Presentamos la nueva capa transformada para datos no estructurados
En este situación, el capa transformada es el vínculo fundamental entre el texto enredado y no estructurado y el exploración estructurado y medible. Es donde el texto sin formato se convierte en poco que la empresa puede marcar como tendencia, contar y sobre lo que interpretar.
Los principios secreto de esta capa incluyen:
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Mantente nativo: Procese todos los datos no estructurados directamente en Snowflake utilizando las funciones Cortex AI. No es necesario incurrir en impuestos por transferencia de datos para el procesamiento del jerigonza natural, lo que simplifica su cimentación y progreso la gobernanza.
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Alinearse con el negocio: Concéntrese en extraer conceptos que sean significativos para el negocio, como identificar el motivo de la ascenso de una llamamiento, los términos secreto de un entendimiento o la etapa de adquisición de un cliente.
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Crear activos reutilizables: Cree datos estructurados que puedan alentar múltiples aplicaciones posteriores, desde paneles de BI hasta modelos de educación automotriz y sistemas operativos, manteniendo una única fuente de verdad.
La capa transformada tiene que ver con cambiar los datos del texto en sí, enriqueciéndolos con un contexto significativo antaño de que sean consultados.
El flujo de trabajo para datos no estructurados
El flujo de trabajo sigue un patrón natural, pero con una nueva capa de inteligencia:
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Capa cruda: Esta capa auténtico aprovecha Snowflake OpenFlow para conectarse e ingerir datos sin procesar no estructurados desde cualquier fuente. Esta capa contiene el texto completo y sin editar próximo con los metadatos, lo que proporciona una almohadilla para la trazabilidad y la auditoría.
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Capa transformada: Aquí es donde se genera el valencia. Las funciones de Cortex AI pueden convertir datos de texto, audio e imágenes sin formato en un formato estructurado fácilmente consumible.
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Capa curada: Esta capa integra los datos recién estructurados con otros conjuntos de datos empresariales. Aquí, puede crear tablas seleccionadas con indicadores secreto de rendimiento (KPI) y métricas críticas para el negocio.
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Capa de consumo: El destino final de sus conocimientos. Los datos ahora están listos para ser consumidos por herramientas de BI, procesos de educación automotriz y Cortex Analyst para consultas en jerigonza natural.
Impulsando la capa transformada con funciones Cortex AI
Corteza del copo de cocaína Funciones de IA son el motor del capa transformada para datos no estructurados, diseñado para desbloquear información valiosa a partir de texto directamente en su almacén de datos. A continuación se muestran algunos ejemplos de funciones de Cortex AI. Para obtener más información, consulte este blog poste y copo de cocaína documentación.
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AI_COMPLETO: Utilice esta función de uso genérico para extraer información secreto o originar un epítome conciso a partir de un único registro de texto o imagen.
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AI_CLASSIFY: Clasifique el contenido en una taxonomía empresarial predefinida, como clasificar las llamadas de los clientes en categorías como «problema_de facturación», «soporte_técnico» o «abolición».
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AI_FILTER: Identifique rápidamente filas que cumplan condiciones específicas definidas por el negocio. Esto es valentísimo para filtrar datos no esenciales o marcar eventos importantes, como detectar si un ticket de soporte es una queja.
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AI_SIMILARIDAD: Encuentre casos o documentos similares, lo cual es ideal para relacionar nuevos problemas con problemas conocidos para una resolución más rápida.
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AI_AGG / AI_SUMMARIZE_AGG: Resuma información sobre una gran cantidad de registros para originar resúmenes de stop nivel para informes ejecutivos.
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AI_EMBED: Genere incrustaciones de vectores para texto o imágenes, lo que permite búsqueda semántica descubierta y comparaciones de similitudes.
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AI_TRANSCRIBE: Convierta el jerigonza hablado de archivos de audio a texto, haciendo que los datos de audio se puedan inquirir y analizar adentro de Snowflake.
Estas funciones le permiten ir más allá de las simples búsquedas de palabras secreto y realizar exploración sofisticados y alineados con el negocio de sus datos de texto de modo consistente y controlada.
Ejemplo del mundo verdadero: exploración de centros de llamadas
Imagine una estructura de servicio al cliente con miles de transcripciones de llamadas, pero los gerentes no pueden obtener respuestas fácilmente a preguntas críticas como:
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¿Por qué llaman los clientes?
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¿Qué casos son escaladas?
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¿Cómo está la tendencia del sentimiento del cliente?
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¿Qué problemas conocidos son recurrentes?
Con la capa de exploración y las funciones de Cortex AI, puede convertir estas preguntas en un flujo de trabajo repetible. El primer paso es cambiar las transcripciones de llamadas individuales en datos estructurados a nivel de fila.
Cuando el archivo diferente es audio, Snowflake AI_TRANSCRIBE se puede utilizar para transcribir directamente texto del archivo de audio.
Aquí hay una única consulta SQL que demuestra cómo usar múltiples funciones de Cortex AI para cambiar un texto de transcripción sin procesar, posteriormente de transcribirlo de audio usando AI_TRANSCRIBE, en un registro estructurado.