De flesta företagsteam saknar inte data. De saknar svar som de kan lita på – och få snabbt.
Det är därför inte förvånande att många datateam fortfarande lägger ungefär 70 % av sin tid på att förbereda och rensa data innan de kan gå vidare till själva analysen.
Snowflake Cortex Analyst är utformat för att bryta den cykeln. Istället för att översätta affärsfrågor till SQL-ärenden kan teamen använda det för att ställa frågor direkt på vanlig engelska och få svar direkt från sitt datalager.
I det här inlägget går vi igenom hur man använder Snowflake Cortex för business intelligence, hur det fungerar bakom kulisserna, var det ger verkligt värde och var teamen ofta stöter på begränsningar.
Vad är Snowflake Cortex Analyst?
Snowflake Cortex Analyst är en helt hanterad AI-tjänst i Snowflakes Data Cloud. Den låter dig ställa frågor om dina strukturerade data med vanlig engelska.
Tänk på det som en översättare som automatiskt omvandlar dina konversationsfrågor till komplexa SQL-frågor. Detta är användbart för självbetjäningsanalyser. Det ger alla tillgång till datainsikter utan att kompromissa med säkerhet, åtkomstkontroller och datastyrning.
Cortex Analyst är en del av den större Snowflake Cortex AI-sviten, som innehåller en rad funktioner för att arbeta med stora språkmodeller (LLM).
Viktiga funktioner för självbetjäningsanalys
Cortex Analyst är utformat för att underlätta livet för dina datateam genom att låta affärsanvändare hitta sina egna svar. Här är vad det erbjuder:
- Naturligt språkgränssnitt: Du kan skriva frågor som ”Vilka produkter sålde bäst i nordöstra USA förra månaden?” istället för att skriva kod för att hämta svaren.
- Semantisk modellintegration: Denna funktion kopplar samman de affärstermer du använder varje dag (”intäkter” eller ”kund”) med de tekniska kolumnnamnen i din databas.
- Verifierade frågor: För kritiska, vanliga frågor kan du förhandsgodkänna specifika frågor och svar för att garantera noggrannheten.
- Kontextbevarande: Verktyget kommer ihåg vad du redan har frågat, så du kan ställa följdfrågor utan att behöva börja om från början.
- Förtroendeindikatorer: För att du ska kunna lita på svaren ger det ett förtroendebetyg och visar exakt vilken SQL som genererats.
Vad är hemligheten bakom detta? Den semantiska modellen. Den fungerar som en ordbok och översätter hur ditt team talar om verksamheten till ett språk som databasen förstår.
Hur Cortex Analyst fungerar
Processen är ganska enkel.
Först skriver du in en fråga i ett chattgränssnitt. Cortex Analyst tittar sedan på dess semantiska modell – en konfigurationsfil som du skapar – för att förstå affärskontexten för dina ord. Med hjälp av den kontexten genererar den underliggande LLM en SQL-fråga.
Den frågan körs direkt på dina tabeller i Snowflake, och resultaten visas i chatten tillsammans med den SQL-kod som användes. Denna transparens är nyckeln till att bygga förtroende. Och eftersom allt detta sker inom ditt Snowflake-konto lämnar dina data aldrig din säkra miljö. ✨
Hur bygger man en Cortex Analyst-applikation?
Att bygga en Cortex Analyst-app är inte svårt i teorin, men det är sällan enkelt i praktiken. Tekniken fungerar bara så bra som strukturen runt omkring den.
Ditt team kanske lägger mycket mer tid på att rensa data, definiera affärsmässiga betydelser och forma användarupplevelsen än på att koppla ihop AI:n i sig.
Den goda nyheten är att utvecklingen av en Cortex Analyst-app kan sammanfattas i tre huvudkomponenter: rena data, en väldefinierad semantisk modell och ett chattgränssnitt. Snowflake tillhandahåller verktygen, men din huvuduppgift är att översätta ditt teams röriga, verkliga affärslogik till ett strukturerat lager som AI kan förstå.
För att göra detta på ett bra sätt måste du:
1. Förbered din datamängd
Cortex Analyst är kraftfullt, men det kan inte läsa tankar. Det fungerar bäst med rena, välstrukturerade data i dina Snowflake-tabeller eller -vyer. Om dina data är röriga blir dina svar det också. Detta är det klassiska problemet med ”skräp in, skräp ut”.
För att skapa förutsättningar för framgång bör du fokusera på följande steg i dataprepareringen:
- Normaliser namngivningskonventioner: Använd tydliga, beskrivande kolumnnamn som matchar ditt affärsspråk. Namnge till exempel en kolumn monthly_recurring_revenue istället för mrr_val.
- Skapa aggregerade vyer: Om ditt team ständigt efterfrågar samma mätvärden kan du förberäkna dem i en sammanfattande tabell eller vy. Detta gör sökningarna snabbare och mer tillförlitliga.
- Dokumentera relationer: Se till att kopplingarna (eller sammanfogningarna) mellan dina tabeller är logiska och tydligt definierade.
- Undvik tvetydigheter: Undvik att använda samma kolumnnamn i olika tabeller för olika saker, eftersom detta förvirrar AI:n.
De flesta team börjar med sina tidsseriedata (som daglig försäljning) eller transaktionsregister (som kundorder) som grund för sin första BI-applikation.
📚 Läs också: Hur man använder AI för dataanalys
2. Skapa den semantiska modellen
Den semantiska modellen är hjärnan i din Cortex Analyst-applikation. Det är en YAML-fil (Yet Another Markup Language) som du skapar för att lära AI:n ditt företags unika språk. Tänk på den som en detaljerad bruksanvisning för AI:n.
Här är vad du definierar i det:
- Tabeller: De specifika Snowflake-tabeller eller vyer som AI får fråga.
- Kolumner: Enkla beskrivningar på engelska för varje datafält, inklusive synonymer som ditt team kan använda.
- Mätvärden: Definitioner för beräknade affärsmått, som vinstmarginal eller kundlivstidsvärde.
- Relationer: Hur olika tabeller kopplas till varandra
- Verifierade frågor: En uppsättning förhandsgodkända, ”gyllene” frågor och SQL-par som garanterar noggrannhet för dina viktigaste affärsfrågor.
💡 Proffstips: Det är viktigt att skriva effektiva kolumnbeskrivningar. Var specifik. För en kolumn med namnet order_status bör din beskrivning förklara vad varje statuskod betyder. Att bygga denna modell är en iterativ process; du börjar med en grundläggande version och förfinar den över tid baserat på användarfeedback.
3. Bygg chattgränssnittet
När dina data och din semantiska modell är klara behöver du en plats där användarna kan ställa frågor. Snowflake ger dig två alternativ:
- Det första är Streamlit. Det är ett Python-baserat ramverk för att bygga interaktiva webbappar direkt i din Snowflake-miljö. Det här är det snabbaste sättet att få igång en prototyp.
- Det andra alternativet är ett REST API, som gör att du kan integrera Cortex Analysts funktioner i dina egna anpassade applikationer.
Oavsett vilken väg du väljer är användarupplevelsen avgörande. Ett klumpigt och förvirrande gränssnitt avskräcker människor från att använda verktyget, även om AI-tekniken i sig är smart. De flesta organisationer börjar med en enkel Streamlit-app för interna tester och utforskar sedan anpassade API-integrationer för en bredare lansering.
Verkliga användningsfall för Business Intelligence-team
Den verkliga kraften i Cortex Analyst kommer till sin rätt när du använder den för specifika, återkommande frågor som bromsar dina team. Det handlar om att minska den tid det tar att få rutinmässiga svar.
Några konkreta scenarier där Cortex Analyst utmärker sig som ett konversationsbaserat analysverktyg:
- Säljteam kan fråga ”Vad var vår totala intäkt per region förra kvartalet?” under en pipeline-genomgång istället för att vänta på en rapport.
- Marknadsföringsteam kan ställa frågan ”Hur gick den nya annonskampanjen på Facebook jämfört med Google förra veckan?” mitt under en strategisession.
- Ekonomiteam kan ta fram ad hoc-rapporter om budgetavvikelser genom att fråga: ”Visa mig skillnaden mellan planerade och faktiska utgifter för teknikavdelningen”.
- Operativa team kan övervaka nyckeltal (KPI) i realtid med frågor som ”Hur lång är vår aktuella leveranstid?”
- Chefer kan få omedelbara svar när de förbereder sig för styrelsemöten och frågar: ”Vilka är våra tio största kunder sett till intäkter i år?”
Ser du ett mönster? Cortex Analyst är utmärkt för att besvara strukturerade, kvantitativa frågor. Det är inte utformat för djupgående, utforskande dataanalys.
Koppla samman business intelligence med ditt faktiska arbetsflöde med ClickUp
Anta att du är mitt i en pipeline-granskning och någon frågar: ”Vad var vår totala intäkt per region förra kvartalet?” Med Cortex Analyst kan du ställa den frågan på vanlig engelska och få ett tydligt, strukturerat svar direkt. Det i sig är ett stort steg framåt.
Men här är vad som vanligtvis händer sedan. Du märker att EMEA halkar efter. Någon föreslår att man undersöker affärshastigheten. En annan person påpekar ett personalproblem. Mötet avslutas – och insikten finns kvar i ett chattfönster, medan uppföljningsarbetet sprids över dussintals verktyg.
Det är därför ClickUp Dashboards och AI Cards är ett bättre alternativ.
AI-kort är verktyg som du kan lägga till i valfri instrumentpanel och som genererar sammanfattningar, insikter och rapporter direkt där du arbetar. Om dina data finns i ClickUp kan du ställa samma fråga med hjälp av AI Brain Card i ClickUp. När svaret visas förblir det synligt bredvid ditt teams uppgifter och planer.
Istället för att låta den intäktsinformationen försvinna kan du fästa den på en delad instrumentpanel tillsammans med pipeline-status, regionala mål och aktiva initiativ.
Därifrån kan du omedelbart omsätta samtalet i handling. Skapa en uppgift för att analysera EMEA-affärernas förlust, tilldela en ägare, ange ett förfallodatum och spåra framstegen på samma plats som insikten finns.
Samma mönster upprepas överallt:
- Inom marknadsföring förvandlas frågor om kampanjresultat till optimeringsuppgifter.
- Inom finans blir budgetavvikelser uppföljningsgranskningar
- I verksamheten utlöser KPI-förändringar ansvarstagande och eskalering.
Med ClickUps inbyggda, kontextmedvetna AI får du inte bara snabba svar. Du ser också till att svaret faktiskt förändrar vad som händer härnäst.
Säkerhet och åtkomstkontroll i Cortex Analyst
👀 Visste du att? 97 % av organisationer som drabbats av AI-relaterade säkerhetsincidenter saknade adekvata åtkomstkontroller för AI.
Rädslan för att exponera känslig information, bryta mot efterlevnadsregler eller orsaka oavsiktliga dataläckor är ett stort hinder för att införa nya BI-verktyg.
Hur skiljer sig Cortex Analyst från andra?
Det skapar inte en ny, osäker bakdörr till dina data. Istället ärver det alla säkerhetspolicyer som du redan har etablerat. Dess integration med Snowflakes inbyggda säkerhetsmodell ger också teamen sinnesro.
Så här skyddar det dina data:
- Rollbaserad åtkomstkontroll (RBAC): Användare kan endast se den data som deras tilldelade Snowflake-roll tillåter. Om en säljare inte har åtkomst till HR-data kommer Cortex Analyst inte att visa den för dem.
- Säkerhet på radnivå: Du kan filtrera vilka specifika poster användarna ser. En regionchef kan till exempel bara kunna söka data för sitt eget område.
- Datamaskering: Känslig information, såsom personligt identifierbar information (PII), kan automatiskt döljas eller redigeras i sökresultaten.
- Revisionsloggning: Varje fråga som ställs och varje sökning som görs loggas, vilket skapar en tydlig revisionsspår för efterlevnad och övervakning.
Du kan till och med skapa olika semantiska modeller för olika användargrupper, vilket ytterligare begränsar vad de kan fråga om. Data lämnar aldrig den säkra omgivningen av ditt Snowflake-konto under bearbetningen.
📮ClickUp Insight: 88 % av våra undersökningsdeltagare använder AI för sina personliga uppgifter, men över 50 % drar sig för att använda det på jobbet. De tre största hindren? Brist på smidig integration, kunskapsluckor eller säkerhetsproblem.
Men vad händer om AI är inbyggt i din arbetsyta och redan är säkert? ClickUp Brain, ClickUps inbyggda AI-assistent, gör detta till verklighet. Den förstår kommandon i klartext och löser alla tre problem med AI-implementering samtidigt som den kopplar samman din chatt, dina uppgifter, dokument och kunskap i hela arbetsytan.
Hitta svar och insikter med ett enda klick!
Vanliga fallgropar för Cortex-analytiker och hur man undviker dem
Även de smartaste AI-verktygen kan misslyckas om de inte implementeras på ett genomtänkt sätt. Här är de vanligaste fallgroparna som team faller i och hur du kan undvika dem:
- Vaga semantiska modellbeskrivningar: Om dina kolumnbeskrivningar är generiska måste LLM gissa vad du menar, och ofta gissar den fel ✅ Istället: Skriv beskrivningar som om du förklarar data för en nyanställd. Var specifik och inkludera affärskontexten.
- ✅ Istället: Skriv beskrivningar som om du förklarar data för en nyanställd. Var specifik och inkludera affärssammanhanget.
- Hoppa över verifierade frågor: Utan förhandsgodkända exempel för dina viktigaste mätvärden kan du inte garantera noggrannheten i kritiska frågor ✅ Istället: Identifiera dina 10–20 viktigaste affärsfrågor och skapa verifierade frågor för dem från dag ett.
- ✅ Istället: Identifiera dina 10–20 viktigaste affärsfrågor och skapa verifierade frågor för dem från dag ett.
- Överbelastning av den semantiska modellen: Att försöka inkludera alla tabeller i ditt datalager från början skapar oklarheter och saktar ner AI:n ✅ Istället: Börja med en fokuserad modell som endast innehåller de mest värdefulla och frekvent använda uppgifterna för ett enda användningsfall
- ✅ Istället: Börja med en fokuserad modell som endast innehåller de mest värdefulla och ofta använda uppgifterna för ett enda användningsfall.
- Ignorera användarfeedback: Betrakta inte den första versionen av din semantiska modell som perfekt ✅ Istället: Bygg in en enkel feedbackmekanism i din app och betrakta varje felaktigt svar som en möjlighet att förbättra din modell.
- ✅ Istället: Bygg in en enkel feedbackmekanism i din app och se varje felaktigt svar som en möjlighet att förbättra din modell.
- Förväntar sig perfektion: LLM kan "hallucinera" eller hitta på saker. Lita inte blint på svaren ✅ Istället: Uppmuntra alltid användarna att kontrollera den genererade SQL för viktiga beslut.
- ✅ Istället: Uppmuntra alltid användarna att kontrollera den genererade SQL-koden för viktiga beslut.
- ✅ Istället: Skriv beskrivningar som om du förklarar data för en nyanställd. Var specifik och inkludera affärskontexten.
- ✅ Istället: Identifiera dina 10–20 viktigaste affärsfrågor och skapa verifierade frågor för dem från dag ett.
- ✅ Istället: Börja med en fokuserad modell som endast innehåller de mest värdefulla och ofta använda uppgifterna för ett enda användningsfall.
- ✅ Istället: Bygg in en enkel feedbackmekanism i din app och se varje felaktigt svar som en möjlighet att förbättra din modell.
- ✅ Istället: Uppmuntra alltid användarna att kontrollera den genererade SQL-koden för viktiga beslut.
Hur du testar och förbättrar dina Cortex Analyst-resultat
Du har lanserat din app, men hur vet du om den faktiskt fungerar? Du kan inte bara ta AI-svaren för givet. Du behöver ett ramverk för att mäta prestanda:
- Skapa en testserie: Innan du lanserar, skapa en lista med vanliga affärsfrågor som har kända, verifierbara svar.
- Jämför genererad SQL: Granska den SQL som Cortex Analyst genererar för varje testfråga. Är logiken rimlig? Kopplas tabellerna ihop korrekt?
- Spåra noggrannhet över tid: Övervaka hur ofta användarna får rätt svar. Du kan göra detta genom att lägga till knappen ”Var detta till hjälp?” i ditt chattgränssnitt.
- Iterera på den semantiska modellen: Använd varje misslyckad sökning eller negativ feedback som en ledtråd. Dessa ögonblick avslöjar luckor i dina semantiska definitioner eller områden där du behöver lägga till en verifierad sökning.
🤝 Vänlig påminnelse: Börja med att testa frågor med hög frekvens och låg komplexitet för att bygga en solid grund. När du blir mer säker kan du gå vidare till mer komplexa specialfall.
Begränsningar med Snowflake Cortex
Cortex Analyst löser inte alla analysproblem för ditt team. Du kan behöva komplettera det med andra verktyg, vilket ökar antalet verktyg i ditt företag .
Innan du satsar allt är det viktigt att vara realistisk om vad Cortex Analyst kan och inte kan göra. Här är dess nuvarande begränsningar:
- Det fungerar bara med strukturerade data: Det kan inte analysera ostrukturerad information som text från dokument, bilder eller ljudfiler.
- Det är SQL-centrerat: Varje svar är resultatet av en SQL-fråga. Det kan inte utföra mer komplexa analyser eller köra maskininlärningsprognoser.
- Det beror helt på den semantiska modellen: Svarens noggrannhet är bara så bra som de definitioner du anger. En dåligt definierad modell ger dåliga resultat.
- Det finns en inlärningskurva: Att bygga och underhålla en semantisk modell av hög kvalitet kräver teknisk expertis och kontinuerliga insatser.
- Det finns kostnadsaspekter att ta hänsyn till: Du debiteras för de datorkrediter som används för LLM-inferens och utförande av sökningar, vilket kan bli dyrt vid hög användning.
- Det har ingen arbetsflödesintegration: Cortex Analyst svarar på frågor, men hjälper dig inte att göra något med svaren.
Letar du efter smartare AI-drivna verktyg för datavisualisering? Kolla in den här videon!
När organisationer letar efter ett alternativ till Snowflake Cortex
Cortex begränsningar innebär att även med snabbare data går projekten fortfarande långsamt. Team måste manuellt översätta resultaten till uppgifter, planer och konversationer i andra verktyg.
Team börjar leta efter alternativ när de står inför följande situationer:
- Brister i arbetsflödet: Det finns inget sätt att omvandla en datainsikt direkt till en genomförbar uppgift eller projektplan.
- Samarbetsbehov: För att diskutera innebörden av en rapport måste man byta till Slack eller e-post, vilket kan leda till att sammanhanget går förlorat på vägen.
- Problem med tvärfunktionell synlighet: Insikter från datateamet måste kopplas till marknadsföringskampanjer, produktplaner och tekniska sprintar, men de förblir isolerade.
När du redan växlar mellan mer än nio appar varje dag är ett ytterligare analysverktyg det sista du behöver. Skulle du inte hellre vilja ha analysverktyget inbyggt direkt i din arbetsmiljö?
Gartner bekräftar trenden. De förutspår att 75 % av analysinnehållet kommer att kontextualiseras för intelligenta applikationer via generativ AI senast 2027.
ClickUp som alternativ till Snowflake Cortex
När du behöver en sammankopplad arbetsplats där data, projekt, dokument och kommunikation samsas är ClickUp det rätta valet.
Vi har redan sett hur ClickUps instrumentpaneler och kraftfulla AI-kort eliminerar isolerade insikter.
Som världens första konvergerade AI-arbetsyta kan ClickUp hjälpa dig att skapa ett smidigt arbetsflöde från data till handling:
- Se ditt teams framsteg på ett ögonblick med ClickUp Dashboards: Få en översiktlig bild av dina arbetsdata, inklusive uppgiftsframsteg, teamets arbetsbelastning och projektets prestanda – allt på samma plats där du hanterar dina projekt. Filtrera kort, schemalägg rapporter och använd drill-down-vyer för detaljerade uppgifter.
- Hitta svar direkt i hela ditt arbetsområde med ClickUp Brain: Gå bortom strukturerade data och ställ frågor om dina ClickUp-uppgifter, ClickUp-dokument och konversationer. Skriv bara @Brain i en uppgiftskommentar eller ClickUp Chat för att få omedelbara, kontextmedvetna svar.
- Handla på insikter direkt med anslutna arbetsflöden: När ClickUp Brain visar en insikt kan du omedelbart skapa en uppgift, tilldela den till en teammedlem och ange ett förfallodatum – allt utan att lämna konversationen.
- Dela och samarbeta kring insikter med ClickUp Docs: Dokumentera dina resultat, skapa rapporter och samarbeta med intressenter i ett ClickUp Doc som är direkt kopplat till relevanta uppgifter och projekt.
- Spara tid och minska manuellt arbete med ClickUp Automations: Ställ in automatiseringar för att utlösa åtgärder – som att skicka ett e-postmeddelande eller ändra en uppgiftsstatus – baserat på de villkor du definierar.
ClickUp vs. Snowflake Cortex Analyst: En sammanfattning
| Kapacitet | Snowflake Cortex-analytiker | ClickUp |
|---|---|---|
| Sökningar med naturligt språk | Ja (endast strukturerade data) | Ja (för alla arbetsytedata) |
| Integrering av arbetsflöden | Nej | Inbyggd uppgifts- och projektledning |
| Teamsamarbete | Begränsad | Inbyggda dokument, kommentarer och chatt för live- och asynkron samverkan |
| Funktionsöverskridande synlighet | Endast datalager | Fullständig arbetsmiljö |
| Åtgärder utifrån insikter | Manuell export krävs | Direkt skapande av uppgifter |
Gå snabbare från insikter till handling med ClickUp
Konversationsanalys förändrar hur team interagerar med data. Men den verkliga utmaningen ligger fortfarande i att överbrygga klyftan mellan insikt och handling, mellan att ”veta” och att ”göra”.
De mest effektiva teamen optimerar sina BI-verktyg för tre saker:
- Insikter med ägarskap: Svaren ska leda direkt till uppgifter, beslut och ansvariga ägare – inte försvinna i chattloggar eller dashboards.
- Kontext framför vanliga frågor: Insikter är mer värdefulla när de finns tillsammans med projekt, tidslinjer och teamkonversationer.
- Inbyggd exekvering: Ju kortare avståndet är mellan insikt och handling, desto högre avkastning får du på dina datainvesteringar.
Det har dock aldrig varit enklare att bygga en bro mellan datainsikter och projektgenomförande. Allt du behöver för att komma igång är en enhetlig arbetsyta där dina data, projekt och medarbetare samlas.
Det är precis vad du får med ClickUp. Vill du prova själv? Registrera dig för ClickUp idag – det är gratis!
Vanliga frågor (FAQ)
Cortex Analyst är en specifik funktion för att ställa frågor om strukturerade data på vanlig engelska. Snowflake Intelligence är en bredare produkt som inkluderar Cortex Analyst, tillsammans med andra AI-agenter för uppgifter som att övervaka datakvalitet.
Ja, användare kan ställa frågor på ett konversationsliknande sätt utan SQL. Det krävs dock fortfarande en teknisk teammedlem för att bygga och underhålla den semantiska modellen som säkerställer att AI:n ger korrekta svar.
Prissättningen är baserad på förbrukning. Du betalar för de Snowflake-beräkningskrediter som används för att köra AI-modellen och utföra sökningar. För de senaste priserna, se Snowflakes officiella prislista.