De meeste zakelijke teams hebben geen gebrek aan data. Ze hebben een gebrek aan antwoorden waarop ze kunnen vertrouwen en die ze snel kunnen krijgen.
Het is dan ook geen verrassing dat veel datateams nog steeds ongeveer 70% van hun tijd besteden aan het voorbereiden en opschonen van data voordat ze aan de daadwerkelijke analyse kunnen beginnen.
Snowflake Cortex Analyst is ontwikkeld om die cyclus te doorbreken. In plaats van zakelijke vragen te vertalen naar SQL-tickets, kunnen teams het gebruiken om vragen rechtstreeks in gewoon Engels te stellen en antwoorden rechtstreeks uit hun datawarehouse te krijgen.
In dit bericht leggen we uit hoe u Snowflake Cortex kunt gebruiken voor business intelligence, hoe het achter de schermen werkt, waar het echte waarde oplevert en waar teams vaak tegen limieten aanlopen.
Wat is Snowflake Cortex Analyst?
Snowflake Cortex Analyst is een volledig beheerde AI-service binnen Snowflake's Data Cloud. Hiermee kunt u vragen stellen over uw gestructureerde gegevens in gewoon Engels.
Zie het als een vertaler die uw vragen tijdens gesprekken automatisch omzet in complexe SQL-queries. Dit is handig voor selfservice-analyses. Het geeft iedereen toegang tot data-inzichten zonder afbreuk te doen aan de veiligheid, toegangscontroles en databeheer.
Cortex Analyst is onderdeel van de grotere Snowflake Cortex AI-suite, die een reeks functies bevat voor het werken met grote taalmodellen (LLM's).
Belangrijkste functies voor selfservice-analyses
Cortex Analyst is ontworpen om het leven van uw datateams gemakkelijker te maken door gebruikers zelf antwoorden te laten vinden. Dit zijn de voordelen:
- Natuurlijke taalinterface: u kunt vragen typen zoals 'Welke producten zijn vorige maand het best verkocht in het noordoosten?', in plaats van code te schrijven om de antwoorden op te halen.
- Semantische modelintegratie: deze functie maakt een verbinding tussen de zakelijke termen die u dagelijks gebruikt ('omzet' of 'klant') en de technische kolomnamen in uw database.
- Geverifieerde queries: voor kritieke, veelgestelde vragen kunt u specifieke vraag-en-antwoordparen vooraf goedkeuren om de nauwkeurigheid te garanderen.
- Context behouden: de tool onthoudt wat u al hebt gevraagd, zodat u vervolgvragen kunt stellen zonder opnieuw te beginnen.
- Vertrouwensindicatoren: om u te helpen vertrouwen te hebben in de antwoorden, biedt het een betrouwbaarheidsscore en toont het u de exacte SQL die het heeft gegenereerd.
Wat is het geheime ingrediënt dat dit mogelijk maakt? Het semantische model. Het fungeert als een woordenboek en vertaalt hoe uw team over het bedrijf praat naar de taal die de database begrijpt.
Hoe Cortex Analyst werkt
Het proces is vrij eenvoudig.
Eerst typt u een vraag in een chatinterface. Cortex Analyst bekijkt vervolgens het semantische model – een configuratiebestand dat u zelf aanmaakt – om de zakelijke context van uw woorden te begrijpen. Op basis van die context genereert de onderliggende LLM een SQL-query.
De query wordt rechtstreeks op uw tabellen in Snowflake uitgevoerd en de resultaten worden samen met de gebruikte SQL-code in de chat weergegeven. Deze transparantie is essentieel voor het opbouwen van vertrouwen. En omdat dit allemaal binnen uw Snowflake-account gebeurt, blijven uw gegevens altijd binnen uw beveiligde omgeving. ✨
Hoe bouw je een Cortex Analyst-applicatie?
Het bouwen van een Cortex Analyst-app is in theorie niet moeilijk, maar in de praktijk is het zelden eenvoudig. De technologie werkt alleen zo goed als de structuur eromheen.
Uw team besteedt mogelijk veel meer tijd aan het opschonen van gegevens, het definiëren van de zakelijke betekenis en het vormgeven van de gebruikerservaring dan aan het aansluiten van de AI zelf.
Het goede nieuws is dat het bouwen van een Cortex Analyst-app neerkomt op drie kerncomponenten: schone data, een goed gedefinieerd semantisch model en een interface om te chatten. Snowflake biedt de tools, maar het is uw taak om de rommelige, realistische bedrijfslogica van uw team te vertalen naar een gestructureerde laag die de AI kan begrijpen.
Om dit goed te doen, moet u het volgende doen:
1. Bereid uw dataset voor
Cortex Analyst is krachtig, maar het kan geen gedachten lezen. Het werkt het beste met schone, goed gestructureerde gegevens in uw Snowflake-tabellen of -weergaven. Als uw gegevens rommelig zijn, zullen uw antwoorden dat ook zijn. Dit is het klassieke 'garbage in, garbage out'-probleem.
Om jezelf voor te bereiden op succes, moet je je concentreren op deze stappen voor het voorbereiden van gegevens:
- Normaliseer naamgevingsconventies: gebruik duidelijke, beschrijvende kolomnamen die aansluiten bij uw bedrijfstaal. Noem een kolom bijvoorbeeld monthly_recurring_revenue in plaats van mrr_val.
- Maak geaggregeerde weergaven: als uw team voortdurend om dezelfde statistieken vraagt, bereken deze dan vooraf in een overzichtstabel of weergave. Dit maakt queries sneller en betrouwbaarder.
- Documentrelaties: zorg ervoor dat de verbindingen (of koppelingen) tussen uw tabellen logisch en duidelijk gedefinieerd zijn.
- Vermijd dubbelzinnigheid: Gebruik niet dezelfde kolomnaam in verschillende tabellen voor verschillende dingen, omdat dit de AI in verwarring brengt.
De meeste teams beginnen met hun tijdreeksgegevens (zoals dagelijkse verkopen) of transactieregistraties (zoals klantbestellingen) als basis voor hun eerste BI-toepassing.
📚 Lees ook: Hoe u AI kunt gebruiken voor data-analyse
2. Maak het semantische model
Het semantische model is het brein van uw Cortex Analyst-applicatie. Het is een YAML-bestand (Yet Another Markup Language) dat u aanmaakt om de AI de unieke taal van uw bedrijf aan te leren. Zie het als een gedetailleerde handleiding voor de AI.
Dit is wat u erin definieert:
- Tabellen: De specifieke Snowflake-tabellen of -weergaven die de AI mag opvragen
- Kolommen: Duidelijke beschrijvingen voor elk gegevensveld, inclusief synoniemen die uw team mogelijk gebruikt.
- Metrics: definities voor berekende businessmaatstaven, zoals winstmarge of klantlevensduurwaarde.
- Relationships: hoe verschillende tabellen met elkaar verbonden zijn
- Geverifieerde queries: een set vooraf goedgekeurde, 'gouden' vraag-en-SQL-paren die de nauwkeurigheid van uw meest cruciale zakelijke vragen garanderen.
💡 Pro-tip: Het schrijven van effectieve kolombeschrijvingen is cruciaal. Wees specifiek. Voor een kolom met de naam order_status moet uw beschrijving uitleggen wat elke statuscode betekent. Het bouwen van dit model is een iteratief proces; u begint met een basisversie en verfijnt deze in de loop van de tijd op basis van feedback van gebruikers.
3. Bouw de interface voor het chatten
Zodra uw gegevens en semantisch model klaar zijn, heeft u een plek nodig waar gebruikers vragen kunnen stellen. Snowflake biedt u twee opties:
- De eerste is Streamlit. Dit is een op Python gebaseerd framework om interactieve webapps rechtstreeks binnen uw Snowflake-omgeving te bouwen. Dit is de snelste manier om een prototype op te zetten en te gebruiken.
- De tweede optie is een REST API, waarmee je de mogelijkheden van Cortex Analyst kunt integreren in je eigen aangepaste applicaties.
Voor beide paden is de gebruikerservaring allesbepalend. Een onhandige, verwarrende interface zal gebruikers ontmoedigen om de tool te gebruiken, zelfs als de AI zelf slim is. De meeste organisaties beginnen met een eenvoudige Streamlit-app voor interne tests en verkennen vervolgens aangepaste API-integraties voor een bredere uitrol.
Praktijkvoorbeelden voor Business Intelligence-teams
De echte kracht van Cortex Analyst komt tot leven wanneer u het toepast op specifieke, terugkerende vragen die uw teams vertragen. Het draait allemaal om het verminderen van de tijd die nodig is om routinematige antwoorden te krijgen.
Enkele concrete scenario's waarin Cortex Analyst uitblinkt als conversational analytics-tool:
- Verkoopteams kunnen tijdens een pijplijnoverzicht vragen: "Wat was onze totale omzet per regio in het afgelopen kwartaal?", in plaats van te wachten op een rapport.
- Marketingteams kunnen tijdens een sessie over strategie de vraag stellen: "Hoe presteerde de nieuwe advertentiecampagne vorige week op Facebook ten opzichte van Google?"
- Financiële teams kunnen ad-hocrapporten over budgetafwijkingen opvragen door te vragen: "Toon mij het verschil tussen de geplande en werkelijke uitgaven voor de engineeringafdeling".
- Operationele teams kunnen belangrijke prestatie-indicatoren (KPI's) in realtime monitoren met vragen als: "Wat is onze huidige tijd voor de afhandeling van bestellingen?"
- Leidinggevenden kunnen direct antwoorden krijgen terwijl ze zich voorbereiden op bestuursvergaderingen, door te vragen: "Wat zijn onze top 10 accounts op basis van omzet dit jaar?"
Ziet u een patroon? Cortex Analyst blinkt uit in het beantwoorden van gestructureerde, kwantitatieve vragen. Het is niet ontworpen voor diepgaande, verkennende data-analyse.
Verbinding maken tussen business intelligence en uw daadwerkelijke bedrijfswerkstroom met ClickUp
Stel dat u bezig bent met een pijplijnbeoordeling en iemand vraagt: "Wat was onze totale omzet per regio in het afgelopen kwartaal?" Met Cortex Analyst kunt u die vraag in gewoon Engels stellen en krijgt u direct een duidelijk, gestructureerd antwoord. Dat alleen al is een grote stap vooruit.
Maar dit is wat er meestal daarna gebeurt. U merkt dat EMEA achterloopt. Iemand stelt voor om de dealsnelheid te onderzoeken. Een ander wijst op een personeelsprobleem. De vergadering eindigt en het inzicht blijft in een chatvenster staan, terwijl het vervolgwerk verspreid raakt over tientallen tools.
Daarom bieden ClickUp Dashboards en AI Cards een beter alternatief.
AI-kaarten zijn tools die u aan elk dashboard kunt toevoegen en die samenvattingen, inzichten en rapporten genereren op de plek waar u werkt. Als uw gegevens in ClickUp staan, kunt u dezelfde vraag stellen met behulp van de AI Brain Card in ClickUp. Wanneer het antwoord verschijnt, blijft het zichtbaar naast de taken en plannen van uw team.
In plaats van die omzetinformatie te laten verdwijnen, kunt u deze vastmaken op een gedeeld dashboard, samen met de status van de pijplijn, regionale targets en actieve initiatieven.
Van daaruit kunt u het gesprek onmiddellijk omzetten in actie. Maak een Taak aan om EMEA-dealverschuivingen te analyseren, wijs een eigenaar toe, stel een deadline in en houd de voortgang bij op dezelfde plek waar de inzichten zich bevinden.
Overal zien we hetzelfde patroon:
- In marketing worden vragen over campagneprestaties omgezet in optimalisatietaakken.
- In de financiële wereld worden budgetafwijkingen follow-upbeoordelingen
- In de bedrijfsvoering triggeren verschuivingen in KPI's eigendom en escalatie.
Met de native, contextbewuste ClickUp AI krijgt u niet alleen snel antwoorden. U zorgt er ook voor dat het antwoord daadwerkelijk invloed heeft op wat er daarna gebeurt.
Veiligheid en toegangscontrole in Cortex Analyst
👀 Wist u dat? 97% van de organisaties die te maken kregen met AI-gerelateerde incidenten op gebied van veiligheid, beschikte niet over de juiste AI-toegangscontroles.
De angst om gevoelige informatie bloot te geven, compliancevoorschriften te overtreden of per ongeluk een datalek te veroorzaken, vormt een grote belemmering voor de invoering van nieuwe BI-tools.
Waarin onderscheidt Cortex Analyst zich?
Het creëert geen nieuwe, onveilige achterdeur naar uw gegevens. In plaats daarvan neemt het alle beleidsregels voor veiligheid over die u al hebt ingesteld. De integratie met het native model voor veiligheid van Snowflake biedt teams ook gemoedsrust.
Zo houdt het uw gegevens veilig:
- Op rollen gebaseerde toegangscontrole (RBAC): gebruikers kunnen alleen de gegevens zien die hun toegewezen Snowflake-rol toestaat. Als een verkoper geen toegang heeft tot HR-gegevens, zal Cortex Analyst deze niet aan hem of haar tonen.
- Veiligheid op rijniveau: u kunt filteren welke specifieke records gebruikers te zien krijgen. Een regiomanager kan bijvoorbeeld alleen gegevens voor zijn eigen regio queryen.
- Gegevensmaskering: gevoelige informatie, zoals persoonlijk identificeerbare informatie (PII), kan automatisch worden verborgen of bewerkt in queryresultaten.
- Auditlogging: elke gestelde vraag en elke uitgevoerde query wordt gelogd, waardoor een duidelijk auditspoor ontstaat voor compliance en monitoring.
U kunt zelfs verschillende semantische modellen maken voor verschillende gebruikersgroepen, waardoor u nog verder kunt beperken wat zij kunnen opvragen. De gegevens verlaten tijdens de verwerking nooit de omgeving van uw Snowflake-account die is gegarandeerd van veiligheid.
📮ClickUp Insight: 88% van de respondenten in onze enquête gebruikt AI voor persoonlijke taken, maar meer dan 50% schuwt het gebruik ervan op het werk. De drie belangrijkste belemmeringen? Gebrek aan naadloze integratie, kennislacunes of bezorgdheid over de veiligheid.
Maar wat als AI in uw werkruimte is ingebouwd en al veilig is? ClickUp Brain, de ingebouwde AI-assistent van ClickUp, maakt dit mogelijk. Het begrijpt prompts in gewone taal en lost alle drie de zorgen over AI-implementatie op, terwijl het uw chat, taken, documenten en kennis in de hele werkruimte met elkaar verbindt.
Vind antwoorden en inzichten met één enkele klik!
Veelvoorkomende valkuilen voor Cortex-analisten en hoe u deze kunt vermijden
Zelfs de slimste AI-tools kunnen falen als ze niet doordacht worden geïmplementeerd. Hier zijn de meest voorkomende valkuilen waar teams in trappen en hoe je ze kunt omzeilen:
- Vage semantische modelbeschrijvingen: Als uw beschrijvingen van kolommen algemeen zijn, moet de LLM raden wat u bedoelt, en vaak raadt hij het verkeerd ✅ In plaats daarvan: Schrijf beschrijvingen alsof u de gegevens aan een nieuwe medewerker uitlegt. Wees specifiek en vermeld de zakelijke context.
- ✅ In plaats daarvan: Schrijf beschrijvingen alsof u de gegevens aan een nieuwe medewerker uitlegt. Wees specifiek en vermeld de zakelijke context.
- Geverifieerde queries overslaan: zonder vooraf goedgekeurde voorbeelden voor uw belangrijkste statistieken kunt u de nauwkeurigheid van cruciale vragen niet garanderen ✅ In plaats daarvan: identificeer uw 10-20 belangrijkste zakelijke vragen en maak vanaf dag één geverifieerde queries voor deze vragen.
- ✅ In plaats daarvan: Identificeer uw 10-20 belangrijkste zakelijke vragen en maak vanaf dag één geverifieerde queries voor deze vragen.
- Overbelasting van het semantische model: Als u vanaf het begin elke tabel in uw datawarehouse wilt opnemen, ontstaat er ambiguïteit en wordt de AI vertraagd ✅ In plaats daarvan: Begin met een gericht model dat alleen de meest waardevolle en vaak gebruikte gegevens voor één gebruiksscenario bevat.
- ✅ In plaats daarvan: begin met een gericht model dat alleen de meest waardevolle en vaak gebruikte gegevens voor één gebruiksscenario bevat.
- Feedback van gebruikers negeren: Beschouw de eerste versie van uw semantische model niet als perfect ✅ In plaats daarvan: Bouw een eenvoudig feedbackmechanisme in uw app in en beschouw elk onjuist antwoord als een kans om uw model te verbeteren.
- ✅ In plaats daarvan: Bouw een eenvoudig feedbackmechanisme in uw app in en beschouw elk fout antwoord als een kans om uw model te verbeteren.
- Perfectie verwachten: LLM's kunnen 'hallucineren' of dingen verzinnen. Vertrouw niet blindelings op antwoorden ✅ In plaats daarvan: Moedig gebruikers altijd aan om de gegenereerde SQL te controleren voor belangrijke beslissingen.
- ✅ In plaats daarvan: moedig gebruikers altijd aan om de gegenereerde SQL te controleren voor belangrijke beslissingen.
- ✅ In plaats daarvan: Schrijf beschrijvingen alsof u de gegevens aan een nieuwe medewerker uitlegt. Wees specifiek en vermeld de zakelijke context.
- ✅ In plaats daarvan: Identificeer uw 10-20 belangrijkste zakelijke vragen en maak vanaf dag één geverifieerde queries voor deze vragen.
- ✅ In plaats daarvan: begin met een gericht model dat alleen de meest waardevolle en vaak gebruikte gegevens voor één gebruiksscenario bevat.
- ✅ In plaats daarvan: Bouw een eenvoudig feedbackmechanisme in uw app in en beschouw elk fout antwoord als een kans om uw model te verbeteren.
- ✅ In plaats daarvan: moedig gebruikers altijd aan om de gegenereerde SQL te controleren voor belangrijke beslissingen.
Hoe u uw Cortex Analyst-resultaten kunt testen en verbeteren
U hebt uw app gelanceerd, maar hoe weet u of deze ook echt werkt? U kunt AI-antwoorden niet zomaar voor waar aannemen. U hebt een raamwerk nodig om de prestaties te meten:
- Maak een testsuite: Stel voordat u van start gaat een lijst op met veelvoorkomende zakelijke vragen die bekende, verifieerbare antwoorden hebben.
- Vergelijk gegenereerde SQL: Bekijk voor elke testvraag de SQL die Cortex Analyst genereert. Is de logica logisch? Worden de tabellen correct samengevoegd?
- Volg de nauwkeurigheid in de loop van de tijd: houd bij hoe vaak gebruikers een juist antwoord krijgen. U kunt dit doen door de knop 'Was dit nuttig?' toe te voegen aan uw chatinterface.
- Herhaal het semantische model: gebruik elke mislukte query of elk stukje negatieve feedback als aanwijzing. Deze momenten onthullen hiaten in uw semantische definities of gebieden waar u een geverifieerde query moet toevoegen.
🤝 Vriendelijke herinnering: Begin met het testen van veelvoorkomende, weinig complexe vragen om een solide basis op te bouwen. Naarmate u meer vertrouwen krijgt, kunt u doorgaan naar complexere randgevallen.
Beperkingen van Snowflake Cortex
Cortex Analyst lost niet alle analytische problemen voor uw team op. Mogelijk moet u het aanvullen met andere tools, waardoor het aantal tools binnen uw bedrijf toeneemt .
Voordat u helemaal voor Cortex Analyst gaat, is het belangrijk om realistisch te zijn over wat het wel en niet kan. Dit zijn de huidige limieten:
- Het werkt alleen met gestructureerde gegevens: het kan geen ongestructureerde informatie analyseren, zoals tekst uit documenten, afbeeldingen of audiobestanden.
- Het is SQL-gericht: elk antwoord is het resultaat van een SQL-query. Het kan geen complexere analyses uitvoeren of voorspellingen op basis van machine learning doen.
- Het hangt volledig af van het semantische model: de nauwkeurigheid van de antwoorden is slechts zo goed als de definities die u opgeeft. Een slecht gedefinieerd model levert slechte resultaten op.
- Er is een leercurve: het bouwen en onderhouden van een hoogwaardig semantisch model vereist technische expertise en voortdurende inspanningen.
- Er zijn kosten aan verbonden: u betaalt voor de rekenkredieten die worden gebruikt voor LLM-inferentie en het uitvoeren van queries, wat bij intensief gebruik kan oplopen.
- Het heeft geen integratie voor de werkstroom: Cortex Analyst beantwoordt vragen, maar helpt u niet om iets met die antwoorden te doen.
Op zoek naar slimmere AI-aangedreven tools voor datavisualisatie? Bekijk deze video!
Wanneer organisaties op zoek zijn naar een alternatief voor Snowflake Cortex
Door de limieten van Cortex verlopen projecten zelfs met snellere gegevens nog steeds traag. Teams moeten bevindingen handmatig vertalen naar taken, plannen en gesprekken in andere tools.
Teams gaan op zoek naar een alternatief wanneer ze worden geconfronteerd met:
- Werkstroom-hiaten: er is geen manier om een data-inzicht direct om te zetten in een uitvoerbare taak of projectplan.
- Samenwerkingsbehoeften: om de implicaties van een rapport te bespreken, moet je overschakelen naar Slack of e-mail, waardoor je onderweg de context kunt verliezen.
- Problemen met cross-functionele zichtbaarheid: inzichten van het datateam moeten worden gekoppeld aan marketingcampagnes, productroadmaps en engineering-Sprints, maar ze blijven gescheiden.
Als u al elke dag tussen meer dan 9 apps schakelt, is een extra analysetool wel het laatste wat u nodig hebt. Zou u niet liever analyses direct in uw werkbeheeromgeving hebben?
Gartner bevestigt deze trend. Zij voorspellen dat tegen 2027 75% van de analytische content via generatieve AI in context zal worden geplaatst voor intelligente toepassingen.
ClickUp als alternatief voor Snowflake Cortex
Als je een verbonden werkruimte nodig hebt waar gegevens, projecten, documenten en communicatie naast elkaar bestaan, dan is ClickUp de juiste keuze.
We hebben al gezien hoe de dashboards en krachtige AI-kaarten van ClickUp gescheiden inzichten elimineren.
Als 's werelds eerste Converged AI-werkruimte kan ClickUp u verder helpen bij het opzetten van een naadloze werkstroom van data naar actie:
- Bekijk de voortgang van uw team in één oogopslag met ClickUp Dashboards: krijg een overzicht van uw werkgegevens, inclusief de voortgang van taken, de werklast van het team en de projectprestaties – allemaal op dezelfde plek waar u uw projecten beheert. Filter kaarten, plan rapporten en gebruik drill-down-weergaven voor gedetailleerde informatie.
- Vind direct antwoorden in uw werkruimte met ClickUp Brain: Ga verder dan gestructureerde gegevens en stel vragen over uw ClickUp-taken, ClickUp-documenten en gesprekken. Typ gewoon @Brain in een taakcommentaar of ClickUp Chat om direct contextbewuste antwoorden te krijgen.
- Reageer direct op inzichten met gekoppelde werkstroomen: wanneer ClickUp Brain een inzicht naar voren brengt, kunt u onmiddellijk een taak aanmaken, deze toewijzen aan een teamlid en een deadline instellen – allemaal zonder het gesprek te verlaten.
- Deel inzichten en werk samen met ClickUp Docs: documenteer uw bevindingen, maak rapporten en werk samen met belanghebbenden in een ClickUp Doc dat rechtstreeks is gekoppeld aan relevante taken en projecten.
- Bespaar tijd en verminder handmatig werk met ClickUp Automations: stel automatiseringen in om acties te triggeren, zoals het versturen van een e-mail of het wijzigen van de status van een taak, op basis van de voorwaarden die u definieert.
ClickUp vs. Snowflake Cortex Analyst: een samenvatting
| Mogelijkheden | Snowflake Cortex-analist | ClickUp |
|---|---|---|
| Queries in natuurlijke taal | Ja (alleen gestructureerde gegevens) | Ja (voor alle gegevens van de werkruimte) |
| Werkstroom-integratie | Nee | Native taak- en projectmanagement |
| Samenwerking binnen teams | Beperkt | Ingebouwde documenten, opmerkingen en chat voor live en asynchrone samenwerking |
| Cross-functionele zichtbaarheid | Alleen datawarehouse | Volledige werkcontext |
| Actie op basis van inzichten | Handmatige export vereist | Direct taak aanmaken |
Ga sneller van inzichten naar actie met ClickUp
Conversational analytics verandert de manier waarop teams met data omgaan. Maar de echte uitdaging ligt nog steeds in het overbruggen van de kloof tussen 'weten ' en 'doen'.
De meest effectieve teams optimaliseren hun BI-tools voor drie dingen:
- Inzichten met eigendom: antwoorden moeten direct leiden tot taken, beslissingen en verantwoordelijke eigenaren – en niet verdwijnen in chatlogs of dashboards.
- Context boven eenvoudige queries: inzichten zijn waardevoller wanneer ze naast projecten, tijdlijnen en teamgesprekken staan.
- Ingebouwde uitvoering: hoe korter de afstand tussen inzicht en actie, hoe hoger het rendement op uw data-investeringen.
Het leggen van een brug tussen data-inzichten en projectuitvoering is echter nog nooit zo eenvoudig geweest. Het enige wat u nodig hebt om aan de slag te gaan, is één uniforme werkruimte waar uw data, projecten en mensen samenkomen.
Dat is precies wat u krijgt met ClickUp. Bent u benieuwd om het zelf te proberen? Meld u vandaag nog aan voor ClickUp – het is gratis!
Veelgestelde vragen (FAQ's)
Cortex Analyst is een specifieke functie voor het stellen van vragen over gestructureerde gegevens in gewoon Engels. Snowflake Intelligence is een breder product dat Cortex Analyst omvat, samen met andere AI-agents voor taken zoals het bewaken van de gegevenskwaliteit.
Ja, gebruikers kunnen vragen stellen in conversatiestijl zonder SQL. Er is echter nog steeds een technisch lid van het team nodig om het semantische model te bouwen en te onderhouden dat ervoor zorgt dat de AI nauwkeurige antwoorden geeft.
De prijs is gebaseerd op verbruik. U betaalt voor de Snowflake-computerkredieten die worden gebruikt om het AI-model te draaien en query's uit te voeren. Raadpleeg de officiële prijsdocumentatie van Snowflake voor de meest actuele tarieven.