Antworten aus dem Data Warehouse

Verbinden Sie Computer mit Snowflake oder Databricks und behalten Sie dabei bestehende Rollen, Berechtigungen und Sicherheitsvorkehrungen bei.
Erstellen Sie eine Datenkarte, die Geschäftsdefinitionen, Tabellenbeziehungen und Abfragemuster für eine zuverlässigere Analyse erfasst.
Erstellen Sie Berichte, Dashboards und wiederkehrende Überwachungs-Workflows unter Verwendung von Warehouse-Daten neben anderen genehmigten Unternehmensquellen.

Abfragebeispiele

Häufig gestellte Fragen

Verbindung von Computer mit Data-Warehouses

Wie arbeiten Datenteams mit Computer?

Computer bietet Business-Teams eine natursprachliche Schnittstelle zu verwalteten Warehouse-Daten und kombiniert diese mit Kontext aus anderen zugelassenen Systemen. Kunden haben repetitive Datenanfragen reduziert und dem Datenteam mehr Zeit für Modellierung, Governance und strategische Analysen verschafft. Das System ersetzt weder das Data-Warehouse noch die semantische Schicht oder Bemühungen zur Datenqualität.

Was ist der beste Weg, um zu beginnen?

Beginnen Sie mit einer gut verstandenen Geschäftsdomäne und einer kleinen Gruppe von Benutzern. Konfigurieren Sie User OAuth, beschränken Sie den Zugriff auf genehmigte Schemata und Tools, dokumentieren Sie die kanonischen Metriken, generieren und überprüfen Sie die Datenkarte und testen Sie repräsentative Fragen anhand vertrauenswürdiger Berichte. Expandieren Sie erst, wenn das Datenteam mit der SQL-Qualität, den Berechtigungen, den Kosten und dem Benutzerverhalten zufrieden ist.

Kann Computer Metriken und Daten-Pipelines proaktiv überwachen?

Geplante Aufgaben können wiederkehrende Prüfungen für unterstützte Quellen ausführen und Ergebnisse über konfigurierte Kanäle liefern. Benutzer sollten die Datenquelle, den Takt, Schwellenwerte, die erwartete Ausgabe, den Verantwortlichen und den Eskalationspfad definieren.

Architektur und Governance

Was ist eine Datenkarte und wer sollte dafür verantwortlich sein?

Die Datenkarte ist eine Kontextschicht auf Organisationsebene, die wichtige Tabellen, Spalten, Beziehungen, Abfragemuster und Geschäftskontext erfasst. Sie hilft Computer dabei, Geschäftsfragen in Abfragen aus dem Data-Warehouse zu übersetzen. Ein Verantwortlicher für Datenplattformen, Analytics Engineering oder Daten-Governance sollte sie pflegen, maßgebliche Metriken definieren, vorgeschlagene Änderungen überprüfen und dauerhaften ergänzenden Kontext hinzufügen.

Bleibt das Data-Warehouse das System of Record?

Ja. Die Datenkarte speichert Kontext darüber, wie man durch die Daten navigiert. Aktuelle Metriken erfordern weiterhin eine aktive Verbindung, und SQL wird in der Snowflake- oder Databricks-Umgebung des Kunden ausgeführt. Das Warehouse bleibt die maßgebliche Quelle für Daten, Rechenleistung, Berechtigungen, Abfrageverlauf und Zugriffsrichtlinien.

Wie werden Identität und Berechtigungen durchgesetzt?

Computer verwendet User OAuth für seine Konnektoren. Jede Person meldet sich mit ihrem individuellen Konto an, und Abfragen werden im Rahmen des für dieses Konto konfigurierten Rollenkontexts ausgeführt. Warehouse-native Berechtigungen, Zeilenfilter, Spaltenrichtlinien und die Rollenkonfiguration bleiben die maßgeblichen Kontrollen. Ein gemeinsames Dienstkonto für bestimmte Konnektoren wird ebenfalls unterstützt, wendet jedoch das Zugriffsmodell des Dienstkontos anstelle der individuellen Berechtigungen der jeweiligen Benutzer an.

Kann Computer Daten über Warehouses, SaaS-Anwendungen, Dateien und das Web hinweg abgleichen?

Computer kann Informationen aus aktivierten Quellen in einem Workflow kombinieren. Dadurch entfällt jedoch nicht die Notwendigkeit einer zuverlässigen Entitätsauflösung. Pflegen Sie für wichtige Berichte kanonische Kunden-, Produkt- und Kontoidentifikatoren im Upstream, dokumentieren Sie genehmigte Kreuzverweise und definieren Sie die Quelle der Wahrheit für jede Metrik.

Genauigkeit und Prüfbarkeit

Wie sollte ein Datenteam generiertes SQL und Antworten validieren?

Computer generiert überprüfbares SQL. Datenteams sollten das SQL inspizieren, wichtige Ergebnisse mit vertrauenswürdigen Berichten vergleichen, Edge Cases testen und fehlenden Geschäftskontext in der Datenkarte korrigieren.

Wie wird die maßgebliche Metrik ausgewählt, wenn Systeme widersprüchliche Angaben machen?

Das Datenteam sollte die Entscheidung explizit machen. Administratoren können die Datenkarte bearbeiten, sodass eine genehmigte Definition zur Live-Wahrheit wird, und dauerhafte Geschäftsdefinitionen können im ergänzenden Kontext hinterlegt werden. Widersprüchliche Benutzerkorrekturen werden zur manuellen Überprüfung weitergeleitet, anstatt automatisch aufgelöst zu werden. Dokumentieren Sie für jede wichtige Metrik die kanonische Quelle, den Granularitätsgrad, erforderliche Filter, den Verantwortlichen und bekannte Alternativen.

Welcher Audit-Trail ist verfügbar?

Perplexity-Audit-Protokolle erfassen Ereignisse über Benutzereingaben, Agentenaktionen, Abschlüsse, Fehler und administrative Änderungen hinweg. Data-Warehouses wie Snowflake und Databricks behalten die maßgeblichen Abfrage- und Identitätsdatensätze auf der Warehouse-Seite bei.

Kann jede Antwort für einen Prüfer exakt reproduziert werden?

Eine exakte, deterministische Wiedergabe ist nicht öffentlich dokumentiert oder garantiert. Audit-Protokolle, der Thread, überprüfbares SQL, die Versionshistorie der Datenkarte und Warehouse-Datensätze können bei der Rekonstruktion eines Laufs helfen, aber kein dokumentiertes Kennzeichen bindet jede Antwort an unveränderliche Snapshots der Daten, Berechtigungen, Datenkarte und der Modell-Laufzeitumgebung. Organisationen mit strengen Anforderungen an die Reproduzierbarkeit sollten ihr eigenes versioniertes Evidenz-Manifest aufbewahren.

Sicherheit und Compliance

Wo verbleiben Daten und werden sie für das Modelltraining verwendet?

Unternehmensdaten werden nicht zum Trainieren oder Fine-Tuning von Perplexity-Modellen verwendet. Computer-Aufgaben werden in isolierten Sandboxes ausgeführt, und Anmeldeinformationen werden mit der Sandbox gelöscht. Sitzungsartefakte und der Warehouse-Abfrageverlauf werden separat verwaltet. Angehängte Sitzungsdateien werden nach sieben Tagen gelöscht. Zusätzliche konfigurierbare Aufbewahrungseinstellungen stehen Enterprise-Organisationen zur Verfügung.