Querio
ប្រព័ន្ធ Business Intelligence ដែលកើតមកជាមួយ AI អនុញ្ញាតឱ្យក្រុមការងារផ្នែកលក់ ទីផ្សារ និងប្រតិបត្តិការ ដែលមិនចេះសរសេរ SQL អាចសួរដេញដោលទិន្នន័យពីឃ្លាំងទិន្នន័យ (Data Warehouse) ដោយប្រើភាសាធម្មតា ហើយបង
ចូលមើលគេហទំព័រ ↗Querio គឺអ្វី?
Querio គឺជាប្រព័ន្ធ Business Intelligence (BI) បំពាក់ដោយ AI ដែលមានគោលដៅស្នូល «អនុញ្ញាតឱ្យបុគ្គលិកទូទាំងក្រុមហ៊ុនអាចស្វែងរកទិន្នន័យដោយខ្លួនឯងបាន»។ បញ្ហាចម្បងនៃការទាញយកទិន្នន័យបែបបុរាណគឺ អ្នកដែលចង់ឃើញតួលេខ (ផ្នែកលក់ ទីផ្សារ ប្រតិបត្តិការ) មិនចេះសរសេរ SQL ចំណែកឯក្រុមបច្ចេកទេសទិន្នន័យវិញ គឺមានការងារជាប់រហូត។ Querio អនុញ្ញាតឱ្យអ្នកប្រើប្រាស់ភាសាធម្មតាដើម្បីសួរថា «ខែមុនប៉ុស្តិ៍ណាដែលមានតម្លៃជាមធ្យមខ្ពស់ជាងគេ per customer?» ហើយវានឹងបំប្លែងសំណួរទៅជាការស្វែងរក ទាញយកចម្លើយពីឃ្លាំងទិន្នន័យ និងបង្ហាញក្រាហ្វមកកាន់អ្នកវិញ។
ភាពខុសគ្នារវាង Querio និងប្រព័ន្ធ AI ដទៃទៀត គឺរាល់ការស្វែងរកនីមួយៗនឹងបង្ហាញកូដ SQL យ៉ាងច្បាស់លាស់។ ចំណុចនេះសំខាន់ខ្លាំងណាស់សម្រាប់ក្រុមបច្ចេកទេសទិន្នន័យ៖ អ្នកអាចមើលឃើញផ្ទាល់ភ្នែកថាតើ AI បានបំប្លែងសំណួរទៅជាកូដស្វែងរកបែបណា ពិនិត្យមើលថាតើវាប្រើប្រាស់តារាងត្រឹមត្រូវ ឬភ្ជាប់ខ្សែកោសិការត្រូវដែរឬទេ ជំនួសឱ្យការជឿជាក់លើតួលេខដែលបង្កើតឡើងដោយងងឹតងងុល។ សម្រាប់ក្រុមដែលយកចិត្តទុកដាក់លើភាពជឿជាក់នៃទិន្នន័យ «ភាពអាចផ្ទៀងផ្ទាត់បាន» គឺមានសារៈសំខាន់ជាង «ត្រឹមតែអាចឆ្លើយបាន»។
លក្ខណៈពិសេស និងករណីប្រើប្រាស់
មុខងារស្នូលរួមមាន៖ ការស្វែងរកក្នុងឃ្លាំងទិន្នន័យដោយប្រើភាសាធម្មតា ការបង្ហាញកូដ SQL ច្បាស់លាស់ ការបង្កើតក្រាហ្វ និងផ្ទាំងគ្រប់គ្រងដោយស្វ័យប្រវត្តិ កម្រិតអត្ថន័យ Semantic Layer (ជួយឱ្យ AI យល់ពីនិយមន័យសូចនាករអាជីវកម្ម) និងការតភ្ជាប់ទៅកាន់ឃ្លាំងទិន្នន័យ Cloud ទូទៅ។ តាមរយៈ Semantic Layer អ្នកអាចបង្រៀន Querio អំពីនិយមន័យពិតប្រាកដនៃសូចនាករក្នុងក្រុមហ៊ុន ដូចជា «អតិថិជនសកម្ម» ឬ «ការបញ្ជាទិញត្រឹមត្រូវ» ដើម្បីឱ្យវាឆ្លើយតបបានកាន់តែត្រឹមត្រូវ។
វាស័ក្តិសមបំផុតសម្រាប់ក្រុមហ៊ុនដែលកំពុងរីកចម្រើន ដែលមានឃ្លាំងទិន្នន័យរួចហើយ ប៉ុន្តែតម្រូវការ BI តែងតែយឺតយ៉ាវ។ ការអនុញ្ញាតឱ្យបុគ្គលិកមិនមែនជាបច្ចេកទេសអាចស្វែងរកទិន្នន័យដោយខ្លួនឯង ជួយឱ្យក្រុមបច្ចេកទេសរួចផុតពីសំណើទាញយកទិន្នន័យដែលគ្មានទីបញ្ចប់។ គួរកត់សម្គាល់ថា ភាពត្រឹមត្រូវនៃការស្វែងរកតាមភាសាធម្មតាគឺពឹងផ្អែកខ្លាំងទៅលើគំរូទិន្នន័យ និងការកំណត់ Semantic Layer ។ ចំពោះតួលេខសំខាន់ៗដែលពាក់ព័ន្ធនឹងចំណូល និងរបាយការណ៍ហិរញ្ញវត្ថុ គឺនៅតែត្រូវបានណែនាំឱ្យពិនិត្យឡើងវិញដោយអ្នកជំនាញទិន្នន័យ មុនពេលយកទៅប្រើប្រាស់សម្រេចចិត្តធំ។
លក្ខណៈសំខាន់
- ស្វែងរកទិន្នន័យក្នុងឃ្លាំងដោយប្រើភាសាធម្មតា សូម្បីតែបុគ្គលិកមិនមែនបច្ចេកទេសក៏អាចប្រើបាន
- បង្ហាញកូដ SQL ច្បាស់លាស់រាល់ពេលស្វែងរក ដែលអាចផ្ទៀងផ្ទាត់បាន
- បង្កើតក្រាហ្វ ផ្ទាំងគ្រប់គ្រង និងការមើលឃើញទិន្នន័យដោយស្វ័យប្រវត្តិ
- Semantic Layer ជួយឱ្យ AI យល់ពីនិយមន័យសូចនាករអាជីវកម្មផ្ទាល់ខ្លួនរបស់ក្រុមហ៊ុន
- តភ្ជាប់ទៅកាន់ឃ្លាំងទិន្នន័យ Cloud ទូទៅ
គុណសម្បត្តិ
- បង្ហាញកូដ SQL ច្បាស់លាស់ ជួយឱ្យក្រុមបច្ចេកទេសផ្ទៀងផ្ទាត់ការទាញយករបស់ AI
- អនុញ្ញាតឱ្យបុគ្គលិកមិនមែនបច្ចេកទេសស្វែងរកទិន្នន័យដោយខ្លួនឯង កាត់បន្ថយការកកស្ទះការងារ
- Semantic Layer ជួយបង្កើនភាពត្រឹមត្រូវលើការយល់ដឹងពីសូចនាករពិសេសរបស់ក្រុមហ៊ុន
គុណវិបត្តិ
- ភាពត្រឹមត្រូវពឹងផ្អែកខ្លាំងលើគំរូទិន្នន័យ និងការកំណត់ Semantic Layer
- តួលេខចំណូល/ហិរញ្ញវត្ថុសំខាន់ៗ ត្រូវតែពិនិត្យ SQL និងលទ្ធផលឡើងវិញដោយអ្នកជំនាញ
- តម្រូវឱ្យមានឃ្លាំងទិន្នន័យ និងមូលដ្ឋានគ្រប់គ្រងទិន្នន័យរួចជាស្រេច ទើបអាចទាញយកតម្លៃបានពេញលេញ
ករណីប្រើប្រាស់
- ក្រុមទីផ្សារស្វែងរកប្រសិទ្ធភាពប៉ុស្តិ៍នីសម្តងៗដោយខ្លួនឯង ដោយមិនបាច់រង់ចាំវិស្វករទិន្នន័យ
- អ្នកគ្រប់គ្រងប្រតិបត្តិការសួរដេញដោលសូចនាករអាជីវកម្មប្រចាំសប្តាហ៍ដោយប្រើភាសាតាមផ្ទះ
- ក្រុមបច្ចេកទេសផ្ទេរការស្នើសុំទាញយកទិន្នន័យដែលធ្វើឡើងដដែលៗឱ្យ Querio ធ្វើដោយស្វ័យប្រវត្តិ
- បង្កើតផ្ទាំងគ្រប់គ្រងប្រចាំផ្នែក ដើម្បីឱ្យបុគ្គលិកមិនមែនបច្ចេកទេសតាមដានតួលេខសំខាន់ៗ
កំណត់ចំណាំអ្នកកែសម្រួល
Querio បានប៉ះចំចំណុចឈឺចាប់របស់ក្រុមទិន្នន័យគ្រប់ក្រុមហ៊ុន៖ សំណើសុំទាញយកទិន្នន័យមិនដែលចេះអស់។ ការអនុញ្ញាតឱ្យបុគ្គលិកមិនមែនបច្ចេកទេសសួរទិន្នន័យដោយខ្លួនឯងមិនមែនជាเรื่องថ្មីទេ ប៉ុន្តែការរចនា «បង្ហាញកូដ SQL ឱ្យឃើញច្បាស់ៗរាល់ពេល» គឺពិតជាត្រូវចិត្តខ្លាំងណាស់ ព្រោះរឿងទិន្នន័យបើមើលមិនឃើញពីវិធីគណនាទេ គឺមិនกล้าជឿជាក់ឡើយ។ លក្ខខណ្ឌគឺឃ្លាំងទិន្នន័យ និង Semantic Layer របស់អ្នកត្រូវតែរៀបចំឱ្យបានស្អាតល្អ បើមិនដូច្នោះទេ AI ក៏នឹងផ្តល់លទ្ធផលមិនល្អដូចគ្នា (Garbage in, garbage out)។ ទិសដៅគឺមានភាពជាក់ស្តែង និងកំណត់ទីតាំងច្បាស់លាស់ យើងផ្ដល់ពិន្ទុ ៤.០។
សំណួរញឹកញាប់
តើ Querio ខុសពីឧបករណ៍សួរដេញដោល AI ដទៃទៀតយ៉ាងដូចម្តេច?
ភាពខុសគ្នាដ៏ធំបំផុតគឺភាពច្បាស់លាស់។ Querio បង្ហាញកូដ SQL ដែលវាបានបង្កើតឡើងរាល់ពេលស្វែងរក ដើម្បីឱ្យក្រុមបច្ចេកទេសអាចផ្ទៀងផ្ទាត់ថាតើ AI ใช้ตาราง ប្រើប្រាស់តារាង និងជួរឈរបានត្រឹមត្រូវដែរឬទេ ជំនួសឱ្យការផ្តល់តួលេខដែលមិនអាចផ្ទៀងផ្ទាត់បាន។
តើអាចយកតួលេខដែល AI រកឃើញទៅប្រើប្រាស់សម្រេចចិត្តភ្លាមៗបានទេ?
ភាពត្រឹមត្រូវនៃការស្វែងរកអាស្រ័យលើគំរូទិន្នន័យ និងការកំណត់ Semantic Layer ។ វាមានភាពងាយស្រួលសម្រាប់ការวิเคราะห์ការរុករក (exploratory analysis) ប៉ុន្តែសម្រាប់ការពាក់ព័ន្ធនឹងចំណូល និងការសម្រេចចិត្តសំខាន់ៗ គួរតែឱ្យអ្នកជំនាញទិន្នន័យពិនិត្យ SQL និងលទ្ធផលជាមុនសិន។