لا تعاني معظم فرق العمل من نقص في البيانات. بل تعاني من نقص في الإجابات التي يمكنها الوثوق بها والحصول عليها بسرعة.
لذلك، ليس من المستغرب أن العديد من فرق البيانات لا تزال تقضي حوالي 70٪ من وقتها في إعداد البيانات وتنظيفها قبل أن تتمكن من الوصول إلى التحليل الفعلي.
تم تصميم Snowflake Cortex Analyst لكسر هذا الدوران. بدلاً من ترجمة الأسئلة التجارية إلى تذاكر SQL، يمكن للفرق استخدامه لطرح الأسئلة مباشرة باللغة الإنجليزية البسيطة والحصول على إجابات مباشرة من مستودع البيانات الخاص بهم.
في هذا المنشور، سنشرح كيفية استخدام Snowflake Cortex في مجال ذكاء الأعمال، وكيف يعمل خلف الكواليس، وأين يقدم قيمة حقيقية، وأين غالبًا ما تواجه الفرق حدودًا.
ما هو Snowflake Cortex Analyst
Snowflake Cortex Analyst هي خدمة ذكاء اصطناعي مُدارة بالكامل داخل Snowflake’s Data Cloud. تتيح لك طرح أسئلة حول بياناتك المنظمة باستخدام اللغة الإنجليزية البسيطة.
فكر في الأمر على أنه مترجم يحول أسئلتك التخاطبية تلقائيًا إلى استعلامات SQL معقدة. وهذا مفيد للتحليلات الذاتية. فهو يتيح للجميع الوصول إلى رؤى البيانات دون المساس بالأمان وضوابط الوصول وحوكمة البيانات.
Cortex Analyst هو جزء من مجموعة Snowflake Cortex AI الأكبر، والتي تتضمن مجموعة من الميزات للعمل مع نماذج اللغة الكبيرة (LLMs).
الميزات الرئيسية للتحليلات الذاتية
تم تصميم Cortex Analyst لتسهيل عمل فرق البيانات لديك من خلال تمكين المستخدمين من العثور على إجاباتهم بأنفسهم. إليك ما يقدمه هذا البرنامج:
- واجهة اللغة الطبيعية: يمكنك كتابة أسئلة مثل "ما هي المنتجات الأكثر مبيعًا في الشمال الشرقي الشهر الماضي؟" بدلاً من كتابة كود لجلب الإجابات.
- تكامل النموذج الدلالي: تربط هذه الميزة المصطلحات التجارية التي تستخدمها يوميًا ("الإيرادات" أو "العملاء") بأسماء الأعمدة الفنية في قاعدة البيانات الخاصة بك.
- الاستفسارات التي تم التحقق منها: بالنسبة للأسئلة المهمة والمتكررة، يمكنك الموافقة المسبقة على أزواج أسئلة وأجوبة محددة لضمان الدقة.
- الاحتفاظ بالسياق: تتذكر الأداة ما سألته بالفعل، بحيث يمكنك طرح أسئلة متابعة دون الحاجة إلى البدء من جديد.
- مؤشرات الثقة: لمساعدتك على الوثوق بالإجابات، يوفر لك درجة ثقة ويعرض لك SQL الدقيق الذي تم إنشاؤه.
ما هو السر وراء قوتها؟ النموذج الدلالي. يعمل كقاموس، حيث يترجم طريقة حديث فريقك عن الأعمال إلى لغة تفهمها قاعدة البيانات.
كيف يعمل Cortex Analyst
العملية بسيطة للغاية.
أولاً، اكتب سؤالاً في واجهة الدردشة. ثم يبحث Cortex Analyst في نموذجه الدلالي — وهو ملف تكوين تقوم بإنشائه — لفهم السياق التجاري لكلماتك. باستخدام هذا السياق، يقوم LLM الأساسي بإنشاء استعلام SQL.
يتم تشغيل هذا الاستعلام مباشرة على الجداول الخاصة بك داخل Snowflake، ويتم إرجاع النتائج إليك في الدردشة، إلى جانب كود SQL المستخدم. هذه الشفافية هي مفتاح بناء الثقة. ونظرًا لأن كل هذا يحدث داخل حساب Snowflake الخاص بك، فإن بياناتك لا تغادر أبدًا بيئتك الآمنة. ✨
كيفية إنشاء تطبيق Cortex Analyst؟
إن بناء تطبيق Cortex Analyst ليس صعبًا من الناحية النظرية، ولكنه نادرًا ما يكون بسيطًا من الناحية العملية. تعمل هذه التقنية بشكل جيد فقط إذا كانت البنية المحيطة بها جيدة.
قد يقضي فريقك وقتًا أطول بكثير في تنظيف البيانات وتحديد المعنى التجاري وتشكيل تجربة المستخدم أكثر من الوقت الذي يقضيه في توصيل الذكاء الاصطناعي نفسه.
الخبر السار هو أن إنشاء تطبيق Cortex Analyst يتلخص في ثلاثة مكونات أساسية: بيانات نظيفة، ونموذج دلالي محدد جيدًا، وواجهة دردشة. بينما يوفر Snowflake الأدوات، فإن مهمتك الرئيسية هي ترجمة منطق الأعمال الفوضوي والواقعي لفريقك إلى طبقة منظمة يمكن للذكاء الاصطناعي فهمها.
للقيام بذلك بشكل جيد، عليك:
1. قم بإعداد مجموعة البيانات الخاصة بك
Cortex Analyst هو أداة قوية، ولكنه لا يقرأ الأفكار. يعمل بشكل أفضل مع البيانات النظيفة والمنظمة جيدًا الموجودة في جداول أو عروض Snowflake. إذا كانت بياناتك فوضوية، فستكون إجاباتك كذلك أيضًا. هذه هي المشكلة الكلاسيكية المتمثلة في "البيانات غير الصحيحة تؤدي إلى نتائج غير صحيحة".
لتهيئة نفسك للنجاح، ركز على خطوات إعداد البيانات التالية:
- توحيد قواعد التسمية: استخدم أسماء أعمدة واضحة ووصفية تتوافق مع لغة عملك. على سبيل المثال، قم بتسمية عمود monthly_recurring_revenue بدلاً من mrr_val.
- إنشاء عروض مجمعة: إذا كان فريقك يطلب باستمرار نفس المقاييس، فقم بحسابها مسبقًا في جدول أو عرض ملخص. هذا يجعل الاستعلامات أسرع وأكثر موثوقية.
- العلاقات بين المستندات: تأكد من أن الروابط (أو الوصلات) بين الجداول منطقية ومحددة بوضوح.
- تخلص من الغموض: تجنب استخدام نفس اسم العمود في جداول مختلفة لأشياء مختلفة، لأن هذا يربك الذكاء الاصطناعي.
تبدأ معظم الفرق ببيانات السلاسل الزمنية (مثل المبيعات اليومية) أو سجلات المعاملات (مثل طلبات العملاء) كأساس لتطبيق BI الأول.
📚 اقرأ أيضًا: كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات
2. إنشاء النموذج الدلالي
النموذج الدلالي هو عقل تطبيق Cortex Analyst الخاص بك. إنه ملف YAML (لغة ترميز أخرى) تقوم بإنشائه لتعليم الذكاء الاصطناعي لغة شركتك الفريدة. فكر فيه على أنه دليل إرشادي مفصل للذكاء الاصطناعي.
إليك ما تحدده فيه:
- الجداول: جداول أو عروض Snowflake المحددة التي يُسمح للذكاء الاصطناعي بالاستعلام عنها
- الأعمدة: أوصاف بسيطة باللغة الإنجليزية لكل حقل بيانات، بما في ذلك أي مرادفات قد يستخدمها فريقك
- المقاييس: تعريفات للمقاييس التجارية المحسوبة، مثل profit_margin أو customer_lifetime_value
- العلاقات: كيف ترتبط الجداول المختلفة ببعضها البعض
- الاستعلامات التي تم التحقق منها: مجموعة من أزواج الأسئلة و SQL "الذهبية" المعتمدة مسبقًا والتي تضمن دقة أسئلتك التجارية الأكثر أهمية.
💡 نصيحة احترافية: من الضروري كتابة أوصاف فعالة للأعمدة. كن محددًا. بالنسبة لعمود باسم order_status، يجب أن تشرح الوصف معنى كل رمز حالة. إن بناء هذا النموذج عملية تكرارية؛ ستبدأ بنسخة أساسية ثم تقوم بتحسينها بمرور الوقت بناءً على ملاحظات المستخدمين.
3. إنشاء واجهة الدردشة
بمجرد أن تصبح بياناتك ونموذجك الدلالي جاهزين، ستحتاج إلى مكان يطرح فيه المستخدمون أسئلتهم. يوفر لك Snowflake خيارين:
- الأول هو Streamlit. وهو إطار عمل قائم على Python لإنشاء تطبيقات ويب تفاعلية مباشرةً داخل بيئة Snowflake الخاصة بك. هذه هي أسرع طريقة لإنشاء نموذج أولي وتشغيله.
- الخيار الثاني هو REST API، الذي يسمح لك بتضمين إمكانيات Cortex Analyst في تطبيقاتك المخصصة.
في كلتا الحالتين، تجربة المستخدم هي كل شيء. فواجهة العمل غير المريحة والمربكة ستثني الناس عن استخدام الأداة، حتى لو كان الذكاء الاصطناعي نفسه ذكيًا. تبدأ معظم المؤسسات بتطبيق Streamlit بسيط للاختبار الداخلي، ثم تستكشف تكاملات API مخصصة لتطبيق أوسع نطاقًا.
حالات استخدام حقيقية لفرق ذكاء الأعمال
تتجلى القوة الحقيقية لـ Cortex Analyst عند تطبيقه على أسئلة محددة ومتكررة تبطئ عمل فرقك. الأمر كله يتعلق بتقليل الوقت الذي يستغرقه الحصول على إجابات روتينية.
بعض السيناريوهات الملموسة التي يبرز فيها Cortex Analyst كأداة تحليلية تفاعلية:
- يمكن لفرق المبيعات أن تسأل، "ما هو إجمالي إيراداتنا حسب المنطقة في الربع الأخير؟" أثناء مراجعة خط الأنابيب بدلاً من انتظار التقرير.
- يمكن لفرق التسويق طرح سؤال مثل "كيف كان أداء الحملة الإعلانية الجديدة على Facebook مقارنةً بـ Google الأسبوع الماضي؟" في منتصف جلسة استراتيجية.
- يمكن لفرق الشؤون المالية سحب تقارير تباين الميزانية المخصصة عن طريق السؤال: "أرني الفرق بين الإنفاق المخطط والإنفاق الفعلي لقسم الهندسة".
- يمكن لفرق العمليات مراقبة مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) في الوقت الفعلي من خلال أسئلة مثل: "ما هو وقت تنفيذ الطلبات الحالي لدينا؟"
- يمكن للمديرين التنفيذيين الحصول على إجابات فورية أثناء التحضير لاجتماعات مجلس الإدارة، بسؤالهم: "ما هي الحسابات العشرة الأعلى من حيث الإيرادات هذا العام؟"
هل لاحظت نمطًا معينًا؟ يتفوق Cortex Analyst في الإجابة على الأسئلة المنظمة والكمية. وهو غير مصمم لإجراء تحليلات بيانات استكشافية عميقة.
ربط ذكاء الأعمال بسير العمل الفعلي لشركتك باستخدام ClickUp
لنفترض أنك في مراجعة خط الأنابيب وسألك أحدهم: "ما هو إجمالي إيراداتنا حسب المنطقة في الربع الأخير؟" باستخدام Cortex Analyst، يمكنك طرح هذا السؤال بلغة إنجليزية بسيطة والحصول على إجابة واضحة ومنظمة على الفور. وهذا بحد ذاته يمثل خطوة كبيرة إلى الأمام.
ولكن هذا ما يحدث عادةً بعد ذلك. تلاحظ أن منطقة أوروبا والشرق الأوسط وأفريقيا متأخرة. يقترح أحدهم البحث في سرعة إبرام الصفقات. ويشير شخص آخر إلى مشكلة تتعلق بالتوظيف. تنتهي الاجتماع، وتبقى الرؤية في نافذة الدردشة، بينما تتوزع أعمال المتابعة على عشرات الأدوات.
لهذا السبب تقدم لوحات معلومات ClickUp وبطاقات AI بديلاً أفضل.
بطاقات AI هي أدوات يمكنك إضافتها إلى أي لوحة معلومات لتوليد ملخصات ورؤى وتقارير في مكان عملك مباشرةً. إذا كانت بياناتك موجودة في ClickUp، يمكنك طرح نفس السؤال باستخدام بطاقة AI Brain Card في ClickUp. عندما تظهر الإجابة، تظل مرئية بجانب مهام وخطط فريقك.
بدلاً من ترك هذه الرؤية المتعلقة بالإيرادات تضيع، يمكنك تثبيتها في لوحة معلومات مشتركة إلى جانب حالة خط الأنابيب والأهداف الإقليمية والمبادرات النشطة.
من هناك، يمكنك تحويل المحادثة إلى إجراءات فورية. أنشئ مهمة لتحليل انزلاق الصفقات في منطقة أوروبا والشرق الأوسط وأفريقيا، وقم بتعيين مالك، وحدد موعدًا نهائيًا، وتتبع التقدم في نفس المكان الذي توجد فيه الرؤية.
نفس النمط يظهر في كل مكان:
- في مجال التسويق، تتحول الأسئلة المتعلقة بأداء الحملات إلى مهام تحسين
- في مجال التمويل، تصبح الاختلافات في الميزانية مراجعات متابعة
- في العمليات، تؤدي تغيرات مؤشرات الأداء الرئيسية إلى تحفيز المسؤولية والتصعيد
بفضل الذكاء الاصطناعي الأصلي والمدرك للسياق في ClickUp، لا تحصل على إجابات سريعة فحسب. بل تضمن أيضًا أن الإجابة تغير بالفعل ما سيحدث بعد ذلك.
الأمان والتحكم في الوصول في Cortex Analyst
👀 هل تعلم؟ 97% من المؤسسات التي تعرضت لحوادث أمنية متعلقة بالذكاء الاصطناعي كانت تفتقر إلى ضوابط وصول مناسبة للذكاء الاصطناعي.
يعد الخوف من الكشف عن المعلومات الحساسة أو انتهاك قواعد الامتثال أو التسبب في تسرب البيانات عن طريق الخطأ عائقًا رئيسيًا أمام اعتماد أدوات BI جديدة.
ما الذي يميز Cortex Analyst؟
لا يخلق هذا البرنامج بابًا خلفيًا جديدًا وغير آمن لبياناتك. بل إنه يرث جميع سياسات الأمان التي قمت بتعيينها بالفعل. كما أن تكامله مع نموذج الأمان الأصلي لـ Snowflake يمنح الفرق راحة البال.
إليك كيف يحافظ على أمان بياناتك:
- التحكم في الوصول على أساس الدور (RBAC): يمكن للمستخدمين رؤية البيانات التي يسمح بها الدور المخصص لهم في Snowflake فقط. إذا لم يكن لدى مندوب المبيعات حق الوصول إلى بيانات الموارد البشرية، فلن يعرضها Cortex Analyst له.
- أمان على مستوى الصفوف: يمكنك تصفية السجلات المحددة التي يراها المستخدمون. على سبيل المثال، قد يتمكن المدير الإقليمي من الاستعلام عن البيانات الخاصة بمنطقته فقط.
- إخفاء البيانات: يمكن إخفاء المعلومات الحساسة، مثل المعلومات الشخصية (PII)، أو حجبها تلقائيًا في نتائج الاستعلامات.
- تسجيل التدقيق: يتم تسجيل كل سؤال يتم طرحه وكل استعلام يتم تنفيذه، مما يخلق مسار تدقيق واضح للامتثال والمراقبة.
يمكنك حتى إنشاء نماذج دلالية مختلفة لمجموعات مستخدمين مختلفة، مما يحدّ أكثر من الأسئلة التي يمكنهم طرحها. لا تغادر البيانات أبدًا النطاق الآمن لحساب Snowflake الخاص بك أثناء المعالجة.
📮ClickUp Insight: 88٪ من المشاركين في استطلاعنا يستخدمون الذكاء الاصطناعي في مهامهم الشخصية، لكن أكثر من 50٪ يتجنبون استخدامه في العمل. ما هي العوائق الثلاثة الرئيسية؟ عدم وجود تكامل سلس، وفجوات في المعرفة، أو مخاوف أمنية.
ولكن ماذا لو كان الذكاء الاصطناعي مدمجًا في مساحة العمل الخاصة بك وآمنًا بالفعل؟ ClickUp Brain، المساعد الذكي المدمج في ClickUp، يجعل هذا حقيقة واقعة. فهو يفهم المطالبات بلغة بسيطة، ويحل جميع المخاوف الثلاثة المتعلقة بتبني الذكاء الاصطناعي بينما يربط الدردشة والمهام والمستندات والمعرفة عبر مساحة العمل.
اعثر على الإجابات والرؤى بنقرة واحدة!
المشاكل الشائعة التي يواجهها محللو Cortex وكيفية تجنبها
حتى أذكى أدوات الذكاء الاصطناعي يمكن أن تفشل إذا لم يتم تنفيذها بعناية. فيما يلي أكثر الفخاخ شيوعًا التي تقع فيها الفرق وكيف يمكنك تجنبها:
- أوصاف نموذج دلالية غامضة: إذا كانت أوصاف الأعمدة عامة، فسيتعين على LLM تخمين ما تعنيه، وغالبًا ما سيخمن بشكل خاطئ ✅ بدلاً من ذلك: اكتب الأوصاف كما لو كنت تشرح البيانات لموظف جديد. كن محددًا وأدرج سياق العمل
- ✅ بدلاً من ذلك: اكتب الأوصاف كما لو كنت تشرح البيانات لموظف جديد. كن محددًا وأدرج سياق العمل
- تخطي الاستعلامات التي تم التحقق منها: بدون أمثلة معتمدة مسبقًا لأهم المقاييس الخاصة بك، لا يمكنك ضمان الدقة في الأسئلة الحاسمة ✅ بدلاً من ذلك: حدد أهم 10-20 سؤالًا من أسئلة العمل الحاسمة وقم بإنشاء استعلامات تم التحقق منها لها من اليوم الأول
- ✅ بدلاً من ذلك: حدد أهم 10 إلى 20 سؤالاً متعلقاً بأعمالك وقم بإنشاء استعلامات تم التحقق منها لهذه الأسئلة منذ اليوم الأول.
- إثقال النموذج الدلالي: محاولة تضمين كل جدول في مستودع البيانات الخاص بك من البداية يؤدي إلى غموض ويبطئ الذكاء الاصطناعي ✅ بدلاً من ذلك: ابدأ بنموذج مركّز يحتوي فقط على البيانات الأكثر قيمة والأكثر استخدامًا لحالة استخدام واحدة
- ✅ بدلاً من ذلك: ابدأ بنموذج مركّز يحتوي فقط على البيانات الأكثر قيمة والأكثر استخدامًا لحالة استخدام واحدة.
- تجاهل ملاحظات المستخدمين: لا تعامل النسخة الأولى من نموذجك الدلالي على أنها مثالية ✅ بدلاً من ذلك: قم بإنشاء آلية ملاحظات بسيطة في تطبيقك وتعامل مع كل إجابة غير صحيحة على أنها فرصة لتحسين نموذجك.
- ✅ بدلاً من ذلك: قم بإنشاء آلية بسيطة لتلقي الملاحظات في تطبيقك وتعامل مع كل إجابة غير صحيحة على أنها فرصة لتحسين نموذجك.
- توقع الكمال: يمكن أن "تهلوس" نماذج اللغة الكبيرة (LLM) أو تختلق أشياء. لا تثق في الإجابات بشكل أعمى ✅ بدلاً من ذلك: شجع المستخدمين دائمًا على التحقق من SQL الذي تم إنشاؤه لاتخاذ القرارات المهمة
- ✅ بدلاً من ذلك: شجع المستخدمين دائمًا على التحقق من SQL الذي تم إنشاؤه لاتخاذ قرارات مهمة
- ✅ بدلاً من ذلك: اكتب الأوصاف كما لو كنت تشرح البيانات لموظف جديد. كن محددًا وأدرج سياق العمل
- ✅ بدلاً من ذلك: حدد أهم 10 إلى 20 سؤالاً من أسئلة العمل الأكثر أهمية وقم بإنشاء استعلامات تم التحقق منها لها من اليوم الأول.
- ✅ بدلاً من ذلك: ابدأ بنموذج مركّز يحتوي فقط على البيانات الأكثر قيمة والأكثر استخدامًا لحالة استخدام واحدة.
- ✅ بدلاً من ذلك: قم بإنشاء آلية بسيطة لتلقي التعليقات في تطبيقك وتعامل مع كل إجابة خاطئة على أنها فرصة لتحسين نموذجك.
- ✅ بدلاً من ذلك: شجع المستخدمين دائمًا على التحقق من SQL الذي تم إنشاؤه لاتخاذ قرارات مهمة
كيفية اختبار وتحسين نتائج محلل Cortex
لقد أطلقت تطبيقك، ولكن كيف تعرف ما إذا كان يعمل بالفعل؟ لا يمكنك فقط أخذ إجابات الذكاء الاصطناعي على محمل الجد. أنت بحاجة إلى إطار عمل لقياس الأداء:
- أنشئ مجموعة اختبارات: قبل الإطلاق، قم بإنشاء قائمة بالأسئلة الشائعة المتعلقة بالأعمال والتي لها إجابات معروفة وقابلة للتحقق.
- قارن بين SQL التي تم إنشاؤها: لكل سؤال اختبار، راجع SQL التي أنشأها Cortex Analyst. هل المنطق منطقي؟ هل يتم ربط الجداول بشكل صحيح؟
- تتبع الدقة بمرور الوقت: راقب عدد المرات التي يحصل فيها المستخدمون على إجابة صحيحة. يمكنك القيام بذلك عن طريق إضافة أزرار "هل كان هذا مفيدًا؟" إلى واجهة الدردشة الخاصة بك.
- كرر النموذج الدلالي: استخدم كل استعلام فاشل أو تعليق سلبي كدليل. تكشف هذه اللحظات عن الثغرات في تعريفاتك الدلالية أو المجالات التي تحتاج إلى إضافة استعلام تم التحقق منه.
🤝 تذكير ودي: ابدأ باختبار الأسئلة عالية التكرار ومنخفضة التعقيد لبناء أساس متين. مع اكتساب الثقة، يمكنك الانتقال إلى حالات أكثر تعقيدًا.
قيود Snowflake Cortex
لا يحل Cortex Analyst جميع مشكلات التحليلات لفريقك. قد تحتاج إلى استكماله بأدوات أخرى، مما يزيد من انتشار الأدوات في شركتك .
قبل أن تقرر استخدامه بشكل كامل، من المهم أن تكون واقعيًا بشأن ما يمكن لـ Cortex Analyst فعله وما لا يمكنه فعله. فيما يلي حدوده الحالية:
- يعمل فقط مع البيانات المنظمة: لا يمكنه تحليل المعلومات غير المنظمة مثل النصوص من المستندات أو الصور أو الملفات الصوتية.
- إنه يركز على SQL: كل إجابة هي نتيجة استعلام SQL. لا يمكنه إجراء تحليلات أكثر تعقيدًا أو تشغيل تنبؤات التعلم الآلي.
- يعتمد ذلك كليًا على النموذج الدلالي: دقة إجاباته تعتمد على جودة التعريفات التي تقدمها. النموذج غير المحدد جيدًا سينتج نتائج سيئة.
- يتطلب تعلمه بعض الوقت: يتطلب إنشاء نموذج دلالي عالي الجودة وصيانته خبرة تقنية وجهدًا مستمرًا.
- هناك اعتبارات تتعلق بالتكلفة: يتم تحصيل رسوم منك مقابل رصيد الحوسبة المستخدم في استنتاج LLM وتنفيذ الاستعلامات، مما قد يزيد التكلفة في حالة الاستخدام بكثافة.
- لا يوجد تكامل مع سير العمل: يجيب Cortex Analyst على الأسئلة، ولكنه لا يساعدك في القيام بأي شيء بهذه الإجابات.
هل تبحث عن أدوات أكثر ذكاءً لتصور البيانات تعمل بالذكاء الاصطناعي؟ شاهد هذا الفيديو!
عندما تبحث المؤسسات عن بديل لـ Snowflake Cortex
تعني قيود Cortex أنه حتى مع وجود بيانات أسرع، لا تزال المشاريع تتحرك ببطء. يتعين على الفرق ترجمة النتائج يدويًا إلى مهام وخطط ومحادثات في أدوات أخرى.
تبدأ الفرق في البحث عن بديل عندما تواجه:
- ثغرات سير العمل: لا توجد طريقة لتحويل رؤية البيانات مباشرة إلى مهمة قابلة للتنفيذ أو خطة مشروع
- احتياجات التعاون: تتطلب مناقشة الآثار المترتبة على تقرير ما التبديل إلى Slack أو البريد الإلكتروني، مما قد يؤدي إلى فقدان السياق في أثناء ذلك.
- مشكلات الرؤية عبر الوظائف: يجب ربط الرؤى المستمدة من فريق البيانات بحملات التسويق وخرائط طريق المنتجات وعمليات الهندسة السريعة، لكنها تظل معزولة.
عندما تتنقل بالفعل بين أكثر من 9 تطبيقات كل يوم، فإن أداة تحليل أخرى هي آخر ما تحتاجه. ألا تفضل أن تكون التحليلات مدمجة مباشرة في بيئة إدارة عملك؟
تؤكد Gartner هذه الاتجاه. فهي تتوقع أن 75% من محتوى التحليلات سيتم وضعه في سياقه المناسب للتطبيقات الذكية عبر الذكاء الاصطناعي التوليدي بحلول عام 2027.
ClickUp كبديل لـ Snowflake Cortex
عندما تحتاج إلى مساحة عمل متصلة تجمع بين البيانات والمشاريع والمستندات والاتصالات، فإن ClickUp هو الخيار الأمثل.
لقد رأينا بالفعل كيف تعمل لوحات المعلومات وبطاقات الذكاء الاصطناعي القوية في ClickUp على القضاء على المعلومات المعزولة.
باعتباره أول مساحة عمل متكاملة للذكاء الاصطناعي في العالم، يمكن لـ ClickUp مساعدتك بشكل أكبر في إنشاء سير عمل سلس من البيانات إلى الإجراءات:
- شاهد تقدم فريقك في لمحة سريعة باستخدام لوحات معلومات ClickUp: احصل على نظرة عامة على بيانات عملك، بما في ذلك تقدم المهام وعبء عمل الفريق وأداء المشروع، كل ذلك في نفس المكان الذي تدير فيه مشاريعك. قم بتصفية البطاقات وجدولة التقارير واستخدم طرق العرض التفصيلية للحصول على تفاصيل دقيقة.
- اعثر على الإجابات على الفور في جميع أنحاء مساحة العمل الخاصة بك باستخدام ClickUp Brain: تجاوز البيانات المنظمة واطرح أسئلة حول مهام ClickUp ووثائق ClickUp والمحادثات. ما عليك سوى كتابة @Brain في تعليق على المهمة أو في ClickUp Chat للحصول على إجابات فورية ومراعية للسياق.
- تصرف بناءً على الرؤى على الفور باستخدام سير العمل المتصل: عندما يظهر ClickUp Brain رؤية ما، يمكنك على الفور إنشاء مهمة وتعيينها لأحد أعضاء الفريق وتحديد موعد نهائي لها — كل ذلك دون مغادرة المحادثة.
- شارك الأفكار وتعاون بشأنها باستخدام ClickUp Docs: قم بتوثيق نتائجك، وإنشاء التقارير، والتعاون مع أصحاب المصلحة في ClickUp Doc المرتبط مباشرة بالمهام والمشاريع ذات الصلة.
- وفر الوقت وقلل العمل اليدوي باستخدام ClickUp Automations: قم بإعداد عمليات التشغيل التلقائي لتنفيذ الإجراءات — مثل إرسال بريد إلكتروني أو تغيير حالة المهمة — بناءً على الشروط التي تحددها.
ClickUp مقابل Snowflake Cortex المحلل: ملخص
| القدرة | محلل Snowflake Cortex | ClickUp |
|---|---|---|
| استعلامات اللغة الطبيعية | نعم (البيانات المنظمة فقط) | نعم (عبر جميع بيانات مساحة العمل) |
| تكامل سير العمل | لا | إدارة المهام والمشاريع الأصلية |
| التعاون الجماعي | محدود | مستندات وتعليقات ودردشة مدمجة للتعاون المباشر وغير المتزامن |
| رؤية شاملة لجميع الوظائف | مستودع البيانات فقط | سياق العمل الكامل |
| التحرك بناءً على الرؤى | يلزم التصدير اليدوي | إنشاء المهام مباشرة |
انتقل من الأفكار إلى العمل بشكل أسرع مع ClickUp
تغير التحليلات التخاطبية طريقة تفاعل الفرق مع البيانات. لكن التحدي الحقيقي لا يزال يكمن في سد الفجوة بين "المعرفة" و"التنفيذ" في تحويل الرؤى إلى أفعال.
تقوم الفرق الأكثر فعالية بتحسين أدوات BI الخاصة بها من أجل ثلاثة أمور:
- رؤى مع ملكية: يجب أن تؤدي الإجابات مباشرة إلى المهام والقرارات والمسؤولين عن التنفيذ — لا أن تختفي في سجلات الدردشة أو لوحات المعلومات.
- السياق بدلاً من الاستعلامات البسيطة: تكون الرؤى أكثر قيمة عندما تكون مصاحبة للمشاريع والجداول الزمنية ومحادثات الفريق.
- التنفيذ المدمج: كلما قصرت المسافة بين الرؤية والتصرف، زاد عائد استثماراتك في البيانات.
لم يكن بناء جسر بين رؤى البيانات وتنفيذ المشاريع أسهل من أي وقت مضى. كل ما تحتاجه للبدء هو مساحة عمل موحدة تجمع بياناتك ومشاريعك وموظفيك معًا.
هذا بالضبط ما تحصل عليه مع ClickUp. هل ترغب في تجربته بنفسك؟ اشترك في ClickUp اليوم — إنه مجاني!
الأسئلة المتداولة (FAQs)
Cortex Analyst هي ميزة محددة لطرح أسئلة حول البيانات المنظمة بلغة إنجليزية بسيطة. Snowflake Intelligence هو منتج أوسع نطاقًا يشمل Cortex Analyst، إلى جانب عوامل ذكاء اصطناعي أخرى لمهام مثل مراقبة جودة البيانات.
نعم، يمكن للمستخدمين طرح الأسئلة بشكل محادثي دون الحاجة إلى SQL. ومع ذلك، لا يزال هناك حاجة إلى عضو فريق تقني لإنشاء وصيانة النموذج الدلالي الذي يضمن أن الذكاء الاصطناعي يقدم إجابات دقيقة.
أسعاره تعتمد على الاستهلاك. أنت تدفع مقابل رصيد Snowflake الحاسوبي المستخدم لتشغيل نموذج الذكاء الاصطناعي وتنفيذ الاستعلامات. للحصول على أحدث الأسعار، يرجى الرجوع إلى وثائق الأسعار الرسمية لـ Snowflake.