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Migrationen und das LLM-Portal

Der Boreon MCP Layer über Tableau, Snowflake und Databricks.

Überführen Sie Dashboards und Prep-Flows von Tableau Server oder Tableau Cloud nach Snowflake oder Databricks, neu aufgebaut auf der eigenen Dashboard- und Datentechnologie des jeweiligen Warehouses. Danach bleibt der Boreon MCP Layer innerhalb Ihrer Firewall als zentrales Chat-Portal für Ihre Data Warehouses, Ihr Eigentum ohne Lizenzgebühren. MVP in zwei Wochen, Go-live in einem Monat.

  • ~10% einer Migration
  • Keine Beratungsfirma nötig

Go-live in einem Monat

  1. Wochen 1 bis 2MVPDer Boreon MCP Layer innerhalb Ihrer Firewall, Ihre wichtigsten Dashboards überführt und jede Zahl belegt.
  2. Wochen 3 bis 4Finales DeploymentDie übrigen priorisierten Arbeitsmappen, Härtung, Abnahme und Schulung.
  3. Tag 30Go-liveIhr Team arbeitet im Chat, und jeder weitere Umzug liegt in Ihrer Hand.

Das Problem

Warum Plattformmigrationen stocken

Die meiste Zeit fliesst in Arbeit, die nie im Plan steht, und die Fachanwender warten nach dem Umzug noch immer auf Antworten.

Dashboards werden von Hand neu gebaut

Jedes Blatt wird neu erstellt und jede Berechnung in SQL neu geschrieben, eine Arbeitsmappe nach der anderen.

Prep-Flows verbergen die eigentliche Logik

Die Daten, die eine Arbeitsmappe liest, formt oft ein Prep-Flow, den niemand dokumentiert hat.

Jede Plattform braucht eigene Experten

Tableau, Snowflake und Databricks sprechen je ihre eigene Sprache, und die Fachanwender warten auf die Spezialisten, die sie beherrschen.

Der Migrationsweg

Von Tableau in Ihr Warehouse

Jede Migration beginnt auf Tableau Server oder Tableau Cloud und landet auf der eigenen Dashboard- und Datentechnologie des Warehouses, aus demselben Chat heraus.

  • Nach Snowflake. Dashboards werden zu Streamlit-in-Snowflake-Apps, und Prep-Flows werden zu Dynamic Tables in Snowflake.
  • Nach Databricks. Dashboards werden zu AI/BI-Dashboards von Databricks mit integriertem Genie, und Prep-Flows werden zu Materialized Views.

Jede Zahl wird mit der Antwort von Tableau selbst abgeglichen, bevor irgendetwas im Warehouse veröffentlicht wird.

Im Boreon MCP Layer

Ein semantischer Layer über allen dreien

Er liest jede Plattform über ihre eigenen APIs, pflegt ein einziges Modell ihrer Zuordnung und schreibt nur, wenn Sie ihn darum bitten. Jeder Schreibvorgang wird protokolliert.

Agentischer Chat

Anfragen in Alltagssprache, Live-Status und Vorschläge für den nächsten Schritt, mit Antworten als Live-Tabellen und Diagramme.

Semantic Layer

Ein Modell über alle drei Plattformen: Tableau-Felder den Spalten in Snowflake und Databricks zugeordnet und aktuell gehalten.

Migrations-Engine

Arbeitsmappen, Dashboards und Prep-Flows von Tableau Server oder Tableau Cloud, geplant und dann im Warehouse belegt.

Fidelity-Engine

Die Zahlen von Tableau selbst, Blatt für Blatt mit denen des Warehouses verglichen, bevor irgendetwas veröffentlicht wird.

Lineage

Vom Prep-Flow über die Datenquelle bis zur Arbeitsmappe, hinunter bis zur Spalte.

Governance

Standardmässig nur lesend, jeder Schreibvorgang protokolliert, und Ihre SSO-Rollen gelten in beiden Warehouses.

Beleg

Veröffentlicht wird nur, was belegt ist

Live gemessen an einer echten Tableau-Arbeitsmappe, überführt nach Databricks: DBX Platform Latency Calls & Uptime.

  • Alles oder nichts. Hat ein Blatt keine getreue Entsprechung, wird nichts veröffentlicht, und der Agent sagt, warum.
  • Zahlen zuerst. Mittelwerte, eindeutige Anzahlen und Mediane bleiben unter Dashboard-Filtern exakt.
  • Belegt vor der Auslieferung. Die Abfrage jedes Blatts läuft vor der Veröffentlichung im Warehouse.
  • Standardmässig nur lesend. Geschrieben wird nur, worum Sie bitten, und jeder Schreibvorgang wird protokolliert.

Den ganzen Lauf Schritt für Schritt ansehen

Blätter identisch mit Tableau
3 / 3
Fidelity-Score
96%
Zeilen in der View, erstellt in 72 Sekunden
20 Mio.
SQL-Fehler bei der Veröffentlichung
0

Mehr zum Boreon MCP Layer

Tiefer einsteigen

Jeder Teil des Angebots hat seine eigene Seite.

Fragen und Antworten

Was Käufer zuerst fragen.

Welche Migrationen führt der Boreon MCP Layer durch?
Von Tableau Server oder Tableau Cloud nach Snowflake oder Databricks. In Snowflake werden Dashboards zu Streamlit-in-Snowflake-Apps und Prep-Flows zu Dynamic Tables; in Databricks werden Dashboards zu AI/BI-Dashboards und Prep-Flows zu Materialized Views. Zwischen den beiden Warehouses kann er ausserdem Tabellen, Views und SQL eins zu eins übertragen.
Wie schnell können wir live gehen?
Ein MVP steht in zwei Wochen: der Boreon MCP Layer innerhalb Ihrer Firewall, Ihre wichtigsten Dashboards überführt und ihre Zahlen belegt, und das Portal in den Händen Ihres Teams. Finales Deployment und Go-live folgen innerhalb eines Monats.
Wo läuft er?
Als ein zentraler MCP-Server in Ihrem eigenen Azure VNet oder AWS VPC, in einem privaten Subnetz hinter Ihrer Firewall, direkt bei Ihren Daten.
Welche KI nutzt er?
Ihre eigenen OpenAI-Schlüssel, über Azure OpenAI oder OpenAI. Die Schlüssel und das Konto bleiben Ihre.
Was kostet es?
Das Projekt für die gesamte Plattform kostet typischerweise etwa 10% eines einzigen Data-Warehouse-Migrationsprojekts, und es fallen keine Lizenzgebühren an. Die Plattform bleibt dauerhaft bei Ihnen; jährliche Wartung, Managed Service und Supportpläne sind optional.
Brauchen wir eine Beratungsfirma?
Nein. Sie integrieren den Boreon MCP Layer einmal, innerhalb Ihrer Firewall, und migrieren danach in Ihrem eigenen Tempo im Chat, ohne Termindruck und ohne Rechnung pro Umzug.
Behalten unsere Leute ihre Berechtigungen?
Ja. Ihre SSO-Rollen gelten in beiden Warehouses, und alle sehen, was sie sehen dürfen.
Was, wenn ein Blatt keine getreue Entsprechung hat?
Dann wird nichts veröffentlicht. Ein Umzug gilt ganz oder gar nicht, und der Agent nennt das Blatt und den Grund in einfachen Worten.

MVP in zwei Wochen. Go-live in einem Monat.

Sagen Sie uns, welche Dashboards auf Ihrem Tableau Server oder in Ihrer Tableau Cloud Sie zuerst umziehen würden. Wir schätzen sie ein, stellen den Boreon MCP Layer innerhalb Ihrer Firewall bereit und bringen Ihrem Team in zwei Wochen ein funktionierendes MVP, mit finalem Deployment und Go-live innerhalb des Monats.