KI-Werkzeuge

Streamlit: Python-Auswertungen für Fachkollegen bedienbar machen

Viele Auswertungen in Datenanalyse und Controlling existieren nur als Python-Skript, das außer der Autorin niemand starten kann. Mit Streamlit erhält ein solches Skript eine Browseroberfläche mit Eingabefeldern, Tabellen, Diagrammen und Datei-Upload, auf Wunsch ergänzt um eine Modellantwort. In diesem Tool-Training wird eine Ihrer Auswertungen zur Anwendung, ein Fachkollege testet sie, und Sie stellen sie im Firmennetz bereit, einschließlich Zugriffsschutz und Übergaberegeln.

Für wen

Analystinnen, Controller und technische Fachabteilungen, die selbst geschriebene Auswertungen für andere im Haus nutzbar machen wollen.

KI-Tool-Training · 1 Tag

Aus einem Python-Skript eine KI-gestützte Anwendung für den Fachbereich bauen

Das nehmen Sie mit

  • Eine Streamlit-Anwendung aus Ihrer eigenen Auswertung, bereitgestellt im Firmennetz
  • Sicherheit beim Bau von Oberflächen mit Upload, Tabellen, Diagrammen und Modellanbindung
  • Rückmeldung eines Fachkollegen, der die Anwendung probeweise bedient hat
  • Regeln zu Zugriffsschutz, hochgeladenen Daten, Pflege, Kosten und Übergabe

Ablauf

  1. Teil 1

    Einheit 1 – Brückenschlag: Vom Skript zur ersten Streamlit-Seite

    • Streamlit installieren und mit wenigen Zeilen Python eine erste lauffähige Seite im Browser öffnen
    • Weshalb ein Skript mit Kommandozeilenaufruf für Kollegen im Controlling unzugänglich bleibt
    • Betrieb auf einem Server im Firmennetz, für den keine Grafikkarte nötig ist
    • Platz im KI-Werkzeugkasten: Streamlit gehört zu den Wegen, aus einer Beschreibung eine Anwendung zu machen
  2. Teil 2

    Einheit 2 – Bedienelemente: Eingaben, Anzeigen und Sprachmodell

    • Datei-Upload, Eingabefelder, Tabellen und Diagramme auf einer Seite anordnen
    • Ein Sprachmodell anschließen und seine Antwort, etwa einen Kommentar zu Planabweichungen, darstellen
    • Mit Session State Eingaben und Zwischenergebnisse über mehrere Klicks hinweg korrekt halten
    • Übung: Eine Seite mit Upload, Tabelle und Diagramm bauen und anschließend um eine Modellantwort erweitern
  3. Teil 3

    Einheit 3 – Fachtest: Ihre Auswertung wird zur Anwendung

    • Eine vorhandene Auswertung, zum Beispiel der monatliche Kostenstellenbericht, erhält eine Oberfläche
    • Ein Kollege aus dem Fachbereich bedient die Anwendung probeweise und meldet, wo er hängen bleibt
    • Bereitstellung im Firmennetz, sodass der Fachbereich die Anwendung im Browser aufruft
    • Übung: Ihr mitgebrachtes Skript bekommt eine Streamlit-Oberfläche und wird für den Kollegentest vorbereitet
  4. Teil 4

    Einheit 4 – Betriebsfragen: Zugriff, Uploads, Pflege und Kosten

    • Zugriffsschutz vorsehen und regeln, was mit hochgeladenen Dateien nach der Sitzung geschieht
    • Laufenden Betrieb, Aktualisierungen und die Übergabe an eine Vertretung planen
    • Mitbestimmung, Datenschutz und KI-Verordnung, sobald Auswertungen Personen oder Personaldaten betreffen
    • Monatliche Kosten für Server und Modellaufrufe ermitteln und klären, wie ein Ausstieg aussähe
  5. Teil 5

    Einheit 5 – Übergaberegeln: Verantwortung und Bauvorlage

    • Klären, wer je Anwendung für die Inhalte und wer für den technischen Betrieb geradesteht
    • Grundgerüst, Ordnerstruktur und Benennung als Vorlage sichern, damit weitere Anwendungen gleich aufgebaut sind
    • Signale gegen eine Anwendung: Der Fachbereich muss Ergebnisse jedes Mal von Hand nachrechnen
    • Die zweite Auswertung für eine Oberfläche vormerken und den Bauaufwand in Tagen beziffern

VoraussetzungenGrundkenntnisse in Python. Als Übungsgrundlage dient ein Skript oder eine Auswertung, die Sie selbst mitbringen.

AbschlussTeilnahmezertifikat und digitales Badge

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