
Segment breakdown
Churned accounts
Timeline backtrack
Can you forecast recovery?
Ask anything grounded in your ontology…

Analytics Agent

Natürliche Sprache → SQL mit ontologiebasiertem semantischem Verständnis. Aggregations-, Verteilungs- und TopN-Queries mit dynamischen Charts, Konfidenzwerten und Insight-Annotationen.

Dashboard Agent

Die KI generiert interaktive Dashboards automatisch — mit intelligenter Chart-Auswahl und Layout-Optimierung. Ontologiebewusst, mit Objekt-Drill-Through in den Object Explorer.

DQ Agent

Automatisierte Generierung von Datenqualitätsregeln mit über 30 Regeltypen via Great-Expectations-Integration. Qualitätsberichte, Anomalie-Alerts und Trend-Monitoring.

RCA Agent

Root-Cause-Analyse mit Tracking anomaler Metriken und Visualisierung der Wirkungskette. Kausalanalyse-Canvas mit Event-Backtracking und Timeline-Replay.

Forecasting Agent

Zeitreihenprognosen mit Konfidenzintervall-Schätzung und langfristiger Trendvorhersage. Prognosekurven mit visuellen Konfidenzbändern.

6 strukturierte Renderer

Tabellen-, Karten-, Chart-, Metrik-, Timeline- und Formular-Renderer. CopilotKit-Integration für Streaming-Antworten in Echtzeit und Multi-Turn-Gesprächskontext.

Funnel- & Retention-Analyse

Mehrstufige Conversion-Funnels mit Drop-off-Identifikation. Retention-Heatmaps, Kohortenvergleiche und Churn-Kurven — powered by Doris WINDOW_FUNNEL & RETENTION.

Pfad- & Intervall-Analyse

Visualisierung von Ereignissequenzen mit Sankey-Diagrammen (Vorwärts-/Rückwärtspfade). Verteilung der Zeit zwischen Events mit Boxplots und perzentilbasierter Engpass-Identifikation.

Attributionsanalyse

5 Attributionsmodelle (First-Touch, Last-Touch, linear, Time-Decay, positionsbasiert) zur Messung von Multi-Touchpoint-Beiträgen und Bewertung der Kanaleffektivität.

Pattern-Discovery-Engine

Vektor-Clustering, Graph-Mustererkennung, Zeitreihen-Trendidentifikation und dimensionsübergreifende Korrelationsanalyse. Die KI liefert proaktiv Erkenntnisse, nach denen Sie gar nicht gesucht hätten.

Ontologie-verankerter Copilot

Automatische Injektion des Seitenkontexts, Aktionsausführung im Dialog und automatische Entity-Verlinkung. Der Copilot versteht, was Sie gerade sehen — und handelt entsprechend.

Gemeinsame Fähigkeiten

Enterprise-Infrastruktur, die jedes Modul antreibt.

Projektmanagement

Workspaces für mehrere Organisationen und Projekte mit rollenbasiertem Zugriff (Admin/Developer/Viewer) und vollständiger Ressourcenisolation.

Datenversionierung im Git-Stil

Nessie-basierte Branches für Daten. Zero-Copy-Cloning, atomare Merges und Merge-Request-Workflows mit Code- und Daten-Diff.

RBAC-Zugriffskontrolle

Feingranulare Berechtigungen auf Welt-, Projekt- und Feldebene. SSO-, SAML- und OIDC-Support mit Datenklassifizierung und Maskierung.

Audit & Compliance

Vollständige Operationshistorie mit unveränderlichen Aufzeichnungen. Query-Audit-Logs, Zugriffsverfolgung, Nutzungsstatistiken und Compliance-Nachweise.

Mandantenisolation

Dreistufige Isolation: Org → Project → Branch. Daten-, Compute- und Zugriffsgrenzen werden auf jeder Ebene durchgesetzt.

Business-Glossar

Begriffsdefinitionen, Synonymverwaltung, Asset-Zuordnung und Review-Workflows. Ein einheitliches Geschäftsvokabular für die gesamte Plattform.

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