在當今快節奏的商業世界中，快速獲取準確的資料洞察至關重要。對於許多公司來說，以簡單快捷的方式獲取這些資訊仍然困難重重。大多數現有的商業智慧解決方案和工具都要求使用者掌握 SQL 語言，這意味著企業必須依賴資料團隊進行簡單的查詢，這會降低組織的處理速度。目前有一些“文字轉 SQL”工具可以解決這個問題，但 Snowflake Cortex Analyst 在這方面邁出了巨大的一步。它使資料處理成為一種真正的自助式對話體驗。本文深入探討了 Snowflake Cortex Analyst 如何幫助使用者輕鬆獲取和理解 Snowflake 資料雲中的資料洞察，而不僅僅是將文字轉換為 SQL。
資料洞察的現狀
從資料庫獲取資料曾經是一個相當困難且耗時的過程。例如，一個簡單的業務問題，例如“上個季度我們南部地區新產品線的總利潤是多少？”需要資料分析師編寫複雜的 SQL 查詢，透過連線多個表、應用適當的過濾器並彙總結果。這個過程通常會導致延遲、誤解，並且嚴重依賴組織中有限數量的資料專家。
Snowflake 充當中介
起初，文字轉 SQL 工具似乎是一個不錯的解決方案。這些工具將自然語言查詢轉換為 SQL。然而，使用者經常需要檢查生成的 SQL 查詢，並且由於準確性不高，他們還需要修改 SQL。
人工智慧的最新進展改變了這一現狀。Snowflake 最近推出了 Snowflake Cortex Analyst。它解決了傳統文字轉 SQL 工具的問題。這款由人工智慧驅動的資料分析師工具允許使用者用簡單的英語提問，無需 SQL 專業知識。它能夠理解問題並返回準確的資料和洞察。
這是一個重大舉措。它使更多人能夠直接與資料互動，無需技術知識。這培養了真正資料驅動的文化。
什麼是Snowflake Cortex Analyst？
Snowflake Cortex Analyst 是一項由人工智慧驅動的分析服務，是 Snowflake Cortex AI 套件的一部分。它旨在透過允許使用者使用自然語言查詢資料並從中提取洞察來簡化資料分析。這使得使用者能夠用簡單的英語提問，而無需任何技術專業知識或 SQL 知識。在後臺，Cortex Analyst 將這些自然語言查詢轉換為 SQL 查詢，並向使用者呈現相關資訊。
Snowflake Cortex Analyst 利用大型語言模型 (LLM) 來理解使用者的意圖和上下文，從而生成適當的 SQL 查詢來從 Snowflake 資料倉儲中檢索和分析資訊。
這款分析工具非常有助於非技術使用者以對話方式與資料互動，並快速獲得洞察，而無需依賴內部資料專家。它可以處理從簡單的資料檢索到複雜的資料聚合和資料分析等各種任務。它旨在與 Snowflake 資料倉儲無縫協作，使更多使用者能夠更輕鬆地以互動方式進行資料分析。
Snowflake Cortex Analyst的主要功能
Source: Snowflake
Cortex Analyst 的優勢在於其文字轉 SQL 功能之外的幾項關鍵特性：
真正的自然語言理解
Cortex Analyst 利用大型語言模型 (LLM) 來理解自然語言查詢及其背後的上下文和意圖。這意味著，即使這些問題是隨意提出的並使用同義詞，Cortex Analyst 仍然能夠理解自然語言問題。它可以像真正的分析助手一樣，讓使用者提出自然語言問題並提供準確的結果。
業務上下文的語義模型
Cortex Analyst 使用語義模型，這與處理原始資料庫架構的傳統工具不同。該語義模型定義了公司內部表、度量、維度、過濾器、指標、業務術語甚至同義詞之間的關係。例如，如果您的資料庫中有一個名為“annual_recurring_revenue”的列，而您的銷售團隊使用“ARR”，則語義模型會確保 Cortex Analyst 能夠識別這種關係，從而為您提供準確可靠的結果。
Source: Snowflake
洞察優先於查詢生成
Cortex Analyst 的主要目標是解答業務問題，而非僅僅編寫 SQL。它可以為您提供結果摘要、發現關聯、解釋異常情況並突出顯示關鍵驅動因素。例如，如果您詢問 Cortex Analyst：“為什麼上個月客戶流失率上升了？”它可能不僅會給出一個數字，還可能突出顯示導致客戶流失率上升的根本原因，例如最近的服務中斷或定價結構的變化。這些資訊對於業務使用者針對任何導致客戶流失的不良事件採取必要措施非常有用。
卓越的準確性和可靠性
Cortex Analyst 透過使用“代理 AI 系統”（該系統使用各種 LLM 和內部驗證流程）生成非常準確可靠的 SQL。這種先進的方法可以顯著降低錯誤率，並消除簡單的文字轉 SQL 方法可能出現的錯覺。在實際的 BI 用例中，它的準確率通常超過 90%。它能夠處理複雜的連線，識別複雜的文字（例如“India”與“IN”），並確保業務邏輯始終以相同的方式使用。
原生Snowflake整合
由於它是 Snowflake Cortex 中完全託管的服務，因此分析師可以完全在您當前的 Snowflake 系統內工作。這具有諸多優勢，例如：
- 無需資料移動：所有當前基於角色的訪問控制 (RBAC) 和資料保護規則均受遵循。這可確保您的資料在 Snowflake 的治理範圍內安全無虞。
- 更輕鬆的部署：無需擔心複雜的基礎設施管理或整合。
- 可擴充套件性和效能：Snowflake 的雲架構確保即使在處理更大的資料集時，響應時間也始終更快，延遲也非常低。
Snowflake Cortex Analyst入門
要開始使用 Snowflake Cortex Analyst，請按照以下步驟操作：
- 先決條件：確保您擁有 Snowflake 帳戶並擁有相應的許可權，並檢查您所在地區是否已啟用 Cortex AI 服務。
- 使用者訪問配置：為將使用 Cortex Analyst 的使用者建立必要的角色和許可權。
- 訪問 Cortex Analyst：透過 Snowflake 的 UI 訪問 Cortex Analyst，或透過其 API 將其整合到您的應用程式中。
- 資料連線和語義模型：連線您的資料來源並建立語義模型，以定義您的資料結構以及關係、度量、維度、列含義、業務上下文和已驗證的查詢。
- 開始提問：現在，首先用簡單的英語詢問有關您的資料的問題以熟悉資料，然後隨著您對資料的瞭解越來越多，慢慢地進階到更復雜的分析問題。
賦能每個部門
Snowflake Cortex Analyst 的自助服務功能使不同業務領域的人員能夠更輕鬆地獲取即時洞察：
- 市場營銷：在南部地區，最近哪些營銷活動在獲取新客戶方面花費最多？
- 銷售：本季度銷售額排名前五和後五位的客戶之間的主要差異是什麼？
- 財務：請提供與去年同期相比，我們各部門的運營成本明細。
- 產品開發：分析客戶反饋，瞭解使用者最希望在我們的移動應用中使用哪些新功能。
不同部門的業務利益相關者針對上述每個業務問題，無需理解底層複雜的資料結構或編寫任何 SQL 語句，即可獲得快速、準確的洞察。
對話式的未來
Snowflake Cortex Analyst 極大地改變了人們處理資料的方式。它專注於自然語言，運用語義理解，並提供即時訪問關鍵洞察的途徑，從而消除了訪問資料和洞察的常見障礙。這加快了業務使用者獲取洞察的速度，使組織更加靈活，真正實現資料驅動。資料分析的未來是對話式的，而 Cortex Analyst 正引領著這一方向。
常見問題解答
問題 1：Cortex Analyst 與其他資料分析工具有何不同？
答：Cortex Analyst 不僅僅是將自然語言問題轉換為 SQL。它就像一位真正的資料分析師，能夠理解您公司的語言，為您提供有用的資料和洞察。
問題 2：其結果對於業務決策的可信度如何？
答：它在後臺進行高階驗證，並在實際情況下保持 90% 以上的準確率。它非常可靠，但與任何分析工具一樣，檢查結果始終是一個好主意。
問題 3：使用 Cortex Analyst 處理資料安全嗎？
答：當然安全。在當前的 Snowflake 環境中，所有功能都基於當前的安全設定執行。資料永遠不會離開安全的 Snowflake 平臺，所有已實施的訪問控制都將保持不變。
評論留言