Wie kommen Mitarbeitende der TU Wien zu Daten über ihre eigene Universität? Manchmal ist der Weg kurz, aber manchmal muss man erst herausfinden, wer die richtige Ansprechperson ist, oder benötigt eigene SQL-Fachkenntnisse. TUInsight Reloaded unter der Leitung von Katja Hose und Harald Kleiner schafft hier Abhilfe. In dem zweijährigen Projekt wird die zentrale Datenplattform der TU Wien nicht nur technisch gestärkt, sondern auch niederschwellig zugänglich gemacht. Ein großer Vorteil für alle, die sich damit viel Zeit und Umwege sparen.
Der folgende Steckbrief gibt einen Überblick über Projektstruktur, beteiligte Personen und aktuelle Entwicklungen:
Steckbrief: TUInsight Reloaded
Projektleitung: Katja Hose, Harald Kleiner
Wer ist an dem Projekt beteiligt?
TUInsight Reloaded verbindet zwei einander ergänzende Teams: das Data Management and Knowledge-Driven AI Lab an der Fakultät für Informatik unter der Leitung von Prof. Katja Hose und das Data-Warehouse-Team in der Finanzabteilung unter der Leitung von Harald Kleiner, der TUInsight im Jahr 2010 von Grund auf aufgebaut hat. Die tägliche Entwicklung wird von dem Postdoktoranden Davide Longo geleitet. Diese enge Verknüpfung von akademischer KI-Forschung mit internem Finanz- und Daten-Know-how macht das Projekt einzigartig und ermöglicht es, Ergebnisse zu liefern, die sowohl technisch fundiert als auch praxisnah sind.
Wem hilft TUInsight Reloaded?
Jeder an der TU Wien, der schon einmal eine Zahl benötigte und nicht wusste, wen er fragen sollte, oder tagelang auf einen Bericht warten musste, wird das Problem erkennen, das TUInsight Reloaded zu lösen versucht. TUInsight ist die zentrale Datenplattform der Universität, die die Bereiche Finanzen, Personal, Forschung und Lehre abdeckt. Um jedoch eine personalisierte Antwort zu erhalten, die über die Standardberichte hinausgeht, ist derzeit direkter Zugriff auf das System und das Schreiben von SQL-Abfragen erforderlich – eine Fähigkeit, über die die meisten Mitarbeitenden nicht verfügen. In der Praxis bedeutet dies, dass die Systemverwaltung von einem kleinen Team abhängt. Das Ziel ist einfach: Jeder soll eine Frage in einfacher Sprache stellen können, wie zum Beispiel: „Wie viel Budget ist für mein Projekt noch übrig?“, und sofort eine präzise Antwort erhalten.
Was macht das Projekt besonders?
Es geht nicht darum, einen völlig neuen Weg für den Zugriff auf TUInsight zu schaffen. Vielmehr geht es darum, die Daten für diejenigen wirklich nutzbar zu machen, die sie schon immer gebraucht haben, aber bisher nicht über die Mittel verfügten, um selbstständig darauf zuzugreifen: ohne Umwege, ohne Wartezeiten und ohne SQL-Kenntnisse. Dieser Wandel von vorhandenen Daten zu leicht zugänglichen Daten ist das Ziel des Projekts. Es basiert auf echten institutionellen Daten und richtet sich an echte Nutzer_innen, die echte Entscheidungen treffen.
Welche Veränderungen wird TUInsight Reloaded mit sich bringen?
Wenn man heute eine datengestützte Auskunft benötigt, muss man oft die richtigen Ansprechpartner kennen, auf einen Bericht warten oder ganz darauf verzichten. TUInsight Reloaded beseitigt diese Abhängigkeit. Mitarbeitende und Forschende können sich Antworten selbstständig beschaffen, wann immer sie diese benötigen. Das ist nicht nur eine Erleichterung: Der schnellere Zugriff auf zuverlässige Daten ermöglicht eine bessere Planung, fundiertere Entscheidungen und reduziert den Zeitaufwand für routinemäßige Berichtsaufgaben.
Wie ist der aktuelle Stand, welche Schritte stehen an?
Seit dem Start Anfang 2026 arbeitet das Team eng mit der Finanzabteilung der TU Wien zusammen. Denn es geht darum, besser zu verstehen, wie Mitarbeitende TUInsight derzeit nutzen und welche Fragen in der Praxis am relevantesten sind. Dabei hat sich bereits gezeigt, wie viel implizites institutionelles Wissen in der Art und Weise der Nutzung von Finanzdaten eingebettet ist – Wissen, das wir aktiv zu extrahieren und explizit zu machen versuchen. Derzeit ist ein erster funktionierender Prototyp der Schnittstelle für natürliche Sprache mit echten Daten der TU Wien in Betrieb und wird gerade getestet. Dabei wird untersucht, wie gut das System mit der Komplexität realer institutioneller Anfragen umgehen kann.
Kontakt
Prof. Katja Hose
Databases and Artificial Intelligence
Favoritenstraße 9
1040 Wien