На повечето бизнес екипи не им липсват данни. Липсват им отговори, на които да могат да се доверят и които да получат бързо.
Не е изненада, че много екипи, работещи с данни, все още прекарват около 70% от времето си в подготовка и почистване на данни, преди да могат да пристъпят към действителния анализ.
Snowflake Cortex Analyst е създаден, за да прекъсне този цикъл. Вместо да превеждат бизнес въпросите в SQL билети, екипите могат да го използват, за да задават въпроси директно на обикновен английски език и да получават отговори директно от своето хранилище за данни.
В тази публикация ще разкрием как да използвате Snowflake Cortex за бизнес анализи, как работи той зад кулисите, къде предоставя реална стойност и къде екипите често се сблъскват с ограничения.
Какво е Snowflake Cortex Analyst
Snowflake Cortex Analyst е напълно управлявана AI услуга в Data Cloud на Snowflake. Тя ви позволява да задавате въпроси за вашите структурирани данни, използвайки обикновен английски език.
Представете си го като преводач, който автоматично преобразува вашите въпроси в сложни SQL заявки. Това е полезно за самообслужващите анализи. То дава на всеки достъп до информация от данните, без да компрометира сигурността, контрола на достъпа и управлението на данните.
Cortex Analyst е част от по-големия пакет Snowflake Cortex AI, който включва редица функции за работа с големи езикови модели (LLM).
Ключови функции за самообслужваща аналитика
Cortex Analyst е проектиран да улесни работата на вашите екипи за данни, като позволява на бизнес потребителите да намерят свои собствени отговори. Ето какво предлага:
- Интерфейс на естествен език: Можете да въведете въпроси като „Кои продукти се продадоха най-добре в Североизточна Америка миналия месец?“ вместо да пишете код, за да получите отговорите.
- Интеграция на семантичен модел: Тази функция свързва бизнес термините, които използвате всеки ден („приходи“ или „клиент“) с техническите имена на колоните във вашата база данни.
- Проверени запитвания: За важни, често задавани въпроси можете да одобрите предварително конкретни двойки въпроси и отговори, за да гарантирате точността.
- Запазване на контекста: Инструментът запомня вече зададените въпроси, така че можете да задавате последващи въпроси, без да започвате отначало.
- Индикатори за доверие: За да ви помогне да се доверите на отговорите, той предоставя оценка за надеждност и ви показва точния SQL, който е генерирал.
Какъв е тайният състав, който го задвижва? Семантичният модел. Той действа като речник, превеждайки начина, по който екипът ви говори за бизнеса, на език, който базата данни разбира.
Как работи Cortex Analyst
Процесът е доста прост.
Първо, въвеждате въпрос в чат интерфейса. Cortex Analyst след това разглежда семантичния модел – конфигурационен файл, който създавате – за да разбере бизнес контекста на вашите думи. Използвайки този контекст, основният LLM генерира SQL заявка.
Заявката се изпълнява директно върху вашите таблици в Snowflake, а резултатите ви се връщат в чата, заедно с използвания SQL код. Тази прозрачност е ключова за изграждането на доверие. И тъй като всичко това се случва във вашия Snowflake акаунт, вашите данни никога не напускат вашата сигурна среда. ✨
Как да създадете приложение за Cortex Analyst?
Създаването на приложение Cortex Analyst не е трудно на теория, но на практика рядко е лесно. Технологията работи толкова добре, колкото и структурата около нея.
Вашият екип може да прекарва много повече време в почистване на данни, дефиниране на бизнес значението и оформяне на потребителското преживяване, отколкото в свързване на самата AI.
Добрата новина е, че създаването на приложение Cortex Analyst се свежда до три основни компонента: чисти данни, добре дефиниран семантичен модел и чат интерфейс. Докато Snowflake предоставя инструментите, вашата основна задача е да превърнете хаотичната, реална бизнес логика на екипа си в структуриран слой, който AI може да разбере.
За да го направите добре, трябва да:
1. Подгответе вашия набор от данни
Cortex Analyst е мощен инструмент, но не може да чете мисли. Той работи най-добре с чисти, добре структурирани данни, съхранявани във вашите Snowflake таблици или изгледи. Ако данните ви са разбъркани, отговорите ви също ще бъдат такива. Това е класическият проблем „гараж в, гараж навън“.
За да се подготвите за успех, фокусирайте се върху следните стъпки за подготовка на данните:
- Нормализирайте конвенциите за именуване: Използвайте ясни, описателни имена на колони, които съответстват на езика на вашия бизнес. Например, наречете една колона monthly_recurring_revenue вместо mrr_val.
- Създавайте обобщени изгледи: Ако вашият екип постоянно иска едни и същи показатели, изчислете ги предварително в обобщаваща таблица или изглед. Това прави заявките по-бързи и по-надеждни.
- Документирайте взаимоотношенията: Уверете се, че връзките (или съединенията) между таблиците ви са логични и ясно дефинирани.
- Премахнете двусмислието: Избягвайте да използвате едно и също име на колона в различни таблици за различни неща, тъй като това обърква изкуствения интелект.
Повечето екипи започват с данни от времеви редове (като дневни продажби) или транзакционни записи (като поръчки на клиенти) като основа за първото си BI приложение.
📚 Прочетете също: Как да използвате AI за анализ на данни
2. Създайте семантичен модел
Семантичният модел е мозъкът на приложението Cortex Analyst. Това е YAML (Yet Another Markup Language) файл, който създавате, за да научите AI на уникалния език на вашата компания. Мислете за него като за подробно ръководство за AI.
Ето какво дефинирате в него:
- Таблици: Конкретните таблици или изгледи на Snowflake, които AI има право да запитва.
- Колони: Описания на прост английски език за всяко поле с данни, включително всички синоними, които вашият екип може да използва.
- Показатели: Определения за изчислени бизнес показатели, като profit_margin (печалба) или customer_lifetime_value (жизнен цикъл на клиента)
- Връзки: Как различните таблици се свързват помежду си
- Проверени заявки: Набор от предварително одобрени, „златни“ двойки въпроси и SQL, които гарантират точност за най-важните ви бизнес въпроси.
💡 Съвет от професионалист: Изключително важно е да пишете ефективни описания на колоните. Бъдете конкретни. За колона с име order_status описанието трябва да обяснява какво означава всеки код за статус. Изграждането на този модел е повтарящ се процес; започнете с основна версия и я усъвършенствайте с времето въз основа на обратната връзка от потребителите.
3. Създайте интерфейс за чат
След като данните и семантичният модел са готови, ви е необходимо място, където потребителите да задават въпроси. Snowflake ви предлага две опции:
- Първият е Streamlit. Това е Python-базирана платформа за създаване на интерактивни уеб приложения директно във вашата Snowflake среда. Това е най-бързият начин да създадете и пуснете прототип.
- Вторият вариант е REST API, който ви позволява да вградите възможностите на Cortex Analyst във вашите собствени персонализирани приложения.
И в двата случая потребителското преживяване е от решаващо значение. Неудобен и объркващ интерфейс ще откаже хората от използването на инструмента, дори ако самият AI е умен. Повечето организации започват с проста Streamlit приложение за вътрешно тестване и след това проучват персонализирани API интеграции за по-широко внедряване.
Реални примери за употреба за екипи за бизнес анализи
Истинската сила на Cortex Analyst се проявява, когато го приложите към конкретни, повтарящи се въпроси, които забавят екипите ви. Става въпрос за намаляване на времето, необходимо за получаване на рутинни отговори.
Някои конкретни сценарии, в които Cortex Analyst блести като инструмент за разговорна аналитика:
- Екипите по продажбите могат да попитат „Какъв беше общият ни приход по региони през последното тримесечие?“ по време на преглед на тръбопровода, вместо да чакат доклад.
- Маркетинг екипите могат да зададат въпроса „Как се представи новата рекламна кампания във Facebook спрямо Google миналата седмица?“ точно по време на стратегическа сесия.
- Финансовите екипи могат да извличат ad-hoc отчети за отклоненията в бюджета, като зададат въпроса: „Покажи ми разликата между планираните и действителните разходи за инженерния отдел“.
- Оперативните екипи могат да наблюдават ключовите показатели за ефективност (KPI) в реално време с въпроси като: „Какъв е настоящият ни срок за изпълнение на поръчките?“
- Ръководителите могат да получат незабавни отговори, докато се подготвят за заседания на борда, като задават въпроса: „Кои са нашите 10 най-големи клиента по приходи за тази година?“
Забелязвате ли някаква закономерност? Cortex Analyst се отличава в отговарянето на структурирани, количествени въпроси. Той не е предназначен за задълбочен, проучвателен анализ на данни.
Свързване на бизнес интелигентността с действителния работен процес на вашия бизнес с ClickUp
Да речем, че сте в процес на преглед на тръбопровода и някой ви пита: „Какъв беше общият ни приход по региони през последното тримесечие?“ С Cortex Analyst можете да зададете този въпрос на обикновен английски и да получите ясен, структуриран отговор на място. Само това е голяма крачка напред.
Но ето какво обикновено се случва след това. Забелязвате, че EMEA изостава. Някой предлага да се проучи скоростта на сключване на сделки. Друг човек сигнализира за проблем с персонала. Срещата приключва, а информацията остава в чат прозореца, докато последващата работа се разпръсква в десетки инструменти.
Ето защо таблата за управление на ClickUp и AI картите предлагат по-добра алтернатива.
AI картите са инструменти, които можете да добавите към всеки табло, които генерират обобщения, информация и отчети точно там, където работите. Ако данните ви се съхраняват в ClickUp, можете да зададете същия въпрос, като използвате AI Brain Card в ClickUp. Когато отговорът се появи, той остава видим до задачите и плановете на вашия екип.
Вместо да оставите тази информация за приходите да изчезне, можете да я закачите на споделен табло заедно с състоянието на тръбопровода, регионалните цели и активните инициативи.
Оттам можете веднага да превърнете разговора в действие. Създайте задача за анализ на пропуснатите сделки в EMEA, определете отговорник, задайте краен срок и проследявайте напредъка на същото място, където се намира информацията.
Същият модел се наблюдава навсякъде:
- В маркетинга въпросите за ефективността на кампаниите се превръщат в задачи за оптимизация.
- В областта на финансите, отклоненията от бюджета се превръщат в последващи прегледи
- В операциите промените в KPI предизвикват промяна в отговорността и ескалация
С вградения, контекстно-ориентиран AI на ClickUp, не само получавате бързи отговори. Вие също така се уверявате, че отговорът действително променя това, което ще се случи след това.
Сигурност и контрол на достъпа в Cortex Analyst
👀 Знаете ли, че... 97% от организациите, които са претърпели инциденти, свързани с изкуствен интелект, не са разполагали с подходящи контролни механизми за достъп до изкуствен интелект.
Страхът от разкриване на чувствителна информация, нарушаване на правилата за съответствие или причиняване на случайно изтичане на данни е основна пречка за внедряването на нови BI инструменти.
С какво се различава Cortex Analyst?
Той не създава нова, несигурна задна врата към вашите данни. Вместо това, той наследява всички политики за сигурност, които вече сте установили. Интеграцията му с родния модел за сигурност на Snowflake също осигурява спокойствие на екипите.
Ето как то пази данните ви в безопасност:
- Контрол на достъпа въз основа на роли (RBAC): Потребителите могат да виждат само данните, които им позволява възложената им роля в Snowflake. Ако търговски представител няма достъп до данни за човешките ресурси, Cortex Analyst няма да му ги показва.
- Сигурност на ниво ред: Можете да филтрирате кои конкретни записи виждат потребителите. Например, регионален мениджър може да има достъп само до данни за собствената си територия.
- Маскиране на данни: Чувствителната информация, като лична идентифицираща информация (PII), може да бъде автоматично скрита или редактирана в резултатите от заявките.
- Одит на регистрирането: Всеки зададен въпрос и всяка изпълнена заявка се регистрират, създавайки ясна одитна следа за съответствие и мониторинг.
Можете дори да създадете различни семантични модели за различни групи потребители, като ограничите още повече въпросите, които могат да задават. По време на обработката данните никога не напускат защитената зона на вашия Snowflake акаунт.
📮ClickUp Insight: 88% от участниците в нашето проучване използват AI за личните си задачи, но над 50% се въздържат да го използват на работа. Трите основни пречки? Липса на безпроблемна интеграция, пропуски в знанията или опасения за сигурността.
Ами ако AI е вграден във вашето работно пространство и вече е защитен? ClickUp Brain, вграденият AI асистент на ClickUp, прави това реалност. Той разбира команди на обикновен език, решавайки и трите проблема, свързани с внедряването на AI, като същевременно свързва вашия чат, задачи, документи и знания в цялото работно пространство.
Намерете отговори и информация с едно кликване!
Чести капани за анализатори на Cortex и как да ги избегнете
Дори най-умните AI инструменти могат да се провалят, ако не се прилагат разумно. Ето най-често срещаните капани, в които попадат екипите, и как можете да ги избегнете:
- Неясни описания на семантични модели: Ако описанията на колоните ви са общи, LLM трябва да предположи какво имате предвид и често ще се заблуждава ✅ Вместо това: Напишете описания, като че ли обяснявате данните на новоназначен служител. Бъдете конкретни и включете бизнес контекста.
- ✅ Вместо това: Напишете описания, като че ли обяснявате данните на новоназначен служител. Бъдете конкретни и включете бизнес контекста.
- Пропускане на проверени заявки: Без предварително одобрени примери за най-важните ви показатели, не можете да гарантирате точност при критични въпроси ✅ Вместо това: Идентифицирайте 10-20-те най-важни бизнес въпроса и създайте проверени заявки за тях от първия ден.
- ✅ Вместо това: Идентифицирайте 10-20-те най-важни бизнес въпроса и създайте проверени заявки за тях още от първия ден.
- Претоварване на семантичния модел: Опитът да включите всички таблици в хранилището си за данни от самото начало създава неяснота и забавя AI ✅ Вместо това: Започнете с фокусиран модел, съдържащ само най-ценните и често използвани данни за един-единствен случай на употреба.
- ✅ Вместо това: Започнете с фокусиран модел, съдържащ само най-ценните и често използвани данни за един конкретен случай на употреба.
- Пренебрегване на обратната връзка от потребителите: Не приемайте първата версия на вашия семантичен модел за перфектна ✅ Вместо това: Вградете прост механизъм за обратна връзка в приложението си и разглеждайте всеки неправилен отговор като възможност да подобрите модела си.
- ✅ Вместо това: Вградете прост механизъм за обратна връзка в приложението си и разглеждайте всеки неправилен отговор като възможност да подобрите модела си.
- Очакване на съвършенство: LLM могат да „халюцинират“ или да измислят неща. Не се доверявайте сляпо на отговорите ✅ Вместо това: Винаги насърчавайте потребителите да проверяват генерирания SQL за важни решения.
- ✅ Вместо това: Винаги насърчавайте потребителите да проверяват генерирания SQL за важни решения.
- ✅ Вместо това: Напишете описания, като че ли обяснявате данните на новоназначен служител. Бъдете конкретни и включете бизнес контекста.
- ✅ Вместо това: Идентифицирайте 10-20-те най-важни бизнес въпроса и създайте проверени заявки за тях още от първия ден.
- ✅ Вместо това: Започнете с фокусиран модел, съдържащ само най-ценните и често използвани данни за един-единствен случай на употреба.
- ✅ Вместо това: Вградете прост механизъм за обратна връзка в приложението си и третирайте всеки неправилен отговор като възможност да подобрите модела си.
- ✅ Вместо това: Винаги насърчавайте потребителите да проверяват генерирания SQL за важни решения.
Как да тествате и подобрите резултатите си в Cortex Analyst
Стартирахте приложението си, но как да разберете дали то наистина работи? Не можете просто да приемате отговорите на AI за чиста монета. Нужна ви е рамка за измерване на производителността:
- Създайте тестова серия: Преди да стартирате, съставете списък с често задавани бизнес въпроси, които имат известни и проверими отговори.
- Сравнете генерирания SQL: За всеки тестов въпрос прегледайте SQL, който Cortex Analyst генерира. Логиката има ли смисъл? Таблиците се обединяват ли правилно?
- Проследявайте точността във времето: Следете колко често потребителите получават правилен отговор. Можете да направите това, като добавите бутони „Беше ли това полезно?“ към чат интерфейса си.
- Повторете семантичния модел: Използвайте всяка неуспешна заявка или отрицателна обратна връзка като подсказка. Тези моменти разкриват пропуски в семантичните ви дефиниции или области, в които трябва да добавите проверена заявка.
🤝 Приятно напомняне: Започнете с тестване на въпроси с висока честота и ниска сложност, за да изградите солидна основа. Когато придобиете увереност, можете да преминете към по-сложни крайни случаи.
Ограничения на Snowflake Cortex
Cortex Analyst не решава всички аналитични проблеми на вашия екип. Може да се наложи да го допълните с други инструменти, което ще увеличи броя на инструментите, използвани във вашата компания.
Преди да се впуснете напълно, е важно да сте реалистични относно това, което Cortex Analyst може и не може да направи. Ето неговите текущи ограничения:
- Работи само със структурирани данни: не може да анализира неструктурирана информация като текст от документи, изображения или аудио файлове.
- Той е SQL-ориентиран: всеки отговор е резултат от SQL заявка. Не може да извършва по-сложни анализи или да изпълнява прогнози за машинно обучение.
- Това зависи изцяло от семантичния модел: точността на отговорите зависи от предоставените от вас дефиниции. Зле дефиниран модел ще даде лоши резултати.
- Има крива на обучение: Изграждането и поддържането на висококачествен семантичен модел изисква техническа експертиза и постоянни усилия.
- Има разходи, които трябва да се вземат предвид: Плащате за изчислителните кредити, използвани за LLM инференция и изпълнение на заявки, което може да доведе до високи разходи при голям обем на използване.
- Няма интеграция с работния процес: Cortex Analyst отговаря на въпроси, но не ви помага да направите нищо с тези отговори.
Търсите по-умни инструменти за визуализация на данни, базирани на изкуствен интелект? Гледайте това видео!
Когато организациите търсят алтернатива на Snowflake Cortex
Ограниченията на Cortex означават, че дори и с по-бързи данни, проектите все още се движат бавно. Екипите трябва ръчно да превръщат заключенията в задачи, планове и разговори в други инструменти.
Екипите започват да търсят алтернатива, когато се сблъскват със следните проблеми:
- Пропуски в работния процес: Няма начин да превърнете данните директно в изпълнима задача или план за проект.
- Необходимост от сътрудничество: Обсъждането на последствията от даден доклад изисква преминаване към Slack или имейл, което може да доведе до загуба на контекста по пътя.
- Проблеми с междуфункционалната видимост: Информацията от екипа по данни трябва да бъде свързана с маркетинговите кампании, продуктовите пътни карти и инженерните спринтове, но тя остава изолирана.
Когато вече превключвате между 9+ приложения всеки ден, последното, от което се нуждаете, е още един инструмент за анализ. Не бихте ли предпочели анализите да бъдат вградени директно във вашата работна среда?
Gartner потвърждава тази тенденция. Те прогнозират, че до 2027 г. 75% от аналитичното съдържание ще бъде контекстуализирано за интелигентни приложения чрез генеративна изкуствена интелигентност.
ClickUp като алтернатива на Snowflake Cortex
Когато се нуждаете от свързано работно пространство, в което съжителстват данни, проекти, документи и комуникация, ClickUp е правилният избор.
Вече видяхме как таблата на ClickUp и мощните AI карти елиминират изолираната информация.
Като първото в света конвергентно AI работно пространство, ClickUp може да ви помогне да изградите безпроблемен работен процес от данните до действието:
- Вижте напредъка на екипа си с един поглед с таблата на ClickUp: Получете обща представа за данните за работата си, включително напредъка на задачите, натоварването на екипа и ефективността на проектите – всичко на едно място, където управлявате проектите си. Филтрирайте карти, планирайте отчети и използвайте подробни изгледи за по-подробна информация.
- Намерете отговорите веднага в цялото си работно пространство с ClickUp Brain: Отидете отвъд структурираните данни и задавайте въпроси за вашите задачи, документи и разговори в ClickUp. Просто напишете @Brain в коментар към задача или в чата на ClickUp, за да получите незабавни отговори, съобразени с контекста.
- Действайте незабавно въз основа на получената информация с помощта на свързани работни процеси: Когато ClickUp Brain ви предостави информация, можете веднага да създадете задача, да я възложите на член на екипа и да зададете краен срок – всичко това, без да напускате разговора.
- Споделяйте и сътрудничете си по отношение на информацията с ClickUp Docs: Документирайте своите заключения, създавайте отчети и сътрудничете си със заинтересованите страни в ClickUp Doc, който е пряко свързан с съответните задачи и проекти.
- Спестете време и намалете ръчната работа с ClickUp Automations: Настройте автоматизации, за да задействате действия – като изпращане на имейл или промяна на статуса на задача – въз основа на определени от вас условия.
ClickUp срещу Snowflake Cortex Analyst: обобщение
| Възможности | Анализатор на Snowflake Cortex | ClickUp |
|---|---|---|
| Заявки на естествен език | Да (само структурирани данни) | Да (за всички данни в работната среда) |
| Интеграция на работния процес | Не | Вградено управление на задачи и проекти |
| Сътрудничество в екип | Ограничено | Вградени документи, коментари и чат за сътрудничество на живо и асинхронно |
| Междуфункционална видимост | Само хранилище за данни | Пълен контекст на работата |
| Действия въз основа на информация | Необходим е ръчен износ | Директно създаване на задачи |
Преминавайте по-бързо от информация към действие с ClickUp
Анализът на разговорите променя начина, по който екипите взаимодействат с данните. Но истинското предизвикателство все още се състои в преодоляването на разликата между „знанието “ и „действието“.
Най-ефективните екипи оптимизират своите BI инструменти по три начина:
- Информация с отговорност: Отговорите трябва да водят директно до задачи, решения и отговорни лица, а не да изчезват в чат логове или табла.
- Контекст вместо обикновени заявки: Информацията е по-ценна, когато е свързана с проекти, графици и разговори в екипа.
- Вградена функция за изпълнение: Колкото по-кратко е разстоянието между информацията и действието, толкова по-висока е възвръщаемостта на инвестициите ви в данни.
Изграждането на мост между данните и изпълнението на проектите никога не е било по-лесно. Всичко, от което се нуждаете, за да започнете, е едно унифицирано работно пространство, където се събират вашите данни, проекти и хора.
Това е точно това, което получавате с ClickUp. Искате ли да го пробвате сами? Регистрирайте се в ClickUp още днес – безплатно!
Често задавани въпроси (FAQ)
Cortex Analyst е специфична функция за задаване на въпроси за структурирани данни на обикновен английски език. Snowflake Intelligence е по-широк продукт, който включва Cortex Analyst, заедно с други AI агенти за задачи като мониторинг на качеството на данните.
Да, потребителите могат да задават въпроси в разговорна форма без SQL. Въпреки това, все още е необходим член на техническия екип, който да изгради и поддържа семантичния модел, който гарантира, че AI предоставя точни отговори.
Ценообразуването е на базата на потреблението. Вие плащате за изчислителните кредити на Snowflake, използвани за работа на AI модела и изпълнение на заявки. За най-актуалните цени, моля, вижте официалната документация на Snowflake за ценообразуването.