ทีมธุรกิจส่วนใหญ่ไม่ได้ขาดข้อมูล แต่พวกเขาขาดคำตอบที่เชื่อถือได้—และได้รับอย่างรวดเร็ว
ดังนั้นจึงไม่น่าแปลกใจที่ทีมข้อมูลหลายทีมยังคงใช้เวลาประมาณ70% ของเวลาในการเตรียมและทำความสะอาดข้อมูลก่อนที่จะสามารถเริ่มการวิเคราะห์จริงได้
Snowflake Cortex Analyst ถูกสร้างขึ้นเพื่อทำลายวงจรนั้น แทนที่จะต้องแปลงคำถามทางธุรกิจเป็นตั๋ว SQL ทีมสามารถใช้งานเพื่อถามคำถามโดยตรงในภาษาอังกฤษธรรมดาและรับคำตอบโดยตรงจากคลังข้อมูลของพวกเขา
ในโพสต์นี้ เราจะเจาะลึกวิธีการใช้ Snowflake Cortex สำหรับธุรกิจอัจฉริยะ วิธีการทำงานเบื้องหลัง จุดที่สร้างคุณค่าที่แท้จริง และจุดที่ทีมมักจะพบข้อจำกัด
อะไรคือ Snowflake Cortex Analyst
Snowflake Cortex Analyst เป็นบริการ AI ที่จัดการอย่างเต็มรูปแบบภายใน Snowflake's Data Cloud ซึ่งช่วยให้คุณสามารถถามคำถามเกี่ยวกับข้อมูลที่มีโครงสร้างของคุณโดยใช้ภาษาอังกฤษทั่วไป
คิดถึงมันเหมือนกับนักแปลที่ทำการแปลงคำถามการสนทนาของคุณเป็นคำสั่ง SQL ที่ซับซ้อนโดยอัตโนมัติ. สิ่งนี้มีประโยชน์สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลแบบบริการตนเอง. มันมอบการเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกให้กับทุกคนโดยไม่กระทบต่อความปลอดภัย, การควบคุมการเข้าถึง, และการกำกับดูแลข้อมูล.
Cortex Analyst เป็นส่วนหนึ่งของชุดโปรแกรม Snowflake Cortex AI ที่ใหญ่กว่า ซึ่งประกอบด้วยคุณสมบัติต่าง ๆ สำหรับการทำงานกับแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLMs)
คุณสมบัติหลักสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยตนเอง
Cortex Analyst ถูกออกแบบมาเพื่อทำให้ชีวิตของทีมข้อมูลของคุณง่ายขึ้น โดยให้ผู้ใช้ทางธุรกิจสามารถค้นหาคำตอบได้ด้วยตัวเอง นี่คือสิ่งที่มันนำเสนอ:
- อินเทอร์เฟซภาษาธรรมชาติ: คุณสามารถพิมพ์คำถามเช่น "สินค้าใดขายดีที่สุดในภาคตะวันออกเฉียงเหนือเมื่อเดือนที่แล้ว?" แทนการเขียนโค้ดเพื่อดึงคำตอบ
- การผสานรวมโมเดลเชิงความหมาย: คุณลักษณะนี้เชื่อมต่อคำศัพท์ทางธุรกิจที่คุณใช้ทุกวัน ("รายได้" หรือ "ลูกค้า") กับชื่อคอลัมน์ทางเทคนิคในฐานข้อมูลของคุณ
- คำถามที่ได้รับการตรวจสอบ: สำหรับคำถามที่มีความสำคัญและถูกถามบ่อย คุณสามารถอนุมัติล่วงหน้าคู่คำถาม-คำตอบเฉพาะเพื่อให้แน่ใจในความถูกต้อง
- การเก็บรักษาบริบท: เครื่องมือจะจดจำสิ่งที่คุณได้ถามไปแล้ว ดังนั้นคุณสามารถถามคำถามเพิ่มเติมได้โดยไม่ต้องเริ่มต้นใหม่
- ตัวชี้วัดความน่าเชื่อถือ: เพื่อช่วยให้คุณไว้วางใจในคำตอบที่ได้รับ ระบบจะแสดงคะแนนความมั่นใจและแสดง SQL ที่ใช้สร้างคำตอบนั้นอย่างชัดเจน
อะไรคือสูตรลับที่ขับเคลื่อนมัน? แบบจำลองเชิงความหมาย (semantic model) มันทำหน้าที่เหมือนพจนานุกรม แปลวิธีที่ทีมของคุณพูดถึงธุรกิจให้เป็นภาษาที่ฐานข้อมูลเข้าใจได้
การทำงานของ Cortex Analyst
กระบวนการนี้ค่อนข้างตรงไปตรงมา
ขั้นแรก คุณพิมพ์คำถามลงในอินเทอร์เฟซแชท จากนั้น Cortex Analyst จะดูที่โมเดลเชิงความหมายของคุณ—ซึ่งเป็นไฟล์การกำหนดค่าที่คุณสร้างขึ้น—เพื่อทำความเข้าใจบริบททางธุรกิจของคำที่คุณใช้ ด้วยบริบทนั้น LLM ที่อยู่เบื้องหลังจะสร้างคำสั่ง SQL ขึ้นมา
คำสั่งนั้นทำงานโดยตรงบนตารางของคุณภายใน Snowflake และผลลัพธ์จะถูกส่งกลับมาให้คุณในแชท พร้อมกับโค้ด SQL ที่ใช้ ความโปร่งใสนี้เป็นกุญแจสำคัญในการสร้างความไว้วางใจ และเนื่องจากทั้งหมดนี้เกิดขึ้นภายในบัญชี Snowflake ของคุณ ข้อมูลของคุณจะไม่ถูกนำออกจากสภาพแวดล้อมที่ปลอดภัยของคุณ ✨
วิธีสร้างแอปพลิเคชันนักวิเคราะห์คอร์เท็กซ์
การสร้างแอป Cortex Analyst ไม่ใช่เรื่องยากในทางทฤษฎี แต่ในทางปฏิบัติมักจะไม่ค่อยง่าย เทคโนโลยีจะทำงานได้ดีเพียงใดขึ้นอยู่กับโครงสร้างรอบข้างเท่านั้น
ทีมของคุณอาจใช้เวลาไปกับการทำความสะอาดข้อมูล, กำหนดความหมายทางธุรกิจ, และปรับแต่งประสบการณ์ผู้ใช้มากกว่าการเชื่อมต่อระบบ AI เอง
ข่าวดีก็คือ การสร้างแอป Cortex Analyst สามารถสรุปได้เป็นสามองค์ประกอบหลัก: ข้อมูลที่สะอาด, แบบจำลองเชิงความหมายที่ชัดเจน, และอินเทอร์เฟซแชท. ในขณะที่ Snowflake จัดเตรียมเครื่องมือให้คุณ งานหลักของคุณคือการแปลตรรกะทางธุรกิจที่ยุ่งเหยิงและซับซ้อนในโลกจริงของทีมคุณให้กลายเป็นชั้นข้อมูลที่มีโครงสร้างซึ่ง AI สามารถเข้าใจได้.
ในการทำสิ่งนี้ให้ดี คุณจำเป็นต้อง:
1. เตรียมชุดข้อมูลของคุณ
Cortex Analyst เป็นเครื่องมือที่ทรงพลัง แต่ไม่ได้อ่านใจคนได้ มันทำงานได้ดีที่สุดกับข้อมูลที่สะอาดและมีโครงสร้างที่ดี ซึ่งอยู่ในตารางหรือมุมมองของ Snowflake ของคุณ หากข้อมูลของคุณยุ่งเหยิง คำตอบของคุณก็จะยุ่งเหยิงเช่นกัน นี่คือปัญหาคลาสสิกของ 'ขยะเข้า ขยะออก'
เพื่อเตรียมตัวให้พร้อมสำหรับความสำเร็จ ให้มุ่งเน้นไปที่ขั้นตอนการจัดเตรียมข้อมูลเหล่านี้:
- ทำให้มาตรฐานการตั้งชื่อเป็นปกติ: ใช้ชื่อคอลัมน์ที่ชัดเจนและอธิบายได้ซึ่งสอดคล้องกับภาษาธุรกิจของคุณ ตัวอย่างเช่น ตั้งชื่อคอลัมน์ว่า monthly_recurring_revenue แทนที่จะเป็น mrr_val
- สร้างมุมมองแบบรวม: หากทีมของคุณต้องการข้อมูลเมตริกเดิมๆ อยู่เสมอ ให้คำนวณล่วงหน้าไว้ในตารางสรุปหรือมุมมอง ซึ่งจะช่วยให้การสืบค้นข้อมูลเร็วขึ้นและเชื่อถือได้มากขึ้น
- ความสัมพันธ์ของเอกสาร: ตรวจสอบให้แน่ใจว่าความเชื่อมโยง (หรือการเชื่อมต่อ) ระหว่างตารางของคุณมีเหตุผลและถูกกำหนดไว้อย่างชัดเจน
- ขจัดความคลุมเครือ: หลีกเลี่ยงการใช้ชื่อคอลัมน์เดียวกันในตารางต่าง ๆ สำหรับวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกัน เนื่องจากจะทำให้ AI สับสน
ทีมส่วนใหญ่เริ่มต้นด้วยข้อมูลอนุกรมเวลา (เช่น ยอดขายรายวัน) หรือบันทึกธุรกรรม (เช่น คำสั่งซื้อของลูกค้า) เป็นพื้นฐานสำหรับแอปพลิเคชัน BI แรกของพวกเขา
📚 อ่านเพิ่มเติม:วิธีใช้ AI สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล
2. สร้างแบบจำลองเชิงความหมาย
แบบจำลองเชิงความหมายคือสมองของแอปพลิเคชัน Cortex Analyst ของคุณ เป็นไฟล์ YAML (Yet Another Markup Language) ที่คุณสร้างขึ้นเพื่อสอนให้ AI รู้จักภาษาเฉพาะของบริษัทคุณ คิดว่าเป็นคู่มือการใช้งานอย่างละเอียดสำหรับ AI
นี่คือสิ่งที่คุณกำหนดไว้:
- ตาราง: ตารางหรือมุมมองเฉพาะใน Snowflake ที่ AI ได้รับอนุญาตให้สืบค้น
- คอลัมน์: คำอธิบายภาษาไทยที่เข้าใจง่ายสำหรับแต่ละฟิลด์ข้อมูล รวมถึงคำที่มีความหมายเหมือนกันที่ทีมของคุณอาจใช้
- เมตริก: คำนิยามสำหรับตัวชี้วัดทางธุรกิจที่คำนวณได้ เช่น อัตรากำไรขั้นต้น หรือมูลค่าตลอดอายุลูกค้า
- ความสัมพันธ์: โต๊ะที่แตกต่างกันเชื่อมต่อกันอย่างไร
- คำถามที่ได้รับการตรวจสอบ: ชุดของคำถามและคำสั่ง SQL ที่ได้รับการอนุมัติล่วงหน้า ซึ่งเป็น "ทองคำ" ที่รับประกันความถูกต้องสำหรับคำถามทางธุรกิจที่สำคัญที่สุดของคุณ
💡 เคล็ดลับมืออาชีพ: การเขียนคำอธิบายคอลัมน์ที่มีประสิทธิภาพเป็นสิ่งสำคัญมาก ควรระบุให้ชัดเจน สำหรับคอลัมน์ที่มีชื่อว่า order_status คำอธิบายควรอธิบายว่าแต่ละรหัสสถานะหมายถึงอะไร การสร้างโมเดลนี้เป็นกระบวนการที่ต้องทำซ้ำ คุณจะเริ่มต้นด้วยเวอร์ชันพื้นฐานและปรับปรุงให้ดีขึ้นเรื่อยๆ ตามความคิดเห็นของผู้ใช้
3. สร้างอินเทอร์เฟซแชท
เมื่อข้อมูลและแบบจำลองเชิงความหมายของคุณพร้อมแล้ว คุณจำเป็นต้องมีสถานที่สำหรับให้ผู้ใช้สามารถสอบถามข้อมูลได้ Snowflake มีตัวเลือกให้คุณสองแบบ:
- อย่างแรกคือ Streamlit ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์กที่ใช้ Python ในการสร้างเว็บแอปพลิเคชันแบบโต้ตอบได้โดยตรงภายในสภาพแวดล้อม Snowflake ของคุณ นี่เป็นวิธีที่เร็วที่สุดในการสร้างต้นแบบและใช้งานได้
- ตัวเลือกที่สองคือREST API ซึ่งช่วยให้คุณสามารถฝังความสามารถของ Cortex Analyst ลงในแอปพลิเคชันที่คุณพัฒนาเองได้
ไม่ว่าจะเลือกเส้นทางใด ประสบการณ์ของผู้ใช้คือสิ่งสำคัญที่สุด หากอินเทอร์เฟซใช้งานยากหรือสร้างความสับสน ผู้คนจะไม่ต้องการใช้เครื่องมือนั้น แม้ว่า AI จะฉลาดเพียงใดก็ตาม องค์กรส่วนใหญ่เริ่มต้นด้วยแอป Streamlit ที่เรียบง่ายสำหรับการทดสอบภายในก่อน แล้วจึงค่อยขยายไปสู่การเชื่อมต่อ API แบบกำหนดเองสำหรับการใช้งานในวงกว้าง
กรณีการใช้งานจริงสำหรับทีมธุรกิจอัจฉริยะ
พลังที่แท้จริงของ Cortex Analyst จะปรากฏชัดเมื่อคุณนำไปใช้กับคำถามเฉพาะที่เกิดขึ้นซ้ำ ๆ ซึ่งทำให้ทีมของคุณทำงานช้าลง ทุกอย่างเกี่ยวกับการลดเวลาที่ใช้ในการหาคำตอบที่เป็นกิจวัตร
ตัวอย่างสถานการณ์ที่ชัดเจนซึ่ง Cortex Analyst โดดเด่นในฐานะเครื่องมือวิเคราะห์เชิงสนทนา:
- ทีมขาย สามารถถามว่า "รายได้รวมของเราในแต่ละภูมิภาคในไตรมาสที่แล้วคือเท่าไร?" ระหว่างการทบทวนสถานะการขาย แทนที่จะรอรายงาน
- ทีมการตลาด สามารถสอบถามได้ เช่น "แคมเปญโฆษณาใหม่มีประสิทธิภาพอย่างไรบน Facebook เทียบกับ Google เมื่อสัปดาห์ที่แล้ว?" ได้ทันทีระหว่างการประชุมวางแผนกลยุทธ์
- ทีมการเงิน สามารถดึงรายงานความแตกต่างของงบประมาณแบบเฉพาะกิจได้โดยการถามว่า "แสดงให้ฉันเห็นความแตกต่างระหว่างค่าใช้จ่ายที่วางแผนไว้กับค่าใช้จ่ายที่เกิดขึ้นจริงสำหรับแผนกวิศวกรรม"
- ทีมปฏิบัติการ สามารถติดตามตัวชี้วัดประสิทธิภาพหลัก (KPIs)แบบเรียลไทม์ด้วยคำถามเช่น "เวลาการดำเนินการตามคำสั่งซื้อของเราในปัจจุบันคืออะไร?"
- ผู้บริหาร สามารถรับคำตอบได้ทันทีขณะเตรียมตัวสำหรับการประชุมคณะกรรมการ โดยถามว่า "บัญชีลูกค้า 10 อันดับแรกของเราที่มีรายได้สูงสุดในปีนี้คืออะไร?"
สังเกตเห็นรูปแบบหรือไม่? Cortex Analyst มีความเชี่ยวชาญในการตอบคำถามที่มีโครงสร้างและเชิงปริมาณ ไม่ได้ออกแบบมาสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกหรือการสำรวจข้อมูล
เชื่อมต่อข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจกับกระบวนการทำงานจริงของคุณด้วย ClickUp
สมมติว่าคุณกำลังอยู่ในขั้นตอนการตรวจสอบข้อมูลและมีคนถามว่า "รายได้รวมของเราในแต่ละภูมิภาคในไตรมาสที่แล้วคือเท่าไร?" ด้วย Cortex Analyst คุณสามารถถามคำถามนั้นเป็นภาษาอังกฤษธรรมดาและได้รับคำตอบที่ชัดเจนและเป็นระบบได้ทันที เพียงเท่านี้ก็ถือเป็นก้าวสำคัญไปข้างหน้าแล้ว
แต่สิ่งที่มักจะเกิดขึ้นต่อไปคือ คุณสังเกตเห็นว่า EMEA กำลังล้าหลัง มีคนแนะนำให้ตรวจสอบความเร็วในการปิดดีล อีกคนแจ้งปัญหาเรื่องบุคลากร การประชุมจบลง—และข้อมูลเชิงลึกก็ยังคงอยู่ในหน้าต่างแชท ในขณะที่งานที่ต้องติดตามกลับกระจัดกระจายอยู่ในเครื่องมือต่างๆ นับสิบ
นี่คือเหตุผลว่าทำไม ClickUp Dashboards และ AI Cards จึงเป็นทางเลือกที่ดีกว่า
AI Cards เป็นเครื่องมือที่คุณสามารถเพิ่มลงในแดชบอร์ดใดก็ได้เพื่อ สร้างสรุป ข้อมูลเชิงลึก และรายงานได้ทันทีในที่ทำงานของคุณ หากข้อมูลของคุณอยู่ใน ClickUp คุณสามารถถามคำถามเดียวกันโดยใช้ AI Brain Card ใน ClickUp ได้ เมื่อคำตอบปรากฏขึ้น มันจะยังคงแสดงอยู่ข้างๆ งานและแผนของทีมคุณ
แทนที่จะปล่อยให้ข้อมูลเชิงลึกด้านรายได้นั้นหายไป คุณสามารถปักหมุดข้อมูลนั้นไว้บนแดชบอร์ดที่ใช้ร่วมกัน ควบคู่กับสถานะของงานขาย เป้าหมายตามภูมิภาค และโครงการที่กำลังดำเนินการอยู่
จากนั้น คุณสามารถเปลี่ยนการสนทนาให้เป็นการกระทำได้ทันที สร้างงานเพื่อวิเคราะห์การหลุดของดีลในภูมิภาค EMEA มอบหมายผู้รับผิดชอบ กำหนดวันครบกำหนด และติดตามความคืบหน้าในที่เดียวกับที่ข้อมูลเชิงลึกนั้นอยู่
รูปแบบเดียวกันนี้ปรากฏขึ้นทุกที่:
- ในการตลาด คำถามเกี่ยวกับประสิทธิภาพของแคมเปญจะกลายเป็นงานปรับปรุงประสิทธิภาพ
- ในด้านการเงิน ความแตกต่างของงบประมาณจะกลายเป็นการตรวจสอบติดตาม
- ในการดำเนินงาน การเปลี่ยนแปลง KPI จะกระตุ้นให้เกิดความรับผิดชอบและการยกระดับปัญหา
ด้วย AI ที่เข้าใจบริบทของ ClickUp คุณไม่เพียงแต่ได้รับคำตอบอย่างรวดเร็วเท่านั้น แต่ยังมั่นใจได้ว่าคำตอบนั้นจะส่งผลให้เกิดการเปลี่ยนแปลงในขั้นตอนถัดไปจริง ๆ
การรักษาความปลอดภัยและการควบคุมการเข้าถึงใน Cortex Analyst
👀 คุณทราบหรือไม่?97% ขององค์กรที่ประสบปัญหาด้านความปลอดภัยที่เกี่ยวข้องกับ AI ขาดการควบคุมการเข้าถึง AI อย่างเหมาะสม
ความกลัวในการเปิดเผยข้อมูลที่ละเอียดอ่อน, การละเมิดกฎการปฏิบัติตาม, หรือการเกิดการรั่วไหลของข้อมูลโดยไม่ตั้งใจเป็นอุปสรรคใหญ่ในการนำมาใช้เครื่องมือ BI ใหม่
Cortex Analyst แตกต่างอย่างไร?
มันไม่ได้สร้างช่องทางลับที่ไม่ปลอดภัยใหม่เข้าสู่ข้อมูลของคุณ แต่จะสืบทอดนโยบายความปลอดภัยทั้งหมดที่คุณได้กำหนดไว้แล้ว การผสานรวมกับโมเดลความปลอดภัยดั้งเดิมของ Snowflake ยังช่วยให้ทีมของคุณมั่นใจในความปลอดภัยอีกด้วย
นี่คือวิธีที่มันรักษาความปลอดภัยข้อมูลของคุณ:
- การควบคุมการเข้าถึงตามบทบาท (RBAC): ผู้ใช้สามารถดูข้อมูลได้เฉพาะข้อมูลที่บทบาท Snowflake ที่ได้รับมอบหมายอนุญาตให้เข้าถึงเท่านั้น หากพนักงานขายไม่มีสิทธิ์เข้าถึงข้อมูล HR Cortex Analyst จะไม่แสดงข้อมูลนั้นให้พวกเขาเห็น
- ความปลอดภัยระดับแถว: คุณสามารถกรองข้อมูลเฉพาะที่ผู้ใช้สามารถเห็นได้ ตัวอย่างเช่น ผู้จัดการภูมิภาคอาจสามารถค้นหาข้อมูลได้เฉพาะในเขตพื้นที่ของตนเองเท่านั้น
- การปกปิดข้อมูล: ข้อมูลที่ละเอียดอ่อน เช่น ข้อมูลที่สามารถระบุตัวบุคคลได้ (PII) สามารถถูกซ่อนหรือแก้ไขโดยอัตโนมัติในผลลัพธ์ของการค้นหา
- การบันทึกการตรวจสอบ: ทุกคำถามที่ถูกถามและทุกคำสั่งที่ถูกดำเนินการจะถูกบันทึกไว้ สร้างเส้นทางการตรวจสอบที่ชัดเจนเพื่อการปฏิบัติตามข้อกำหนดและการตรวจสอบ
คุณสามารถสร้างแบบจำลองเชิงความหมายที่แตกต่างกันสำหรับกลุ่มผู้ใช้ที่แตกต่างกันได้ ซึ่งจะช่วยจำกัดสิ่งที่พวกเขาสามารถสอบถามได้มากขึ้น ข้อมูลจะไม่ถูกส่งออกนอกขอบเขตที่ปลอดภัยของบัญชี Snowflake ของคุณในระหว่างการประมวลผล
📮ClickUp Insight: 88% ของผู้ตอบแบบสำรวจของเราใช้AI สำหรับงานส่วนตัว แต่กว่า 50% ยังลังเลที่จะใช้ในที่ทำงาน อุปสรรคหลักสามประการคือ? การขาดการผสานรวมที่ราบรื่น ช่องว่างทางความรู้ หรือความกังวลด้านความปลอดภัย
แต่จะเป็นอย่างไรหาก AI ถูกฝังอยู่ในพื้นที่ทำงานของคุณแล้วและมีความปลอดภัย?ClickUp Brain ผู้ช่วย AI ในตัวจาก ClickUp ทำให้สิ่งนี้เป็นจริงได้ มันเข้าใจคำสั่งในภาษาที่เข้าใจง่าย แก้ไขปัญหาการนำ AI มาใช้ทั้งสามข้อ พร้อมเชื่อมต่อแชท งาน เอกสาร และความรู้ของคุณทั่วทั้งพื้นที่ทำงาน
ค้นหาคำตอบและข้อมูลเชิงลึกได้ด้วยการคลิกเพียงครั้งเดียว!
ข้อผิดพลาดที่พบบ่อยในนักวิเคราะห์คอร์เท็กซ์ร่วมและวิธีหลีกเลี่ยง
แม้เครื่องมือ AI ที่ฉลาดที่สุดก็อาจล้มเหลวได้หากไม่ได้นำมาใช้อย่างรอบคอบ. นี่คือกับดักที่ทีมมักตกหลุมพรางบ่อยที่สุด และวิธีที่คุณสามารถหลีกเลี่ยงได้:
- คำอธิบายโมเดลเชิงความหมายที่ไม่ชัดเจน: หากคำอธิบายคอลัมน์ของคุณเป็นแบบทั่วไป LLM จะต้องเดาความหมายของคุณ และมักจะเดาผิดบ่อยครั้ง ✅ แทนที่: เขียนคำอธิบายให้เหมือนกับว่าคุณกำลังอธิบายข้อมูลให้กับพนักงานใหม่ ฟังดูเฉพาะเจาะจงและรวมบริบททางธุรกิจด้วย
- ✅ แทนที่: เขียนคำอธิบายราวกับว่าคุณกำลังอธิบายข้อมูลให้กับพนักงานใหม่ ฟังดูเฉพาะเจาะจงและรวมบริบททางธุรกิจ
- ข้ามการตรวจสอบคำค้นหา: หากไม่มีตัวอย่างที่ได้รับการอนุมัติล่วงหน้าสำหรับเมตริกที่สำคัญที่สุดของคุณ คุณจะไม่สามารถรับประกันความถูกต้องของคำถามที่สำคัญได้ ✅ แทนที่: ระบุคำถามทางธุรกิจที่สำคัญที่สุด 10-20 ข้อ และสร้างคำค้นหาที่ได้รับการตรวจสอบสำหรับคำถามเหล่านั้นตั้งแต่วันแรก
- ✅ แทนที่: ระบุคำถามทางธุรกิจที่สำคัญที่สุด 10-20 ข้อ และสร้างคำถามที่ได้รับการตรวจสอบแล้วสำหรับคำถามเหล่านั้นตั้งแต่วันแรก
- การโอเวอร์โหลดโมเดลเชิงความหมาย: การพยายามรวมทุกตารางในคลังข้อมูลของคุณตั้งแต่เริ่มต้นจะสร้างความคลุมเครือและทำให้ AI ทำงานช้าลง ✅ แทนที่: เริ่มต้นด้วยโมเดลที่มุ่งเน้นเฉพาะข้อมูลที่มีคุณค่าและใช้บ่อยที่สุดสำหรับกรณีการใช้งานเดียวเท่านั้น
- ✅ แทนที่: เริ่มต้นด้วยโมเดลที่มุ่งเน้นเฉพาะข้อมูลที่มีคุณค่าและใช้บ่อยที่สุดสำหรับกรณีการใช้งานเดียวเท่านั้น
- การเพิกเฉยต่อข้อเสนอแนะของผู้ใช้: อย่ามองว่าเวอร์ชันแรกของโมเดลเชิงความหมายของคุณสมบูรณ์แบบ ✅ แทนที่ด้วย: สร้างกลไกรับข้อเสนอแนะที่เรียบง่ายในแอปของคุณ และถือทุกคำตอบที่ไม่ถูกต้องเป็นโอกาสในการปรับปรุงโมเดลของคุณ
- ✅ แทนที่: สร้างกลไกการให้ข้อเสนอแนะที่เรียบง่ายไว้ในแอปของคุณ และถือทุกคำตอบที่ไม่ถูกต้องเป็นโอกาสในการปรับปรุงโมเดลของคุณ
- คาดหวังความสมบูรณ์แบบ: LLMs อาจ "สร้างภาพลวง" หรือแต่งเรื่องขึ้นมาได้ อย่าเชื่อคำตอบโดยไม่ตรวจสอบ ✅ แทนที่: ให้ผู้ใช้ตรวจสอบ SQL ที่สร้างขึ้นสำหรับการตัดสินใจที่สำคัญเสมอ
- ✅ แทนที่: ให้ผู้ใช้ตรวจสอบ SQL ที่สร้างขึ้นเสมอสำหรับการตัดสินใจที่สำคัญ
- ✅ แทนที่: เขียนคำอธิบายราวกับว่าคุณกำลังอธิบายข้อมูลให้กับพนักงานใหม่ ฟังดูเฉพาะเจาะจงและรวมบริบททางธุรกิจ
- ✅ แทนที่: ระบุคำถามทางธุรกิจที่สำคัญที่สุด 10-20 ข้อ และสร้างคำถามที่ได้รับการตรวจสอบแล้วสำหรับคำถามเหล่านั้นตั้งแต่วันแรก
- ✅ แทนที่: เริ่มต้นด้วยโมเดลที่มุ่งเน้นเฉพาะข้อมูลที่มีคุณค่าและใช้บ่อยที่สุดสำหรับกรณีการใช้งานเดียวเท่านั้น
- ✅ แทนที่: สร้างกลไกการให้ข้อเสนอแนะที่เรียบง่ายในแอปของคุณ และถือทุกคำตอบที่ไม่ถูกต้องเป็นโอกาสในการปรับปรุงโมเดลของคุณ
- ✅ แทนที่: ให้ผู้ใช้ตรวจสอบ SQL ที่สร้างขึ้นเสมอสำหรับการตัดสินใจที่สำคัญ
วิธีทดสอบและปรับปรุงผลลัพธ์ของ Cortex Analyst ของคุณ
คุณได้เปิดตัวแอปของคุณแล้ว แต่คุณจะรู้ได้อย่างไรว่ามันทำงานได้จริงหรือไม่? คุณไม่สามารถเชื่อคำตอบจาก AI ได้ตามหน้าตาของมัน คุณต้องมีกรอบการวัดประสิทธิภาพ:
- สร้างชุดทดสอบ: ก่อนที่คุณจะเปิดตัว ให้สร้างรายการคำถามทางธุรกิจทั่วไปที่มีคำตอบที่ทราบและตรวจสอบได้
- เปรียบเทียบ SQL ที่สร้างขึ้น: สำหรับแต่ละคำถามทดสอบ ให้ตรวจสอบ SQL ที่ Cortex Analyst สร้างขึ้น ตรรกะมีความสมเหตุสมผลหรือไม่? มีการเชื่อมโยงตารางอย่างถูกต้องหรือไม่?
- ติดตามความแม่นยำของระบบตามเวลา: ตรวจสอบว่าผู้ใช้ได้รับคำตอบที่ถูกต้องบ่อยเพียงใด คุณสามารถทำได้โดยการเพิ่มปุ่ม 'มีประโยชน์หรือไม่?' ในอินเทอร์เฟซแชทของคุณ
- วนซ้ำกับแบบจำลองเชิงความหมาย: ใช้ทุกคำค้นหาที่ล้มเหลวหรือข้อเสนอแนะเชิงลบเป็นเบาะแส ช่วงเวลาเหล่านี้เผยให้เห็นช่องว่างในคำนิยามเชิงความหมายของคุณหรือพื้นที่ที่คุณจำเป็นต้องเพิ่มคำค้นหาที่ได้รับการยืนยัน
🤝 ขอเตือนอย่างเป็นกันเอง: เริ่มต้นด้วยการทดสอบคำถามที่มีความถี่สูงและซับซ้อนต่ำเพื่อสร้างพื้นฐานที่มั่นคง เมื่อคุณมีความมั่นใจมากขึ้น คุณสามารถก้าวไปสู่กรณีที่มีความซับซ้อนมากขึ้นได้
ข้อจำกัดของ Snowflake Cortex
Cortex Analyst ไม่สามารถแก้ปัญหาการวิเคราะห์ทั้งหมดให้กับทีมของคุณได้ คุณอาจจำเป็นต้องใช้เครื่องมืออื่นเพิ่มเติม ซึ่งอาจทำให้บริษัทของคุณมีเครื่องมือที่ซับซ้อนมากขึ้น
ก่อนที่คุณจะทุ่มเททั้งหมด สิ่งสำคัญคือต้องมีความเป็นจริงเกี่ยวกับสิ่งที่ Cortex Analyst สามารถทำได้และไม่สามารถทำได้ นี่คือข้อจำกัดในปัจจุบันของมัน:
- มันทำงานได้เฉพาะกับข้อมูลที่มีโครงสร้าง: มันไม่สามารถวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น ข้อความจากเอกสาร รูปภาพ หรือไฟล์เสียง
- เน้นที่ SQL: ทุกคำตอบเป็นผลลัพธ์ของการสอบถาม SQL ไม่สามารถทำการวิเคราะห์ที่ซับซ้อนมากขึ้นหรือทำการคาดการณ์การเรียนรู้ของเครื่องได้
- มันขึ้นอยู่กับโมเดลเชิงความหมายทั้งหมด: ความถูกต้องของคำตอบของมันดีเพียงใดก็ขึ้นอยู่กับการให้คำจำกัดความของคุณเท่านั้น โมเดลที่มีการกำหนดคำจำกัดความไม่ดีจะให้ผลลัพธ์ที่ไม่ดี
- มันมีเส้นทางการเรียนรู้: การสร้างและรักษาแบบจำลองเชิงความหมายคุณภาพสูงต้องใช้ความเชี่ยวชาญทางเทคนิคและความพยายามอย่างต่อเนื่อง
- มีข้อพิจารณาด้านค่าใช้จ่าย: คุณจะถูกเรียกเก็บเงินสำหรับเครดิตการประมวลผลที่ใช้สำหรับการอนุมาน LLM และการดำเนินการค้นหา ซึ่งอาจเพิ่มขึ้นได้หากมีการใช้งานในปริมาณมาก
- ไม่มีการผสานการทำงานกับระบบเวิร์กโฟลว์: Cortex Analyst สามารถตอบคำถามได้ แต่ไม่สามารถช่วยให้คุณ ดำเนินการ อะไรก็ตามจากคำตอบเหล่านั้น
กำลังมองหาเครื่องมือการแสดงข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่ชาญฉลาดกว่าอยู่หรือไม่? ชมวิดีโอนี้เลย!
เมื่อองค์กรมองหาทางเลือกแทน Snowflake Cortex
ข้อจำกัดของ Cortex หมายความว่า แม้จะมีข้อมูลที่เร็วขึ้น โครงการก็ยังดำเนินไปอย่างช้าๆ ทีมงานต้องแปลผลการค้นพบเป็นงาน แผนงาน และการสนทนาด้วยตนเองในเครื่องมืออื่นๆ
ทีมเริ่มมองหาทางเลือกอื่นเมื่อพวกเขาเผชิญกับ:
- ช่องว่างในกระบวนการทำงาน: ไม่มีวิธีที่จะเปลี่ยนข้อมูลเชิงลึกให้กลายเป็นงานหรือแผนโครงการที่สามารถดำเนินการได้โดยตรง
- ความต้องการในการทำงานร่วมกัน: การหารือเกี่ยวกับผลกระทบของรายงานอาจต้องเปลี่ยนไปใช้ Slack หรืออีเมล ซึ่งอาจทำให้เสียบริบทในระหว่างทาง
- ปัญหาการมองเห็นข้ามสายงาน: ข้อมูลเชิงลึกจากทีมข้อมูลจำเป็นต้องเชื่อมโยงกับแคมเปญการตลาด แผนพัฒนาผลิตภัณฑ์ และการทำงานของทีมวิศวกรรม แต่ยังคงแยกออกจากกัน
เมื่อคุณต้องสลับไปมาระหว่างแอปมากกว่า 9 แอปทุกวัน เครื่องมือวิเคราะห์อีกตัวคงเป็นสิ่งสุดท้ายที่คุณต้องการ คุณไม่อยากให้ระบบวิเคราะห์ข้อมูลถูกฝังอยู่ในสภาพแวดล้อมการจัดการงานของคุณโดยตรงมากกว่าหรือ?
Gartner ยืนยันแนวโน้มนี้ พวกเขาคาดการณ์ว่า75% ของเนื้อหาการวิเคราะห์จะถูกปรับให้เหมาะสมกับบริบทสำหรับแอปพลิเคชันอัจฉริยะผ่าน AI เชิงสร้างสรรค์ภายในปี 2027
ClickUp เป็นทางเลือกแทน Snowflake Cortex
เมื่อคุณต้องการพื้นที่ทำงานที่เชื่อมต่อซึ่งข้อมูล โครงการ เอกสาร และการสื่อสารอยู่ร่วมกันClickUpคือทางเลือกที่เหมาะสม
เราได้เห็นแล้วว่าแดชบอร์ดและ AI Cards อันทรงพลังของ ClickUp ช่วยขจัดข้อมูลที่แยกส่วนอย่างไร
ในฐานะที่เป็นConverged AI Workspace แห่งแรกของโลก ClickUp สามารถช่วยคุณสร้างกระบวนการทำงานที่ราบรื่นตั้งแต่ข้อมูลจนถึงการดำเนินการได้มากขึ้น:
- ดูความคืบหน้าของทีมคุณได้อย่างรวดเร็วด้วย ClickUp Dashboards: รับมุมมองระดับสูงของข้อมูลการทำงานของคุณ รวมถึงความคืบหน้าของงาน ปริมาณงานของทีม และประสิทธิภาพของโครงการ—ทั้งหมดในที่เดียวที่คุณจัดการโครงการของคุณ กรองการ์ด กำหนดเวลาการรายงาน และใช้มุมมองเจาะลึกเพื่อดูรายละเอียดที่ละเอียด
- ค้นหาคำตอบได้ทันทีทั่วทั้งพื้นที่ทำงานของคุณด้วย ClickUp Brain: ก้าวข้ามข้อมูลที่มีโครงสร้างและถามคำถามเกี่ยวกับงานใน ClickUp,เอกสารใน ClickUp และการสนทนาของคุณ เพียงพิมพ์ @Brain ในความคิดเห็นของงานหรือในClickUp Chatเพื่อรับคำตอบที่เข้าใจบริบทได้ทันที
- ดำเนินการตามข้อมูลเชิงลึกได้ทันทีด้วยเวิร์กโฟลว์ที่เชื่อมต่อ: เมื่อ ClickUp Brain แสดงข้อมูลเชิงลึก คุณสามารถสร้างงาน มอบหมายให้กับสมาชิกในทีม และกำหนดวันที่ครบกำหนดได้ทันที—ทั้งหมดนี้โดยไม่ต้องออกจากบทสนทนา
- แชร์และทำงานร่วมกันบนข้อมูลเชิงลึกด้วย ClickUp Docs: บันทึกผลการค้นพบของคุณ สร้างรายงาน และทำงานร่วมกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียในเอกสาร ClickUp Doc ที่เชื่อมโยงโดยตรงกับงานและโครงการที่เกี่ยวข้อง
- ประหยัดเวลาและลดงานที่ต้องทำด้วยตนเองด้วยClickUp Automations: ตั้งค่าการทำงานอัตโนมัติเพื่อกระตุ้นการดำเนินการ เช่น การส่งอีเมลหรือเปลี่ยนสถานะงาน ตามเงื่อนไขที่คุณกำหนด
ClickUp เทียบกับ Snowflake Cortex Analyst: สรุป
| ความสามารถ | นักวิเคราะห์ Snowflake Cortex | คลิกอัพ |
|---|---|---|
| การค้นหาด้วยภาษาธรรมชาติ | ใช่ (เฉพาะข้อมูลที่มีโครงสร้าง) | ใช่ (ครอบคลุมข้อมูลทุกพื้นที่ทำงาน) |
| การผสานการทำงานของระบบ | ไม่ | การจัดการงานและโครงการแบบดั้งเดิม |
| การร่วมมือในทีม | จำกัด | เอกสารในตัว, ความคิดเห็น, และการแชทสำหรับการร่วมมือแบบเรียลไทม์และแบบไม่เรียลไทม์ |
| การมองเห็นข้ามสายงาน | คลังข้อมูลเท่านั้น | บริบทการทำงานทั้งหมด |
| การดำเนินการจากข้อมูลเชิงลึก | ต้องส่งออกด้วยตนเอง | การสร้างงานโดยตรง |
เปลี่ยนจากข้อมูลเชิงลึกสู่การปฏิบัติได้เร็วขึ้นด้วย ClickUp
การวิเคราะห์การสนทนา (Conversational analytics) กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีที่ทีมต่าง ๆ มีปฏิสัมพันธ์กับข้อมูล อย่างไรก็ตาม ความท้าทายที่แท้จริงยังคงอยู่ที่การปิดช่องว่างระหว่าง "การรู้" กับ "การลงมือทำ"
ทีมที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดจะปรับแต่งเครื่องมือ BI ของพวกเขาให้เหมาะสมที่สุดสำหรับสามสิ่ง:
- ข้อมูลเชิงลึกพร้อมความรับผิดชอบ: คำตอบควรนำไปสู่การปฏิบัติ ตัดสินใจ และมีผู้รับผิดชอบโดยตรง—ไม่ใช่หายไปในบันทึกการสนทนาหรือแดชบอร์ด
- บริบทเหนือการค้นหาแบบธรรมดา: ข้อมูลเชิงลึกมีคุณค่ามากขึ้นเมื่ออยู่ร่วมกับโครงการ, กำหนดเวลา, และการสนทนาของทีม
- การดำเนินการที่ฝังอยู่ในตัว: ยิ่งระยะห่างระหว่างความเข้าใจและการกระทำสั้นลงเท่าใด ผลตอบแทนจากการลงทุนในข้อมูลของคุณก็จะยิ่งสูงขึ้นเท่านั้น
การสร้างสะพานเชื่อมจากข้อมูลเชิงลึกสู่การดำเนินโครงการไม่เคยง่ายขนาดนี้มาก่อน สิ่งที่คุณต้องมีเพื่อเริ่มต้นคือพื้นที่ทำงานแบบรวมศูนย์เพียงแห่งเดียวที่ซึ่งข้อมูล โครงการ และบุคลากรของคุณมารวมตัวกัน
นั่นคือสิ่งที่คุณจะได้รับจาก ClickUp อย่างแท้จริง สนใจลองใช้ด้วยตัวเองไหม?สมัครใช้ ClickUp วันนี้— ฟรี!
คำถามที่พบบ่อย (FAQs)
Cortex Analyst เป็นฟีเจอร์เฉพาะสำหรับการถามคำถามเกี่ยวกับข้อมูลที่มีโครงสร้างด้วยภาษาอังกฤษทั่วไป Snowflake Intelligence เป็นผลิตภัณฑ์ที่ครอบคลุมมากกว่า ซึ่งรวมถึง Cortex Analyst พร้อมกับตัวแทน AI อื่นๆ สำหรับงานต่างๆ เช่น การตรวจสอบคุณภาพข้อมูล
ใช่ ผู้ใช้สามารถถามคำถามในรูปแบบการสนทนาได้โดยไม่ต้องใช้ SQL อย่างไรก็ตาม ยังคงจำเป็นต้องมีสมาชิกทีมเทคนิคในการสร้างและดูแลแบบจำลองเชิงความหมายเพื่อให้แน่ใจว่า AI ให้คำตอบที่ถูกต้อง
การกำหนดราคาของ Snowflake เป็นแบบตามการใช้งานจริง คุณจ่ายเฉพาะเครดิตการประมวลผลของ Snowflake ที่ใช้ในการรันโมเดล AI และดำเนินการคำสั่งค้นหาเท่านั้น สำหรับอัตราค่าบริการล่าสุด กรุณาอ้างอิงเอกสารราคาอย่างเป็นทางการของ Snowflake