Khi đá gà trực tiếp casino cần Snowflake: Tại sao AI doanh nghiệp vẫn phụ thuộc vào nền tảng phân tích

Tại Alchemy, chúng tôi gặp gỡ khách hàng ở tất cả các giai đoạn trưởng thành về Dữ liệu và AI. Chúng tôi thường tiếp cận những khách hàng đang mong muốn nhận được nhiều giá trị tức thì hơn từ việc đầu tư vào AI và muốn biết họ cần đầu tư bao nhiêu vào Nền tảng dữ liệu như Snowflake. Tất cả đều phụ thuộc vào trường hợp sử dụng kinh doanh.

Các nền tảng AI dành cho doanh nghiệp như đá gà trực tiếp casino đang thay đổi cách nhân viên truy cập thông tin. Trong vài tuần, các tổ chức có thể triển khai trợ lý AI thống nhất giúp hiển thị tài liệu, cuộc trò chuyện, yêu cầu và kiến thức nội bộ trên hàng chục hệ thống.

Điều này khiến nhiều tổ chức tin rằng họ đã giải quyết được “vấn đề dữ liệu”.

Trên thực tế, họ đã giải được bài toán khám phá tri thức chứ không phải bài toán phân tích.

Sự khác biệt rất quan trọng. Nền tảng AI hoạt động trên nội dung doanh nghiệp cực kỳ mạnh mẽ nhưng chúng không được thiết kế để thực hiện các truy vấn phân tích quy mô lớn đối với dữ liệu kinh doanh có cấu trúc. Đó là lúc các nền tảng như Snowflake xuất hiện.

Hiểu cách hai lớp này phối hợp với nhau là chìa khóa để xây dựng kiến trúc AI hiện đại.

Hai mốc thời gian khác nhau

Một trong những điểm khác biệt dễ nhận thấy nhất giữa nền tảng kiến thức AI và nền tảng phân tích là tốc độ chúng xuất hiện trực tuyến.

Nền tảng	Thời gian điển hình để có giá trị	Mục đích
Lượm lặt	4–8 tuần	Tìm kiếm doanh nghiệp, khám phá kiến thức, phi công phụ AI
Bông tuyết	3–12 tháng	Hợp nhất dữ liệu, phân tích, nền tảng dữ liệu BI, AI

Việc triển khai đá gà trực tiếp casino diễn ra nhanh chóng.

Trong đá gà trực tiếp casino, bạn kết nối các hệ thống chưa từng được đưa vào Snowflake:

• Google Drive hoặc SharePoint
• Slack hoặc Team
• Jira và Hợp lưu
• Kho lưu trữ tài liệu nội bộ
• (Ngoài Hệ thống doanh nghiệp chính của bạn – CRM, ERP, v.v.)

Trong vòng vài tuần, nhân viên có thể bắt đầu đặt những câu hỏi như:

• Cẩm nang bán hàng ở đâu?
• Những quyết định nào đã được đưa ra trong cuộc họp lãnh đạo tuần trước?
• Tài liệu giới thiệu dành cho nhân viên mới ở đâu?

Điều này cải thiện đáng kể năng suất và loại bỏ trở ngại trong quá trình khám phá kiến thức.

Nền tảng phân tích mất nhiều thời gian hơn vì vấn đề khác nhau.

Bông tuyết yêu cầu:

• nhập dữ liệu từ hệ điều hành
• mô hình hóa các thực thể kinh doanh
• quản trị tòa nhà và kiểm soát quyền truy cập
• tạo lớp ngữ nghĩa và trang tổng quan

Kết quả không phải là truy xuất tài liệu. Kết quả là khả năng trả lờicâu hỏi phân tích về doanh nghiệp.

Các loại câu hỏi mà đá gà trực tiếp casino không thể trả lời một mình

đá gà trực tiếp casino xuất sắc trong việc lấy lại kiến thức hiện có. Nếu câu trả lời tồn tại trong tài liệu, chuỗi trò chuyện, trang wiki hoặc vé thì đá gà trực tiếp casino cực kỳ hiệu quả.

Nơi cần hỗ trợ thêm là các câu hỏi yêu cầu tính toán trên khối lượng lớn dữ liệu có cấu trúc.

Những câu hỏi này bao gồm các câu hỏi yêu cầu:

• tổng hợp
• phân tích xu hướng
• tham gia trên nhiều hệ thống
• phân tích thống kê
• so sánh lịch sử

Những câu hỏi đó yêu cầu công cụ phân tích.

Ví dụ: Bán hàng

đá gà trực tiếp casino có thể trả lời:

Cẩm nang bán hàng ở đâu?

Chúng tôi đã ghi lại chiến lược đặt giá mới ở đâu?

Ai đã đưa ra đề xuất cuối cùng của Acme?

Nhưng nó không thể trả lời những câu hỏi như:

• Sản phẩm nào có tỷ lệ thành công cao nhất trong quý trước?
• Tỷ lệ chuyển đổi quy trình của chúng tôi theo khu vực là bao nhiêu?
• Những tài khoản nào cho thấy mức độ sử dụng sản phẩm giảm trước khi rời bỏ?

Những câu trả lời đó yêu cầu truy vấn dữ liệu đo từ xa sản phẩm và CRM có cấu trúc.

Ví dụ: Hoạt động

đá gà trực tiếp casino có thể trả lời:

Quy trình vận hành tiêu chuẩn để bảo trì ở đâu?

Ghi chép kỹ thuật về lần ngừng hoạt động gần đây nhất ở đâu?

Nhưng nó không trả lời được:

• Thiết bị nào thường xuyên bị lỗi nhất?
• Mô hình bảo trì nào tương quan với thời gian ngừng hoạt động?
• Tín hiệu nào cho thấy lỗi sắp xảy ra?

Những điều này yêu cầu tổng hợp dữ liệu hoạt động theo thời gian và nội dung.

Tại sao AI vẫn cần nền tảng dữ liệu

Hầu hết các doanh nghiệp đều nhận thấy rằng kiến trúc AI hiện đại yêu cầu hai lớp riêng biệt.

Lớp kiến thức

Lớp này chứa nội dung doanh nghiệp.

Ví dụ bao gồm:

• tài liệu
• trò chuyện
• vé
• wiki
• chính sách
• biên bản cuộc họp

Các nền tảng như đá gà trực tiếp casino lập chỉ mục và hiểu thông tin này để nhân viên có thể nhanh chóng tìm thấy câu trả lời.

Lớp phân tích

Lớp này chứa dữ liệu doanh nghiệp có cấu trúc.

Ví dụ bao gồm:

• giao dịch
• sự kiện vận hành
• số liệu tài chính
• đo từ xa sản phẩm
• hoạt động của khách hàng

Các nền tảng như Snowflake cho phép các tổ chức truy vấn, tổng hợp và phân tích dữ liệu đó trên quy mô lớn.

Cả hai lớp đều cần thiết.

Kiến trúc đơn giản

Dưới đây là mô hình phổ biến mà các tổ chức đang bắt đầu áp dụng.

Trong mô hình này:

• đá gà trực tiếp casino đóng vai trò là giao diện đàm thoại
• Snowflake đóng vai trò là công cụ phân tích

đá gà trực tiếp casino có thể xem bối cảnh từ kiến thức doanh nghiệp trong khi Snowflake cung cấp dữ liệu cần thiết để trả lời các câu hỏi phân tích.

Bài học chiến lược

Triển khai trợ lý AI dành cho doanh nghiệp như đá gà trực tiếp casino là một trong những cách nhanh nhất để đưa AI vào nơi làm việc. Các tổ chức có thể thấy năng suất tăng ngay lập tức vì nhân viên cuối cùng có thể tìm kiếm kiến thức trong toàn bộ công ty.

Tuy nhiên, những câu hỏi có giá trị nhất về doanh nghiệp hiếm khi có trong tài liệu.

Chúng sống trong dữ liệu.

Khi các tổ chức hoàn thiện chiến lược AI của mình, nhiều tổ chức phát hiện ra rằng sức mạnh thực sự đến từ việc kết hợp nền tảng kiến thức với nền tảng phân tích hiện đại. Khi cả hai làm việc cùng nhau, nhân viên có thể đặt câu hỏi về những gì công ty biết cũng như những gì dữ liệu của công ty tiết lộ. Đó là khi AI doanh nghiệp bắt đầu cung cấp cái nhìn sâu sắc mang tính chiến lược thực sự.

Để tìm hiểu thêm về cách đảm bảo tổ chức của bạn sẵn sàng khai thác tối đa lợi ích của AI, hãy đăng kýDữ liệu và phân tíchhoặcBậc thầy chiến lược AI.