Większości zespołów biznesowych nie brakuje danych. Brakuje im odpowiedzi, którym mogą zaufać — i które mogą uzyskać szybko.
Nic więc dziwnego, że wiele zespołów zajmujących się danymi nadal poświęca około 70% czasu na przygotowywanie i czyszczenie danych, zanim mogą przystąpić do właściwej analizy.
Snowflake Cortex Analyst został stworzony, aby przerwać ten cykl. Zamiast przekładać pytania biznesowe na zgłoszenia SQL, zespoły mogą używać go do zadawania pytań bezpośrednio w prostym języku angielskim i uzyskiwania odpowiedzi bezpośrednio z hurtowni danych.
W tym poście omówimy, jak korzystać z Snowflake Cortex do analizy biznesowej, jak działa to narzędzie „za kulisami”, gdzie zapewnia rzeczywistą wartość, a gdzie zespoły często napotykają ograniczenia.
Czym jest Snowflake Cortex Analyst
Snowflake Cortex Analyst to w pełni zarządzana usługa AI w ramach chmury danych Snowflake. Pozwala ona zadawać pytania dotyczące danych strukturalnych, używając prostego języka angielskiego.
Pomyśl o tym jak o tłumaczu, który automatycznie przekształca pytania konwersacyjne w złożone zapytania SQL. Jest to przydatne w przypadku analizy samoobsługowej. Dzięki temu każdy ma dostęp do wniosków dotyczących danych bez narażania bezpieczeństwa, kontroli dostępu i zarządzania danymi.
Cortex Analyst jest częścią większego pakietu Snowflake Cortex AI, który zawiera zakres funkcji do pracy z dużymi modelami językowymi (LLM).
Najważniejsze funkcje samoobsługowej analizy danych
Cortex Analyst został zaprojektowany, aby ułatwić pracę zespołom zajmującym się danymi, umożliwiając użytkownikom biznesowym samodzielne znajdowanie odpowiedzi. Oto, co oferuje:
- Interfejs języka naturalnego: Możesz wpisać pytania typu „Które produkty sprzedawały się najlepiej w północno-wschodniej części kraju w zeszłym miesiącu?” zamiast pisać kod, aby uzyskać odpowiedzi.
- Integracja modelu semantycznego: ta funkcja tworzy połączenie między terminami biznesowymi, których używasz na co dzień („przychody” lub „klienci”), a technicznymi nazwami kolumn w bazie danych.
- Zweryfikowane zapytania: w przypadku krytycznych, często zadawanych pytań można wstępnie zatwierdzić konkretne pary pytań i odpowiedzi, aby zagwarantować dokładność.
- Zachowanie kontekstu: narzędzie zapamiętuje pytania, które już zadałeś, dzięki czemu możesz zadawać pytania uzupełniające bez konieczności rozpoczynania od nowa.
- Wskaźniki zaufania: Aby pomóc Ci zaufać odpowiedziom, narzędzie zapewnia ocenę pewności i pokazuje dokładny kod SQL, który wygenerowało.
Jaki jest sekret tego rozwiązania? Model semantyczny. Działa on jak słownik, tłumacząc sposób, w jaki Twój zespół mówi o Businessie, na język zrozumiały dla bazy danych.
Jak działa Cortex Analyst
Proces jest dość prosty.
Najpierw wpisujesz pytanie w interfejsie czatu. Następnie Cortex Analyst analizuje model semantyczny — plik konfiguracyjny utworzony przez Ciebie — aby zrozumieć kontekst biznesowy Twoich słów. Na podstawie tego kontekstu podstawowy model LLM generuje zapytanie SQL.
Zapytanie to jest wykonywane bezpośrednio na tabelach w Snowflake, a wyniki są zwracane w czacie wraz z używanym kodem SQL. Ta przejrzystość ma kluczowe znaczenie dla budowania zaufania. A ponieważ wszystko to dzieje się na koncie Snowflake, dane nigdy nie opuszczają bezpiecznego środowiska. ✨
Jak zbudować aplikację analityczną Cortex?
Stworzenie aplikacji Cortex Analyst nie jest trudne w teorii, ale w praktyce rzadko jest proste. Technologia działa tylko tak dobrze, jak struktura, która ją otacza.
Twój zespół może poświęcać znacznie więcej czasu na czyszczenie danych, definiowanie znaczenia biznesowego i kształtowanie doświadczeń użytkowników niż na samo podłączanie AI.
Dobra wiadomość jest taka, że tworzenie aplikacji Cortex Analyst sprowadza się do trzech podstawowych elementów: czystych danych, dobrze zdefiniowanego modelu semantycznego i interfejsu czatu. Snowflake zapewnia narzędzia, a Twoim głównym zadaniem jest przełożenie chaotycznej, rzeczywistej logiki biznesowej Twojego zespołu na uporządkowaną warstwę, którą AI może zrozumieć.
Aby zrobić to dobrze, musisz:
1. Przygotuj zestaw danych
Cortex Analyst jest potężnym narzędziem, ale nie potrafi czytać w myślach. Najlepiej działa z czystymi, dobrze zorganizowanymi danymi przechowywanymi w tabelach lub widokach Snowflake. Jeśli Twoje dane są nieuporządkowane, odpowiedzi również będą nieuporządkowane. Jest to klasyczny problem „garbage in, garbage out” (błędne dane wejściowe, błędne dane wyjściowe).
Aby zapewnić sobie powodzenie, skup się na następujących krokach przygotowania danych:
- Ujednolicenie konwencji nazewniczych: Używaj jasnych, opisowych nazw kolumn, które odpowiadają językowi Twojej firmy. Na przykład nazwij kolumnę monthly_recurring_revenue zamiast mrr_val.
- Twórz widoki zbiorcze: jeśli Twój zespół ciągle prosi o te same wskaźniki, oblicz je wcześniej w tabeli podsumowującej lub widoku. Dzięki temu zapytania będą szybsze i bardziej wiarygodne.
- Relacje między dokumentami: upewnij się, że połączenia (lub połączenia) między tabelami są logiczne i jasno zdefiniowane.
- Eliminuj niejasności: unikaj używania tej samej nazwy kolumny w różnych tabelach dla różnych rzeczy, ponieważ powoduje to dezorientację AI.
Większość zespołów zaczyna od danych szeregów czasowych (takich jak dzienne wyniki sprzedaży) lub zapisów transakcyjnych (takich jak zamówienia klientów) jako podstawy dla swojej pierwszej aplikacji BI.
📚 Przeczytaj również: Jak wykorzystać AI do analizy danych
2. Stwórz model semantyczny
Model semantyczny jest mózgiem aplikacji Cortex Analyst. Jest to plik YAML (Yet Another Markup Language), który tworzysz, aby nauczyć AI unikalnego języka Twojej firmy. Potraktuj go jako szczegółową instrukcję obsługi dla AI.
Oto, co w nim definiujesz:
- Tabele: konkretne tabele lub widoki Snowflake, które AI może wykorzystać do zadawania zapytań.
- Kolumny: proste opisy każdego pola danych, w tym wszelkie synonimy, których może używać Twój zespół.
- Wskaźniki: definicje obliczonych miar biznesowych, takich jak profit_margin (marża zysku) lub customer_lifetime_value (wartość klienta w całym okresie współpracy).
- Powiązania: Jak różne tabele łączą się ze sobą
- Zweryfikowane zapytania: zestaw wstępnie zatwierdzonych, „złotych” par pytań i zapytań SQL, które gwarantują dokładność odpowiedzi na najważniejsze pytania biznesowe.
💡 Wskazówka dla profesjonalistów: Bardzo ważne jest tworzenie skutecznych opisów kolumn. Opisy powinny być konkretne. W przypadku kolumny o nazwie order_status opis powinien wyjaśniać znaczenie każdego kodu statusu. Tworzenie tego modelu jest procesem iteracyjnym — zaczynasz od podstawowej wersji, a następnie z czasem udoskonalasz ją w oparciu o opinie użytkowników.
3. Stwórz interfejs czatu
Gdy dane i model semantyczny są już gotowe, potrzebujesz miejsca, w którym użytkownicy będą mogli zadawać pytania. Snowflake oferuje dwie opcje:
- Pierwszym z nich jest Streamlit. Jest to oparty na języku Python framework do tworzenia interaktywnych aplikacji internetowych bezpośrednio w środowisku Snowflake. Jest to najszybszy sposób na uruchomienie prototypu.
- Drugą opcją jest REST API, które pozwala na wbudowanie funkcji Cortex Analyst w Twoje własne, niestandardowe aplikacje.
W obu przypadkach najważniejsze jest doświadczenie użytkownika. Nieporęczny, zagmatwany interfejs zniechęci ludzi do korzystania z narzędzia, nawet jeśli sama AI jest inteligentna. Większość organizacji zaczyna od prostej aplikacji Streamlit do testów wewnętrznych, a następnie bada niestandardowe integracje API w celu szerszego wdrożenia.
Praktyczne przykłady zastosowań dla zespołów zajmujących się analizą biznesową
Prawdziwa moc Cortex Analyst ujawnia się, gdy zastosujesz go do konkretnych, powtarzających się pytań, które spowalniają pracę Twoich Teams. Chodzi o skrócenie czasu potrzebnego na uzyskanie rutynowych odpowiedzi.
Oto kilka konkretnych scenariuszy, w których Cortex Analyst sprawdza się jako narzędzie do analizy konwersacyjnej:
- Zespoły sprzedaży mogą zapytać „Jaki był nasz całkowity przychód w poszczególnych regionach w ostatnim kwartale?” podczas przeglądu potencjalnych klientów, zamiast czekać na raport.
- Zespoły marketingowe mogą zadać zapytanie „Jak nowa kampania reklamowa wypadła w zeszłym tygodniu na Facebooku w porównaniu z Google?” w trakcie sesji strategicznej.
- Zespoły finansowe mogą generować doraźne raporty dotyczące odchyleń budżetowych, zadając pytanie: „Pokaż mi różnicę między planowanymi a rzeczywistymi wydatkami działu inżynierii”.
- Zespoły operacyjne mogą monitorować kluczowe wskaźniki wydajności (KPI) w czasie rzeczywistym, zadając pytania takie jak: „Jaki jest nasz aktualny czas realizacji zamówień?”.
- Kierownictwo może uzyskać natychmiastowe odpowiedzi podczas przygotowań do spotkań zarządu, zadając pytanie: „Jakie są nasze 10 największych kont pod względem przychodów w tym roku?”.
Zauważyłeś pewien wzorzec? Cortex Analyst doskonale radzi sobie z odpowiadaniem na ustrukturyzowane pytania ilościowe. Nie jest przeznaczony do głębokiej, eksploracyjnej analizy danych.
Połączenie analizy biznesowej z rzeczywistym cyklem pracy w firmie dzięki ClickUp
Załóżmy, że jesteś w trakcie przeglądu potencjalnych klientów i ktoś pyta: „Jaki był nasz całkowity przychód w poszczególnych regionach w ostatnim kwartale?” Dzięki Cortex Analyst możesz zadać to pytanie prostym językiem i uzyskać jasną, uporządkowaną odpowiedź na miejscu. Już samo to stanowi duży krok naprzód.
Ale zazwyczaj dzieje się tak: zauważasz, że region EMEA pozostaje w tyle. Ktoś sugeruje przyjrzenie się szybkości zawierania transakcji. Inna osoba zwraca uwagę na problem kadrowy. Spotkanie się kończy, a wnioski pozostają w oknie czatu, a dalsze działania rozpraszają się po dziesiątkach narzędzi.
Oto dlaczego pulpity nawigacyjne ClickUp i karty AI stanowią lepszą alternatywę.
Karty AI to narzędzia, które można dodać do dowolnego pulpitu nawigacyjnego i które generują podsumowania, wnioski i raporty bezpośrednio w miejscu pracy. Jeśli Twoje dane znajdują się w ClickUp, możesz zadać to samo pytanie, korzystając z karty AI Brain Card w ClickUp. Gdy pojawi się odpowiedź, pozostanie ona widoczna obok zadań i planów Twojego zespołu.
Zamiast pozwolić, aby te informacje o przychodach zniknęły, możesz przypiąć je do wspólnego pulpitu nawigacyjnego wraz z informacjami o kondycji potencjalnych klientów, celach regionalnych i aktywnych inicjatywach.
Stamtąd możesz natychmiast przełożyć rozmowę na działanie. Utwórz zadanie, aby przeanalizować spadek wartości transakcji w regionie EMEA, przypisz właściciela, ustaw termin wykonania i śledź postępy w tym samym miejscu, w którym znajdują się informacje.
Ten sam schemat powtarza się wszędzie:
- W marketingu pytania dotyczące skuteczności kampanii przekształcają się w zadania optymalizacyjne.
- W finansach odchylenia budżetowe stają się przedmiotem dalszych przeglądów.
- W operacjach zmiany KPI są wyzwalaczem przeniesienia własności i eskalacji
Dzięki natywnej, kontekstowej AI ClickUp nie tylko szybko uzyskasz odpowiedzi. Masz również pewność, że odpowiedź faktycznie wpłynie na dalszy przebieg wydarzeń.
Bezpieczeństwo i kontrola dostępu w Cortex Analyst
👀 Czy wiesz, że... 97% organizacji, które doświadczyły incydentów związanych z bezpieczeństwem AI, nie posiadało odpowiednich mechanizmów kontroli dostępu do AI.
Obawa przed ujawnieniem poufnych informacji, naruszeniem zasad zgodności lub spowodowaniem przypadkowego wycieku danych stanowi główną przeszkodę we wdrażaniu nowych narzędzi BI.
Czym wyróżnia się Cortex Analyst?
Nie tworzy to nowej, niebezpiecznej furtki do Twoich danych. Zamiast tego dziedziczy wszystkie zasady bezpieczeństwa, które już ustanowiłeś. Integracja z natywnym modelem bezpieczeństwa Snowflake zapewnia również zespołom spokój ducha.
Oto, w jaki sposób zapewnia bezpieczeństwo danych:
- Kontrola dostępu oparta na rolach (RBAC): Użytkownicy mogą wyświetlać tylko te dane, na które zezwala im przypisana rola Snowflake. Jeśli przedstawiciel handlowy nie ma dostępu do danych kadrowych, Cortex Analyst nie wyświetli mu ich.
- Zabezpieczenia na poziomie wiersza: Możesz filtrować konkretne rekordy widoczne dla użytkowników. Na przykład kierownik regionalny może mieć możliwość wysłania zapytania tylko dla swojego obszaru.
- Maskowanie danych: poufne informacje, takie jak dane osobowe (PII), mogą być automatycznie ukrywane lub redagowane w wynikach zapytań.
- Rejestrowanie audytowe: każde zadane pytanie i każde uruchomione zapytanie jest rejestrowane, tworząc przejrzystą ścieżkę audytu dla zapewnienia zgodności i monitorowania.
Możesz nawet tworzyć różne modele semantyczne dla różnych grup użytkowników, dodatkowo ograniczając zakres pytań, które mogą zadawać. Podczas przetwarzania dane nigdy nie opuszczają bezpiecznego obszaru Twojego konta Snowflake.
📮ClickUp Insight: 88% respondentów naszej ankiety korzysta z AI do zadań osobistych, ale ponad 50% unika używania jej w pracy. Trzy główne przeszkody? Brak płynnej integracji, braki w wiedzy lub obawy dotyczące bezpieczeństwa.
A co, jeśli sztuczna inteligencja jest wbudowana w Twój obszar roboczy i jest już bezpieczna? ClickUp Brain, wbudowany asystent AI ClickUp, sprawia, że staje się to rzeczywistością. Rozumie podpowiedzi w prostym języku, rozwiązując wszystkie trzy problemy związane z wdrażaniem sztucznej inteligencji, jednocześnie zapewniając połączenie między czatem, zadaniami, dokumentami i wiedzą w całym obszarze roboczym.
Znajdź odpowiedzi i informacje jednym kliknięciem!
Typowe pułapki analityków Cortex i sposoby ich uniknięcia
Nawet najinteligentniejsze narzędzia AI mogą zawieść, jeśli nie zostaną wdrożone w przemyślany sposób. Oto najczęstsze pułapki, w które wpadają zespoły, oraz sposoby na ich uniknięcie:
- Niejasne opisy modeli semantycznych: Jeśli opisy kolumn są ogólnikowe, model LLM musi zgadywać, co masz na myśli, i często się myli ✅ Zamiast tego: Pisz opisy tak, jakbyś wyjaśniał dane nowemu pracownikowi. Bądź konkretny i uwzględnij kontekst biznesowy.
- ✅ Zamiast tego: Pisz opisy tak, jakbyś wyjaśniał dane nowemu pracownikowi. Bądź konkretny i uwzględnij kontekst biznesowy.
- Pomijanie zweryfikowanych zapytań: bez wstępnie zatwierdzonych przykładów dla najważniejszych wskaźników nie można zagwarantować dokładności odpowiedzi na kluczowe pytania ✅ Zamiast tego: określ 10–20 najważniejszych pytań biznesowych i od samego początku twórz dla nich zweryfikowane zapytania.
- ✅ Zamiast tego: Określ 10–20 najważniejszych pytań biznesowych i od samego początku twórz dla nich zweryfikowane zapytania.
- Przeciążenie modelu semantycznego: Próba uwzględnienia od samego początku wszystkich tabel w hurtowni danych powoduje niejasności i spowalnia działanie AI. ✅ Zamiast tego: Zacznij od modelu ukierunkowanego, zawierającego tylko najcenniejsze i najczęściej używane dane dla jednego przypadku użycia.
- ✅ Zamiast tego: Zacznij od skoncentrowanego modelu zawierającego tylko najcenniejsze i najczęściej używane dane dla jednego przypadku użycia.
- Ignorowanie opinii użytkowników: Nie traktuj pierwszej wersji modelu semantycznego jako idealnej ✅ Zamiast tego: Wbuduj w aplikację prosty mechanizm przekazywania opinii i traktuj każdą nieprawidłową odpowiedź jako okazję do ulepszenia modelu.
- ✅ Zamiast tego: Wbuduj w swoją aplikację prosty mechanizm przekazywania opinii i traktuj każdą błędną odpowiedź jako okazję do ulepszenia modelu.
- Oczekiwanie perfekcji: modele LLM mogą „halucynować” lub zmyślać. Nie ufaj ślepo odpowiedziom ✅ Zamiast tego: zawsze zachęcaj użytkowników do sprawdzania wygenerowanego kodu SQL przed podjęciem ważnych decyzji.
- ✅ Zamiast tego: Zawsze zachęcaj użytkowników do sprawdzania wygenerowanego kodu SQL przed podjęciem ważnych decyzji.
- ✅ Zamiast tego: Pisz opisy tak, jakbyś wyjaśniał dane nowemu pracownikowi. Bądź konkretny i uwzględnij kontekst biznesowy.
- ✅ Zamiast tego: Zidentyfikuj 10–20 najważniejszych pytań biznesowych i od samego początku twórz dla nich zweryfikowane zapytania.
- ✅ Zamiast tego: Zacznij od skoncentrowanego modelu zawierającego tylko najcenniejsze i najczęściej używane dane dla jednego przypadku użycia.
- ✅ Zamiast tego: Wbuduj w swoją aplikację prosty mechanizm przekazywania opinii i traktuj każdą błędną odpowiedź jako okazję do ulepszenia modelu.
- ✅ Zamiast tego: Zawsze zachęcaj użytkowników do sprawdzania wygenerowanego kodu SQL przed podjęciem ważnych decyzji.
Jak testować i poprawiać wyniki analityków Cortex
Uruchomiłeś swoją aplikację, ale skąd wiesz, czy faktycznie działa? Nie możesz po prostu przyjmować odpowiedzi AI za dobrą monetę. Potrzebujesz struktury do pomiaru wydajności:
- Stwórz zestaw testów: przed uruchomieniem stwórz listę typowych pytań biznesowych, na które istnieją znane, weryfikowalne odpowiedzi.
- Porównaj wygenerowany kod SQL: dla każdego pytania testowego sprawdź kod SQL wygenerowany przez Cortex Analyst. Czy logika ma sens? Czy tabele są poprawnie łączone?
- Śledź dokładność w czasie: monitoruj, jak często użytkownicy uzyskują prawidłową odpowiedź. Możesz to zrobić, dodając przyciski „Czy to było pomocne?” do interfejsu czatu.
- Powtarzaj model semantyczny: wykorzystaj każde nieudane zapytanie lub negatywną opinię jako wskazówkę. Te momenty ujawniają luki w definicjach semantycznych lub obszary, w których należy dodać zweryfikowane zapytanie.
🤝 Przyjazne przypomnienie: Zacznij od testowania pytań o wysokiej częstotliwości i niskiej złożoności, aby zbudować solidne podstawy. Gdy nabierzesz pewności siebie, możesz przejść do bardziej złożonych przypadków skrajnych.
Ograniczenia Snowflake Cortex
Cortex Analyst nie rozwiązuje wszystkich problemów analitycznych Twojego zespołu. Być może będziesz musiał uzupełnić go innymi narzędziami, zwiększając liczbę narzędzi używanych w firmie .
Zanim zdecydujesz się na pełne wykorzystanie możliwości Cortex Analyst, warto realistycznie ocenić, co ten program potrafi, a czego nie. Oto jego obecne limity:
- Działa tylko w przypadku danych ustrukturyzowanych: nie może analizować informacji nieustrukturyzowanych, takich jak tekst z dokumentów, obrazy lub pliki audio.
- Jest oparty na SQL: każda odpowiedź jest wynikiem zapytania SQL. Nie może wykonywać bardziej złożonych analiz ani uruchamiać prognoz opartych na uczeniu maszynowym.
- Wszystko zależy od modelu semantycznego: dokładność odpowiedzi jest tak dobra, jak podane definicje. Słabo zdefiniowany model da słabe wyniki.
- Wymaga nauki: Tworzenie i utrzymywanie wysokiej jakości modelu semantycznego wymaga wiedzy technicznej i ciągłego wysiłku.
- Wiąże się to z pewnymi kosztami: płacisz za kredyty obliczeniowe wykorzystane do wnioskowania LLM i wykonywania zapytań, które mogą się sumować przy dużym zużyciu.
- Nie ma integracji z cyklem pracy: Cortex Analyst odpowiada na pytania, ale nie pomaga zrobić nic z tymi odpowiedziami.
Szukasz inteligentniejszych narzędzi do wizualizacji danych opartych na AI? Obejrzyj to wideo!
Kiedy organizacje szukają alternatywy dla Snowflake Cortex
Ograniczenia Cortex sprawiają, że nawet przy szybszym dostępie do danych projekty nadal realizowane są powoli. Teams muszą ręcznie przekształcać wyniki w zadania, plany i rozmowy w innych narzędziach.
Teams zaczynają szukać alternatywy, gdy stają przed następującymi wyzwaniami:
- Luki w cyklu pracy: nie ma możliwości bezpośredniego przekształcenia wniosków płynących z danych w konkretne zadanie lub plan projektu.
- Potrzeby związane ze współpracą: Omówienie implikacji raportu wymaga przejścia do Slacka lub e-maila, co może prowadzić do utraty kontekstu po drodze.
- Problemy z widocznością międzyfunkcjonalną: informacje uzyskane przez zespół ds. danych muszą być połączone z kampaniami marketingowymi, planami rozwoju produktów i sprintami inżynieryjnymi, ale pozostają one w izolacji.
Jeśli codziennie przełączasz się między ponad 9 aplikacjami, ostatnią rzeczą, jakiej potrzebujesz, jest kolejne narzędzie analityczne. Czy nie wolałbyś mieć narzędzia analitycznego wbudowanego bezpośrednio w środowisko zarządzania pracą?
Gartner potwierdza ten trend. Przewiduje, że do 2027 r. 75% zawartości analitycznej zostanie dostosowanych do inteligentnych aplikacji za pomocą generatywnej AI.
ClickUp jako alternatywa dla Snowflake Cortex
Jeśli potrzebujesz połączonego obszaru roboczego, w którym współistnieją dane, projekty, dokumenty i komunikacja, ClickUp jest najlepszym rozwiązaniem.
Widzieliśmy już, jak pulpity nawigacyjne ClickUp i potężne karty AI eliminują izolowane informacje.
Jako pierwsze na świecie zintegrowane środowisko pracy oparte na AI, ClickUp może pomóc Ci w tworzeniu płynnego cyklu pracy od danych do działania:
- Zobacz postępy swojego zespołu na pierwszy rzut oka dzięki pulpitom nawigacyjnym ClickUp: uzyskaj widok ogólny dotyczący danych dotyczących pracy, w tym postępów zadań, obciążenia pracą zespołu i wyników projektów — wszystko w tym samym miejscu, w którym zarządzasz projektami. Filtruj karty, planuj raporty i korzystaj z widoków szczegółowych, aby uzyskać szczegółowe informacje.
- Znajdź odpowiedzi natychmiast w całym obszarze roboczym dzięki ClickUp Brain: Wyjdź poza ustrukturyzowane dane i zadawaj pytania dotyczące zadań ClickUp, dokumentów ClickUp i rozmów. Wystarczy wpisać @Brain w komentarzu do zadania lub czacie ClickUp, aby uzyskać natychmiastowe, kontekstowe odpowiedzi.
- Natychmiastowe wykorzystywanie wniosków dzięki połączonym cyklom pracy: gdy ClickUp Brain wyświetla wniosek, możesz natychmiast utworzyć zadanie, przypisać je członkowi zespołu i ustawić termin wykonania — wszystko to bez opuszczania rozmowy.
- Udostępniaj spostrzeżenia i współpracuj nad nimi dzięki ClickUp Docs: dokumentuj swoje odkrycia, twórz raporty i współpracuj z interesariuszami w ClickUp Doc, który jest bezpośrednio połączony z odpowiednimi zadaniami i projektami.
- Oszczędzaj czas i ogranicz ręczną pracę dzięki automatyzacji ClickUp: skonfiguruj automatyzację, aby uruchamiać działania — takie jak wysyłanie e-maila lub zmiana statusu zadania — na podstawie zdefiniowanych warunków.
ClickUp vs. Snowflake Cortex Analyst: podsumowanie
| Możliwości | Analityk Snowflake Cortex | ClickUp |
|---|---|---|
| Zapytania w języku naturalnym | Tak (tylko dane ustrukturyzowane) | Tak (we wszystkich danych obszaru roboczego) |
| Integracja cyklu pracy | Nie | Natywne zarządzanie zadaniami i projektami |
| Współpraca zespołowa | Ograniczone | Wbudowane dokumenty, komentarze i czat do współpracy na żywo i asynchronicznej |
| Widoczność międzyfunkcjonalna | Tylko hurtownia danych | Pełny kontekst pracy |
| Działania na podstawie wniosków | Wymagany ręczny eksport | Bezpośrednie tworzenie zadań |
Przejdź od wniosków do działania szybciej dzięki ClickUp
Analiza konwersacyjna zmienia sposób, w jaki zespoły korzystają z danych. Jednak prawdziwym wyzwaniem nadal pozostaje wypełnienie luki między „wiedzą ” a „działaniem”.
Najbardziej efektywne Teams optymalizują swoje narzędzia BI pod kątem trzech rzeczy:
- Wnioski z własnością: odpowiedzi powinny prowadzić bezpośrednio do zadań, decyzji i odpowiedzialnych właścicieli — nie powinny znikać w logach czatów lub pulpitach nawigacyjnych.
- Kontekst zamiast zwykłych zapytań: informacje są bardziej wartościowe, gdy są powiązane z projektami, osiami czasu i rozmowami zespołów.
- Wbudowana funkcja realizacji: im krótsza odległość między wnioskiem a działaniem, tym wyższy zwrot z inwestycji w dane.
Jednak stworzenie pomostu między wnioskami wyciągniętymi z danych a realizacją projektu nigdy nie było prostsze. Aby rozpocząć, potrzebujesz tylko jednego, zunifikowanego obszaru roboczego, w którym gromadzone są dane, projekty i ludzie.
Właśnie to oferuje ClickUp. Chcesz samemu to sprawdzić? Zarejestruj się w ClickUp już dziś — to Free!
Często zadawane pytania (FAQ)
Cortex Analyst to specjalna funkcja umożliwiająca zadawanie pytań dotyczących ustrukturyzowanych danych w prostym języku angielskim. Snowflake Intelligence to szerszy produkt, który obejmuje Cortex Analyst oraz inne agenty AI do zadań takich jak monitorowanie jakości danych.
Tak, użytkownicy mogą zadawać pytania w formie konwersacji bez użycia języka SQL. Jednak nadal potrzebny jest członek zespołu technicznego, który zbuduje i będzie utrzymywał model semantyczny zapewniający dokładność odpowiedzi generowanych przez AI.
Ceny są uzależnione od zużycia. Płacisz za kredyty obliczeniowe Snowflake wykorzystane do uruchomienia modelu AI i wykonania zapytań. Najbardziej aktualne stawki można znaleźć w oficjalnej dokumentacji cenowej Snowflake.