Hầu hết các nhóm kinh doanh không thiếu dữ liệu. Họ thiếu những câu trả lời đáng tin cậy — và có thể có được nhanh chóng.
Không có gì ngạc nhiên khi nhiều nhóm dữ liệu vẫn dành khoảng 70% thời gian để chuẩn bị và làm sạch dữ liệu trước khi có thể tiến hành phân tích thực tế.
Snowflake Cortex Analyst được thiết kế để phá vỡ chu kỳ đó. Thay vì chuyển đổi các câu hỏi kinh doanh thành các yêu cầu SQL, các nhóm có thể sử dụng nó để đặt câu hỏi trực tiếp bằng tiếng Anh thông thường và nhận câu trả lời trực tiếp từ kho dữ liệu của họ.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách sử dụng Snowflake Cortex cho phân tích kinh doanh, cách nó hoạt động bên trong, nơi nó mang lại giá trị thực sự và nơi các nhóm thường gặp giới hạn.
Snowflake Cortex Analyst là gì?
Snowflake Cortex Analyst là dịch vụ AI được quản lý hoàn toàn bên trong Snowflake Data Cloud. Nó cho phép bạn đặt câu hỏi về dữ liệu có cấu trúc của mình bằng tiếng Anh thông thường.
Hãy xem nó như một công cụ dịch tự động chuyển đổi các câu hỏi trong cuộc hội thoại của bạn thành các truy vấn SQL phức tạp. Điều này rất hữu ích cho phân tích tự phục vụ. Nó cho phép mọi người truy cập vào thông tin dữ liệu mà không làm ảnh hưởng đến bảo mật, quyền truy cập và quản trị dữ liệu.
Cortex Analyst là một phần của bộ công cụ AI Snowflake Cortex, bao gồm phạm vi tính năng để làm việc với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs).
Các tính năng chính cho phân tích tự phục vụ
Cortex Analyst được thiết kế để giúp cuộc sống của các nhóm dữ liệu trở nên dễ dàng hơn bằng cách cho phép người dùng kinh doanh tự tìm ra câu trả lời của mình. Dưới đây là những gì nó mang lại:
- Giao diện ngôn ngữ tự nhiên: Bạn có thể nhập các câu hỏi như, “Sản phẩm nào bán chạy nhất ở khu vực Đông Bắc trong tháng trước?” thay vì phải viết mã để lấy câu trả lời.
- Tích hợp mô hình ngữ nghĩa: Tính năng này kết nối các thuật ngữ kinh doanh bạn sử dụng hàng ngày (“doanh thu” hoặc “khách hàng”) với các tên cột kỹ thuật trong cơ sở dữ liệu của bạn.
- Các truy vấn đã được xác minh: Đối với các truy vấn quan trọng và thường được hỏi, bạn có thể phê duyệt trước các cặp truy vấn và câu trả lời cụ thể để đảm bảo độ chính xác.
- Bảo lưu ngữ cảnh: Công cụ này ghi nhớ những gì bạn đã hỏi, giúp bạn có thể đặt câu hỏi tiếp theo mà không cần bắt đầu lại từ đầu.
- Chỉ số tin cậy: Để giúp bạn tin tưởng vào kết quả, nó cung cấp điểm tin cậy và hiển thị chính xác câu lệnh SQL mà nó đã tạo ra.
Bí quyết nào giúp nó hoạt động? Đó là mô hình ngữ nghĩa. Nó hoạt động như một từ điển, dịch cách nhóm của bạn mô tả hoạt động kinh doanh sang ngôn ngữ mà cơ sở dữ liệu có thể hiểu.
Cách Cortex Analyst thực hiện công việc
Quy trình này khá đơn giản.
Đầu tiên, bạn nhập câu hỏi vào giao diện trò chuyện. Cortex Analyst sau đó sẽ phân tích mô hình ngữ nghĩa — một tệp cấu hình do bạn tạo — để hiểu bối cảnh kinh doanh của các từ bạn nhập. Dựa trên bối cảnh đó, mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) sẽ tạo ra một truy vấn SQL.
Câu truy vấn này được thực thi trực tiếp trên các bảng dữ liệu của bạn trong Snowflake, và kết quả sẽ được trả về cho bạn trong cửa sổ trò chuyện, kèm theo mã SQL đã sử dụng. Sự minh bạch này là yếu tố quan trọng để xây dựng niềm tin. Và vì tất cả quá trình này diễn ra bên trong tài khoản Snowflake của bạn, dữ liệu của bạn sẽ không bao giờ rời khỏi môi trường bảo mật của bạn. ✨
Cách xây dựng ứng dụng phân tích Cortex?
Việc xây dựng ứng dụng Cortex Analyst không khó về mặt lý thuyết, nhưng hiếm khi đơn giản trong thực tế. Công nghệ chỉ hoạt động hiệu quả như cấu trúc xung quanh nó.
Nhóm của bạn có thể dành nhiều thời gian hơn cho việc làm sạch dữ liệu, xác định ý nghĩa kinh doanh và thiết kế trải nghiệm người dùng so với việc triển khai AI.
Tin tốt là việc xây dựng ứng dụng Cortex Analyst chỉ cần tập trung vào ba thành phần chính: dữ liệu sạch, mô hình ngữ nghĩa được định nghĩa rõ ràng và giao diện trò chuyện. Mặc dù Snowflake cung cấp các công cụ, nhiệm vụ chính của bạn là chuyển đổi logic kinh doanh phức tạp, thực tế của nhóm thành một lớp dữ liệu có cấu trúc mà AI có thể hiểu được.
Việc cần làm để làm điều này hiệu quả là:
1. Chuẩn bị tập dữ liệu của bạn
Cortex Analyst rất mạnh mẽ, nhưng nó không phải là một nhà tiên tri. Nó hoạt động tốt nhất với dữ liệu sạch, được cấu trúc tốt trong các bảng hoặc chế độ xem của Snowflake. Nếu dữ liệu của bạn lộn xộn, kết quả của bạn cũng sẽ như vậy. Đây chính là vấn đề kinh điển "rác vào, rác ra".
Để đạt được thành công, hãy tập trung vào các bước chuẩn bị dữ liệu sau:
- Tiêu chuẩn hóa quy ước đặt tên: Sử dụng các tên cột rõ ràng, mô tả và phù hợp với ngôn ngữ kinh doanh của bạn. Ví dụ: đặt tên cột là monthly_recurring_revenue thay vì mrr_val.
- Tạo các bảng tổng hợp: Nếu nhóm của bạn thường xuyên yêu cầu các chỉ số tương tự, hãy tính toán trước chúng trong một bảng tổng hợp hoặc chế độ xem. Điều này giúp các truy vấn nhanh hơn và đáng tin cậy hơn.
- Mối quan hệ giữa các bảng: Đảm bảo các kết nối (hoặc liên kết) giữa các bảng của bạn là logic và được định nghĩa rõ ràng.
- Loại bỏ sự mơ hồ: Tránh sử dụng cùng một tên cột trong các bảng khác nhau cho các mục đích khác nhau, vì điều này gây nhầm lẫn cho AI.
Hầu hết các nhóm bắt đầu với dữ liệu chuỗi thời gian (như doanh số hàng ngày) hoặc bản ghi giao dịch (như đơn đặt hàng của khách hàng) làm nền tảng cho ứng dụng BI đầu tiên của họ.
📚 Xem thêm: Cách sử dụng AI cho phân tích dữ liệu
2. Tạo mô hình ngữ nghĩa
Mô hình ngữ nghĩa là "bộ não" của ứng dụng Cortex Analyst. Đây là một tệp YAML (Yet Another Markup Language) mà bạn tạo ra để dạy cho AI ngôn ngữ độc đáo của công ty bạn. Hãy nghĩ đến nó như một hướng dẫn chi tiết cho AI.
Đây là những gì bạn định nghĩa trong đó:
- Bảng: Các bảng hoặc chế độ xem cụ thể của Snowflake mà AI được phép truy vấn.
- Cột: Mô tả bằng ngôn ngữ thông thường cho từng trường dữ liệu, bao gồm cả các từ đồng nghĩa mà nhóm của bạn có thể sử dụng.
- Chỉ số: Định nghĩa cho các chỉ số kinh doanh được tính toán, như profit_margin hoặc customer_lifetime_value
- Mối quan hệ: Cách các bảng dữ liệu khác nhau kết nối với nhau
- Các truy vấn đã được xác minh: Bộ câu hỏi và cặp câu lệnh SQL đã được phê duyệt trước, đảm bảo độ chính xác cho các câu hỏi kinh doanh quan trọng nhất của bạn.
💡 Mẹo chuyên nghiệp: Viết mô tả cột hiệu quả là điều quan trọng. Hãy cụ thể. Đối với cột có tên order_status, mô tả của bạn nên giải thích ý nghĩa của từng mã trạng thái. Xây dựng mô hình này là một quá trình lặp đi lặp lại; bạn sẽ bắt đầu với phiên bản cơ bản và tinh chỉnh nó theo thời gian dựa trên phản hồi của người dùng.
3. Xây dựng giao diện trò chuyện
Khi dữ liệu và mô hình ngữ nghĩa của bạn đã sẵn sàng, bạn cần một nơi để người dùng có thể đặt câu hỏi. Snowflake cung cấp cho bạn hai tùy chọn:
- Đầu tiên là Streamlit. Đây là một khung làm việc dựa trên Python để xây dựng các ứng dụng web tương tác trực tiếp trong môi trường Snowflake của bạn. Đây là cách nhanh nhất để triển khai một bản mẫu hoạt động.
- Tùy chọn thứ hai là một API REST, cho phép bạn tích hợp các tính năng của Cortex Analyst vào các ứng dụng tùy chỉnh của riêng bạn.
Dù chọn con đường nào, trải nghiệm người dùng là yếu tố quan trọng nhất. Một giao diện cồng kềnh, phức tạp sẽ khiến người dùng từ chối sử dụng công cụ, ngay cả khi trí tuệ nhân tạo (AI) của nó rất thông minh. Hầu hết các tổ chức bắt đầu với một ứng dụng Streamlit đơn giản cho thử nghiệm nội bộ và sau đó khám phá tích hợp API tùy chỉnh cho việc triển khai rộng rãi hơn.
Các trường hợp sử dụng thực tế cho các nhóm phân tích kinh doanh
Sức mạnh thực sự của Cortex Analyst được phát huy tối đa khi áp dụng vào các câu hỏi cụ thể, lặp đi lặp lại khiến nhóm của bạn chậm trễ. Tất cả đều nhằm mục đích giảm thiểu thời gian cần thiết để có được câu trả lời định kỳ.
Một số tình huống cụ thể mà Cortex Analyst tỏa sáng như một công cụ phân tích cuộc hội thoại:
- Nhóm bán hàng có thể hỏi, “Doanh thu tổng cộng của chúng ta theo khu vực trong quý vừa qua là bao nhiêu?” trong quá trình đánh giá kênh bán hàng thay vì phải chờ báo cáo.
- Nhóm marketing có thể truy vấn, “Chiến dịch quảng cáo mới đã hoạt động như thế nào trên Facebook so với Google trong tuần qua?” ngay giữa phiên họp chiến lược.
- Nhóm tài chính có thể tạo báo cáo chênh lệch ngân sách theo yêu cầu bằng cách hỏi: “Hãy cho tôi xem sự khác biệt giữa chi tiêu theo kế hoạch và chi tiêu thực tế của bộ phận kỹ thuật.”
- Nhóm vận hành có thể theo dõi các chỉ số hiệu suất chính (KPIs) theo thời gian thực với các câu hỏi như: “Thời gian hoàn thành đơn đặt hàng hiện tại của chúng ta là bao lâu?”
- Các nhà lãnh đạo có thể nhận được câu trả lời ngay lập tức khi chuẩn bị cho cuộc họp ban giám đốc, bằng cách hỏi: “Những tài khoản hàng đầu của chúng ta theo doanh thu trong năm nay là gì?”
Thấy mô hình nào không? Cortex Analyst giỏi trong việc trả lời các câu hỏi có cấu trúc và định lượng. Nó không được thiết kế cho phân tích dữ liệu sâu và khám phá.
Kết nối trí tuệ kinh doanh với quy trình làm việc thực tế của doanh nghiệp bằng ClickUp
Giả sử bạn đang tham gia một cuộc họp đánh giá quy trình và ai đó hỏi: “Doanh thu tổng cộng của chúng ta theo khu vực trong quý vừa qua là bao nhiêu?” Với Cortex Analyst, bạn có thể đặt câu hỏi đó bằng tiếng Anh thông thường và nhận được câu trả lời rõ ràng, có cấu trúc ngay lập tức. Điều đó đã là một bước tiến lớn.
Nhưng đây là điều thường xảy ra tiếp theo. Bạn nhận thấy khu vực EMEA đang tụt hậu. Ai đó đề xuất phân tích tốc độ giao dịch. Một người khác chỉ ra vấn đề về nhân sự. Cuộc họp kết thúc — và thông tin nằm trong cửa sổ trò chuyện, trong khi công việc theo dõi bị phân tán khắp hàng chục công cụ.
Đây là lý do tại sao Bảng điều khiển ClickUp và Thẻ AI cung cấp một giải pháp tốt hơn.
AI Cards là công cụ bạn có thể thêm vào bất kỳ bảng điều khiển nào để tạo ra các tóm tắt, thông tin và báo cáo ngay tại nơi bạn làm việc. Nếu dữ liệu của bạn được lưu trữ trong ClickUp, bạn có thể đặt cùng một câu hỏi bằng cách sử dụng thẻ AI Brain Card trong ClickUp. Khi câu trả lời xuất hiện, nó sẽ hiển thị bên cạnh các công việc và kế hoạch của nhóm.
Thay vì để thông tin doanh thu đó biến mất, bạn có thể ghim nó vào bảng điều khiển chung cùng với tình trạng ống dẫn, mục tiêu khu vực và các sáng kiến đang triển khai.
Từ đó, bạn có thể chuyển cuộc hội thoại thành hành động ngay lập tức. Tạo một công việc để phân tích sự chậm trễ trong các giao dịch khu vực EMEA, chỉ định người chịu trách nhiệm, cài đặt ngày đáo hạn và đang theo dõi tiến độ ngay tại nơi thông tin được lưu trữ.
Mô hình tương tự xuất hiện ở mọi nơi:
- Trong marketing, các câu hỏi về hiệu suất chiến dịch trở thành các công việc tối ưu hóa.
- Trong lĩnh vực tài chính, sự chênh lệch ngân sách trở thành các cuộc đánh giá tiếp theo.
- Trong hoạt động, sự thay đổi của KPI kích hoạt quyền sở hữu và nâng cấp.
Với AI tích hợp sẵn và nhận thức ngữ cảnh của ClickUp, bạn không chỉ nhận được câu trả lời nhanh chóng. Bạn còn đảm bảo rằng câu trả lời thực sự thay đổi những gì sẽ xảy ra tiếp theo.
Bảo mật và Kiểm soát Truy cập trong Cortex Analyst
👀 Bạn có biết? 97% tổ chức gặp sự cố bảo mật liên quan đến AI thiếu các biện pháp kiểm soát truy cập AI phù hợp.
Sự lo ngại về việc tiết lộ thông tin nhạy cảm, vi phạm quy tắc tuân thủ hoặc gây ra rò rỉ dữ liệu vô ý là rào cản lớn trong việc áp dụng các công cụ BI mới.
Cortex Analyst khác biệt như thế nào?
Nó không tạo ra một lỗ hổng bảo mật mới cho dữ liệu của bạn. Thay vào đó, nó kế thừa tất cả các chính sách bảo mật mà bạn đã thiết lập. Sự tích hợp với mô hình bảo mật gốc của Snowflake cũng mang lại sự an tâm cho các nhóm.
Đây là cách nó giúp bảo vệ dữ liệu của bạn:
- Kiểm soát truy cập dựa trên vai trò (RBAC): Người dùng chỉ có thể xem dữ liệu mà vai trò Snowflake được gán cho họ cho phép. Nếu nhân viên bán hàng không có quyền truy cập vào dữ liệu nhân sự, Cortex Analyst sẽ không hiển thị dữ liệu đó cho họ.
- Bảo mật cấp hàng: Bạn có thể lọc các bản ghi cụ thể mà người dùng có thể xem. Ví dụ, một quản lý khu vực có thể chỉ có thể truy vấn dữ liệu cho khu vực của họ.
- Che giấu dữ liệu: Thông tin nhạy cảm, chẳng hạn như thông tin nhận dạng cá nhân (PII), có thể được ẩn hoặc che giấu tự động trong kết quả truy vấn.
- Ghi nhật ký kiểm toán: Mọi câu hỏi được đặt ra và mọi truy vấn được thực thi đều được ghi lại, tạo ra một chuỗi kiểm toán rõ ràng cho mục đích tuân thủ và giám sát.
Bạn thậm chí có thể tạo các mô hình ngữ nghĩa khác nhau cho các nhóm người dùng khác nhau, giới hạn thêm những gì họ có thể hỏi. Dữ liệu không bao giờ rời khỏi vùng bảo mật của tài khoản Snowflake của bạn trong quá trình xử lý.
📮ClickUp Insight: 88% số người tham gia khảo sát của chúng tôi sử dụng AI cho các công việc cá nhân, nhưng hơn 50% lại e ngại sử dụng nó trong công việc. Ba rào cản chính? Thiếu tích hợp mượt mà, khoảng trống kiến thức hoặc lo ngại về bảo mật.
Nhưng nếu AI đã được tích hợp sẵn vào Không gian Làm việc ClickUp của bạn và đã được bảo mật? ClickUp Brain, trợ lý AI tích hợp sẵn của ClickUp, biến điều này thành hiện thực. Nó hiểu các yêu cầu bằng ngôn ngữ thông thường, giải quyết cả ba lo ngại về việc áp dụng AI đồng thời kết nối các cuộc trò chuyện, công việc, tài liệu và kiến thức của bạn trên toàn bộ Không gian Làm việc ClickUp.
Tìm câu trả lời và thông tin chi tiết chỉ với một cú nhấp chuột!
Những sai lầm phổ biến của nhà phân tích Cortex và cách tránh chúng
Ngay cả những công cụ AI thông minh nhất cũng có thể thất bại nếu không được triển khai một cách cẩn thận. Dưới đây là những bẫy phổ biến mà các nhóm thường mắc phải và cách bạn có thể tránh chúng:
- Mô tả mô hình ngữ nghĩa mơ hồ: Nếu mô tả cột của bạn quá chung chung, mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) sẽ phải đoán ý nghĩa của bạn, và thường sẽ đoán sai ✅ Thay vào đó: Viết mô tả như thể bạn đang giải thích dữ liệu cho một nhân viên mới. Hãy cụ thể và bao gồm bối cảnh kinh doanh.
- ✅ Thay vào đó: Viết mô tả như thể bạn đang giải thích dữ liệu cho một nhân viên mới. Hãy cụ thể và bao gồm bối cảnh kinh doanh.
- Bỏ qua các truy vấn đã được xác minh: Nếu không có các ví dụ đã được phê duyệt cho các chỉ số quan trọng nhất của bạn, bạn không thể đảm bảo độ chính xác cho các câu hỏi quan trọng ✅ Thay vào đó: Xác định 10-20 câu hỏi kinh doanh quan trọng nhất của bạn và tạo các truy vấn đã được xác minh cho chúng ngay từ ngày đầu tiên.
- ✅ Thay vào đó: Xác định 10-20 câu hỏi kinh doanh quan trọng nhất của bạn và tạo các truy vấn đã được xác minh cho chúng ngay từ ngày đầu tiên.
- Quá tải mô hình ngữ nghĩa: Cố gắng bao gồm mọi bảng trong kho dữ liệu của bạn từ đầu sẽ gây ra sự mơ hồ và làm chậm AI ✅ Thay vào đó: Bắt đầu với một mô hình tập trung chỉ chứa dữ liệu có giá trị nhất và được sử dụng thường xuyên nhất cho một trường hợp sử dụng cụ thể.
- ✅ Thay vào đó: Bắt đầu với một mô hình tập trung chỉ chứa dữ liệu có giá trị nhất và được sử dụng thường xuyên nhất cho một trường hợp sử dụng cụ thể.
- Bỏ qua phản hồi của người dùng: Đừng coi phiên bản đầu tiên của mô hình ngữ nghĩa của bạn là hoàn hảo ✅ Thay vào đó: Tích hợp một cơ chế phản hồi đơn giản vào ứng dụng của bạn và coi mỗi câu trả lời sai là cơ hội để cải thiện mô hình của bạn.
- ✅ Thay vào đó: Tích hợp một cơ chế phản hồi đơn giản vào ứng dụng của bạn và xem mỗi câu trả lời sai như một cơ hội để cải thiện mô hình của bạn.
- Kỳ vọng hoàn hảo: Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) có thể "ảo tưởng" hoặc bịa đặt thông tin. Đừng tin tưởng mù quáng vào các câu trả lời ✅ Thay vào đó: Luôn khuyến khích người dùng kiểm tra mã SQL được tạo ra cho các quyết định quan trọng.
- ✅ Thay vào đó: Luôn khuyến khích người dùng kiểm tra câu lệnh SQL được tạo ra cho các quyết định quan trọng.
- ✅ Thay vào đó: Viết mô tả như thể bạn đang giải thích dữ liệu cho một nhân viên mới. Hãy cụ thể và bao gồm bối cảnh kinh doanh.
- ✅ Thay vào đó: Xác định 10-20 câu hỏi kinh doanh quan trọng nhất của bạn và tạo các truy vấn đã được xác minh cho chúng ngay từ ngày đầu tiên.
- ✅ Thay vào đó: Bắt đầu với một mô hình tập trung chỉ chứa dữ liệu có giá trị nhất và được sử dụng thường xuyên nhất cho một trường hợp sử dụng cụ thể.
- ✅ Thay vào đó: Tích hợp một cơ chế phản hồi đơn giản vào ứng dụng của bạn và xem mỗi câu trả lời sai như một cơ hội để cải thiện mô hình của bạn.
- ✅ Thay vào đó: Luôn khuyến khích người dùng kiểm tra câu lệnh SQL được tạo ra cho các quyết định quan trọng.
Cách kiểm tra và cải thiện kết quả phân tích Cortex của bạn
Bạn đã ra mắt ứng dụng của mình, nhưng làm sao để biết nó thực sự hoạt động? Bạn không thể chỉ tin vào kết quả của AI mà không kiểm chứng. Bạn cần một khung khổ để đo lường hiệu suất:
- Tạo bộ kiểm thử: Trước khi triển khai, hãy xây dựng danh sách các câu hỏi kinh doanh phổ biến có câu trả lời đã biết và có thể xác minh.
- So sánh SQL được tạo ra: Đối với mỗi câu hỏi kiểm tra, hãy xem xét SQL mà Cortex Analyst tạo ra. Logic có hợp lý không? Có kết hợp bảng đúng cách không?
- Theo dõi độ chính xác theo thời gian: Theo dõi tần suất người dùng nhận được câu trả lời chính xác. Bạn có thể thực hiện điều này bằng cách thêm nút ‘Có hữu ích không?’ vào giao diện trò chuyện của mình.
- Cải tiến mô hình ngữ nghĩa: Sử dụng mọi truy vấn thất bại hoặc phản hồi tiêu cực như một manh mối. Những khoảnh khắc này cho thấy những lỗ hổng trong định nghĩa ngữ nghĩa của bạn hoặc những khu vực cần thêm truy vấn đã được xác minh.
🤝 Nhắc nhở thân thiện: Bắt đầu bằng cách thử nghiệm các câu hỏi có tần suất cao, độ phức tạp thấp để xây dựng nền tảng vững chắc. Khi bạn tự tin hơn, bạn có thể chuyển sang các trường hợp phức tạp hơn.
Giới hạn của Snowflake Cortex
Cortex Analyst không giải quyết mọi vấn đề phân tích cho nhóm của bạn. Bạn có thể cần bổ sung nó với các công cụ khác, làm tăng sự phức tạp về công cụ của công ty .
Trước khi quyết định sử dụng hoàn toàn, điều quan trọng là phải thực tế về những việc Cortex Analyst có thể và không thể làm. Dưới đây là những giới hạn hiện tại của nó:
- Chỉ hoạt động với dữ liệu có cấu trúc: Nó không thể phân tích thông tin không có cấu trúc như văn bản từ tài liệu, hình ảnh hoặc tệp âm thanh.
- Nó tập trung vào SQL: Mọi câu trả lời đều là kết quả của một truy vấn SQL. Nó không thể thực hiện các phân tích phức tạp hơn hoặc chạy các dự đoán học máy.
- Điều này hoàn toàn phụ thuộc vào mô hình ngữ nghĩa: Độ chính xác của các câu trả lời chỉ tốt như các định nghĩa mà bạn cung cấp. Một mô hình được định nghĩa kém sẽ cho ra kết quả kém.
- Nó có đường cong học tập: Xây dựng và duy trì một mô hình ngữ nghĩa chất lượng cao đòi hỏi chuyên môn kỹ thuật và nỗ lực liên tục.
- Có các yếu tố chi phí: Bạn sẽ bị tính phí cho các tín dụng tính toán được sử dụng cho việc suy luận mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và thực thi truy vấn, điều này có thể tăng lên đáng kể với việc sử dụng khối lượng lớn.
- Nó không có tích hợp quy trình làm việc: Cortex Analyst trả lời các câu hỏi, nhưng nó không giúp bạn thực hiện bất kỳ việc cần làm nào với những câu trả lời đó.
Đang tìm kiếm các công cụ trực quan hóa dữ liệu thông minh được hỗ trợ bởi AI? Hãy xem video này!
Khi các tổ chức tìm kiếm một giải pháp thay thế cho Snowflake Cortex
Những giới hạn của Cortex có nghĩa là ngay cả khi có dữ liệu nhanh hơn, các dự án vẫn tiến triển chậm chạp. Nhóm phải chuyển đổi thủ công các phát hiện thành công việc, kế hoạch và cuộc hội thoại trong các công cụ khác.
Các nhóm bắt đầu tìm kiếm giải pháp thay thế khi họ gặp phải:
- Khoảng trống trong quy trình làm việc: Không có cách nào để chuyển đổi trực tiếp một thông tin từ dữ liệu thành một công việc hoặc kế hoạch dự án có thể thực hiện được.
- Nhu cầu hợp tác: Thảo luận về tác động của một báo cáo đòi hỏi phải chuyển sang Slack hoặc email, điều này có thể dẫn đến việc mất bối cảnh trong quá trình trao đổi.
- Vấn đề về khả năng hiển thị xuyên chức năng: Thông tin từ nhóm dữ liệu cần được kết nối với các chiến dịch tiếp thị, lộ trình sản phẩm và các đợt sprint kỹ thuật, nhưng chúng vẫn bị cô lập.
Khi bạn đã phải chuyển đổi giữa 9+ ứng dụng mỗi ngày, một công cụ phân tích khác chính là điều cuối cùng bạn cần. Bạn có muốn có phân tích được tích hợp trực tiếp vào môi trường quản lý công việc của mình không?
Gartner xác nhận xu hướng này. Họ dự đoán rằng đến năm 2027, 75% nội dung phân tích sẽ được tùy chỉnh cho các ứng dụng thông minh thông qua trí tuệ nhân tạo tạo sinh.
ClickUp như một giải pháp thay thế cho Snowflake Cortex
Khi bạn cần một không gian làm việc kết nối nơi dữ liệu, dự án, tài liệu và giao tiếp cùng tồn tại, ClickUp là lựa chọn hàng đầu.
Chúng ta đã thấy cách bảng điều khiển và thẻ AI mạnh mẽ của ClickUp loại bỏ các thông tin bị cô lập.
Với tư cách là không gian Làm việc AI tích hợp đầu tiên trên thế giới, ClickUp có thể giúp bạn xây dựng quy trình làm việc liền mạch từ dữ liệu đến hành động:
- Theo dõi tiến độ của nhóm chỉ với một cái nhìn tổng quan qua bảng điều khiển ClickUp: Nhận cái nhìn tổng quan về dữ liệu công việc của bạn, bao gồm tiến độ công việc, khối lượng công việc của nhóm và hiệu suất dự án — tất cả đều được quản lý tại cùng một nơi bạn quản lý dự án. Lọc thẻ, lên lịch báo cáo và sử dụng chế độ xem chi tiết để xem thông tin chi tiết.
- Tìm câu trả lời ngay lập tức trên toàn bộ Không gian Làm việc ClickUp của bạn với ClickUp Brain: Vượt ra ngoài dữ liệu có cấu trúc và đặt câu hỏi về các nhiệm vụ ClickUp, tài liệu ClickUp và cuộc hội thoại của bạn. Chỉ cần nhập @Brain vào bình luận công việc hoặc ClickUp Chat để nhận câu trả lời tức thì, có ngữ cảnh.
- Hành động dựa trên thông tin ngay lập tức với các quy trình làm việc kết nối: Khi ClickUp Brain hiển thị một thông tin, bạn có thể ngay lập tức tạo một công việc, giao cho thành viên trong nhóm và cài đặt ngày đáo hạn — tất cả mà không cần rời khỏi cuộc hội thoại.
- Chia sẻ và hợp tác trên các thông tin với ClickUp Docs: Ghi chép kết quả nghiên cứu, tạo báo cáo và hợp tác với các bên liên quan trong một tài liệu ClickUp Doc được liên kết trực tiếp với các công việc và dự án liên quan.
- Tiết kiệm thời gian và giảm công việc thủ công với ClickUp Tự động hóa: Thiết lập các quy trình tự động hóa để kích hoạt các hành động — như gửi email hoặc thay đổi trạng thái của công việc — dựa trên các điều kiện bạn định nghĩa.
ClickUp vs. Snowflake Cortex Analyst: Tóm tắt
| Khả năng | Snowflake Cortex Analyst | ClickUp |
|---|---|---|
| Các truy vấn bằng ngôn ngữ tự nhiên | Có (chỉ dữ liệu có cấu trúc) | Có (trên tất cả dữ liệu trong Không gian Làm việc) |
| Tích hợp quy trình làm việc | Không | Quản lý công việc và quản lý dự án tích hợp sẵn |
| Hợp tác nhóm | Giới hạn | Tích hợp sẵn Tài liệu, Bình luận và Trò chuyện cho hợp tác trực tiếp và không đồng bộ. |
| Tầm nhìn hiển thị xuyên chức năng | Chỉ kho dữ liệu | Toàn bộ bối cảnh công việc |
| Hành động từ thông tin | Yêu cầu xuất dữ liệu thủ công | Tạo công việc trực tiếp |
Chuyển từ thông tin sang hành động nhanh hơn với ClickUp
Phân tích cuộc hội thoại đang thay đổi cách các nhóm tương tác với dữ liệu. Nhưng thách thức thực sự vẫn nằm ở việc thu hẹp khoảng cách giữa "biết" và "làm" trong quá trình chuyển đổi từ thông tin thành hành động.
Các nhóm hiệu quả nhất tối ưu hóa công cụ BI của họ cho ba điều sau:
- Thông tin có trách nhiệm: Câu trả lời nên dẫn trực tiếp đến các công việc, quyết định và người chịu trách nhiệm — chứ không biến mất vào nhật ký trò chuyện hoặc bảng điều khiển.
- Bối cảnh thay vì các truy vấn đơn thuần: Thông tin có giá trị hơn khi được tích hợp cùng các dự án, dòng thời gian và cuộc hội thoại của nhóm.
- Thực thi tích hợp sẵn: Khoảng cách càng ngắn giữa thông tin và hành động, lợi nhuận từ đầu tư dữ liệu của bạn càng cao.
Việc xây dựng cầu nối từ thông tin dữ liệu đến thực thi dự án chưa bao giờ đơn giản đến thế. Tất cả những gì bạn cần để bắt đầu là một không gian làm việc thống nhất nơi dữ liệu, dự án và con người được kết nối.
Đó chính xác là những gì bạn nhận được với ClickUp. Tò mò muốn thử nghiệm? Đăng ký ClickUp ngay hôm nay — hoàn toàn miễn phí!
Câu hỏi thường gặp (FAQs)
Cortex Analyst là tính năng cụ thể cho phép đặt câu hỏi về dữ liệu có cấu trúc bằng tiếng Anh thông thường. Snowflake Intelligence là sản phẩm rộng hơn bao gồm Cortex Analyst, cùng với các tác nhân AI khác cho các công việc như giám sát chất lượng dữ liệu.
Đúng vậy, người dùng có thể đặt câu hỏi trong một cuộc hội thoại mà không cần SQL. Tuy nhiên, vẫn cần một thành viên kỹ thuật để xây dựng và duy trì mô hình ngữ nghĩa đảm bảo AI cung cấp câu trả lời chính xác.
Giá cả dựa trên mức sử dụng. Bạn sẽ thanh toán cho các tín dụng tính toán Snowflake được sử dụng để chạy mô hình AI và thực thi các truy vấn. Để biết mức giá mới nhất, vui lòng tham khảo tài liệu giá chính thức của Snowflake.