Nicht alle KI-Analysen bieten Ihnen denselben Grad an Kontrolle
KI-Analysetools können alle eine geschäftliche Fragestellung in eine Antwort umwandeln. Die Unterschiede werden deutlicher, wenn man betrachtet, wie sie die Analyse steuern, wie viel Aufwand die Aufrechterhaltung dieser Steuerung erfordert und wie viel Kontrolle man über die „ Deployment “ und die Modellauswahl behält.
Dieselbe Frage. Drei verschiedene Wege zur Antwort.
Sehen Sie, wie jede Plattform eine geschäftliche Fragestellung in SQL umsetzt und wo der geregelte Kontext den Ablauf bestimmt.
Der Agent drückt die Analyse über die geregelte semantische Ebene als SemQL aus, Actians Sprache für semantische „ abfragen “. Ein semantisches „ abfragen “ beschreibt anhand geregelter Geschäftskonzepte wie Metriken, Dimensionen, Beziehungen und Filter, was analysiert werden soll, anstatt die Datenbanklogik selbst zu generieren. AI Analyst kompiliert dieses semantische „ abfragen “ anschließend in natives SQL zur Ausführung.
Der semantische Kontext dient als Grundlage für die SQL-Generierung. Genie nutzt den modellierten und abgeleiteten Geschäftskontext aus seinem Wissensspeicher, einschließlich semantischer Definitionen, Beziehungen und SQL-Ausdrücke. Das LLM nutzt diesen Kontext, um SQL-Code zur Ausführung zu generieren.
Der Routing-Modus versucht zunächst, semantisches SQL zu verwenden, und greift bei Bedarf auf Standard-SQL für physische Tabellen zurück. Snowflake gibt an, dass insgesamt für etwa 10 % der Abfragen semantisches SQL generiert wird, abhängig von der Abdeckung durch semantische Ansichten.
Eine semantische Ebene funktioniert nur, wenn man sie aufbauen kann.
Snowflake und Databricks stellen Tools zur Verfügung, mit denen sich der semantische Kontext, den ihre KI nutzt – einschließlich des abgeleiteten Kontexts –, erstellen, verfeinern und optimieren lässt.
AI Analyst verfolgt einen anderen Ansatz. Der Steward Agent unterstützt den Aufbau und die Pflege einer explizit definierten semantischen Grundlage, anstatt sich auf abgeleitete Geschäftslogik zu stützen.
Geschäftsdefinitionen sind oft über verschiedene Tabellen, Dokumentationen und das institutionelle Wissen Ihres Datenteams verteilt. Steward analysiert diese Quellen und schlägt Modelle, Kennzahlen, Beziehungen und Glossarbegriffe vor, die Ihr Team prüfen und validieren kann.
Nach ihrer Genehmigung werden diese Definitionen zu festgelegten Geschäftsregeln, die AI Analyst konsequent anwendet. Wenn sich Definitionen ändern, zeigt Steward mögliche Auswirkungen auf, bevor die Aktualisierungen an anderer Stelle zu Inkonsistenzen führen.
KI-Analysen, die sich an Ihre Architektur anpassen
Snowflake Cortex und Databricks Genie erweitern die Ökosysteme, in die sie integriert sind. AI Analyst verfolgt einen anderen Ansatz und bietet Ihnen Flexibilität hinsichtlich des Ausführungsorts der Analyseebene und des dahinterstehenden LLM.
Fragen an jeden Anbieter von KI-Analyselösungen
Die entscheidenden Unterschiede sind bei einem „ Demo “ nicht immer auf den ersten Blick erkennbar. Nutzen Sie diese Fragen, um zu verstehen, welche Anforderungen die Plattform an Ihr Datenteam stellt und wie viel Kontrolle Sie nach dem „ Deployment “ behalten.
Fragen Sie den Verkäufer |
Was man wissen sollte |
|---|---|
Inwiefern wirkt sich der geregelte geschäftliche Kontext auf die Umsetzung aus? |
Ob festgelegte Definitionen die Struktur des „ abfragen “ vorgeben oder als Kontext dienen, auf den das LLM bei dessen Generierung zurückgreift. |
Wer erstellt und pflegt die semantische Ebene? |
Was Ihr Datenteam tun muss, um Kennzahlen und Zusammenhänge zu erstellen, diese zu validieren, Änderungen zu „ verwalten “ und die Definitionen auf dem neuesten Stand zu halten. |
Wo kann die Plattform eingesetzt werden? |
Ob die Analyseanwendung in Ihrer Umgebung ausgeführt werden kann oder auch bei privater Anbindung weiterhin als vom Anbieter gehosteter Dienst verbleibt. |
Kannst du den LLM wählen? |
Ob Sie das von Ihrer Organisation bevorzugte und unterstützte Modell verwenden können oder auf die Modelle beschränkt sind, die über die „ Analyseplattform “ verfügbar sind. |
Was müssen Sie ändern, wenn Sie die Plattform einführen? |
Ganz gleich, ob Sie Daten migrieren, eine herstellerspezifische Infrastruktur einführen, bestehende Analyselösungen ersetzen oder aktuelle Arbeitsabläufe neu strukturieren möchten. |
Kannst du nachprüfen, wie eine Antwort zustande gekommen ist? |
Ob Sie die Definitionen, Beziehungen, Filter, Berechnungen und die Logik von „ abfragen “ nachvollziehen können, die zur Ermittlung des Ergebnisses verwendet wurden. |
