Per anni, ogni azienda ha perseguito la visione di diventare una realtà basata sui dati e anche tu hai investito di conseguenza. Hai raccolto in modo efficace enormi volumi di informazioni, nella convinzione che racchiudessero le risposte alle tue domande aziendali più importanti.

Il problema è che questi dati sono ancora inaccessibili alla maggior parte dell'organizzazione.

Per ottenere una risposta semplice, un dirigente o un membro del team è costretto a inviare un ticket, attendere che un analista di dati oberato dal lavoro produca un report e sperare che le informazioni siano ancora rilevanti quando finalmente arrivano. Quando arriva la risposta, l'opportunità di agire potrebbe essere già svanita.

Questo modo di operare non è basato sui dati: è piuttosto rallentato dai dati.

È il momento di cambiare approccio.

Immagina se ogni persona della tua azienda, dal responsabile delle operazioni al dirigente marketing, potesse ottenere le risposte specifiche e accurate di cui ha bisogno semplicemente ponendo una domanda in un linguaggio semplice e quotidiano.

L'errore più grave che puoi commettere con l'analisi basata sull'AI è affidarti a un'AI per scrivere query sui dati partendo da zero.

I potenti modelli di AI tentano di tradurre una domanda complessa, posta in linguaggio naturale, in codice SQL non elaborato, ma spesso sbagliano. Hanno bisogno del contesto aziendale specifico per produrre risultati accurati.

Qual è la definizione certificata di "entrate"? Che cos'è veramente un "cliente attivo"?

Il livello semantico standardizza queste definizioni, garantendo che ogni persona che pone una domanda ottenga una risposta calcolata sempre allo stesso modo.

Con queste basi, il lavoro dell'AI cambia completamente.

L'AI deve semplicemente comprendere la domanda dell'utente e trovare le corrispondenze con le definizioni corrette, predefinite e certificate.

Il sistema esegue la logica corretta, garantendo che il calcolo sia sempre identico e affidabile. Questo approccio è il migliore del settore e può ridurre gli errori dei dati nelle query in linguaggio naturale anche di due terzi.

Inoltre, le risposte non devono necessariamente risiedere in un singolo strumento di BI. Grazie all'integrazione nativa di Workspace, i team possono porre domande direttamente all'interno di strumenti come gChat. In alternativa, puoi utilizzare l'API Conversational Analytics per mostrare risposte affidabili direttamente in qualsiasi applicazione già utilizzata dai tuoi team. Questa API consente agli analisti di creare e gestire agenti che si connettono ai dati, sfruttando il contesto aziendale da strumenti come LookML e Knowledge Catalog (in precedenza Dataplex) per recuperare dati, generare grafici e fornire approfondimenti in un linguaggio semplice.

Quando elimini le barriere tecniche e rendi i dati immediatamente accessibili attraverso la conversazione, non solo offri risorse efficaci a qualche analista, ma stimoli anche una cultura di curiosità e azione in tutta l'organizzazione. Il dialogo aziendale critico passa da domande retrospettive come "Quali sono state le vendite dello scorso trimestre?" a una strategia orientata al futuro:

"Cosa possiamo fare per rendere il prossimo trimestre ancora migliore?"