Beschreibung
Kadoa bietet eine umfassende Web-Datenschicht, die speziell auf die Finanzbranche zugeschnitten ist und Investmentfirmen mit effizienten und zuverlässigen Datenextraktionsfunktionen ausstattet. Die Plattform optimiert den Prozess von der Datenbeschaffung bis zur Datensatzgenerierung und ermöglicht es Benutzern, ihre Datenanforderungen in einfacher Sprache zu beschreiben und innerhalb von Minuten strukturierte Datensätze zu erhalten.
Für Analysten bietet Kadoa eine Self-Service-Benutzeroberfläche und eine MCP (Managed Code Platform), die keine Programmierung erfordert. Durch die einfache Beschreibung der gewünschten Daten können Benutzer schnell Datensätze generieren. Ingenieure können Kadoa nutzen, um ETL-Code nativ zu schreiben und auszuführen, bestehende Pipelines zu migrieren und von den Skalierungs-, Überwachungs- und Self-Healing-Funktionen der Plattform zu profitieren. Daten können direkt in Cloud-Datenbanken wie S3, Snowflake und BigQuery übertragen werden, wodurch die Notwendigkeit der Wartung von Glue-Code entfällt.
Kadoa legt Wert auf Zuverlässigkeit und Nachvollziehbarkeit. Jeder Datenpunkt ist quellengestützt, sodass Benutzer seinen Ursprung bis zur exakten Seite, zum Absatz oder zur Zelle zurückverfolgen können. Die Plattform integriert robuste Datenqualitätsprüfungen, die extrahierte Werte auf Vollständigkeit, Plausibilität und Schema-Konformität überprüfen, mit der Option, benutzerdefinierte Domänenregeln hinzuzufügen. Ihre Self-Healing-Funktionen erkennen und beheben automatisch fehlerhafte Workflows und protokollieren jede Lösung zur Transparenz. In Fällen, in denen die automatische Wiederherstellung fehlschlägt, erhalten Benutzer sofortige Benachrichtigungen mit vollständigem Kontext.
Die Plattform ist mit unternehmensweiter Sicherheit konzipiert und verfügt über eine SOC 2-Zertifizierung, Verschlüsselung im Ruhezustand und während der Übertragung sowie regelmäßige Penetrationstests. Sie bietet granulare Zugriffskontrollen, SSO/SAML-Integration und strikte Datenisolation. Kadoa stellt sicher, dass die Daten unter der Kontrolle des Kunden stehen, mit Optionen für On-Premise- oder Private-Cloud-Bereitstellungen, und garantiert, dass Kundendaten niemals für das KI-Training geteilt oder verwendet werden. Automatisierte Compliance-Regeln und die Erkennung sensibler Daten verbessern die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften weiter.
Der KI-gesteuerte Ansatz von Kadoa generiert deterministischen Code, der überprüfbare Datenausgaben anstelle von Black-Box-LLM-Ergebnissen gewährleistet. Dies ermöglicht es Benutzern, die volle Kontrolle über ihre geschäftskritischen Datenpipelines zu behalten. Das System umfasst einen Orchestrator, der geeignete Skills und Sub-Agenten für die Entdeckung, Navigation, Extraktion, Transformation, Code-Überprüfung und Validierung auswählt, die alle von der Kadoa-Engine verwaltet werden.
Kadoa's Kernfunktionen
Automatisierte Generierung von Datenpipelines
Datenextraktion aus Websites, PDFs und Tabellenkalkulationen
Quellengestützte und auditbereite Datenausgaben
Automatisierte Datenqualitätsprüfungen und Validierung
Self-Healing-Funktionen für fehlerhafte Workflows
Echtzeitüberwachung und Benachrichtigungen bei Datenänderungen
Direkte Integration mit Cloud-Datenbanken (S3, Snowflake, BigQuery)
No-Code-Datensatz-Erstellung für Analysten
Native ETL-Codeausführung für Ingenieure
Unternehmensgerechte Sicherheits- und Compliance-Funktionen
Transparente Fehlerbehandlung und Wiederherstellung
Observability-Dashboard für Workflow-Metriken
Wie verwendet man Kadoa?
Beschreiben Sie Ihren Datenbedarf: Geben Sie in einfacher Sprache die benötigten Daten an.
Erstellen Sie Ihren Datensatz: Kadoas KI-Agenten generieren die Datenpipeline.
Bereitstellen und überwachen: Führen Sie die Pipeline aus und verfolgen Sie ihre Leistung.
Daten integrieren: Übertragen Sie extrahierte Daten direkt in Ihre Datenquelle.
Benachrichtigungen konfigurieren: Richten Sie Echtzeitbenachrichtigungen für Datenänderungen ein.
Kadoa's Anwendungsfälle
- Investment Research
- Portfolio-Überwachung
- Echtzeit-Benachrichtigungen
- Dokumentenanalyse
- Daten für KI-Agenten
- Migration von ETL-Pipelines
- Wettbewerbsanalyse




