Çoğu iş takımının veri eksikliği yoktur. Onların eksikliği, güvenebilecekleri ve hızlı bir şekilde elde edebilecekleri cevaplardır.
Bu nedenle, birçok veri takımının hala zamanlarının yaklaşık %70'ini gerçek analize geçmeden önce verileri hazırlamak ve temizlemekle geçirmeleri şaşırtıcı değildir.
Snowflake Cortex Analyst, bu döngüyü kırmak için geliştirilmiştir. Takımlar, iş sorularını SQL biletlerine çevirmek yerine, bu aracı kullanarak doğrudan sade İngilizce sorular sorabilir ve veri ambarından doğrudan yanıtlar alabilir.
Bu yazıda, Snowflake Cortex'i iş zekası için nasıl kullanacağınızı, arka planda nasıl çalıştığını, gerçek değeri nerede sağladığını ve takımların genellikle nerede sınırlara ulaştığını açıklayacağız.
Snowflake Cortex Analisti Nedir?
Snowflake Cortex Analyst, Snowflake'in Veri Bulutu içinde tamamen yönetilen bir yapay zeka hizmetidir. Yapısal verilerinizle ilgili soruları sade bir İngilizceyle sormanıza olanak tanır.
Bunu, konuşma biçimindeki sorularınızı otomatik olarak karmaşık SQL sorgularına dönüştüren bir çevirmen olarak düşünün. Bu, self servis analitik için kullanışlıdır. Güvenlik, erişim kontrolleri ve veri yönetişiminden ödün vermeden herkesin veri içgörülerine erişmesini sağlar.
Cortex Analyst, büyük dil modelleri (LLM) ile çalışmak için bir dizi özellik içeren daha büyük Snowflake Cortex AI paketinin bir parçasıdır.
Self servis analitik için anahtar özellikler
Cortex Analyst, iş kullanıcılarının kendi cevaplarını bulmalarını sağlayarak veri takımlarınızın işini kolaylaştırmak için tasarlanmıştır. İşte size sunduğu avantajlar:
- Doğal dil arayüzü: Cevapları almak için kod yazmak yerine, "Geçen ay Kuzeydoğu'da en çok satan ürünler hangileriydi?" gibi sorular yazabilirsiniz.
- Anlamsal model entegrasyonu: Bu özellik, her gün kullandığınız iş terimlerini ("gelir" veya "müşteri") veritabanınızdaki teknik sütun adlarıyla bağlantı kurar.
- Doğrulanmış sorgular: Önemli ve sık sorulan sorular için, doğruluğu garanti etmek amacıyla belirli soru-cevap çiftlerini önceden onaylayabilirsiniz.
- Bağlam saklama: Araç, daha önce sorduğunuz soruları hatırlar, böylece baştan başlamadan takip soruları sorabilirsiniz.
- Güven göstergeleri: Cevaplara güvenmenizi sağlamak için bir güven puanı sağlar ve oluşturduğu tam SQL'i gösterir.
Bunun arkasındaki sır nedir? Anlamsal model. Bu model bir sözlük görevi görür ve takımınızın iş hakkında kullandığı dili veritabanının anlayabileceği dile çevirir.
Cortex Analyst nasıl iş yapar?
Süreç oldukça basittir.
İlk olarak, sohbet arayüzüne bir soru yazarsınız. Cortex Analyst, sözlerinizin iş bağlamını anlamak için semantik modelini (sizin oluşturduğunuz bir yapılandırma dosyası) inceler. Bu bağlamı kullanarak, altta yatan LLM bir SQL sorgusu oluşturur.
Bu sorgu doğrudan Snowflake içindeki tablolarınızda çalışır ve sonuçlar, kullanılan SQL kodu ile birlikte sohbet penceresinde size geri gönderilir. Bu şeffaflık, güven oluşturmak için çok önemlidir. Tüm bunlar Snowflake hesabınızda gerçekleştiği için verileriniz güvenli ortamınızdan asla çıkmaz. ✨
Cortex Analist Uygulaması Nasıl Oluşturulur?
Cortex Analyst uygulamasını oluşturmak teoride zor değildir, ancak pratikte nadiren basittir. Bu teknoloji, ancak etrafındaki yapı kadar iyi çalışır.
Takımınız, AI'yı kurmaktan çok daha fazla zamanı verileri temizlemek, iş anlamını tanımlamak ve kullanıcı deneyimini şekillendirmek için harcıyor olabilir.
İyi haber şu ki, Cortex Analyst uygulaması oluşturmak üç temel bileşene indirgenebilir: temiz veriler, iyi tanımlanmış bir semantik model ve bir sohbet arayüzü. Snowflake araçları sağlarken, sizin asıl göreviniz takımınızın dağınık, gerçek dünya iş mantığını AI'nın anlayabileceği yapılandırılmış bir katmana dönüştürmektir.
Bunu iyi bir şekilde yapmak için şunları yapmanız gerekir:
1. Veri setinizi hazırlayın
Cortex Analyst güçlü bir araçtır, ancak zihin okuyucu değildir. Snowflake tablolarında veya görünümlerinde bulunan temiz, iyi yapılandırılmış verilerle en iyi şekilde çalışır. Verileriniz dağınıksa, cevaplarınız da dağınık olacaktır. Bu, klasik "çöp girerse çöp çıkar" sorunudur.
Başarıya ulaşmak için şu veri hazırlama adımlarına odaklanın:
- Adlandırma kurallarını normalleştirin: İş dilinize uygun, açık ve açıklayıcı sütun adları kullanın. Örneğin, bir sütuna mrr_val yerine monthly_recurring_revenue adını verin.
- Toplu görünümler oluşturun: Takımınız sürekli olarak aynı metrikleri istiyorsa, bunları bir özet tablosunda veya görünümünde önceden hesaplayın. Bu, sorguları daha hızlı ve daha güvenilir hale getirir.
- Belge ilişkileri: Tablolarınız arasındaki bağlantıların (veya birleşimlerin) mantıklı ve açıkça tanımlanmış olduğundan emin olun.
- Belirsizliği ortadan kaldırın: Farklı tablolarda farklı şeyler için aynı sütun adını kullanmaktan kaçının, çünkü bu AI'yı karıştırır.
Çoğu takım, ilk BI uygulamalarının temeli olarak zaman serisi verilerini (günlük satışlar gibi) veya işlem kayıtlarını (müşteri siparişleri gibi) kullanır.
📚 Ayrıca okuyun: Veri Analizi için AI'yı Kullanma
2. Anlamsal model oluşturun
Anlamsal model, Cortex Analyst uygulamanızın beyni gibidir. AI'ya şirketinizin benzersiz dilini öğretmek için oluşturduğunuz bir YAML (Yet Another Markup Language) dosyasıdır. Bunu AI için ayrıntılı bir kullanım kılavuzu olarak düşünün.
Burada tanımladığınız şeyler şunlardır:
- Tablolar: AI'nın sorgu yapmasına izin verilen belirli Snowflake tabloları veya görünümleri
- Sütunlar: Takımın kullanabileceği eş anlamlılar da dahil olmak üzere her veri alanı için sade İngilizce açıklamalar
- Metrikler: profit_margin veya customer_lifetime_value gibi hesaplanan iş ölçütlerinin tanımları
- İlişkiler: Farklı tablolar birbirleriyle nasıl bağlantılıdır?
- Doğrulanmış sorgular: En kritik iş sorularınız için doğruluğu garanti eden, önceden onaylanmış bir dizi "altın" soru ve SQL çifti.
💡 Profesyonel İpucu: Etkili sütun açıklamaları yazmak çok önemlidir. Spesifik olun. order_status adlı bir sütun için, açıklamanız her bir durum kodunun ne anlama geldiğini açıklamalıdır. Bu modeli oluşturmak, yinelemeli bir süreçtir; temel bir sürümle başlayacak ve zaman içinde kullanıcı geri bildirimlerine göre onu geliştireceksiniz.
3. Sohbet arayüzünü oluşturun
Verileriniz ve semantik modeliniz hazır olduğunda, kullanıcıların soru sorabileceği bir yere ihtiyacınız vardır. Snowflake size iki seçenek sunar:
- İlki Streamlit. Snowflake ortamınızda doğrudan etkileşimli web uygulamaları oluşturmak için kullanılan Python tabanlı bir çerçeve. Bu, bir prototipi çalışır hale getirmenin en hızlı yoludur.
- İkinci seçenek, Cortex Analyst'in yeteneklerini kendi özel uygulamalarınıza yerleştirmenize olanak tanıyan bir REST API'dır.
Her iki yol için de kullanıcı deneyimi her şeydir. Hantal ve kafa karıştırıcı bir arayüz, AI kendisi akıllı olsa bile kullanıcıları aracı kullanmaktan vazgeçirecektir. Çoğu kuruluş, iç testler için basit bir Streamlit uygulamaıyla başlar ve daha geniş bir kullanıma geçmek için özel API entegrasyonlarını keşfeder.
İş Zekası Takımları için Gerçek Hayattan Kullanım Örnekleri
Cortex Analyst'in gerçek gücü, takımlarınızı yavaşlatan belirli, tekrarlayan sorulara uyguladığınızda ortaya çıkar. Her şey, rutin cevapları almak için gereken süreyi azaltmakla ilgilidir.
Cortex Analyst'in konuşma analizi aracı olarak öne çıktığı bazı somut senaryolar:
- Satış takımları, raporu beklemek yerine, satış sürecini gözden geçirirken "Geçen çeyrekte bölgelere göre toplam gelirimiz ne kadardı?" diye sorabilirler.
- Pazarlama takımları, strateji oturumunun ortasında "Geçen hafta Facebook ve Google'da yeni reklam kampanyasının performansı nasıldı?" gibi sorgular sorabilirler.
- Finans takımları, "Mühendislik departmanının planlanan ve gerçek harcamaları arasındaki farkı göster" diyerek geçici bütçe farkı raporları oluşturabilir.
- Operasyon takımları, "Mevcut sipariş yerine getirme süremiz nedir?" gibi sorularla anahtar performans göstergelerini (KPI) gerçek zamanlı olarak izleyebilir.
- Yöneticiler, yönetim kurulu toplantılarına hazırlanırken "Bu yıl gelir açısından en büyük 10 hesabımız hangileri?" gibi soruların yanıtlarını anında alabilirler.
Bir örüntü fark ettiniz mi? Cortex Analyst, yapılandırılmış, nicel soruları yanıtlamada mükemmeldir. Derinlemesine, keşif amaçlı veri analizi için tasarlanmamıştır.
ClickUp ile iş zekasını gerçek iş akışınıza bağlantı kurun
Diyelim ki bir boru hattı incelemesi yapıyorsunuz ve biri size "Geçen çeyrekte bölgelere göre toplam gelirimiz ne kadardı?" diye soruyor. Cortex Analyst ile bu soruyu sade bir İngilizceyle sorabilir ve anında net, yapılandırılmış bir yanıt alabilirsiniz. Bu tek başına bile büyük bir adımdır.
Ancak genellikle sonra şu olur: EMEA'nın geride kaldığını fark edersiniz. Birisi anlaşma hızını incelemek önerir. Başka biri personel sorununa dikkat çeker. Toplantı sona erer ve içgörü bir sohbet penceresinde kalırken, takip işleri düzinelerce araca dağılır.
İşte bu yüzden ClickUp Gösterge Panelleri ve AI Kartları daha iyi bir alternatif sunuyor.
AI Kartları, işinizde özetler, içgörüler ve raporlar oluşturan herhangi bir gösterge paneline ekleyebileceğiniz araçlardır. Verileriniz ClickUp'ta bulunuyorsa, ClickUp'taki AI Brain Kartını kullanarak aynı soruyu sorabilirsiniz. Cevap göründüğünde, takımınızın görevleri ve planlarının yanında görünürlükleri devam eder.
Bu gelir içgörüsünün kaybolmasına izin vermek yerine, onu boru hattı durumu, bölgesel hedefler ve aktif girişimlerle birlikte paylaşılan bir gösterge panosuna sabitleyebilirsiniz.
Buradan, konuşmayı hemen eyleme dönüştürebilirsiniz. EMEA anlaşma kayıplarını analiz etmek için bir görev oluşturun, bir sorumlu atayın, son teslim tarihi belirleyin ve içgörünün bulunduğu yerde ilerlemeyi izleyin.
Aynı model her yerde karşımıza çıkıyor:
- Pazarlamada, kampanya performansı ile ilgili sorular optimizasyon görevlerine dönüşür.
- Finans alanında, bütçe sapmaları takip incelemelerine dönüşür.
- Operasyonlarda, KPI değişiklikleri sahiplik ve eskalasyonu tetikler.
ClickUp'ın yerel, bağlam farkında AI'sı ile sadece hızlı cevaplar almakla kalmazsınız. Ayrıca, cevabın gerçekten sonraki adımları değiştirdiğinden de emin olursunuz.
Cortex Analyst'te Güvenlik ve Erişim Kontrolü
👀 Biliyor muydunuz? AI ile ilgili güvenlik olayları yaşayan kuruluşların %97'sinde uygun AI erişim kontrolleri yoktu.
Hassas bilgilerin ifşa edilmesi, uyumluluk kurallarının ihlali veya kazara veri sızıntısına neden olma korkusu, yeni BI araçlarının benimsenmesinin önündeki en büyük engeldir.
Cortex Analyst'in farkı nedir?
Verilerinize yeni ve güvenli olmayan bir arka kapı oluşturmaz. Bunun yerine, önceden belirlediğiniz tüm güvenlik politikalarını devralır. Snowflake'in yerel güvenlik modeliyle entegrasyonu da takımlara gönül rahatlığı sağlar.
Verilerinizi nasıl güvende tuttuğunu öğrenin:
- Rol tabanlı erişim kontrolü (RBAC): Kullanıcılar, kendilerine atanan Snowflake rolünün izin verdiği verileri görebilir. Bir satış temsilcisinin İK verilerine erişimi yoksa, Cortex Analyst bu verileri ona göstermez.
- Satır düzeyinde güvenlik: Kullanıcıların göreceği belirli kayıtları filtreleyebilirsiniz. Örneğin, bir bölge müdürü yalnızca kendi bölgesine ait verileri sorgulayabilir.
- Veri maskeleme: Kişisel olarak tanımlanabilir bilgiler (PII) gibi hassas bilgiler, sorgu sonuçlarında otomatik olarak gizlenebilir veya sansürlenebilir.
- Denetim günlüğü: Sorulan her soru ve çalıştırılan her sorgu günlüğe kaydedilerek, uyumluluk ve izleme için net bir denetim izi oluşturulur.
Hatta farklı kullanıcı grupları için farklı semantik modeller oluşturabilir ve bu grupların sorabilecekleri soruları daha da kısıtlayabilirsiniz. Veriler, işleme sırasında Snowflake hesabınızın güvenlik sınırları dışına asla çıkmaz.
📮ClickUp Insight: Anket katılımcılarının %88'i kişisel görevleri için yapay zeka kullanıyor, ancak %50'den fazlası iş yerinde kullanmaktan çekiniyor. Üç ana engel nedir? Sorunsuz entegrasyon eksikliği, bilgi eksikliği veya güvenlik endişeleri.
Peki ya AI çalışma alanınıza entegre edilmiş ve zaten güvenliyse? ClickUp Brain, ClickUp'ın yerleşik AI asistanı, bunu gerçeğe dönüştürüyor. Basit dildeki komutları anlar, AI'nın benimsenmesiyle ilgili üç endişeyi de ortadan kaldırırken, çalışma alanındaki sohbetlerinizi, görevlerinizi, belgelerinizi ve bilgilerinizi birbirine bağlar.
Tek bir tıklama ile cevapları ve içgörüleri bulun!
Cortex Analistlerinin Sık Karşılaştığı Tuzaklar ve Bunları Önleme Yöntemleri
En akıllı AI araçları bile dikkatli bir şekilde uygulanmazsa başarısız olabilir. İşte takımların en sık düştüğü tuzaklar ve bunları nasıl önleyebileceğiniz:
- Belirsiz semantik model açıklamaları: Sütun açıklamalarınız genel ise, LLM ne demek istediğinizi tahmin etmek zorunda kalır ve genellikle yanlış tahminlerde bulunur ✅ Bunun yerine: Açıklamaları, verileri yeni işe başlayan bir çalışana açıklıyormuş gibi yazın. Spesifik olun ve iş bağlamını da ekleyin.
- ✅ Bunun yerine: Verileri yeni işe başlayan bir çalışana açıklıyormuş gibi açıklamalar yazın. Spesifik olun ve iş bağlamını da ekleyin.
- Doğrulanmış sorguları atlama: En önemli metrikleriniz için önceden onaylanmış örnekler olmadan, kritik soruların doğruluğunu garanti edemezsiniz ✅ Bunun yerine: En önemli 10-20 iş sorunuzu belirleyin ve ilk günden itibaren bunlar için doğrulanmış sorgular oluşturun.
- ✅ Bunun yerine: En önemli 10-20 iş sorunuzu belirleyin ve ilk günden itibaren bunlar için doğrulanmış sorgular oluşturun.
- Anlamsal modeli aşırı yükleme: Başlangıçtan itibaren veri ambarınızdaki her tabloyu dahil etmeye çalışmak belirsizliğe yol açar ve yapay zekayı yavaşlatır ✅ Bunun yerine: Tek bir kullanım senaryosu için yalnızca en değerli ve sık kullanılan verileri içeren odaklanmış bir modelle başlayın
- ✅ Bunun yerine: Tek bir kullanım senaryosu için yalnızca en değerli ve sık kullanılan verileri içeren odaklanmış bir modelle başlayın.
- Kullanıcı geri bildirimlerini göz ardı etmek: Semantik modelinizin ilk sürümünü mükemmel olarak görmeyin ✅ Bunun yerine: Uygulamanıza basit bir geri bildirim mekanizması ekleyin ve her yanlış cevabı modelinizi iyileştirme fırsatı olarak değerlendirin.
- ✅ Bunun yerine: Uygulamanıza basit bir geri bildirim mekanizması ekleyin ve her yanlış cevabı modelinizi iyileştirmek için bir fırsat olarak değerlendirin.
- Mükemmellik beklemek: LLM'ler "halüsinasyon görebilir" veya uydurma şeyler söyleyebilir. Cevaplara körü körüne güvenmeyin ✅ Bunun yerine: Önemli kararlar için kullanıcıları her zaman oluşturulan SQL'i kontrol etmeye teşvik edin.
- ✅ Bunun yerine: Kullanıcıları, önemli kararlar için oluşturulan SQL'i her zaman kontrol etmeleri konusunda teşvik edin.
- ✅ Bunun yerine: Verileri yeni işe başlayan bir çalışana açıklıyormuş gibi açıklamalar yazın. Spesifik olun ve iş bağlamını da ekleyin.
- ✅ Bunun yerine: En önemli 10-20 iş sorunuzu belirleyin ve ilk günden itibaren bunlar için doğrulanmış sorgular oluşturun.
- ✅ Bunun yerine: Tek bir kullanım senaryosu için yalnızca en değerli ve sık kullanılan verileri içeren odaklanmış bir modelle başlayın.
- ✅ Bunun yerine: Uygulamanıza basit bir geri bildirim mekanizması ekleyin ve her yanlış cevabı modelinizi iyileştirmek için bir fırsat olarak değerlendirin.
- ✅ Bunun yerine: Önemli kararlar için kullanıcıları her zaman oluşturulan SQL'i kontrol etmeye teşvik edin.
Cortex Analist sonuçlarınızı test etme ve iyileştirme
Uygulamanızı piyasaya sürdünüz, ancak gerçekten çalışıp çalışmadığını nasıl anlarsınız? AI yanıtlarını olduğu gibi kabul edemezsiniz. Performansı ölçmek için bir çerçeveye ihtiyacınız var:
- Test paketi oluşturun: Başlamadan önce, bilinen ve doğrulanabilir cevapları olan yaygın iş sorularının bir listesini oluşturun.
- Oluşturulan SQL'i karşılaştırın: Her test sorusu için Cortex Analyst'in oluşturduğu SQL'i inceleyin. Mantık mantıklı mı? Tabloları doğru bir şekilde birleştiriyor mu?
- Zaman içinde doğruluğu takip edin: Kullanıcıların ne sıklıkla doğru cevap aldığını izleyin. Bunu, sohbet arayüzünüze "Bu yardımcı oldu mu?" düğmesi ekleyerek yapabilirsiniz.
- Anlamsal modeli yineleyin: Başarısız olan her sorguyu veya olumsuz geri bildirimi bir ipucu olarak kullanın. Bu anlar, anlamsal tanımlarınızdaki boşlukları veya doğrulanmış bir sorgu eklemeniz gereken alanları ortaya çıkarır.
🤝 Dostça hatırlatıcı: Sağlam bir temel oluşturmak için yüksek sıklıkta, düşük karmaşıklıkta sorularla başlayın. Güven kazandıkça, daha karmaşık uç durumlara geçebilirsiniz.
Snowflake Cortex'in sınırlamaları
Cortex Analyst, takımınızın tüm analitik sorunlarını çözmez. Diğer araçlarla desteklemeniz gerekebilir, bu da şirketinizin araç çeşitliliğini artırır.
Tamamen karar vermeden önce, Cortex Analyst'in neler yapabileceğini ve yapamayacağını gerçekçi bir şekilde değerlendirmek önemlidir. İşte mevcut sınırlamaları:
- Yalnızca yapılandırılmış verilerle çalışır: Belgelerdeki metinler, görüntüler veya ses dosyaları gibi yapılandırılmamış bilgileri analiz edemez.
- SQL merkezlidir: Her cevap bir SQL sorgusunun sonucudur. Daha karmaşık analizler yapamaz veya makine öğrenimi tahminleri çalıştıramaz.
- Tamamen semantik modele bağlıdır: Cevaplarının doğruluğu, sağladığınız tanımların kalitesine bağlıdır. Kötü tanımlanmış bir model, kötü sonuçlar verecektir.
- Öğrenme eğrisi vardır: Yüksek kaliteli bir semantik model oluşturmak ve sürdürmek için teknik uzmanlık ve sürekli çaba gerekir.
- Maliyet hususları vardır: LLM çıkarımları ve sorgu yürütme için kullanılan hesaplama kredileri için ücretlendirilirsiniz ve bu, yüksek hacimli kullanımda maliyetleri artırabilir.
- Ş Akışı entegrasyonu yoktur: Cortex Analyst sorularınızı yanıtlar, ancak bu yanıtlarla yapılacak herhangi bir şey olmaz.
Daha akıllı, yapay zeka destekli veri görselleştirme araçları mı arıyorsunuz? Bu videoyu izleyin!
Kuruluşlar Snowflake Cortex'e Alternatif Ararken
Cortex'in sınırlamaları, daha hızlı verilere rağmen projelerin yine de yavaş ilerlemesine neden oluyor. Takımlar, bulguları diğer araçlarda manuel olarak görevlere, planlara ve konuşmalara dönüştürmek zorunda kalıyor.
Takımlar aşağıdaki durumlarla karşılaştıklarında alternatif aramaya başlarlar:
- Ş Akışı boşlukları: Veri içgörülerini doğrudan eyleme geçirilebilir bir görev veya proje planına dönüştürmenin bir yolu yoktur.
- İşbirliği ihtiyaçları: Bir raporun sonuçlarını tartışmak için Slack veya e-postaya geçmek gerekir, bu da süreçte bağlamın kaybolmasına neden olabilir.
- Çapraz fonksiyonel görünürlük sorunları: Veri takımından gelen içgörüler pazarlama kampanyaları, ürün yol haritaları ve mühendislik sprintleriyle bağlantılı olmalıdır, ancak bunlar silolarda kalmaya devam etmektedir.
Her gün 9'dan fazla uygulama arasında geçiş yapıyorsanız, ihtiyacınız olan son şey başka bir analiz aracıdır. Analizlerin doğrudan iş yönetimi ortamınıza entegre edilmesini tercih etmez misiniz?
Gartner bu eğilimi doğruluyor. 2027 yılına kadar analitik içeriğin %75'inin, üretken yapay zeka aracılığıyla akıllı uygulamalar için bağlamsallaştırılacağını öngörüyorlar.
Snowflake Cortex'e Alternatif Olarak ClickUp
Veriler, projeler, belgeler ve iletişimin bir arada bulunduğu bağlantılı bir Çalışma Alanı'na ihtiyacınız varsa, ClickUp tam size göre.
ClickUp'ın Gösterge Panelleri ve güçlü AI Kartlarının silo haline gelmiş içgörüleri nasıl ortadan kaldırdığını daha önce gördük.
Dünyanın ilk Converged AI Çalışma Alanı olan ClickUp, verilerden eyleme kadar kesintisiz bir iş akışı oluşturmanıza daha da fazla yardımcı olabilir:
- ClickUp Gösterge Paneli ile takımınızın ilerlemesini bir bakışta görün: Görev ilerlemesi, takım iş yükü ve proje performansı dahil olmak üzere iş verilerinize genel bir görünüm elde edin — hepsi projelerinizi yönettiğiniz aynı yerde. Kartları filtreleyin, raporları planlayın ve ayrıntılı bilgiler için detaylı görünümleri kullanın.
- ClickUp Brain ile çalışma alanınızda anında cevaplar bulun: Yapılandırılmış verilerin ötesine geçin ve ClickUp Görevler, ClickUp Belgeler ve konuşmalarınız hakkında sorular sorun. Bir görev yorumuna veya ClickUp Sohbetine @Brain yazarak anında, bağlamı dikkate alan cevaplar alın.
- Bağlantılı ş Akışlarıyla içgörülerinizle anında harekete geçin: ClickUp Brain bir içgörü ortaya çıkardığında, konuşmadan ayrılmadan hemen bir görev oluşturabilir, bunu bir takım üyesine atayabilir ve son teslim tarihini belirleyebilirsiniz.
- ClickUp Docs ile içgörülerizi paylaşın ve işbirliği yapın: Bulgularınızı belgelendirin, raporlar oluşturun ve ilgili görevler ve projelerle doğrudan bağlantılı bir ClickUp belgeyle işbirliği yapın.
- ClickUp Otomasyonları ile zamandan tasarruf edin ve manuel işleri azaltın: Tanımladığınız koşullara göre e-posta gönderme veya görev durumunu değiştirme gibi eylemleri tetikleyici olarak kullanan otomasyonlar ayarlayın.
ClickUp ve Snowflake Cortex Analisti: Özet
| Yetenek | Snowflake Cortex Analisti | ClickUp |
|---|---|---|
| Doğal dil sorguları | Evet (yalnızca yapılandırılmış veriler) | Evet (tüm Çalışma Alanı verilerinde) |
| Ş Akışı entegrasyonu | Hayır | Yerel görev ve proje yönetimi |
| Takım işbirliği | Sınırlı | Canlı ve eşzamansız işbirliği için yerleşik Belgeler, Yorumlar ve Sohbet |
| Çapraz fonksiyon görünürlük | Yalnızca veri ambarı | Tam iş bağlamı |
| İçgörülerden eyleme geçin | Manuel dışa aktarma gereklidir | Doğrudan görev oluşturma |
ClickUp ile içgörülerden eyleme daha hızlı geçin
Konuşma analitiği, takımların verilerle etkileşim kurma şeklini değiştiriyor. Ancak asıl zorluk, "bilmek" ile "yapılacak" arasındaki içgörü-eylem uçurumunu kapatmakta yatıyor.
En etkili takımlar, BI araçlarını üç konuda optimize eder:
- Sahiplik içeren içgörüler: Cevaplar doğrudan görevlere, kararlara ve sorumlu sahiplere yönlendirmeli, sohbet günlüklerinde veya gösterge panellerinde kaybolmamalıdır.
- Sade sorgulardan daha önemli olan bağlam: İçgörüler, projeler, zaman çizelgeleri ve takım konuşmalarıyla birlikte kullanıldığında daha değerli hale gelir.
- Yerleşik yürütme: İçgörü ile eylem arasındaki mesafe ne kadar kısa olursa, veri yatırımlarınızın getirisi o kadar yüksek olur.
Ancak, veri içgörülerinden proje uygulamasına köprü kurmak hiç bu kadar kolay olmamıştı. Başlamak için ihtiyacınız olan tek şey, verilerinizin, projelerinizin ve çalışanlarınızın bir araya geldiği tek bir Çalışma Alanıdır.
ClickUp ile tam olarak bunu elde edersiniz. Kendiniz denemek ister misiniz? Bugün ClickUp'a kaydolun —ücretsizdir!
Sık Sorulan Sorular (SSS)
Cortex Analyst, yapılandırılmış verilere basit İngilizce ile sorular sormak için özel bir özelliktir. Snowflake Intelligence, Cortex Analyst'in yanı sıra veri kalitesini izleme gibi görevler için diğer AI ajanlarını da içeren daha geniş kapsamlı bir üründür.
Evet, kullanıcılar SQL kullanmadan konuşma tarzında sorular sorabilirler. Ancak, AI'nın doğru cevaplar vermesini sağlayan semantik modeli oluşturmak ve sürdürmek için yine de teknik bir takım üyesine ihtiyaç vardır.
Fiyatlandırması tüketime dayalıdır. AI modelini çalıştırmak ve sorguları yürütmek için kullanılan Snowflake kredi kredileri için ödeme yaparsınız. En güncel fiyatlar için lütfen Snowflake'in resmi fiyatlandırma belgelerine bakın.