Den meisten Teams im Geschäft mangelt es nicht an Daten. Ihnen mangelt es an Antworten, denen sie vertrauen können – und die sie schnell erhalten.
Es ist daher nicht verwunderlich, dass viele Datenteams immer noch etwa 70 % ihrer Zeit mit der Aufbereitung und Bereinigung von Daten verbringen, bevor sie mit der eigentlichen Analyse beginnen können.
Snowflake Cortex Analyst wurde entwickelt, um diesen Zyklus zu durchbrechen. Anstatt geschäftliche Fragen in SQL-Tickets zu übersetzen, können Teams damit Fragen direkt in einfacher Sprache stellen und Antworten direkt aus ihrem Data Warehouse erhalten.
In diesem Beitrag erklären wir, wie Sie Snowflake Cortex für Business Intelligence nutzen können, wie es hinter den Kulissen funktioniert, wo es einen echten Wert bietet und wo Teams häufig an Limite stoßen.
Was ist Snowflake Cortex Analyst?
Snowflake Cortex Analyst ist ein vollständig verwalteter KI-Dienst innerhalb der Snowflake Data Cloud. Damit können Sie Fragen zu Ihren strukturierten Daten in einfacher Sprache stellen.
Stellen Sie sich das wie einen Übersetzer vor, der Ihre Fragen aus Unterhaltungen automatisch in komplexe SQL-Abfragen umwandelt. Das ist nützlich für Self-Service-Analysen. So erhält jeder Zugriff auf Datenerkenntnisse, ohne dass die Sicherheit, Zugriffskontrollen und Datenverwaltung beeinträchtigt werden.
Cortex Analyst ist Teil der größeren Snowflake Cortex KI-Suite, die einen Bereich an Features für die Arbeit mit großen Sprachmodellen (LLMs) umfasst.
Wichtige Features für Self-Service-Analysen
Cortex Analyst wurde entwickelt, um Ihren Datenteams das Leben zu erleichtern, indem es Benutzern des Geschäfts die Möglichkeit gibt, ihre eigenen Antworten zu finden. Hier sind die Vorteile:
- Natürliche Sprachschnittstelle: Sie können Fragen wie „Welche Produkte haben sich letzten Monat im Nordosten am besten verkauft?“ eingeben, anstatt Code zu schreiben, um die Antworten abzurufen.
- Semantische Modellintegration: Dieses Feature erstellt eine Verbindung zwischen den Geschäftsbegriffen, die Sie täglich verwenden („Umsatz“ oder „Kunde“), und den technischen Spaltennamen in Ihrer Datenbank.
- Verifizierte Abfragen: Bei wichtigen, häufig gestellten Fragen können Sie bestimmte Frage-Antwort-Paare vorab genehmigen, um die Genauigkeit zu gewährleisten.
- Kontextbeibehaltung: Das tool merkt sich, was Sie bereits gefragt haben, sodass Sie Folgefragen stellen können, ohne von vorne beginnen zu müssen.
- Vertrauensindikatoren: Damit Sie den Antworten vertrauen können, wird ein Vertrauenswert angegeben und die genaue SQL-Anweisung angezeigt, die generiert wurde.
Was ist das Geheimnis hinter diesem Erfolg? Das semantische Modell. Es fungiert als Wörterbuch und übersetzt die Sprache, in der Ihre Teams über das Geschäft sprechen, in eine Sprache, die die Datenbank versteht.
So funktioniert die Arbeit mit Cortex Analyst
Der Prozess ist ziemlich einfach.
Zunächst geben Sie eine Frage in eine Chat-Oberfläche ein. Cortex Analyst überprüft dann sein semantisches Modell – eine von Ihnen erstellte Konfigurationsdatei –, um den geschäftlichen Kontext Ihrer Worte zu verstehen. Anhand dieses Kontexts generiert das zugrunde liegende LLM eine SQL-Abfrage.
Diese Abfrage wird direkt in Ihren Tabellen innerhalb von Snowflake ausgeführt, und die Ergebnisse werden Ihnen im Chat zusammen mit dem verwendeten SQL-Code zurückgegeben. Diese Transparenz ist der Schlüssel zum Aufbau von Vertrauen. Und da all dies innerhalb Ihres Snowflake-Kontos geschieht, verlassen Ihre Daten niemals Ihre sichere Umgebung. ✨
Wie erstellt man eine Cortex-Analystenanwendung?
Eine Cortex Analyst-App zu erstellen ist theoretisch nicht schwer, in der Praxis jedoch selten einfach. Die Technologie funktioniert nur so gut wie die Struktur, die sie umgibt.
Ihr Team verbringt möglicherweise viel mehr Zeit mit der Bereinigung von Daten, der Definition der geschäftlichen Bedeutung und der Form der Benutzererfahrung als mit der Verkabelung der KI selbst.
Die gute Nachricht ist, dass die Entwicklung einer Cortex Analyst-App im Wesentlichen auf drei Kernkomponenten hinausläuft: saubere Daten, ein klar definiertes semantisches Modell und eine Chat-Schnittstelle. Snowflake stellt zwar die Tools zur Verfügung, aber Ihre Hauptaufgabe besteht darin, die unübersichtliche, reale Geschäftslogik Ihres Teams in eine strukturierte Ebene zu übersetzen, die die KI verstehen kann.
Um dies gut zu erledigen, müssen Sie:
1. Bereiten Sie Ihren Datensatz vor
Cortex Analyst ist leistungsstark, aber kein Gedankenleser. Es funktioniert am besten mit sauberen, gut strukturierten Daten, die in Ihren Snowflake-Tabellen oder -Ansichten gespeichert sind. Wenn Ihre Daten unordentlich sind, werden auch Ihre Antworten unordentlich sein. Dies ist das klassische „Garbage in, garbage out”-Problem.
Um sich für den Erfolg zu rüsten, konzentrieren Sie sich auf diese Schritte zur Datenaufbereitung:
- Normalisieren Sie Namenskonventionen: Verwenden Sie klare, aussagekräftige Spaltennamen, die Ihrer Geschäftssprache entsprechen. Benennen Sie eine Spalte beispielsweise „monthly_recurring_revenue” statt „mrr_val”.
- Erstellen Sie aggregierte Ansichten: Wenn Ihr Team ständig nach denselben Metriken fragt, berechnen Sie diese im Voraus in einer Übersichtstabelle oder Ansicht. Dadurch werden Abfragen schneller und zuverlässiger.
- Beziehungen dokumentieren: Stellen Sie sicher, dass die Verbindungen (oder Verknüpfungen) zwischen Ihren Tabellen logisch und klar definiert sind.
- Vermeiden Sie Unklarheiten: Verwenden Sie denselben Spaltennamen nicht in verschiedenen Tabellen für unterschiedliche Dinge, da dies die KI verwirrt.
Die meisten Teams beginnen mit ihren Zeitreihendaten (wie täglichen Umsätzen) oder Transaktionsaufzeichnungen (wie Kundenaufträgen) als Grundlage für ihre erste BI-Anwendung.
📚 Lesen Sie auch: Wie man KI für die Datenanalyse nutzt
2. Erstellen Sie das semantische Modell
Das semantische Modell ist das Gehirn Ihrer Cortex Analyst-Anwendung. Es handelt sich um eine YAML-Datei (Yet Another Markup Language), die Sie erstellen, um der KI die einzigartige Sprache Ihres Unternehmens beizubringen. Stellen Sie sich diese Datei als eine detaillierte Bedienungsanleitung für die KI vor.
Das definieren Sie darin:
- Tabellen: Die spezifischen Snowflake-Tabellen oder -Ansichten, die die KI abfragen darf.
- Spalten: Einfach verständliche Beschreibungen für jedes Datenfeld, einschließlich aller Synonyme, die Ihr Team möglicherweise verwendet.
- Metriken: Definitionen für berechnete Business-Metriken wie Gewinnspanne oder Kundenlebenszeitwert
- Beziehungen: Wie verschiedene Tabellen miteinander verbunden sind
- Verifizierte Abfragen: Eine Reihe vorab genehmigter, „goldener“ Frage-SQL-Paare, die Genauigkeit für Ihre wichtigsten Fragen zum Geschäft garantieren.
💡 Profi-Tipp: Das Verfassen aussagekräftiger Beschreibungen für Spalten ist entscheidend. Seien Sie konkret. Bei einer Spalte mit dem Namen „order_status“ sollte Ihre Beschreibung erklären, was die einzelnen Status-Codes bedeuten. Der Aufbau dieses Modells ist ein iterativer Prozess: Sie beginnen mit einer Basis-Version und verfeinern diese im Laufe der Zeit anhand von Feedback der Benutzer.
3. Erstellen Sie die Oberfläche zum Chatten
Sobald Ihre Daten und Ihr semantisches Modell bereit sind, benötigen Sie einen Ort, an dem Benutzer Fragen stellen können. Snowflake bietet Ihnen zwei Optionen:
- Das erste ist Streamlit. Dabei handelt es sich um ein Python-basiertes Framework zum Erstellen interaktiver Web-Apps direkt in Ihrer Snowflake-Umgebung. Dies ist der schnellste Weg, um einen Prototyp zum Laufen zu bringen.
- Die zweite Option ist eine REST-API, mit der Sie die Funktionen von Cortex Analyst in Ihre eigenen benutzerdefinierten Anwendungen einbetten können.
Bei beiden Ansätzen ist die Benutzererfahrung entscheidend. Eine umständliche, verwirrende Benutzeroberfläche schreckt die Benutzer davon ab, das Tool zu verwenden, selbst wenn die KI selbst intelligent ist. Die meisten Unternehmen beginnen mit einer einfachen Streamlit-App für interne Tests und prüfen dann benutzerdefinierte API-Integrationen für eine breitere Einführung.
Praxisnahe Anwendungsfälle für Business-Intelligence-Teams
Die wahre Stärke von Cortex Analyst kommt zum Tragen, wenn Sie es auf spezifische, wiederkehrende Fragen anwenden, die Ihre Teams ausbremsen. Es geht darum, die Zeit zu reduzieren, die für routinemäßige Antworten benötigt wird.
Einige konkrete Szenarien, in denen Cortex Analyst als dialogorientiertes Analysetool glänzt:
- Vertriebsteams können während einer Pipeline-Überprüfung fragen: „Wie hoch war unser Gesamtumsatz pro Region im letzten Quartal?“, anstatt auf einen Bericht zu warten.
- Marketingteams können mitten in einer Strategiesitzung eine Abfrage stellen: „Wie hat die neue Werbekampagne letzte Woche auf Facebook im Vergleich zu Google abgeschnitten?“
- Finanzteams können Ad-hoc-Berichte zu Budgetabweichungen erstellen, indem sie fragen: „Zeigen Sie mir die Differenz zwischen dem Plan und den tatsächlichen Ausgaben für die Technikabteilung.“
- Operations-Teams können wichtige Leistungsindikatoren (KPIs) in Echtzeit überwachen, beispielsweise mit Fragen wie „Wie lange dauert derzeit die Auftragsabwicklung?“
- Führungskräfte erhalten sofort Antworten, während sie sich auf Board-Meetings vorbereiten, und fragen: „Was sind unsere 10 umsatzstärksten Konten in diesem Jahr?“
Erkennen Sie ein Muster? Cortex Analyst eignet sich hervorragend für die Beantwortung strukturierter, quantitativer Fragen. Es ist nicht für tiefgehende, explorative Datenanalysen ausgelegt.
Verbinden Sie Business Intelligence mit Ihrem tatsächlichen Geschäftsworkflow mit ClickUp.
Angenommen, Sie befinden sich in einer Pipeline-Überprüfung und jemand fragt: „Wie hoch war unser Gesamtumsatz nach Regionen im letzten Quartal?“ Mit Cortex Analyst können Sie diese Frage in einfachem Englisch stellen und erhalten sofort eine klare, strukturierte Antwort. Das allein ist schon ein großer Schritt.
Aber hier ist, was normalerweise als Nächstes passiert. Sie bemerken, dass EMEA hinterherhinkt. Jemand schlägt vor, sich mit der Geschwindigkeit der Geschäftsabschlüsse zu befassen. Eine andere Person weist auf ein Personalproblem hin. Das Meeting endet – und die Erkenntnisse bleiben in einem Chatfenster, während die Folgearbeiten auf Dutzende von tools verteilt sind.
Aus diesem Grund bieten ClickUp-Dashboards und KI-Karten eine bessere Alternative.
AI Cards sind Tools, die Sie zu jedem Dashboard hinzufügen können und die Zusammenfassungen, Erkenntnisse und Berichte direkt an Ihrem Arbeitsplatz generieren. Wenn Ihre Daten in ClickUp gespeichert sind, können Sie dieselbe Frage mit der AI Brain Card in ClickUp stellen. Wenn die Antwort erscheint, bleibt sie neben den Aufgaben und Plänen Ihres Teams sichtbar.
Anstatt diese Umsatzinformationen verschwinden zu lassen, können Sie sie neben Pipeline-Status, regionalen Einzelzielen und aktiven Initiativen in einem gemeinsamen Dashboard festhalten.
Von dort aus können Sie die Unterhaltung sofort in Maßnahmen umsetzen. Erstellen Sie eine Aufgabe zur Analyse von EMEA-Deal-Verlusten, weisen Sie einen Eigentümer zu, legen Sie ein Fälligkeitsdatum fest und führen Sie die Nachverfolgung des Fortschritts an derselben Stelle durch, an der auch die Erkenntnisse vorliegen.
Das gleiche Muster zeigt sich überall:
- Im Marketing werden Fragen zur Kampagnenleistung zu Optimierungsaufgaben.
- Im Finanzwesen werden Budgetabweichungen zu Folgeprüfungen
- Im operativen Geschäft sind KPI-Veränderungen Auslöser für Eigentümerschaft und Eskalationen.
Mit der nativen, kontextbezogenen KI von ClickUp erhalten Sie nicht nur schnelle Antworten. Sie stellen auch sicher, dass die Antwort tatsächlich Einfluss auf das weitere Vorgehen hat.
Sicherheit und Zugriffskontrolle in Cortex Analyst
👀 Wussten Sie schon? 97 % der Unternehmen, die KI-bezogene Sicherheitsincidents erlitten haben, verfügten nicht über angemessene KI-Zugriffskontrollen.
Die Angst, sensible Informationen preiszugeben, Compliance-Regeln zu verletzen oder versehentlich Datenlecks zu verursachen, ist ein großes Hindernis für die Einführung neuer BI-tools.
Was unterscheidet Cortex Analyst von anderen Lösungen?
Es entsteht keine neue, unsichere Hintertür zu Ihren Daten. Stattdessen werden alle bereits festgelegten Richtlinien zur Sicherheit übernommen. Die Integration in das native Sicherheitsmodell von Snowflake gibt Teams zusätzliche Sicherheit.
So schützt es Ihre Daten:
- Rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC): Benutzer können nur die Daten sehen, die ihre zugewiesene Snowflake-Rolle zulässt. Wenn ein Vertriebsmitarbeiter keinen Zugriff auf HR-Daten hat, werden diese ihm in Cortex Analyst nicht angezeigt.
- Sicherheit auf Zeilenebene: Sie können filtern, welche spezifischen Datensätze Benutzer sehen. Beispielsweise kann ein Regionalleiter möglicherweise nur Daten für sein eigenes Gebiet bei einer Abfrage anfordern.
- Datenmaskierung: Sensible Informationen, wie personenbezogene Daten (PII), können in den Ergebnissen von Abfragen automatisch ausgeblendet oder unkenntlich gemacht werden.
- Audit-Protokollierung: Jede gestellte Frage und jede ausgeführte Abfrage wird protokolliert, wodurch ein klarer Prüfpfad für Compliance und Überwachung entsteht.
Sie können sogar unterschiedliche semantische Modelle für verschiedene Benutzergruppen erstellen und so deren Abfrageoptionen weiter einschränken. Die Daten verlassen während der Verarbeitung niemals den Bereich der Sicherheit Ihres Snowflake-Kontos.
📮ClickUp Insight: 88 % unserer Umfrageteilnehmer nutzen KI für ihre persönlichen Aufgaben, doch über 50 % scheuen sich, sie bei der Arbeit einzusetzen. Die drei größten Hindernisse? Mangelnde nahtlose Integration, Wissenslücken oder Bedenken hinsichtlich der Sicherheit.
Was aber, wenn KI in Ihren Arbeitsbereich integriert und bereits sicher ist? ClickUp Brain, der integrierte KI-Assistent von ClickUp, macht dies möglich. Er versteht Eingaben in einfacher Sprache und löst damit alle drei Probleme bei der Einführung von KI, während er Ihre Chats, Aufgaben, Dokumente und Ihr Wissen im gesamten Workspace miteinander verbindet.
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Häufige Fallstricke für Cortex-Analysten und wie man sie vermeidet
Selbst die intelligentesten KI-Tools können versagen, wenn sie nicht sorgfältig implementiert werden. Hier sind die häufigsten Fallstricke, in die Teams tappen, und wie Sie diese umgehen können:
- Vage semantische Modellbeschreibungen: Wenn Ihre Beschreibungen der Spalten zu allgemein sind, muss das LLM erraten, was Sie meinen, und dabei kommt es häufig zu Fehlinterpretationen. ✅ Stattdessen: Verfassen Sie Beschreibungen so, als würden Sie die Daten einem neuen Mitarbeiter erklären. Seien Sie konkret und beziehen Sie den geschäftlichen Kontext mit ein.
- ✅ Stattdessen: Schreiben Sie Beschreibungen so, als würden Sie die Daten einem neuen Mitarbeiter erklären. Seien Sie konkret und beziehen Sie den Geschäftskontext mit ein.
- Verifizierte Abfragen überspringen: Ohne vorab genehmigte Beispiele für Ihre wichtigsten Metriken können Sie die Genauigkeit bei kritischen Fragen nicht garantieren ✅ Stattdessen: Identifizieren Sie Ihre 10 bis 20 wichtigsten Fragen des Geschäfts und erstellen Sie vom ersten Tag an verifizierte Abfragen dafür.
- ✅ Stattdessen: Identifizieren Sie Ihre 10 bis 20 wichtigsten Fragen des Geschäfts und erstellen Sie vom ersten Tag an verifizierte Abfragen dafür.
- Überlastung des semantischen Modells: Der Versuch, von Anfang an jede Tabelle in Ihr Data Warehouse aufzunehmen, führt zu Unklarheiten und verlangsamt die KI. ✅ Stattdessen: Beginnen Sie mit einem fokussierten Modell, das nur die wertvollsten und am häufigsten verwendeten Daten für einen einzelnen Anwendungsfall enthält.
- ✅ Stattdessen: Beginnen Sie mit einem fokussierten Modell, das nur die wertvollsten und am häufigsten verwendeten Daten für einen einzelnen Anwendungsfall enthält.
- Benutzerfeedback ignorieren: Betrachten Sie die erste Version Ihres semantischen Modells nicht als perfekt ✅ Stattdessen: Bauen Sie einen einfachen Feedback-Mechanismus in Ihre App ein und betrachten Sie jede falsche Antwort als Chance, Ihr Modell zu verbessern.
- ✅ Stattdessen: Bauen Sie einen einfachen Feedback-Mechanismus in Ihre App ein und betrachten Sie jede falsche Antwort als Chance, Ihr Modell zu verbessern.
- Perfektion erwarten: LLMs können „halluzinieren“ oder Dinge erfinden. Vertrauen Sie Antworten nicht blindlings ✅ Stattdessen: Ermutigen Sie Benutzer immer, die generierte SQL für wichtige Entscheidungen zu überprüfen.
- ✅ Stattdessen: Ermutigen Sie Benutzer immer, die generierte SQL für wichtige Entscheidungen zu überprüfen.
- ✅ Stattdessen: Schreiben Sie Beschreibungen so, als würden Sie die Daten einem neuen Mitarbeiter erklären. Seien Sie konkret und beziehen Sie den Geschäftskontext mit ein.
- ✅ Stattdessen: Identifizieren Sie Ihre 10 bis 20 wichtigsten Fragen des Geschäfts und erstellen Sie vom ersten Tag an verifizierte Abfragen dafür.
- ✅ Stattdessen: Beginnen Sie mit einem fokussierten Modell, das nur die wertvollsten und am häufigsten verwendeten Daten für einen einzelnen Anwendungsfall enthält.
- ✅ Stattdessen: Bauen Sie einen einfachen Feedback-Mechanismus in Ihre App ein und betrachten Sie jede falsche Antwort als Chance, Ihr Modell zu verbessern.
- ✅ Stattdessen: Ermutigen Sie Benutzer immer, die generierte SQL für wichtige Entscheidungen zu überprüfen.
So testen und verbessern Sie Ihre Cortex-Analyse-Ergebnisse
Sie haben Ihre App gestartet, aber woher wissen Sie, ob sie tatsächlich funktioniert? Sie können sich nicht einfach auf die Antworten der KI verlassen. Sie benötigen ein Framework zur Leistungsmessung:
- Erstellen Sie eine Testsuite: Erstellen Sie vor dem Start eine Liste mit häufig gestellten Fragen zum Geschäft, deren Antworten bekannt und überprüfbar sind.
- Vergleichen Sie generiertes SQL: Überprüfen Sie für jede Testfrage das von Cortex Analyst generierte SQL. Ist die Logik sinnvoll? Werden Tabellen korrekt verknüpft?
- Verfolgen Sie die Genauigkeit im Zeitverlauf: Überwachen Sie, wie oft Benutzer eine richtige Antwort erhalten. Dazu können Sie Ihrer Chat-Oberfläche die Schaltfläche „War das hilfreich?“ hinzufügen.
- Iterieren Sie das semantische Modell: Nutzen Sie jede fehlgeschlagene Abfrage oder jedes negative Feedback als Hinweis. Diese Momente decken Lücken in Ihren semantischen Definitionen oder Bereiche auf, in denen Sie eine verifizierte Abfrage hinzufügen müssen.
🤝 Freundliche Erinnerung: Beginnen Sie mit hochfrequenten, wenig komplexen Fragen, um eine solide Grundlage zu schaffen. Wenn Sie mehr Sicherheit gewonnen haben, können Sie zu komplexeren Randfällen übergehen.
Einschränkungen von Snowflake Cortex
Cortex Analyst löst nicht alle Analyseprobleme Ihres Teams. Möglicherweise müssen Sie es durch andere tools ergänzen, was die Tool-Vielfalt Ihres Unternehmens erhöht.
Bevor Sie sich voll und ganz darauf einlassen, sollten Sie sich realistisch darüber im Klaren sein, was Cortex Analyst leisten kann und was nicht. Hier sind die aktuellen Limite:
- Es funktioniert nur mit strukturierten Daten: Unstrukturierte Informationen wie Text aus Dokumenten, Bildern oder Audiodateien können nicht analysiert werden.
- Es ist SQL-zentriert: Jede Antwort ist das Ergebnis einer SQL-Abfrage. Es kann keine komplexeren Analysen durchführen oder Vorhersagen mittels maschinellem Lernen erstellen.
- Es hängt ganz vom semantischen Modell ab: Die Genauigkeit der Antworten hängt von der Qualität der von Ihnen bereitgestellten Definitionen ab. Ein schlecht definiertes Modell liefert schlechte Ergebnisse.
- Es gibt eine Lernkurve: Der Aufbau und die Pflege eines hochwertigen semantischen Modells erfordern technisches Fachwissen und kontinuierlichen Aufwand.
- Es gibt Kostenaspekte zu beachten: Ihnen werden die für die LLM-Inferenz und die Ausführung von Abfragen verwendeten Rechenguthaben in Rechnung gestellt, die sich bei hoher Nutzung summieren können.
- Es gibt keine Workflow-Integration: Cortex Analyst beantwortet Fragen, hilft Ihnen aber nicht dabei, die Antworten zu erledigen.
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Wenn Unternehmen nach einer Alternative zu Snowflake Cortex suchen
Die Limite von Cortex bedeutet, dass Projekte trotz schnellerer Daten immer noch langsam vorankommen. Teams müssen Erkenntnisse manuell in Aufgaben, Pläne und Unterhaltungen in anderen tools umsetzen.
Teams suchen nach einer Alternative, wenn sie mit folgenden Problemen konfrontiert sind:
- Workflow-Lücken: Es gibt keine Möglichkeit, Datenerkenntnisse direkt in umsetzbare Aufgaben oder Pläne für Projekte umzuwandeln.
- Anforderungen an die Zusammenarbeit: Um die Auswirkungen eines Berichts zu besprechen, muss man zu Slack oder E-Mail wechseln, wodurch der Kontext verloren gehen kann.
- Funktionsübergreifende Probleme der Sichtbarkeit: Erkenntnisse des Datenteams müssen mit Marketingkampagnen, Produkt-Roadmaps und Engineering-Sprints verbunden werden, bleiben jedoch isoliert.
Wenn Sie bereits täglich zwischen mehr als neun Apps wechseln, ist ein weiteres Analysetool das Letzte, was Sie brauchen. Würden Sie nicht lieber Analysen direkt in Ihre Arbeitsmanagementumgebung integrieren?
Gartner bestätigt diesen Trend. Das Unternehmen prognostiziert, dass bis 2027 75 % der Analyseinhalte durch generative KI für intelligente Anwendungen kontextualisiert werden.
ClickUp als Alternative zu Snowflake Cortex
Wenn Sie einen vernetzten Workspace benötigen, in dem Daten, Projekte, Dokumente und Kommunikation zusammenkommen, ist ClickUp die richtige Wahl.
Wir haben bereits gesehen, wie die Dashboards und leistungsstarken KI-Karten von ClickUp isolierte Erkenntnisse beseitigen.
Als weltweit erster konvergierter KI-Workspace kann ClickUp Ihnen dabei helfen, einen nahtlosen Workflow von Daten zu Maßnahmen aufzubauen:
- Mit ClickUp Dashboards haben Sie den Fortschritt Ihres Teams auf einen Blick: Verschaffen Sie sich einen Überblick über Ihre Arbeitsdaten, einschließlich Aufgabenfortschritt, Teamauslastung und Projektleistung – alles an dem Ort, an dem Sie Ihre Projekte verwalten. Filtern Sie Karten, planen Sie Berichte und nutzen Sie Drilldown-Ansichten für detaillierte Informationen.
- Finden Sie mit ClickUp Brain sofort Antworten in Ihrem gesamten Workspace: Gehen Sie über strukturierte Daten hinaus und stellen Sie Fragen zu Ihren ClickUp-Aufgaben, ClickUp-Dokumenten und Unterhaltungen. Geben Sie einfach @Brain in einen Aufgabenkommentar oder den ClickUp-Chat ein, um sofort kontextbezogene Antworten zu erhalten.
- Reagieren Sie sofort auf Erkenntnisse mit vernetzten Workflows: Wenn ClickUp Brain eine Erkenntnis liefert, können Sie sofort eine Aufgabe erstellen, sie einem Team-Mitglied zuweisen und ein Fälligkeitsdatum festlegen – alles, ohne die Unterhaltung zu verlassen.
- Teilen und bearbeiten Sie Erkenntnisse gemeinsam mit ClickUp Docs: Dokumentieren Sie Ihre Ergebnisse, erstellen Sie Berichte und arbeiten Sie mit Stakeholdern in einem ClickUp Doc zusammen, das direkt mit relevanten Aufgaben und Projekten verknüpft ist.
- Sparen Sie Zeit und reduzieren Sie manuelle Arbeit mit ClickUp Automations: Richten Sie Automatisierungen ein, um Auslöser für Aktionen zu definieren – wie das Versenden einer E-Mail oder das Ändern des Status einer Aufgabe – basierend auf den von Ihnen definierten Bedingungen.
ClickUp vs. Snowflake Cortex Analyst: Eine Zusammenfassung
| Fähigkeiten | Snowflake Cortex Analyst | ClickUp |
|---|---|---|
| Abfragen in natürlicher Sprache | Ja (nur strukturierte Daten) | Ja (für alle Workspace-Daten) |
| Workflow-Integration | Nein | Native Aufgaben- und Projektmanagement |
| Teamzusammenarbeit | Begrenzt | Integrierte Dokumente, Kommentare und Chatten für Live- und asynchrone Zusammenarbeit |
| Funktionsübergreifende Sichtbarkeit | Nur Data Warehouse | Vollständiger Arbeitskontext |
| Maßnahmen aus Erkenntnissen | Manueller Export erforderlich | Direkte Erstellung von Aufgaben |
Mit ClickUp schneller von Erkenntnissen zu Maßnahmen
Konversationsanalysen verändern die Art und Weise, wie Teams mit Daten interagieren. Die eigentliche Herausforderung besteht jedoch nach wie vor darin, die Lücke zwischen „Wissen“ und „Handeln“ zu schließen.
Die effektivsten Teams optimieren ihre BI-tools in drei Bereichen:
- Erkenntnisse mit Eigentümerschaft: Antworten sollten direkt zu Aufgaben, Entscheidungen und verantwortlichen Personen führen – und nicht in Chat-Protokollen oder Dashboards verschwinden.
- Kontext statt einfacher Abfragen: Erkenntnisse sind wertvoller, wenn sie neben Projekten, Zeitleisten und Team-Unterhaltungen stehen.
- Integrierte Ausführung: Je kürzer der Weg zwischen Erkenntnis und Maßnahme, desto höher die Rendite Ihrer Dateninvestitionen.
Es war jedoch noch nie so einfach, eine Brücke zwischen Datenerkenntnissen und Projektumsetzung zu schlagen. Alles, was Sie für den Einstieg benötigen, ist ein einheitlicher Workspace, in dem Ihre Daten, Projekte und Mitarbeiter zusammenkommen.
Genau das bekommen Sie mit ClickUp. Möchten Sie es selbst ausprobieren? Melden Sie sich noch heute bei ClickUp an – es ist kostenlos!
Häufig gestellte Fragen (FAQs)
Cortex Analyst ist ein spezielles Feature, mit dem Sie Fragen zu strukturierten Daten in einfacher Sprache stellen können. Snowflake Intelligence ist ein umfassenderes Produkt, das Cortex Analyst sowie weitere KI-Agenten für Aufgaben wie die Überwachung der Datenqualität umfasst.
Ja, Benutzer können Fragen ohne SQL in Form von Unterhaltungen stellen. Es wird jedoch weiterhin ein technisches Team-Mitglied benötigt, um das semantische Modell zu erstellen und zu pflegen, das sicherstellt, dass die KI genaue Antworten liefert.
Die Preise sind verbrauchsabhängig. Sie zahlen für die Snowflake-Rechenguthaben, die zum Ausführen des KI-Modells und zum Ausführen von Abfragen verwendet werden. Die aktuellsten Preise finden Sie in der offiziellen Preisdokumentation von Snowflake.