Selama bertahun-tahun, setiap perusahaan telah mengejar visi untuk menjadi "berbasis data", dan Anda telah berinvestasi sesuai dengan visi tersebut. Anda telah berhasil mengumpulkan informasi dalam jumlah besar, dan yakin bahwa jawaban atas pertanyaan bisnis paling penting Anda ada di dalamnya.

Masalahnya, bagi sebagian besar organisasi Anda, data tersebut masih tidak dapat diakses.

Untuk mendapatkan jawaban sederhana, seorang eksekutif atau anggota tim terpaksa mengirimkan tiket, menunggu analis data yang sibuk menjalankan laporan, dan berharap informasi tersebut masih relevan saat akhirnya diterima. Peluang untuk bertindak mungkin sudah hilang saat jawaban diterima.

Hal ini bukan lagi berbasis data, melainkan tertunda data.

Saatnya memperbaiki kondisi ini.

Bayangkan jika setiap orang di perusahaan Anda—mulai dari manajer operasional hingga eksekutif pemasaran—dapat memperoleh jawaban spesifik dan akurat yang mereka butuhkan hanya dengan mengajukan pertanyaan dalam bahasa sehari-hari yang sederhana.

Kesalahan paling fatal yang dapat Anda lakukan dengan analisis berteknologi AI adalah memercayai AI untuk menulis kueri data dari awal.

Model AI yang canggih ini akan mencoba menerjemahkan pertanyaan bahasa alami yang kompleks menjadi kode SQL mentah, tetapi sering kali salah. Model tersebut memerlukan konteks bisnis spesifik Anda untuk hasil yang akurat.

Apa definisi yang disertifikasi dari "pendapatan"? Apa yang sebenarnya merupakan "pelanggan aktif"?

Lapisan semantik menstandarkan definisi ini, sehingga menjamin bahwa setiap orang yang mengajukan pertanyaan akan mendapatkan jawaban yang dikalkulasi dengan cara yang sama, setiap saat.

Dengan fondasi ini, tugas AI berubah sepenuhnya.

AI hanya memahami pertanyaan pengguna dan mencocokkannya dengan definisi yang benar, telah dibuat sebelumnya, dan disertifikasi.

Sistem menjalankan logika yang benar, sehingga memastikan perhitungan identik dan dapat dipercaya. Pendekatan terbaik di kelasnya ini dapat mengurangi error data dalam kueri bahasa alami hingga dua pertiga.

Selain itu, jawaban tidak harus berada di satu alat BI. Dengan integrasi Workspace bawaan, tim dapat mengajukan pertanyaan langsung di dalam alat seperti gChat. Atau, Anda dapat menggunakan Conversational Analytics API untuk menampilkan jawaban tepercaya secara langsung di aplikasi apa pun yang digunakan tim Anda. API ini memungkinkan analis membuat dan mengelola agen yang terhubung ke data, dengan memanfaatkan konteks bisnis dari alat seperti LookML dan Knowledge Catalog (sebelumnya bernama Dataplex) untuk mengambil data, membuat diagram, dan memberikan insight dalam bahasa yang mudah dipahami.

Saat Anda menghilangkan hambatan teknis dan membuat data dapat diakses secara instan melalui percakapan, Anda tidak hanya memberdayakan beberapa analis, tetapi juga memicu budaya keingintahuan dan tindakan di seluruh organisasi. Dialog bisnis yang penting beralih dari pertanyaan yang berfokus pada masa lalu, seperti "Berapa penjualan kuartal terakhir?", ke strategi yang berfokus pada masa depan:

"Apa yang dapat kita lakukan untuk meningkatkan performa pada kuartal berikutnya?"