Querio
แพลตฟอร์ม Business Intelligence ที่สร้างมาเพื่อ AI ช่วยให้ทีมขาย การตลาด และปฏิบัติการที่ไม่รู้เรื่อง SQL สามารถถามคำถามเป็นภาษาคนเพื่อดึงข้อมูลจาก Data Warehouse ได้ทันที พร้อมแสดง SQL แบบโปร่งใสในทุ
ไปที่เว็บไซต์ ↗Querio คืออะไร
Querio คือแพลตฟอร์ม Business Intelligence (BI) ที่ขับเคลื่อนด้วย AI โดยมีแนวคิดหลักคือ "ให้ทุกคนในบริษัทสามารถดึงข้อมูลได้เอง" การดึงข้อมูลแบบเดิมมักติดคอขวดตรงที่ คนที่อยากเห็นตัวเลข (ทีมขาย, การตลาด, ปฏิบัติการ) เขียน SQL ไม่เป็น ส่วนทีม Data ก็มีคำขอค้างคาไม่มีวันหมด Querio จึงให้คุณใช้ภาษาธรรมชาติถามคำถามได้เลย เช่น "เดือนที่แล้วช่องทางไหนมี AOV (Order Value) สูงที่สุด" ระบบจะแปลงคำถามเป็นคำสั่งค้นหา ดึงคำตอบจาก Data Warehouse และสร้างแผนภูมิกลับมาให้คุณทันที
จุดที่ทำให้ Querio ต่างจากเครื่องมือถามตอบด้วย AI แบบกล่องดำ (Black Box) ทั่วไป คือทุกครั้งที่มีการค้นหา ระบบจะแสดงโค้ด SQL ที่โปร่งใสกลับมาด้วย ซึ่งจุดนี้สำคัญมากสำหรับทีม Data เพราะคุณจะเห็นทันทีว่า AI แปลงคำถามเป็นคำสั่งอะไร ตรวจสอบได้ว่ามันดึงข้อมูลจากตารางถูกอันหรือ Join ถูกฟิลด์ไหม แทนที่จะต้องหลับหูหลับตาเชื่อตัวเลขที่แสดงขึ้นมา สำหรับทีมที่ให้ความสำคัญกับความน่าเชื่อถือของข้อมูล "ความสามารถในการตรวจสอบได้ (Verifiable)" นั้นสำคัญกว่าแค่ "การตอบได้"
ฟีเจอร์หลักและกรณีการใช้งาน
ฟีเจอร์หลักประกอบด้วย: การค้นหาข้อมูลใน Data Warehouse ด้วยภาษาธรรมชาติ, การแสดงผล SQL แบบโปร่งใส, การสร้างแผนภูมิและ Dashboard อัตโนมัติ, Semantic Layer (ช่วยให้ AI เข้าใจคำนิยามตัวชี้วัดทางธุรกิจ), และการเชื่อมต่อกับ Cloud Data Warehouse ยอดนิยม ผ่าน Semantic Layer คุณสามารถสอน Querio ได้ว่าตัวชี้วัดภายในบริษัทอย่าง "Active User" หรือ "Valid Order" มีนิยามอย่างไร เพื่อให้ AI ตอบได้แม่นยำยิ่งขึ้น
กรณีการใช้งานที่เหมาะสมที่สุดคือบริษัทที่กำลังเติบโตซึ่งมี Data Warehouse อยู่แล้ว แต่คิวงาน BI มักจะติดขัดอยู่เสมอ การให้เพื่อนร่วมงานสาย Non-Tech สามารถดึงข้อมูลได้ด้วยตัวเอง จะช่วยปลดปล่อยทีม Data จากคำขอึงข้อมูลที่ไม่รู้จบ สิ่งที่ต้องคำนึงคือ ความแม่นยำในการค้นหาด้วยภาษาธรรมชาตินั้นขึ้นอยู่กับคุณภาพของการตั้งค่า Data Model และ Semantic Layer เป็นอย่างมาก สำหรับตัวเลขที่เกี่ยวข้องกับการตัดสินใจสำคัญอย่างยอดขายหรือรายงานทางการเงิน แนะนำให้ผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลช่วยตรวจสอบ SQL และผลลัพธ์อีกครั้ง ไม่ควรนำไปใช้ตัดสินใจเรื่องใหญ่ทันทีโดยไม่ตรวจสอบ
ฟีเจอร์เด่น
- ค้นหาข้อมูลใน Data Warehouse ด้วยภาษาธรรมชาติ ทีม Non-Tech ก็ดึงข้อมูลเองได้
- แสดงผล SQL แบบโปร่งใสในทุกการค้นหา ตรวจสอบผลลัพธ์ได้จริง
- สร้างแผนภูมิ, Dashboard และ Data Visualization โดยอัตโนมัติ
- มี Semantic Layer ช่วยให้ AI เข้าใจนิยามตัวชี้วัดทางธุรกิจเฉพาะของบริษัท
- เชื่อมต่อกับ Cloud Data Warehouse ยอดนิยมได้
ข้อดี
- แสดง SQL แบบโปร่งใส ทีม Data สามารถตรวจสอบได้ว่า AI ดึงข้อมูลถูกต้องหรือไม่
- ช่วยให้เพื่อนร่วมงานสาย Non-Tech ดึงข้อมูลได้เอง ลดปัญหาคิวขอข้อมูลล้นมือ
- Semantic Layer ช่วยเพิ่มความแม่นยำในการทำความเข้าใจตัวชี้วัดเฉพาะของบริษัท
ข้อเสีย
- ความแม่นยำขึ้นอยู่กับคุณภาพของ Data Model เบื้องหลังและการตั้งค่า Semantic Layer อย่างมาก
- ตัวเลขยอดขายหรือรายงานการเงินที่สำคัญยังคงต้องให้ผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลช่วยตรวจสอบ SQL
- ต้องมี Data Warehouse และพื้นฐาน Data Governance ในระดับหนึ่งจึงจะดึงศักยภาพออกมาได้เต็มที่
กรณีการใช้งาน
- ทีมการตลาดดึงข้อมูลประสิทธิภาพแต่ละช่องทางได้เอง ไม่ต้องต่อคิวรอ Data Engineer
- หัวหน้าฝ่ายปฏิบัติการใช้ภาษาคนสอบถามตัวชี้วัดทางธุรกิจประจำสัปดาห์ได้ตลอดเวลา
- ทีม Data ส่งต่อคำขอึงข้อมูลที่ซ้ำซ้อนให้ Querio จัดการแบบ Self-Service
- สร้าง Dashboard ประจำแผนกเพื่อให้เพื่อนร่วมงานสาย Non-Tech ติดตามตัวเลขสำคัญได้
บันทึกบรรณาธิการ
Querio เข้ามาแก้ Pain Point เดิมๆ ของทุกทีม Data นั่นคือคำขอึงข้อมูลที่ไม่เคยหมด การให้เพื่อนร่วมงานสาย Non-Tech ใช้ภาษาคนดึงข้อมูลเองได้ไม่ใช่เรื่องใหม่ แต่ดีไซน์ที่ "แบไต๋โค้ด SQL ให้ดูทุกครั้ง" นั้นโดนใจมาก เพราะเรื่องข้อมูลถ้าไม่เห็นวิธีคำนวณก็ไม่กล้าเชื่อมั่น เงื่อนไขคือ Data Warehouse และ Semantic Layer ของคุณต้องคลีนพอสมควร ไม่อย่างนั้นระบบ AI ก็จะเข้าสู่วัฏจักรขยะเข้าขยะออก (Garbage In, Garbage Out) ทิศทางดูปฏิบัติได้จริงและมีจุดยืนชัดเจน เราให้ 4.0 คะแนน
คำถามที่พบบ่อย
Querio ต่างจากเครื่องมือถามตอบ AI ตัวอื่นอย่างไร?
ความแตกต่างที่ใหญ่ที่สุดคือความโปร่งใส Querio จะแสดง SQL ที่มันสร้างขึ้นมาในทุกๆ การค้นหา ทำให้ทีม Data สามารถตรวจสอบได้ว่า AI ใช้ตารางถูกไหม ดึงฟิลด์ถูกต้องหรือเปล่า แทนที่จะโยนตัวเลขลอยๆ ที่ตรวจสอบที่มาไม่ได้มาให้คุณ
ตัวเลขที่ AI ดึงออกมาสามารถนำไปใช้ตัดสินใจได้เลยไหม?
ความแม่นยำในการค้นหาขึ้นอยู่กับการตั้งค่า Data Model และ Semantic Layer เบื้องหลัง สำหรับการวิเคราะห์สำรวจข้อมูลทั่วไปถือว่าสะดวกมาก แต่หากเป็นเรื่องการตัดสินใจสำคัญอย่างยอดขายหรือรายงานทางการเงิน แนะนำให้ผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลตรวจสอบ SQL และผลลัพธ์ก่อนนำไปใช้งาน