在当今快节奏的商业世界中，快速获取准确的数据洞察至关重要。对于许多公司来说，以简单快捷的方式获取这些信息仍然困难重重。大多数现有的商业智能解决方案和工具都要求用户掌握 SQL 语言，这意味着企业必须依赖数据团队进行简单的查询，这会降低组织的处理速度。目前有一些“文本转 SQL”工具可以解决这个问题，但 Snowflake Cortex Analyst 在这方面迈出了巨大的一步。它使数据处理成为一种真正的自助式对话体验。本文深入探讨了 Snowflake Cortex Analyst 如何帮助用户轻松获取和理解 Snowflake 数据云中的数据洞察，而不仅仅是将文本转换为 SQL。
数据洞察的现状
从数据库获取数据曾经是一个相当困难且耗时的过程。例如，一个简单的业务问题，例如“上个季度我们南部地区新产品线的总利润是多少？”需要数据分析师编写复杂的 SQL 查询，通过连接多个表、应用适当的过滤器并汇总结果。这个过程通常会导致延迟、误解，并且严重依赖组织中有限数量的数据专家。
Snowflake 充当中介
起初，文本转 SQL 工具似乎是一个不错的解决方案。这些工具将自然语言查询转换为 SQL。然而，用户经常需要检查生成的 SQL 查询，并且由于准确性不高，他们还需要修改 SQL。
人工智能的最新进展改变了这一现状。Snowflake 最近推出了 Snowflake Cortex Analyst。它解决了传统文本转 SQL 工具的问题。这款由人工智能驱动的数据分析师工具允许用户用简单的英语提问，无需 SQL 专业知识。它能够理解问题并返回准确的数据和洞察。
这是一个重大举措。它使更多人能够直接与数据交互，无需技术知识。这培养了真正数据驱动的文化。
什么是Snowflake Cortex Analyst？
Snowflake Cortex Analyst 是一项由人工智能驱动的分析服务，是 Snowflake Cortex AI 套件的一部分。它旨在通过允许用户使用自然语言查询数据并从中提取洞察来简化数据分析。这使得用户能够用简单的英语提问，而无需任何技术专业知识或 SQL 知识。在后台，Cortex Analyst 将这些自然语言查询转换为 SQL 查询，并向用户呈现相关信息。
Snowflake Cortex Analyst 利用大型语言模型 (LLM) 来理解用户的意图和上下文，从而生成适当的 SQL 查询来从 Snowflake 数据仓库中检索和分析信息。
这款分析工具非常有助于非技术用户以对话方式与数据交互，并快速获得洞察，而无需依赖内部数据专家。它可以处理从简单的数据检索到复杂的数据聚合和数据分析等各种任务。它旨在与 Snowflake 数据仓库无缝协作，使更多用户能够更轻松地以交互方式进行数据分析。
Snowflake Cortex Analyst的主要功能
Source: Snowflake
Cortex Analyst 的优势在于其文本转 SQL 功能之外的几项关键特性：
真正的自然语言理解
Cortex Analyst 利用大型语言模型 (LLM) 来理解自然语言查询及其背后的上下文和意图。这意味着，即使这些问题是随意提出的并使用同义词，Cortex Analyst 仍然能够理解自然语言问题。它可以像真正的分析助手一样，让用户提出自然语言问题并提供准确的结果。
业务上下文的语义模型
Cortex Analyst 使用语义模型，这与处理原始数据库架构的传统工具不同。该语义模型定义了公司内部表、度量、维度、过滤器、指标、业务术语甚至同义词之间的关系。例如，如果您的数据库中有一个名为“annual_recurring_revenue”的列，而您的销售团队使用“ARR”，则语义模型会确保 Cortex Analyst 能够识别这种关系，从而为您提供准确可靠的结果。
Source: Snowflake
洞察优先于查询生成
Cortex Analyst 的主要目标是解答业务问题，而非仅仅编写 SQL。它可以为您提供结果摘要、发现关联、解释异常情况并突出显示关键驱动因素。例如，如果您询问 Cortex Analyst：“为什么上个月客户流失率上升了？”它可能不仅会给出一个数字，还可能突出显示导致客户流失率上升的根本原因，例如最近的服务中断或定价结构的变化。这些信息对于业务用户针对任何导致客户流失的不良事件采取必要措施非常有用。
卓越的准确性和可靠性
Cortex Analyst 通过使用“代理 AI 系统”（该系统使用各种 LLM 和内部验证流程）生成非常准确可靠的 SQL。这种先进的方法可以显著降低错误率，并消除简单的文本转 SQL 方法可能出现的错觉。在实际的 BI 用例中，它的准确率通常超过 90%。它能够处理复杂的连接，识别复杂的文字（例如“India”与“IN”），并确保业务逻辑始终以相同的方式使用。
原生Snowflake集成
由于它是 Snowflake Cortex 中完全托管的服务，因此分析师可以完全在您当前的 Snowflake 系统内工作。这具有诸多优势，例如：
- 无需数据移动：所有当前基于角色的访问控制 (RBAC) 和数据保护规则均受遵循。这可确保您的数据在 Snowflake 的治理范围内安全无虞。
- 更轻松的部署：无需担心复杂的基础设施管理或集成。
- 可扩展性和性能：Snowflake 的云架构确保即使在处理更大的数据集时，响应时间也始终更快，延迟也非常低。
Snowflake Cortex Analyst入门
要开始使用 Snowflake Cortex Analyst，请按照以下步骤操作：
- 先决条件：确保您拥有 Snowflake 帐户并拥有相应的权限，并检查您所在地区是否已启用 Cortex AI 服务。
- 用户访问配置：为将使用 Cortex Analyst 的用户创建必要的角色和权限。
- 访问 Cortex Analyst：通过 Snowflake 的 UI 访问 Cortex Analyst，或通过其 API 将其集成到您的应用程序中。
- 数据连接和语义模型：连接您的数据源并创建语义模型，以定义您的数据结构以及关系、度量、维度、列含义、业务上下文和已验证的查询。
- 开始提问：现在，首先用简单的英语询问有关您的数据的问题以熟悉数据，然后随着您对数据的了解越来越多，慢慢地进阶到更复杂的分析问题。
赋能每个部门
Snowflake Cortex Analyst 的自助服务功能使不同业务领域的人员能够更轻松地获取即时洞察：
- 市场营销：在南部地区，最近哪些营销活动在获取新客户方面花费最多？
- 销售：本季度销售额排名前五和后五位的客户之间的主要差异是什么？
- 财务：请提供与去年同期相比，我们各部门的运营成本明细。
- 产品开发：分析客户反馈，了解用户最希望在我们的移动应用中使用哪些新功能。
不同部门的业务利益相关者针对上述每个业务问题，无需理解底层复杂的数据结构或编写任何 SQL 语句，即可获得快速、准确的洞察。
对话式的未来
Snowflake Cortex Analyst 极大地改变了人们处理数据的方式。它专注于自然语言，运用语义理解，并提供即时访问关键洞察的途径，从而消除了访问数据和洞察的常见障碍。这加快了业务用户获取洞察的速度，使组织更加灵活，真正实现数据驱动。数据分析的未来是对话式的，而 Cortex Analyst 正引领着这一方向。
常见问题解答
问题 1：Cortex Analyst 与其他数据分析工具有何不同？
答：Cortex Analyst 不仅仅是将自然语言问题转换为 SQL。它就像一位真正的数据分析师，能够理解您公司的语言，为您提供有用的数据和洞察。
问题 2：其结果对于业务决策的可信度如何？
答：它在后台进行高级验证，并在实际情况下保持 90% 以上的准确率。它非常可靠，但与任何分析工具一样，检查结果始终是一个好主意。
问题 3：使用 Cortex Analyst 处理数据安全吗？
答：当然安全。在当前的 Snowflake 环境中，所有功能都基于当前的安全设置运行。数据永远不会离开安全的 Snowflake 平台，所有已实施的访问控制都将保持不变。
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