Computer 将数据科学带给每个团队

数据科学帮助企业基于证据而非直觉做出决策。但对于许多团队而言，企业数据仍然受限于 SQL、仪表板以及冗长的数据请求队列中。

今天，我们发布了全新的 Snowflake 连接器，将数据科学能力带给每个人的设备。连接后，团队可以使用自然语言查询 Computer，以获取所需数据来解决问题、洞察趋势或辅助决策。

数百家财富 500 强公司使用 Snowflake 数据平台来存储企业数据、部署 AI 并运行分析。

通过将 Computer 连接至 Snowflake，团队中的任何人都可以提出能推动重大业务决策的问题，例如：

“本季度支持工单的主要驱动因素是什么，以便我们优先处理能最快减少工单量的产品修复？”

“预测未来八周的需求，以便我们能在需求变化前调整人员配置、库存和产能。”

“哪些客户细分群体增长最快，以便我能将销售和营销重心放在增长潜力最大的机会上？”

“哪些营销活动转化率最高，以便我能将预算重新分配到表现最好的渠道和信息上？”

查看更多用例。

管理员保持控制权。他们负责管理访问权限、审核业务定义的变更，并确保共享数据逻辑在整个组织内保持一致。

该连接器的构想源于 Perplexity 内部的运作方式。

我们构建了一个 Slackbot，让员工能够针对 Snowflake 中的内部数据提出问题，包括产品使用情况、支持工单以及其他有助于我们团队做出更优决策的信号。

我们的数据团队不仅构建了连接器，还创建了一个共享语义层，教会系统如何处理 Perplexity 的数据：明确哪些表至关重要，理解关键指标的含义，以及如何将常见问题转换为 SQL。

这些上下文信息有助于 Slackbot 以自然语言回答问题，同时遵循我们数据团队每天使用的逻辑。

现在，Perplexity 员工每周运行多达 3,000 次内部查询，涵盖了产品、分析、增长、基础设施、传播/营销、客户支持和安全等团队。

员工提出的问题如下：

按行业划分，Computer 的前 10 大用例是什么？

分析我们的发布日历与订阅增长及产品采用率之间的对应关系。列出假设。

针对财务相关查询，最常选择的 AI 模型有哪些？

该能力现已通过 Snowflake 连接器提供。

内部数据是公司最有价值的资产之一。Snowflake 连接器的设计旨在确保管理员保持完全控制，并配备加密、数据隐私保护及细粒度访问管理功能。

该连接器遵循组织在 Snowflake 中已采用的访问控制策略。通过基于角色的访问控制（RBAC），管理员可以精确决定每个用户可以访问哪些数据库、模式和表。他们还可以将 Computer 的访问权限限制为只读。

我们建议使用用户 OAuth，这样每位员工都能以自己的 Snowflake 账号连接，且仅能访问其权限范围内的数据。如果管理员撤销角色或断开 Snowflake 连接，则该数据将无法再通过 Perplexity 访问。

数据绝不会被用于训练模型。

连接 Snowflake 后，上下文层体验将出现在“设置”下的“连接器”中。

管理员可以点击“生成数据图”启动生成过程，然后打开“查看知识”以探索数据图编辑器。

生成数据图可能需要长达 90 分钟，具体取决于数据平台的规模和复杂程度。

Snowflake 连接器现已面向 Pro、Max 和 Enterprise 用户推出。

让数据更易于访问