A maioria das equipes de negócios não carece de dados. Elas carecem de respostas nas quais possam confiar — e obter rapidamente.
Não é surpresa, então, que muitas equipes de dados ainda gastem cerca de 70% do tempo preparando e limpando dados antes de poderem chegar à análise propriamente dita.
O Snowflake Cortex Analyst foi criado para quebrar esse ciclo. Em vez de traduzir questões comerciais em tickets SQL, as equipes podem usá-lo para fazer perguntas diretamente em linguagem simples e obter respostas diretamente de seu data warehouse.
Nesta publicação, vamos explicar como usar o Snowflake Cortex para inteligência de negócios, como ele funciona nos bastidores, onde ele oferece valor real e onde as equipes geralmente encontram limites.
O que é o Snowflake Cortex Analyst
O Snowflake Cortex Analyst é um serviço de IA totalmente gerenciado dentro do Data Cloud da Snowflake. Ele permite que você faça perguntas sobre seus dados estruturados usando linguagem simples.
Pense nisso como um tradutor que converte automaticamente suas perguntas conversacionais em consultas SQL complexas. Isso é útil para análises de autoatendimento. Ele dá a todos acesso a insights de dados sem comprometer a segurança, os controles de acesso e a governança de dados.
O Cortex Analyst é parte do pacote Snowflake Cortex AI, que inclui uma variedade de recursos para trabalhar com modelos de linguagem grandes (LLMs).
Principais recursos para análises self-service
O Cortex Analyst foi projetado para facilitar a vida de suas equipes de dados, permitindo que os usuários empresariais encontrem suas próprias respostas. Veja o que ele oferece:
- Interface de linguagem natural: você pode digitar perguntas como “Quais produtos venderam melhor no Nordeste no mês passado?” em vez de escrever código para obter as respostas.
- Integração de modelo semântico: esse recurso conecta os termos comerciais que você usa todos os dias (“receita” ou “cliente”) aos nomes técnicos das colunas em seu banco de dados.
- Consultas verificadas: para perguntas críticas e frequentes, você pode pré-aprovar pares específicos de perguntas e respostas para garantir a precisão.
- Retenção de contexto: a ferramenta lembra o que você já perguntou, para que você possa fazer perguntas complementares sem precisar recomeçar.
- Indicadores de confiança: para ajudar você a confiar nas respostas, ele fornece uma pontuação de confiança e mostra o SQL exato que gerou.
Qual é o ingrediente secreto que o torna tão poderoso? O modelo semântico. Ele funciona como um dicionário, traduzindo a forma como sua equipe fala sobre o negócio para a linguagem que o banco de dados entende.
Como funciona o Cortex Analyst
O processo é bastante simples.
Primeiro, você digita uma pergunta em uma interface de chat. O Cortex Analyst então analisa seu modelo semântico — um arquivo de configuração criado por você — para entender o contexto comercial das suas palavras. Usando esse contexto, o LLM subjacente gera uma consulta SQL.
Essa consulta é executada diretamente em suas tabelas no Snowflake, e os resultados são retornados para você no chat, juntamente com o código SQL usado. Essa transparência é fundamental para construir confiança. E como tudo isso acontece dentro da sua conta Snowflake, seus dados nunca saem do seu ambiente seguro. ✨
Como criar um aplicativo Cortex Analyst?
Criar um aplicativo Cortex Analyst não é difícil em teoria, mas raramente é simples na prática. A tecnologia funciona tão bem quanto a estrutura ao seu redor.
Sua equipe pode gastar muito mais tempo limpando dados, definindo o significado comercial e moldando a experiência do usuário do que conectando a IA em si.
A boa notícia é que a criação de um aplicativo Cortex Analyst se resume a três componentes principais: dados limpos, um modelo semântico bem definido e uma interface de chat. Embora o Snowflake forneça as ferramentas, sua principal função é traduzir a lógica de negócios confusa e realista da sua equipe em uma camada estruturada que a IA possa entender.
Para fazer isso bem, você precisa:
1. Prepare seu conjunto de dados
O Cortex Analyst é poderoso, mas não lê mentes. Ele funciona melhor com dados limpos e bem estruturados armazenados em suas tabelas ou visualizações do Snowflake. Se seus dados estiverem desorganizados, suas respostas também estarão. Esse é o clássico problema de “lixo entra, lixo sai”.
Para se preparar para o sucesso, concentre-se nessas etapas de preparação de dados:
- Normalize as convenções de nomenclatura: use nomes de colunas claros e descritivos que correspondam à linguagem da sua empresa. Por exemplo, nomeie uma coluna como monthly_recurring_revenue em vez de mrr_val.
- Crie visualizações agregadas: se sua equipe solicita constantemente as mesmas métricas, calcule-as antecipadamente em uma tabela ou visualização resumida. Isso torna as consultas mais rápidas e confiáveis.
- Relacionamentos de documentos: certifique-se de que as conexões (ou junções) entre suas tabelas sejam lógicas e claramente definidas.
- Elimine ambiguidades: evite usar o mesmo nome de coluna em tabelas diferentes para coisas diferentes, pois isso confunde a IA.
A maioria das equipes começa com seus dados de séries temporais (como vendas diárias) ou registros transacionais (como pedidos de clientes) como base para sua primeira aplicação de BI.
📚 Leia também: Como usar IA para análise de dados
2. Crie o modelo semântico
O modelo semântico é o cérebro do seu aplicativo Cortex Analyst. É um arquivo YAML (Yet Another Markup Language) que você cria para ensinar à IA a linguagem exclusiva da sua empresa. Pense nisso como um manual de instruções detalhado para a IA.
Veja o que você define nele:
- Tabelas: as tabelas ou visualizações específicas do Snowflake que a IA tem permissão para consultar.
- Colunas: descrições em linguagem simples para cada campo de dados, incluindo quaisquer sinônimos que sua equipe possa usar.
- Métricas: definições para medidas comerciais calculadas, como margem_de_lucro ou valor_da_vida_do_cliente
- Relações: como diferentes tabelas se conectam entre si
- Consultas verificadas: um conjunto de pares de perguntas e SQL pré-aprovados e “de ouro” que garantem a precisão para suas perguntas comerciais mais críticas.
💡 Dica profissional: escrever descrições de colunas eficazes é fundamental. Seja específico. Para uma coluna chamada order_status, sua descrição deve explicar o que cada código de status significa. A construção desse modelo é um processo iterativo; você começará com uma versão básica e a refinará ao longo do tempo com base no feedback dos usuários.
3. Crie a interface de chat
Depois que seus dados e modelo semântico estiverem prontos, você precisará de um local para os usuários fazerem perguntas. O Snowflake oferece duas opções:
- O primeiro é o Streamlit. É uma estrutura baseada em Python para criar aplicativos web interativos diretamente no seu ambiente Snowflake. Essa é a maneira mais rápida de colocar um protótipo em funcionamento.
- A segunda opção é uma API REST, que permite incorporar os recursos do Cortex Analyst em seus próprios aplicativos personalizados.
Em qualquer um dos caminhos, a experiência do usuário é tudo. Uma interface desajeitada e confusa desestimulará as pessoas a usar a ferramenta, mesmo que a IA em si seja inteligente. A maioria das organizações começa com um aplicativo Streamlit simples para testes internos e, em seguida, explora integrações de API personalizadas para uma implementação mais ampla.
Casos de uso reais para equipes de inteligência de negócios
O verdadeiro poder do Cortex Analyst ganha vida quando você o aplica a questões específicas e recorrentes que atrasam suas equipes. O objetivo é reduzir o tempo necessário para obter respostas rotineiras.
Alguns cenários concretos em que o Cortex Analyst se destaca como uma ferramenta de análise conversacional:
- As equipes de vendas podem perguntar: “Qual foi nossa receita total por região no último trimestre?” durante uma revisão do pipeline, em vez de esperar por um relatório.
- As equipes de marketing podem perguntar: “Como foi o desempenho da nova campanha publicitária no Facebook em comparação com o Google na semana passada?” bem no meio de uma sessão de estratégia.
- As equipes financeiras podem gerar relatórios ad hoc de variação orçamentária perguntando: “Mostre-me a diferença entre os gastos planejados e reais do departamento de engenharia”.
- As equipes de operações podem monitorar os principais indicadores de desempenho (KPIs) em tempo real com perguntas como: “Qual é o nosso tempo atual de atendimento de pedidos?”
- Os executivos podem obter respostas instantâneas enquanto se preparam para reuniões do conselho, perguntando: “Quais são nossas 10 principais contas por receita este ano?”
Percebeu um padrão? O Cortex Analyst se destaca em responder a perguntas estruturadas e quantitativas. Ele não foi projetado para análises de dados profundas e exploratórias.
Conectando a inteligência de negócios ao seu fluxo de trabalho real com o ClickUp
Digamos que você esteja em uma revisão de pipeline e alguém pergunte: “Qual foi nossa receita total por região no último trimestre?” Com o Cortex Analyst, você pode fazer essa pergunta em linguagem simples e obter uma resposta clara e estruturada na hora. Isso por si só já é um grande avanço.
Mas eis o que geralmente acontece a seguir. Você percebe que a EMEA está ficando para trás. Alguém sugere analisar a velocidade dos negócios. Outra pessoa sinaliza um problema de pessoal. A reunião termina — e a informação fica em uma janela de chat, enquanto o trabalho de acompanhamento se espalha por dezenas de ferramentas.
É por isso que os painéis do ClickUp e os cartões de IA oferecem uma alternativa melhor.
Os AI Cards são ferramentas que você pode adicionar a qualquer painel e que geram resumos, insights e relatórios diretamente onde você trabalha. Se seus dados estiverem no ClickUp, você pode fazer a mesma pergunta usando o AI Brain Card no ClickUp. Quando a resposta aparecer, ela permanecerá visível ao lado das tarefas e planos da sua equipe.
Em vez de deixar essa informação sobre receitas desaparecer, pode fixá-la num painel de controlo partilhado, juntamente com o estado do pipeline, as metas regionais e as iniciativas ativas.
A partir daí, você pode transformar a conversa em ação imediatamente. Crie uma tarefa para analisar o desvio de negócios na EMEA, atribua um responsável, defina uma data de vencimento e acompanhe o progresso no mesmo lugar onde a informação está.
O mesmo padrão aparece em todos os lugares:
- No marketing, as questões sobre o desempenho das campanhas se transformam em tarefas de otimização.
- Nas finanças, as variações orçamentárias se tornam revisões de acompanhamento
- Nas operações, mudanças nos KPIs acionam a responsabilidade e a escalação.
Com a IA nativa e sensível ao contexto do ClickUp, você não apenas obtém respostas rápidas, mas também garante que a resposta realmente mude o que acontece a seguir.
Segurança e controle de acesso no Cortex Analyst
👀 Você sabia? 97% das organizações que sofreram incidentes de segurança relacionados à IA não possuíam controles de acesso adequados à IA.
O medo de expor informações confidenciais, violar regras de conformidade ou causar um vazamento acidental de dados é um grande obstáculo para a adoção de novas ferramentas de BI.
Como o Cortex Analyst é diferente?
Ele não cria uma nova porta dos fundos insegura para seus dados. Em vez disso, ele herda todas as políticas de segurança que você já estabeleceu. Sua integração com o modelo de segurança nativo do Snowflake também proporciona tranquilidade às equipes.
Veja como ele mantém seus dados seguros:
- Controle de acesso baseado em função (RBAC): os usuários só podem ver os dados que sua função atribuída no Snowflake permite. Se um representante de vendas não tiver acesso aos dados de RH, o Cortex Analyst não os mostrará a ele.
- Segurança em nível de linha: você pode filtrar quais registros específicos os usuários veem. Por exemplo, um gerente regional pode consultar apenas os dados do seu próprio território.
- Mascaramento de dados: informações confidenciais, como informações de identificação pessoal (PII), podem ser automaticamente ocultadas ou editadas nos resultados da consulta.
- Registro de auditoria: todas as perguntas feitas e todas as consultas executadas são registradas, criando uma trilha de auditoria clara para conformidade e monitoramento.
Você pode até criar diferentes modelos semânticos para diferentes grupos de usuários, restringindo ainda mais o que eles podem perguntar. Os dados nunca saem do perímetro seguro da sua conta Snowflake durante o processamento.
📮ClickUp Insight: 88% dos participantes da nossa pesquisa usam IA para suas tarefas pessoais, mas mais de 50% evitam usá-la no trabalho. As três principais barreiras? Falta de integração perfeita, lacunas de conhecimento ou preocupações com segurança.
Mas e se a IA fosse integrada ao seu espaço de trabalho e já fosse segura? O ClickUp Brain, assistente de IA integrado do ClickUp, torna isso realidade. Ele entende comandos em linguagem simples, resolvendo as três preocupações relacionadas à adoção da IA e conectando seus chats, tarefas, documentos e conhecimentos em todo o espaço de trabalho.
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Armadilhas comuns dos analistas do Cortex e como evitá-las
Mesmo as ferramentas de IA mais inteligentes podem falhar se não forem implementadas de forma cuidadosa. Aqui estão as armadilhas mais comuns em que as equipes caem e como você pode evitá-las:
- Descrições vagas do modelo semântico: se as descrições das colunas forem genéricas, o LLM terá que adivinhar o que você quer dizer e, muitas vezes, vai errar ✅ Em vez disso: escreva as descrições como se estivesse explicando os dados a um novo funcionário. Seja específico e inclua o contexto comercial
- ✅ Em vez disso: escreva descrições como se estivesse explicando os dados a um novo funcionário. Seja específico e inclua o contexto comercial.
- Ignorando consultas verificadas: sem exemplos pré-aprovados para suas métricas mais importantes, você não pode garantir a precisão em questões críticas ✅ Em vez disso: identifique suas 10 a 20 questões comerciais mais críticas e crie consultas verificadas para elas desde o primeiro dia
- ✅ Em vez disso: identifique suas 10 a 20 perguntas comerciais mais importantes e crie consultas verificadas para elas desde o primeiro dia.
- Sobrecarga do modelo semântico: tentar incluir todas as tabelas do seu data warehouse desde o início cria ambiguidade e torna a IA mais lenta ✅ Em vez disso: comece com um modelo focado, contendo apenas os dados mais valiosos e usados com frequência para um único caso de uso
- ✅ Em vez disso: comece com um modelo focado que contenha apenas os dados mais valiosos e usados com frequência para um único caso de uso.
- Ignorar o feedback do usuário: não trate a primeira versão do seu modelo semântico como perfeita ✅ Em vez disso: crie um mecanismo simples de feedback em seu aplicativo e trate cada resposta incorreta como uma oportunidade para melhorar seu modelo.
- ✅ Em vez disso: crie um mecanismo simples de feedback em seu aplicativo e trate cada resposta incorreta como uma oportunidade para melhorar seu modelo.
- Esperando perfeição: os LLMs podem “alucinar” ou inventar coisas. Não confie cegamente nas respostas ✅ Em vez disso: sempre incentive os usuários a verificar o SQL gerado para decisões importantes
- ✅ Em vez disso: sempre incentive os usuários a verificar o SQL gerado para decisões importantes.
- ✅ Em vez disso: escreva descrições como se estivesse explicando os dados a um novo funcionário. Seja específico e inclua o contexto comercial.
- ✅ Em vez disso: identifique suas 10 a 20 perguntas comerciais mais importantes e crie consultas verificadas para elas desde o primeiro dia.
- ✅ Em vez disso: comece com um modelo focado que contenha apenas os dados mais valiosos e usados com frequência para um único caso de uso.
- ✅ Em vez disso: crie um mecanismo simples de feedback em seu aplicativo e trate cada resposta incorreta como uma oportunidade para melhorar seu modelo.
- ✅ Em vez disso: sempre incentive os usuários a verificar o SQL gerado para decisões importantes.
Como testar e melhorar seus resultados do Cortex Analyst
Você lançou seu aplicativo, mas como saber se ele está realmente funcionando? Não dá para simplesmente acreditar nas respostas da IA. Você precisa de uma estrutura para medir o desempenho:
- Crie um conjunto de testes: antes de lançar, elabore uma lista de perguntas comerciais comuns que tenham respostas conhecidas e verificáveis.
- Compare o SQL gerado: para cada questão do teste, analise o SQL gerado pelo Cortex Analyst. A lógica faz sentido? Ele está unindo as tabelas corretamente?
- Acompanhe a precisão ao longo do tempo: monitore a frequência com que os usuários obtêm uma resposta correta. Você pode fazer isso adicionando botões “Isso foi útil?” à sua interface de chat.
- Itere no modelo semântico: use cada consulta com falha ou feedback negativo como uma pista. Esses momentos revelam lacunas em suas definições semânticas ou áreas nas quais você precisa adicionar uma consulta verificada.
🤝 Lembrete amigável: comece testando perguntas de alta frequência e baixa complexidade para construir uma base sólida. À medida que ganhar confiança, você poderá passar para casos mais complexos.
Limitações do Snowflake Cortex
O Cortex Analyst não resolve todos os problemas de análise da sua equipe. Talvez seja necessário complementá-lo com outras ferramentas, aumentando a variedade de ferramentas da sua empresa .
Antes de investir tudo, é importante ser realista sobre o que o Cortex Analyst pode e não pode fazer. Aqui estão suas limitações atuais:
- Funciona apenas com dados estruturados: não consegue analisar informações não estruturadas, como texto de documentos, imagens ou arquivos de áudio.
- É centrado em SQL: todas as respostas são resultado de uma consulta SQL. Ele não pode realizar análises mais complexas ou executar previsões de aprendizado de máquina.
- Depende inteiramente do modelo semântico: a precisão das respostas depende da qualidade das definições fornecidas. Um modelo mal definido produzirá resultados insatisfatórios.
- Tem uma curva de aprendizado: construir e manter um modelo semântico de alta qualidade requer conhecimento técnico e esforço contínuo.
- Há considerações de custo: você é cobrado pelos créditos de computação usados para inferência LLM e execução de consultas, o que pode aumentar com o uso de alto volume.
- Não possui integração com fluxo de trabalho: o Cortex Analyst responde a perguntas, mas não ajuda você a fazer nada com essas respostas.
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Quando as organizações procuram uma alternativa ao Snowflake Cortex
As limitações do Cortex significam que, mesmo com dados mais rápidos, os projetos ainda avançam lentamente. As equipes precisam traduzir manualmente as descobertas em tarefas, planos e conversas em outras ferramentas.
As equipes começam a procurar uma alternativa quando enfrentam:
- Lacunas no fluxo de trabalho: não há como transformar um insight de dados diretamente em uma tarefa ou plano de projeto acionável.
- Necessidades de colaboração: discutir as implicações de um relatório exige mudar para o Slack ou e-mail, o que pode levar à perda de contexto ao longo do caminho.
- Problemas de visibilidade interfuncional: as informações da equipe de dados precisam estar conectadas às campanhas de marketing, aos planos de desenvolvimento de produtos e aos sprints de engenharia, mas continuam isoladas.
Quando você já alterna entre mais de nove aplicativos todos os dias, a última coisa de que precisa é outra ferramenta de análise. Não preferiria ter análises incorporadas diretamente em seu ambiente de gerenciamento de trabalho?
A Gartner confirma essa tendência. Eles prevêem que, até 2027, 75% do conteúdo analítico será contextualizado para aplicações inteligentes por meio de IA generativa.
ClickUp como alternativa ao Snowflake Cortex
Quando você precisa de um espaço de trabalho conectado onde dados, projetos, documentos e comunicação coexistam, o ClickUp é a melhor opção.
Já vimos como os painéis e os poderosos cartões de IA do ClickUp eliminam insights isolados.
Como o primeiro espaço de trabalho de IA convergente do mundo, o ClickUp pode ajudá-lo ainda mais a criar um fluxo de trabalho contínuo, desde os dados até a ação:
- Veja o progresso da sua equipe rapidamente com os painéis do ClickUp: obtenha uma visão geral dos dados do seu trabalho, incluindo o progresso das tarefas, a carga de trabalho da equipe e o desempenho do projeto — tudo no mesmo lugar onde você gerencia seus projetos. Filtre cartões, programe relatórios e use visualizações detalhadas para obter informações granulares.
- Encontre respostas instantaneamente em todo o seu espaço de trabalho com o ClickUp Brain: vá além dos dados estruturados e faça perguntas sobre suas tarefas, documentos e conversas no ClickUp. Basta digitar @Brain em um comentário de tarefa ou no ClickUp Chat para obter respostas instantâneas e contextualizadas.
- Aja com base nas informações instantaneamente com fluxos de trabalho conectados: quando o ClickUp Brain revela uma informação, você pode criar imediatamente uma tarefa, atribuí-la a um membro da equipe e definir uma data de vencimento — tudo isso sem sair da conversa.
- Compartilhe e colabore em insights com o ClickUp Docs: documente suas descobertas, crie relatórios e colabore com as partes interessadas em um ClickUp Doc diretamente vinculado a tarefas e projetos relevantes.
- Economize tempo e reduza o trabalho manual com as automações do ClickUp: configure automações para acionar ações — como enviar um e-mail ou alterar o status de uma tarefa — com base nas condições que você definir.
ClickUp vs. Snowflake Cortex Analyst: um resumo
| Capacidade | Analista do Snowflake Cortex | ClickUp |
|---|---|---|
| Consultas em linguagem natural | Sim (apenas dados estruturados) | Sim (em todos os dados do espaço de trabalho) |
| Integração do fluxo de trabalho | Não | Gerenciamento nativo de tarefas e projetos |
| Colaboração em equipe | Limitado | Documentos, comentários e bate-papo integrados para colaboração ao vivo e assíncrona |
| Visibilidade multifuncional | Apenas armazenamento de dados | Contexto de trabalho completo |
| Ação a partir de insights | Exportação manual necessária | Criação direta de tarefas |
Passe das informações à ação mais rapidamente com o ClickUp
A análise conversacional está mudando a forma como as equipes interagem com os dados. Mas o verdadeiro desafio ainda está em preencher a lacuna entre o “saber ” e o “fazer”.
As equipes mais eficazes otimizam suas ferramentas de BI para três coisas:
- Insights com responsabilidade: as respostas devem levar diretamente a tarefas, decisões e responsáveis — e não desaparecer em registros de bate-papo ou painéis.
- Contexto em vez de consultas simples: as informações são mais valiosas quando estão associadas a projetos, cronogramas e conversas da equipe.
- Execução integrada: quanto menor a distância entre o insight e a ação, maior o retorno sobre seus investimentos em dados.
No entanto, nunca foi tão simples construir uma ponte entre os insights dos dados e a execução do projeto. Tudo o que você precisa para começar é um espaço de trabalho unificado onde seus dados, projetos e pessoas se reúnam.
É exatamente isso que você obtém com o ClickUp. Curioso para experimentar? Inscreva-se hoje mesmo no ClickUp — é grátis!
Perguntas frequentes (FAQs)
O Cortex Analyst é um recurso específico para fazer perguntas sobre dados estruturados em linguagem simples. O Snowflake Intelligence é um produto mais abrangente que inclui o Cortex Analyst, juntamente com outros agentes de IA para tarefas como monitoramento da qualidade dos dados.
Sim, os usuários podem fazer perguntas de forma coloquial, sem SQL. No entanto, ainda é necessário um membro da equipe técnica para construir e manter o modelo semântico que garante que a IA forneça respostas precisas.
Seu preço é baseado no consumo. Você paga pelos créditos de computação do Snowflake usados para executar o modelo de IA e as consultas. Para obter as tarifas mais atualizadas, consulte a documentação oficial de preços do Snowflake.