Die Tankkarte als BI-Datenträger: Aus Fahrten werden Fakten

Tankkarten gelten vielerorts noch als rein praktisches Mittel zur Abrechnung von Kraftstoffkosten. Dabei übersehen viele Organisationen, welches strategische Potenzial in diesen Daten steckt. Denn wer sie richtig auswertet, nutzt die Tankkarte nicht nur zur Kontrolle – sondern als Business-Intelligence-Quelle.

📈 Verborgene Wertschöpfung: Was Tankkarten wirklich liefern

Tankkartendaten enthalten mehr als nur Literangaben und Beträge. Sie bilden ab:

• Verbrauch pro Fahrzeug, Nutzer oder Einsatzgebiet

• Tankfrequenzen, Streckenprofile und Pausenverhalten

🔁 BI/KI-RIS-Development aus einem Guss

RIS.dev realisiert nahtlose BI- und KI-Infrastrukturen – von der Datenquelle bis zum interaktiven Dashboard. Zum Einsatz kommen:

• Retool für visuelles Interface-Design und Low-Code-Anwendungen

• Supabase als performante Echtzeit-Datenbank mit API-Anbindung

• GPT-gestützte Logikmodule zur Textgenerierung, Mustererkennung und Entscheidungsunterstützung

Durch die Kombination dieser Komponenten entstehen skalierbare Lösungen für:

RIS.dev: Business Intelligence trifft KI-Kompetenz

Wie RIS Web- & Software-Development GmbH & Co. KG die BI/KI-Themenwelt gestaltet

ris.dev steht als spezialisierter Dienstleister für die strategische Verschmelzung von Business Intelligence (BI), künstlicher Intelligenz (KI) und modernem Webdevelopment. In einer Zeit, in der maschinenverständliche Datenstrukturen, semantische Sichtbarkeit und transparente Auswertungen den Unterschied machen, liefert RIS nicht nur Tools – sondern systemische Architekturen für datenbasierte Vereins- und Unternehmensführung.

💡 Was ris.dev auszeichnet

• BI/KI-Development aus einem Guss: Dashboards, Datenschnittstellen und Prognosemodelle auf Retool-, Supabase- und GPT-Basis

• PromptIntelligenz: Entwicklung von steuerbaren KI-Abfragen in semantisch klar strukturierten Prompts – maschinenlesbar, skalierbar, kontextsensitiv

Warum Strukturen über Zahlen entscheiden?

In der Vereinswelt sind Daten mehr als Zahlen – sie sind Ausdruck von Aktivitäten, Wirkungen, Bedarfen und Rechenschaft. Doch erst durch ein strukturiertes Datenmodell wird aus verstreuten Excel-Listen, Formularen und Protokollen ein strategisch nutzbares Abbild aller Vereinsangelegenheiten. Für gemeinnützige Organisationen stellt sich damit die Herausforderung, datenethische Prinzipien, förderlogische Anforderungen und vereinsspezifische Steuerungsinteressen in einem kohärenten Modell zu verbinden.

Was ist ein Datenmodell im gemeinnützigen Kontext?

Ein Datenmodell beschreibt, welche Datenentitäten (z. B. Mitglieder, Projekte, Ressourcen, Wirkungen), Attribute (z. B. Eintrittsdatum, Stundenaufwand, Teilnahmen) und Beziehungen (z. B. ein Mitglied nimmt an einer Veranstaltung teil) systematisch erfasst, strukturiert und verknüpft werden sollen. Es ist kein technisches Detail, sondern eine konzeptionelle Entscheidung, die mitbestimmt, was zählbar, analysierbar und berichtsfähig wird.

Anwendungsfelder für gemeinnützige Datenmodelle:

1. Förderlogik (KI-Gestützt) abbilden: Welche Output-/Outcome-Ketten verlangt der Fördergeber? Was muss im Bericht nachgewiesen werden – Teilnahmen, Zielgruppen, Veränderungen?