Querio

ແພລະຕຟອມ Business Intelligence ທີ່ສ້າງມາດ້ວຍ AI ທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ທີມງານການຕະຫຼາດ, ຝ່າຍຂາຍ ແລະ ປະຕິບັດງານ ທີ່ຂຽນ SQL ບໍ່ເປັນ ສາມາດໃຊ້ພາສາທຳມະດາຖາມຄຳຖາມເພື່ອດຶງຂໍ້ມູນຈາກ Data Warehouse ໄດ້ ພ້ອມທັງສະແດງ SQL ທີ່

Paid 4.0 United States

ໄປທີ່ເວັບໄซต์ ↗

Querio ແມ່ນຫຍັງ

Querio ແມ່ນແພລະຕຟອມ Business Intelligence (BI) ທີ່ສ້າງມາດ້ວຍ AI ໂດຍມີແນວຄິດຫຼັກແມ່ນ "ໃຫ້ທຸກຄົນໃນບໍລິສັດສາມາດຄົ້ນຫາຂໍ້ມູນໄດ້ດ້ວຍຕົນເອງ". ການຄົ້ນຫາຂໍ້ມູນແບບເກົ່າຄາຝາຢູ່ຈຸດໜຶ່ງຄື: ຜູ້ທີ່ຢາກເຫັນຕົວເລກ (ຝ່າຍຂາຍ, ການຕະຫຼາດ, ປະຕິບັດງານ) ຂຽນ SQL ບໍ່ເປັນ, ສ່ວນທີມງານ Data ທີ່ຂຽນ SQL ເປັນ ກໍມີວຽກຄ້າງຄາບໍ່ຫວາດບໍ່ໄຫວ. Querio ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານໃຊ້ພາສາທຳມະດາຖາມໄດ້ເລີຍ ເຊັ່ນ: "ເດືອນແລ້ວນີ້ ຊ່ອງທາງໃດມີມູນຄ່າຕໍ່ລູກຄ້າສູງສຸດ", ລະບົບຈະແປງຄຳຖາມເປັນການຄົ້ນຫາ, ດຶງຄຳຕອບຈາກ Data Warehouse ແລະ ສ້າງຮູບພາບສະແດງຜົນໃຫ້ທ່ານ.

ຈຸດທີ່ແຕກຕ່າງຈາກເຄື່ອງມືຖາມ-ຕອບ AI ແບບກ່ອງດຳ (Black Box) ທົ່ວໄປຄື: ທຸກໆການຄົ້ນຫາຈະສະແດງ SQL ທີ່ໂປ່ງໃສອອກມາ. ຈຸດນີ້ສຳຄັນຫຼາຍສຳລັບທີມງານ Data ເພາະທ່ານສາມາດເຫັນໄດ້ເລີຍວ່າ AI ແປຄຳຖາມເປັນຄຳສັ່ງແບບໃດ, ກວດສອບໄດ້ວ່າມັນໃຊ້ຕາຕະລາງ ຫຼື Join ຖັນຖືກຕ້ອງບໍ່ ໂດຍບໍ່ຕ້ອງເຊື່ອຕົວເລກທີ່ຖືກສຸ່ມອອກມາຢ່າງງົມວາຍ. ສຳລັບທີມງານທີ່ເນື່ອງໃສ່ຄວາມໜ້າເຊື່ອຖືຂອງຂໍ້ມູນ, ຄຳວ່າ "ກວດສອບໄດ້" ມີຄວາມສຳຄັນກວ່າ "ຕອບໄດ້".

ຄຸນສົມບັດ ແລະ ກໍລະນີການນຳໃຊ້

ຄຸນສົມບັດຫຼັກປະກອບມີ: ຄົ້ນຫາ Data Warehouse ດ້ວຍພາສາທຳມະດາ, ສະແດງ SQL ທີ່ໂປ່ງໃສ, ສ້າງກາຟ ແລະ Dashboard ອັດຕະໂນມັດ, Semantic Layer (ຊ່ວຍໃຫ້ AI ເຂົ້າໃຈຄວາມໝາຍຂອງຕົວຊີ້ວັດທາງທຸລະກິດ), ແລະ ເຊື່ອມຕໍ່ກັບ Cloud Data Warehouse ທົ່ວໄປ. ຜ່ານ Semantic Layer, ທ່ານສາມາດສອນ Querio ໄດ້ວ່າຄຳວ່າ "ຜູ້ໃຊ້ງານທີ່ມີການເຄື່ອນໄຫວ (Active Users)" ຫຼື "ຄຳສັ່ງຊື້ທີ່ສົມບູນ" ຂອງບໍລິສັດມີຄວາມໝາຍແນວໃດ ເພື່ອໃຫ້ມັນຕອບໄດ້แม่ນຍຳຂຶ້ນ.

ກໍລະນີທີ່ເໝາະສົມທີ່ສຸດແມ່ນບໍລິສັດທີ່ກຳລັງເຕີບໂຕ ເຊິ່ງມີ Data Warehouse ແລ້ວ ແຕ່ຄວາມຕ້ອງການດ້ານ BI ມักຈະຕິດຄາ. ການໃຫ້ເພື່ອນຮ່ວມງານທີ່ບໍ່ແມ່ນສາຍເຕັກນິກສາມາດຄົ້ນຫາຂໍ້ມູນໄດ້ດ້ວຍຕົນເອງ ຈະຊ່ວຍປົດປ່ອຍທີມງານ Data ຈາກການຕ້ອງມາຄອຍດຶງຂໍ້ມູນຊ້ຳໆ. ຂໍ້ຄວນລະວັງກໍຄື: ຄວາມแม่ນຍຳໃນການຄົ້ນຫາດ້ວຍພາສາທຳມະດາແມ່ນຂຶ້ນກັບຄຸນນະພາບຂອງ Data Model ແລະ ການຕັ້ງຄ່າ Semantic Layer ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ສສຳລັບຕົວເລກທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບລາຍຮັບ ຫຼື ງົບການເງິນໃນການຕັດສິນໃຈສຳຄັນ, ຍັງແນະນຳໃຫ້ຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານຂໍ້ມູນກວດສອບ SQL ແລະ ຜົນລັບຄືນໃໝ່ສະເໝີ.

ຄຸນສົມບັດເດ่น

ຄົ້ນຫາ Data Warehouse ດ້ວຍພາສາທຳມະດາ, ທີມງານສາຍອື່ນກໍ່ສາມາດດຶງຂໍ້ມູນໄດ້ດ້ວຍຕົນເອງ
ສະແດງ SQL ທີ່ໂປ່ງໃສທຸກຄັ້ງທີ່ມີການຄົ້ນຫາ, ຜົນລັບສາມາດກວດສອບໄດ້
ສ້າງກາຟ, Dashboard ແລະ ການສະແດງຜົນຂໍ້ມູນອັດຕະໂນມັດ
Semantic Layer ຊ່ວຍໃຫ້ AI ເຂົ້າໃຈຄຳນິຍາມຕົວຊີ້ວັດທາງທຸລະກິດຂອງບໍລິສັດ
ເຊື່ອມຕໍ່ກັບ Cloud Data Warehouse ຍອດນິຍົມ

ຂໍ້ດີ

ສະແດງ SQL ທີ່ໂປ່ງໃສ, ຊ່ວຍໃຫ້ທີມງານ Data ກວດສອບໄດ້ວ່າ AI ดຶງຂໍ້ມູນຖືກຕ້ອງບໍ່
ໃຫ້ເພື່ອນຮ່ວມງານທີ່ບໍ່ແມ່ນສາຍເຕັກນິກຄົ້ນຫາຂໍ້ມູນໄດ້ເອງ, ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມແອອັດໃນການຂໍຂໍ້ມູນ
Semantic Layer ຊ່ວຍເພີ່ມຄວາມแม่ນຍຳໃນການເຂົ້າໃຈຕົວຊີ້ວັດສະເພາະຂອງບໍລິສັດ

ຂໍ້ເສຍ

ຄວາມแม่ນຍຳຂຶ້ນກັບຄຸນນະພາບຂອງ Data Model ແລະ Semantic Layer ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ
ຕົວເລກລາຍຮັບ ຫຼື ງົບການເງິນທີ່ສຳຄັນ ຍັງຈຳເປັນຕ້ອງໃຫ້ผู้ຊ່ຽວຊານກວດສອບ SQL ຄືນໃໝ່
ຕ້ອງມີ Data Warehouse ແລະ ພື້ນຖານການບໍລິຫານຂໍ້ມູນ (Data Governance) ໃນລະດັບໜຶ່ງຈຶ່ງຈະເຫັນຜົນ

ກໍລະນີການນำໃຊ້

ທີມການຕະຫຼາດຄົ້ນຫາປະສິດທິພາບແຕ່ລະຊ່ອງທາງໄດ້ດ້ວຍຕົນເອງ ໂດຍບໍ່ຕ້ອງລໍຖ້າ Data Engineer
ຜູ້ບໍລິຫານຝ່າຍປະຕິບັດງານໃຊ້ພາສາທຳມະດາສອບຖາມຕົວຊີ້ວັດທາງທຸລະກິດໃນແຕ່ລະອາທິດ
ທີມງານ Data ມອບໝາຍວຽກການດຶງຂໍ້ມູນຊ້ຳໆໃຫ້ Querio ຈັດການແບບ ບໍລິການຕົນເອງ (Self-service)
ສ້າງ Dashboard ປະຈຳພະແນກ ເພື່ອໃຫ້ເພື່ອນຮ່ວມງານຕິດຕາມຕົວເລກສຳຄັນໄດ້

ໝາຍເຫດຈากบັນນາທິການ

Querio ຕອບໂຈດບັນຫາເລິກເຊິ່ງຂອງທຸກທີມງານ Data: ຄຳຮ້ອງຂໍດຶງຂໍ້ມູນມີມາບໍ່ຂາດສາຍ. ການໃຫ້ເພື່ອນຮ່ວມງານທີ່ບໍ່ແມ່ນສາຍເຕັກນິກຄົ້ນຫາຂໍ້ມູນດ້ວຍພາສາທຳມະດາບໍ່ແມ່ນເລື່ອງແປກໃໝ່, ແຕ່ການອອກແບບໃຫ້ "ສະແດງ SQL ໃຫ້ເຫັນທຸກຄັ້ງ" ເປັນຈຸດທີ່ຖືກໃຈຫຼາຍ ເພາະເລື່ອງຂໍ້ມູນຖ້າເຫັນວິທີຄິດບໍ່ໄດ້ ກໍ່ບໍ່ກ້າເຊື່ອຖື. ຂໍ້ແມ່ນວ່າ Data Warehouse ແລະ Semantic Layer ຂອງບໍລິສັດຕ້ອງຖືກຈັດລະບຽບມາຢ່າງດີພໍສົມຄວນ, ບໍ່ດັ່ງນັ້ນ AI ກໍ່ຈະໃຫ້ຜົນລັບທີ່ບໍ່ມີຄຸນນະພາບເຊັ່ນກັນ. ທິດທາງແມ່ນປະຕິບັດໄດ້ຈິງ ແລະ ວາງຕำແໜ່ງຊັດເຈນ, ໃຫ້ຄະແນນ 4.0.

ຄຳຖາມທີ່ພົບເລື້ອຍ

Querio ຕ່າງຈາກເຄື່ອງມືອື່ນໆແນວໃດ?

ຄວາມແຕກຕ່າງທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດແມ່ນຄວາມໂປ່ງໃສ. Querio ຈະສະແດງ SQL ທີ່ມັນສ້າງຂຶ້ນທຸກຄັ້ງ, ຊ່ວຍໃຫ້ທີມງານ Data ກວດສອບໄດ້ວ່າ AI ใช้ຕາຕະລາງ ແລະ ດຶງຖັນຂໍ້ມູນຖືກຕ້ອງຫຼືບໍ່, ແທນທີ່ຈະສົ່ງຕົວເລກລອຍໆທີ່ກວດສອບບໍ່ໄດ້ມາໃຫ້.

ຕົວເລກທີ່ AI ດຶງອອກມາສາມາດນຳໄປໃຊ້ຕັດສິນໃຈໄດ້ເລີຍບໍ?

ຄວາມแม่ນຍຳຂຶ້ນຢູ່ກັບ Data Model ແລະ ການຕັ້ງຄ່າ Semantic Layer ດ້ານຫຼັງ. ສຳລັບການວິເຄາະແບບສຳຫຼວດທົ່ວໄປແມ່ນສະດວກຫຼາຍ, ແຕ່ຖ້າກ່ຽວຂ້ອງກັບລາຍຮັບ, ງົບການເງິນ ຫຼື ການຕັດສິນໃຈສຳຄັນ, ແນະນຳໃຫ້ຜູ້ຊ່ຽວຊານກວດສອບ SQL ແລະ ຜົນລັບກ່ອນນຳໄປໃຊ້.