Sebagian besar tim bisnis tidak kekurangan data. Mereka kekurangan jawaban yang dapat dipercaya—dan bisa didapatkan dengan cepat.
Tidak mengherankan, banyak tim data masih menghabiskan sekitar 70% waktu mereka untuk mempersiapkan dan membersihkan data sebelum dapat melakukan analisis sebenarnya.
Snowflake Cortex Analyst dirancang untuk memutus siklus tersebut. Alih-alih menerjemahkan pertanyaan bisnis menjadi tiket SQL, tim dapat menggunakannya untuk mengajukan pertanyaan langsung dalam bahasa Inggris biasa dan mendapatkan jawaban langsung dari data warehouse mereka.
Dalam posting ini, kita akan membahas cara menggunakan Snowflake Cortex untuk bisnis intelijen, bagaimana cara kerjanya di balik layar, di mana ia memberikan nilai nyata, dan di mana tim sering menemui batasan.
Apa Itu Snowflake Cortex Analyst?
Snowflake Cortex Analyst adalah layanan AI yang sepenuhnya dikelola di dalam Snowflake Data Cloud. Layanan ini memungkinkan Anda mengajukan pertanyaan tentang data terstruktur Anda menggunakan bahasa Inggris yang sederhana.
Bayangkan ini sebagai penerjemah yang secara otomatis mengubah pertanyaan percakapan Anda menjadi kueri SQL yang kompleks. Ini berguna untuk analitik self-service. Ini memberikan akses kepada semua orang ke wawasan data tanpa mengorbankan keamanan, kontrol akses, dan tata kelola data.
Cortex Analyst adalah salah satu komponen dari rangkaian Snowflake Cortex AI yang lebih besar, yang mencakup berbagai fitur untuk bekerja dengan model bahasa besar (LLMs).
Fitur utama untuk analitik self-service
Cortex Analyst dirancang untuk memudahkan tim data Anda dengan memungkinkan pengguna bisnis menemukan jawaban mereka sendiri. Berikut ini yang ditawarkannya:
- Antarmuka bahasa alami: Anda dapat mengetik pertanyaan seperti, “Produk mana yang paling laris di wilayah Timur Laut bulan lalu?” daripada menulis kode untuk mendapatkan jawabannya.
- Integrasi model semantik: Fitur ini menghubungkan istilah bisnis yang Anda gunakan setiap hari (“pendapatan” atau “pelanggan”) dengan nama kolom teknis di database Anda.
- Pertanyaan yang telah diverifikasi: Untuk pertanyaan kritis yang sering diajukan, Anda dapat menyetujui terlebih dahulu pasangan pertanyaan dan jawaban tertentu untuk memastikan keakuratan.
- Retensi konteks: Alat ini mengingat apa yang sudah Anda tanyakan, sehingga Anda dapat mengajukan pertanyaan lanjutan tanpa harus memulai dari awal.
- Indikator kepercayaan: Untuk membantu Anda mempercayai jawaban, ia menyediakan skor kepercayaan dan menunjukkan SQL yang dihasilkan secara tepat.
Apa rahasia di baliknya? Model semantik. Model ini berfungsi seperti kamus, menerjemahkan cara tim Anda membahas bisnis ke dalam bahasa yang dipahami oleh database.
Bagaimana Cortex Analyst bekerja
Prosesnya cukup sederhana.
Pertama, Anda mengetikkan pertanyaan ke antarmuka obrolan. Cortex Analyst kemudian memeriksa model semantiknya—berkas konfigurasi yang Anda buat—untuk memahami konteks bisnis dari kata-kata Anda. Menggunakan konteks tersebut, LLM yang mendasarinya menghasilkan kueri SQL.
Query tersebut dijalankan langsung pada tabel Anda di Snowflake, dan hasilnya dikembalikan kepada Anda di chat, beserta kode SQL yang digunakan. Transparansi ini sangat penting untuk membangun kepercayaan. Dan karena semua ini terjadi di dalam akun Snowflake Anda, data Anda tidak pernah meninggalkan lingkungan aman Anda. ✨
Bagaimana cara membangun aplikasi analis Cortex?
Membuat aplikasi Cortex Analyst secara teori tidak sulit, tetapi jarang sederhana dalam praktiknya. Teknologi ini hanya berfungsi sebaik struktur di sekitarnya.
Tim Anda mungkin menghabiskan waktu jauh lebih banyak untuk membersihkan data, mendefinisikan makna bisnis, dan membentuk pengalaman pengguna daripada mengonfigurasi AI itu sendiri.
Berita baiknya adalah membuat aplikasi Cortex Analyst pada dasarnya terdiri dari tiga komponen inti: data yang bersih, model semantik yang jelas, dan antarmuka obrolan. Meskipun Snowflake menyediakan alat-alatnya, tugas utama Anda adalah menerjemahkan logika bisnis yang rumit dan nyata dari tim Anda menjadi lapisan terstruktur yang dapat dipahami oleh AI.
Untuk melakukannya dengan baik, Anda perlu:
1. Siapkan dataset Anda
Cortex Analyst sangat powerful, tetapi bukan pembaca pikiran. Ia bekerja terbaik dengan data yang bersih dan terstruktur dengan baik yang tersimpan di tabel atau tampilan Snowflake Anda. Jika data Anda berantakan, jawaban Anda pun akan berantakan. Ini adalah masalah klasik 'sampah masuk, sampah keluar'.
Untuk memastikan kesuksesan Anda, fokuslah pada langkah-langkah persiapan data berikut:
- Standarkan konvensi penamaan: Gunakan nama kolom yang jelas dan deskriptif yang sesuai dengan bahasa bisnis Anda. Misalnya, beri nama kolom monthly_recurring_revenue daripada mrr_val.
- Buat tampilan agregat: Jika tim Anda sering meminta metrik yang sama, hitung terlebih dahulu metrik tersebut dalam tabel ringkasan atau tampilan. Hal ini membuat kueri menjadi lebih cepat dan andal.
- Hubungan dokumen: Pastikan koneksi (atau join) antara tabel Anda logis dan jelas didefinisikan.
- Hindari ambiguitas: Hindari menggunakan nama kolom yang sama di tabel yang berbeda untuk hal yang berbeda, karena hal ini membingungkan AI.
Sebagian besar tim memulai dengan data seri waktu (seperti penjualan harian) atau catatan transaksi (seperti pesanan pelanggan) sebagai dasar untuk aplikasi BI pertama mereka.
📚 Baca Juga: Cara Menggunakan AI untuk Analisis Data
2. Buat model semantik
Model semantik adalah otak dari aplikasi Cortex Analyst Anda. Ini adalah berkas YAML (Yet Another Markup Language) yang Anda buat untuk mengajarkan AI bahasa unik perusahaan Anda. Bayangkan ini sebagai panduan instruksi terperinci untuk AI.
Inilah yang Anda tentukan di dalamnya:
- Tabel: Tabel atau tampilan Snowflake spesifik yang diizinkan untuk diakses oleh AI.
- Kolom: Deskripsi dalam bahasa yang mudah dipahami untuk setiap bidang data, termasuk sinonim yang mungkin digunakan oleh tim Anda.
- Metrik: Definisi untuk ukuran bisnis yang dihitung, seperti profit_margin atau customer_lifetime_value
- Hubungan: Bagaimana tabel-tabel yang berbeda terhubung satu sama lain
- Pertanyaan yang diverifikasi: Kumpulan pertanyaan dan pasangan SQL yang telah disetujui sebelumnya, yang menjamin akurasi untuk pertanyaan bisnis paling kritis Anda.
💡 Tips Pro: Menulis deskripsi kolom yang efektif sangat penting. Jadilah spesifik. Untuk kolom bernama order_status, deskripsi Anda harus menjelaskan arti setiap kode status. Membangun model ini adalah proses iteratif; Anda akan memulai dengan versi dasar dan menyempurnakannya seiring waktu berdasarkan umpan balik pengguna.
3. Bangun antarmuka obrolan
Setelah data dan model semantik Anda siap, Anda memerlukan tempat bagi pengguna untuk mengajukan pertanyaan. Snowflake memberikan dua opsi:
- Yang pertama adalah Streamlit. Ini adalah kerangka kerja berbasis Python untuk membangun aplikasi web interaktif langsung di lingkungan Snowflake Anda. Ini adalah cara tercepat untuk membuat prototipe dan menjalankannya.
- Opsi kedua adalah REST API, yang memungkinkan Anda mengintegrasikan kemampuan Cortex Analyst ke dalam aplikasi kustom Anda sendiri.
Untuk kedua opsi, pengalaman pengguna adalah segalanya. Antarmuka yang rumit dan membingungkan akan membuat orang enggan menggunakan alat tersebut, meskipun AI-nya sendiri cerdas. Sebagian besar organisasi memulai dengan aplikasi Streamlit sederhana untuk pengujian internal, lalu menjajaki integrasi API kustom untuk implementasi yang lebih luas.
Kasus Penggunaan Nyata untuk Tim Business Intelligence
Kekuatan sebenarnya dari Cortex Analyst terlihat saat Anda mengaplikasikannya pada pertanyaan-pertanyaan spesifik dan berulang yang menghambat tim Anda. Intinya adalah mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk mendapatkan jawaban rutin.
Beberapa skenario konkret di mana Cortex Analyst unggul sebagai alat analitik percakapan:
- Tim penjualan dapat bertanya, “Berapa total pendapatan kami per wilayah pada kuartal lalu?” selama tinjauan pipeline daripada menunggu laporan.
- Tim pemasaran dapat menanyakan, “Bagaimana kinerja kampanye iklan baru di Facebook dibandingkan dengan Google minggu lalu?” tepat di tengah-tengah sesi strategi.
- Tim keuangan dapat membuat laporan variasi anggaran ad-hoc dengan bertanya, “Tunjukkan perbedaan antara pengeluaran yang direncanakan dan yang sebenarnya untuk departemen teknik.”
- Tim operasional dapat memantau indikator kinerja utama (KPI) secara real-time dengan pertanyaan seperti, “Berapa lama waktu pengiriman pesanan saat ini?”
- Eksekutif dapat mendapatkan jawaban instan saat mempersiapkan rapat dewan direksi, dengan bertanya, “Apa 10 akun teratas kami berdasarkan pendapatan tahun ini?”
Perhatikan pola ini? Cortex Analyst unggul dalam menjawab pertanyaan yang terstruktur dan kuantitatif. Ia tidak dirancang untuk analisis data eksploratif yang mendalam.
Menghubungkan bisnis intelijen dengan alur kerja bisnis Anda yang sebenarnya menggunakan ClickUp
Misalkan Anda sedang dalam tinjauan pipeline dan seseorang bertanya, “Berapa total pendapatan kami per wilayah pada kuartal lalu?” Dengan Cortex Analyst, Anda dapat mengajukan pertanyaan tersebut dalam bahasa Inggris yang sederhana dan mendapatkan jawaban yang jelas dan terstruktur secara instan. Itu saja sudah merupakan langkah besar ke depan.
Tapi inilah yang biasanya terjadi selanjutnya. Anda menyadari EMEA tertinggal. Seseorang mengusulkan untuk menganalisis kecepatan transaksi. Orang lain menyoroti masalah tenaga kerja. Rapat berakhir—dan wawasan tersebut tersimpan di jendela obrolan, sementara pekerjaan tindak lanjut tersebar di puluhan alat.
Inilah mengapa Dashboard ClickUp dan Kartu AI menawarkan alternatif yang lebih baik.
Kartu AI adalah alat yang dapat Anda tambahkan ke dashboard mana pun yang menghasilkan ringkasan, wawasan, dan laporan langsung di tempat Anda bekerja. Jika data Anda berada di ClickUp, Anda dapat mengajukan pertanyaan yang sama menggunakan Kartu AI Brain di ClickUp. Saat jawaban muncul, ia tetap terlihat di samping tugas dan rencana tim Anda.
Alih-alih membiarkan wawasan pendapatan tersebut hilang, Anda dapat menempelkannya ke dashboard bersama bersama dengan kesehatan pipeline, target regional, dan inisiatif aktif.
Dari sana, Anda dapat mengubah percakapan menjadi tindakan secara langsung. Buat tugas untuk menganalisis selisih kesepakatan di wilayah EMEA, tetapkan pemilik, tentukan tanggal jatuh tempo, dan lacak kemajuan di tempat yang sama di mana wawasan tersebut berada.
Polanya sama di mana-mana:
- Dalam pemasaran, pertanyaan tentang kinerja kampanye berubah menjadi tugas optimasi.
- Di bidang keuangan, selisih anggaran menjadi tinjauan lanjutan.
- Dalam operasional, pergeseran KPI memicu tanggung jawab dan eskalasi.
Dengan AI bawaan ClickUp yang sadar konteks, Anda tidak hanya mendapatkan jawaban dengan cepat. Anda juga memastikan bahwa jawaban tersebut benar-benar mengubah apa yang terjadi selanjutnya.
Keamanan dan Kontrol Akses di Cortex Analyst
👀 Tahukah Anda? 97% organisasi yang mengalami insiden keamanan terkait AI tidak memiliki kontrol akses AI yang memadai.
Ketakutan akan kebocoran informasi sensitif, pelanggaran aturan kepatuhan, atau kebocoran data yang tidak disengaja merupakan hambatan utama dalam mengadopsi alat BI baru.
Apa yang membedakan Cortex Analyst?
Ini tidak menciptakan pintu belakang baru yang tidak aman ke data Anda. Sebaliknya, ia mewarisi semua kebijakan keamanan yang telah Anda tetapkan. Integrasinya dengan model keamanan asli Snowflake juga memberikan ketenangan pikiran bagi tim.
Begini cara Snowflake Cortex menjaga keamanan data Anda:
- Kontrol Akses Berbasis Peran (RBAC): Pengguna hanya dapat melihat data yang diizinkan oleh peran Snowflake yang mereka miliki. Jika seorang perwakilan penjualan tidak memiliki akses ke data HR, Cortex Analyst tidak akan menampilkannya kepada mereka.
- Keamanan tingkat baris: Anda dapat menyaring catatan spesifik mana yang dapat dilihat oleh pengguna. Misalnya, seorang manajer regional mungkin hanya dapat mengakses data untuk wilayahnya sendiri.
- Penyamaran data: Informasi sensitif, seperti informasi pribadi yang dapat diidentifikasi (PII), dapat secara otomatis disembunyikan atau disunting dalam hasil kueri.
- Pencatatan audit: Setiap pertanyaan yang diajukan dan setiap kueri yang dijalankan dicatat, menciptakan jejak audit yang jelas untuk kepatuhan dan pemantauan.
Anda bahkan dapat membuat model semantik yang berbeda untuk kelompok pengguna yang berbeda, sehingga membatasi apa yang dapat mereka tanyakan. Data tidak pernah meninggalkan perimeter aman akun Snowflake Anda selama proses pengolahan.
📮ClickUp Insight: 88% responden survei kami menggunakan AI untuk tugas pribadi mereka, namun lebih dari 50% enggan menggunakannya di tempat kerja. Tiga hambatan utama? Kurangnya integrasi yang mulus, kesenjangan pengetahuan, atau kekhawatiran keamanan.
Tapi bagaimana jika AI sudah terintegrasi ke dalam ruang kerja Anda dan sudah aman? ClickUp Brain, asisten AI bawaan ClickUp, menjadikan hal ini kenyataan. Ia memahami perintah dalam bahasa alami, mengatasi ketiga kekhawatiran adopsi AI sambil menghubungkan obrolan, tugas, dokumen, dan pengetahuan Anda di seluruh ruang kerja.
Temukan jawaban dan wawasan dengan satu klik saja!
Kesalahan Umum Analis Cortex dan Cara Menghindarinya
Bahkan alat AI paling canggih pun bisa gagal jika tidak diimplementasikan dengan baik. Berikut adalah jebakan umum yang sering dialami tim dan cara menghindarinya:
- Deskripsi model semantik yang tidak jelas: Jika deskripsi kolom Anda terlalu umum, LLM harus menebak maksud Anda, dan seringkali tebakannya salah ✅ Sebaliknya: Tulis deskripsi seolah-olah Anda menjelaskan data kepada karyawan baru. Jelaskan secara spesifik dan sertakan konteks bisnis.
- ✅ Sebaliknya: Tulis deskripsi seolah-olah Anda menjelaskan data kepada karyawan baru. Jelaskan secara spesifik dan sertakan konteks bisnis.
- Mengabaikan kueri yang diverifikasi: Tanpa contoh yang telah disetujui sebelumnya untuk metrik terpenting Anda, Anda tidak dapat menjamin akurasi pada pertanyaan kritis ✅ Sebaliknya: Identifikasi 10-20 pertanyaan bisnis terpenting Anda dan buat kueri yang diverifikasi untuk mereka sejak hari pertama.
- ✅ Alih-alih: Identifikasi 10-20 pertanyaan bisnis paling kritis Anda dan buat kueri terverifikasi untuk mereka sejak hari pertama.
- Membebani model semantik: Mencoba memasukkan semua tabel dari data warehouse Anda sejak awal dapat menimbulkan ambiguitas dan memperlambat kinerja AI ✅ Sebagai gantinya: Mulailah dengan model yang terfokus, yang hanya berisi data paling berharga dan sering digunakan untuk satu kasus penggunaan.
- ✅ Alih-alih: Mulailah dengan model yang terfokus yang hanya berisi data paling berharga dan sering digunakan untuk satu kasus penggunaan.
- Mengabaikan umpan balik pengguna: Jangan anggap versi pertama model semantik Anda sebagai sempurna ✅ Sebaliknya: Bangun mekanisme umpan balik sederhana ke dalam aplikasi Anda dan anggap setiap jawaban yang salah sebagai kesempatan untuk memperbaiki model Anda.
- ✅ Sebaliknya: Bangun mekanisme umpan balik sederhana ke dalam aplikasi Anda dan anggap setiap jawaban yang salah sebagai kesempatan untuk meningkatkan model Anda.
- Mengharapkan kesempurnaan: LLMs dapat "berhalusinasi" atau membuat hal-hal yang tidak benar. Jangan percayai jawaban secara buta ✅ Sebaliknya: Selalu dorong pengguna untuk memeriksa SQL yang dihasilkan untuk keputusan penting.
- ✅ Sebaliknya: Selalu dorong pengguna untuk memeriksa SQL yang dihasilkan untuk keputusan penting.
- ✅ Sebaliknya: Tulis deskripsi seolah-olah Anda menjelaskan data kepada karyawan baru. Jelaskan secara spesifik dan sertakan konteks bisnis.
- ✅ Alih-alih: Identifikasi 10-20 pertanyaan bisnis paling kritis Anda dan buat kueri terverifikasi untuk mereka sejak hari pertama.
- ✅ Alih-alih: Mulailah dengan model yang terfokus yang hanya berisi data paling berharga dan sering digunakan untuk satu kasus penggunaan.
- ✅ Sebaliknya: Bangun mekanisme umpan balik sederhana ke dalam aplikasi Anda dan anggap setiap jawaban yang salah sebagai kesempatan untuk meningkatkan model Anda.
- ✅ Sebaliknya: Selalu dorong pengguna untuk memeriksa SQL yang dihasilkan untuk keputusan penting.
Cara Menguji dan Meningkatkan Hasil Analis Cortex Anda
Anda telah meluncurkan aplikasi Anda, tetapi bagaimana Anda tahu apakah aplikasi tersebut benar-benar berfungsi? Anda tidak bisa hanya mengandalkan jawaban AI secara mentah-mentah. Anda membutuhkan kerangka kerja untuk mengukur kinerja:
- Buat rangkaian uji coba: Sebelum meluncurkan, buat daftar pertanyaan bisnis umum yang memiliki jawaban yang diketahui dan dapat diverifikasi.
- Bandingkan SQL yang dihasilkan: Untuk setiap pertanyaan uji, tinjau SQL yang dihasilkan oleh Cortex Analyst. Apakah logikanya masuk akal? Apakah tabel-tabel digabungkan dengan benar?
- Pantau akurasi seiring waktu: Pantau seberapa sering pengguna mendapatkan jawaban yang benar. Anda dapat melakukannya dengan menambahkan tombol ‘Apakah ini bermanfaat?’ ke antarmuka obrolan Anda.
- Perbaiki model semantik: Gunakan setiap kueri yang gagal atau umpan balik negatif sebagai petunjuk. Momen-momen ini mengungkap celah dalam definisi semantik Anda atau area di mana Anda perlu menambahkan kueri yang terverifikasi.
🤝 Pengingat Ramah: Mulailah dengan menguji pertanyaan berfrekuensi tinggi dan kompleksitas rendah untuk membangun dasar yang kokoh. Seiring Anda memperoleh kepercayaan diri, Anda dapat beralih ke kasus-kasus kompleks yang lebih rumit.
Batasan Snowflake Cortex
Cortex Analyst tidak menyelesaikan semua masalah analitik untuk tim Anda. Anda mungkin perlu melengkapinya dengan alat lain, yang dapat meningkatkan jumlah alat yang digunakan di perusahaan Anda .
Sebelum Anda memutuskan untuk menggunakan Cortex Analyst sepenuhnya, penting untuk realistis tentang apa yang dapat dan tidak dapat dilakukan oleh Cortex Analyst. Berikut adalah batasan-batasan saat ini:
- Hanya berfungsi dengan data terstruktur: Tidak dapat menganalisis informasi tidak terstruktur seperti teks dari dokumen, gambar, atau file audio.
- Ini berpusat pada SQL: Setiap jawaban adalah hasil dari kueri SQL. Ia tidak dapat melakukan analisis yang lebih kompleks atau menjalankan prediksi machine learning.
- Hal ini sepenuhnya bergantung pada model semantik: Akurasi jawabannya hanya sebaik definisi yang Anda berikan. Model yang didefinisikan dengan buruk akan menghasilkan hasil yang buruk.
- Memiliki kurva pembelajaran: Membangun dan memelihara model semantik berkualitas tinggi memerlukan keahlian teknis dan upaya berkelanjutan.
- Ada pertimbangan biaya: Anda akan dikenakan biaya untuk kredit komputasi yang digunakan untuk inferensi LLM dan eksekusi kueri, yang dapat bertambah dengan penggunaan volume tinggi.
- Tidak ada integrasi alur kerja: Cortex Analyst menjawab pertanyaan, tetapi tidak membantu Anda melakukan apa pun dengan jawaban tersebut.
Mencari alat visualisasi data yang lebih cerdas dan didukung AI? Tonton video ini!
Ketika Organisasi Mencari Alternatif untuk Snowflake Cortex
Batasan Cortex berarti bahwa meskipun data lebih cepat, proyek tetap berjalan lambat. Tim harus secara manual menerjemahkan temuan menjadi tugas, rencana, dan percakapan di alat lain.
Tim mulai mencari alternatif ketika mereka menghadapi:
- Kesenjangan alur kerja: Tidak ada cara untuk mengubah wawasan data secara langsung menjadi tugas atau rencana proyek yang dapat dieksekusi.
- Kebutuhan kolaborasi: Membahas implikasi dari sebuah laporan memerlukan perpindahan ke Slack atau email, yang dapat menyebabkan hilangnya konteks di sepanjang proses.
- Masalah visibilitas lintas fungsi: Wawasan dari tim data perlu terhubung dengan kampanye pemasaran, peta jalan produk, dan sprint pengembangan, tetapi tetap terpisah-pisah.
Ketika Anda sudah berpindah-pindah antara 9+ aplikasi setiap hari, alat analitik tambahan adalah hal terakhir yang Anda butuhkan. Bukankah lebih baik memiliki analitik yang terintegrasi langsung dalam lingkungan manajemen kerja Anda?
Gartner mengonfirmasi tren ini. Mereka memprediksi bahwa 75% konten analitik akan diintegrasikan ke dalam aplikasi cerdas melalui kecerdasan buatan generatif (generative AI) pada tahun 2027.
ClickUp sebagai Alternatif untuk Snowflake Cortex
Ketika Anda membutuhkan ruang kerja terintegrasi di mana data, proyek, dokumen, dan komunikasi saling berinteraksi, ClickUp adalah pilihan yang tepat.
Kami sudah melihat bagaimana Dashboard ClickUp dan Kartu AI yang kuat menghilangkan wawasan yang terisolasi.
Sebagai ruang kerja AI terintegrasi pertama di dunia, ClickUp dapat membantu Anda membangun alur kerja yang mulus dari data hingga tindakan:
- Lihat kemajuan tim Anda dengan sekilas menggunakan Dashboard ClickUp: Dapatkan gambaran umum data kerja Anda, termasuk kemajuan tugas, beban kerja tim, dan kinerja proyek—semua di tempat yang sama di mana Anda mengelola proyek Anda. Saring kartu, jadwalkan laporan, dan gunakan tampilan drill-down untuk detail yang lebih rinci.
- Temukan jawaban secara instan di seluruh ruang kerja Anda dengan ClickUp Brain: Melampaui data terstruktur dan ajukan pertanyaan tentang tugas ClickUp, dokumen ClickUp, dan percakapan Anda. Cukup ketik @Brain di komentar tugas atau obrolan ClickUp untuk mendapatkan jawaban instan yang memahami konteks.
- Tindaklanjuti wawasan secara instan dengan alur kerja terintegrasi: Saat ClickUp Brain menampilkan wawasan, Anda dapat langsung membuat tugas, menugaskan kepada anggota tim, dan menetapkan tanggal jatuh tempo—semua tanpa meninggalkan percakapan.
- Bagikan dan kolaborasi pada wawasan dengan ClickUp Docs: Dokumentasikan temuan Anda, buat laporan, dan kolaborasi dengan pemangku kepentingan dalam ClickUp Doc yang terhubung langsung dengan tugas dan proyek yang relevan.
- Hemat waktu dan kurangi pekerjaan manual dengan ClickUp Automations: Atur otomatisasi untuk memicu tindakan—seperti mengirim email atau mengubah status tugas—berdasarkan kondisi yang Anda tentukan.
ClickUp vs. Snowflake Cortex Analyst: Ringkasan
| Kemampuan | Analis Snowflake Cortex | ClickUp |
|---|---|---|
| Pertanyaan dalam bahasa alami | Ya (hanya data terstruktur) | Ya (di seluruh data ruang kerja) |
| Integrasi alur kerja | Tidak | Pengelolaan tugas dan proyek yang terintegrasi |
| Kolaborasi tim | Terbatas | Dokumen bawaan, Komentar, dan Obrolan untuk kolaborasi langsung dan asinkron. |
| Visibilitas lintas fungsi | Hanya data warehouse | Kontekstual kerja penuh |
| Tindakan berdasarkan wawasan | Ekspor manual diperlukan | Pembuatan tugas langsung |
Beralih dari Wawasan ke Tindakan Lebih Cepat dengan ClickUp
Analisis percakapan mengubah cara tim berinteraksi dengan data. Namun, tantangan sesungguhnya masih terletak pada menutup celah antara wawasan dan tindakan, yaitu antara "mengetahui" dan "melakukan."
Tim yang paling efektif mengoptimalkan alat BI mereka untuk tiga hal:
- Wawasan dengan tanggung jawab: Jawaban harus langsung mengarah ke tugas, keputusan, dan pemilik yang bertanggung jawab—bukan menghilang ke dalam log obrolan atau dashboard.
- Kontekstual daripada kueri biasa: Wawasan menjadi lebih berharga ketika terintegrasi dengan proyek, garis waktu, dan percakapan tim.
- Eksekusi terintegrasi: Semakin pendek jarak antara wawasan dan tindakan, semakin tinggi pengembalian investasi data Anda.
Membangun jembatan dari wawasan data ke pelaksanaan proyek belum pernah semudah ini. Yang Anda butuhkan untuk memulai hanyalah satu ruang kerja terpadu di mana data, proyek, dan tim Anda bersatu.
Itulah tepatnya yang Anda dapatkan dengan ClickUp. Penasaran ingin mencobanya sendiri? Daftar ke ClickUp hari ini—gratis!
Pertanyaan yang Sering Diajukan (FAQ)
Cortex Analyst adalah fitur khusus untuk mengajukan pertanyaan tentang data terstruktur dalam bahasa Inggris yang sederhana. Snowflake Intelligence adalah produk yang lebih luas yang mencakup Cortex Analyst, serta agen AI lainnya untuk tugas seperti memantau kualitas data.
Ya, pengguna dapat mengajukan pertanyaan secara alami tanpa perlu menggunakan SQL. Namun, anggota tim teknis tetap diperlukan untuk membangun dan memelihara model semantik yang memastikan AI memberikan jawaban yang akurat.
Harganya berbasis penggunaan. Anda membayar untuk kredit komputasi Snowflake yang digunakan untuk menjalankan model AI dan menjalankan kueri. Untuk tarif terbaru, silakan merujuk ke dokumen harga resmi Snowflake.