一位从业者对横向人工智能数据代理——Snowflake Cortex、Databricks Genie、Microsoft Fabrid——以及像JAS这样的BI原生助手实际获得其持续运营的视角。 剧透:聊天框从来都不是难的部分。
如果你在过去一年里参加过一个数据代理演示,你就会知道它的形状。 有人在聊天框中输入“按区域显示收入”,一个简洁的SQL查询自行生成,一张桌子出现,或者一张图表,房间点头。 这是个不错的演示。 是 假定 成为一名优秀的演示。
然后你回到自己的环境——一个拥有3000份报告、四十年积累的表格名称,这些记录对某人而言是有意义的,2009年,一个财务团队对“活跃客户”的定义与销售方式不同,而一名合规官在患者数据离开大楼时会亲自终止你,而演示的魔力则变得更加安静。
我们花了大量时间观察2026年水平数据代理的成熟:Snowflake Cortex、Databricks Gebie、Microsoft Fabric 的数据代理和 Copilot,以及由 ClickHouse、LibreChat 和周末自行组装的构建数据。 它们确实令人印象深刻,我们希望在告诉你我们认为自己落在哪里之前给予他们真正的赞誉——因为这种对比的坦诚版本比宣传册版本更有用,而且它恰好更贴切地采用了BI原生方法。
所以这是诚实的版本。
卧式特工实际上是什么
这些工具紧贴着你的原始数据。 这就是他们的全部论点,而且很好。 当一个问题从未被提出过——某个真正新颖的切片,而没有分析师预料到——一个直接进入仓库的中介可以理性地排在原始的桌子上,试图回答这个问题。 对于开放式探索、数据科学工作而言,对于“我甚至还不知道自己在寻找什么”阶段而言,靠近湖畔小屋确实是一个优势。 他们用你的计算来缩放。 他们不在乎你的问题很奇怪。
如果你是一家以Snowflake为母语的店铺,或者你住在Fabric,整合情况也十分清晰:代理人员会在你已付费的平台内运行,而你已配置了访问控制。 仓库级治理是真实存在的——Snowflake 的行访问策略、Databricks 的 Unity 目录权限以及 Microsoft Purview 的 Fabric 功能都将传输到代理。 任何告诉你这些特工“无视你的安全”的人,都是在向你推销某样东西。 他们没有。 用户看到它们被允许看到的行。
如此:在数据层中功能强大且治理良好,非常适合探索。 这就是公平的起点。
永不停在幻灯片上
以下是演示没有显示的内容,以及当你阅读到营销内容后,供应商们出人意料地坦率地谈论的内容。
这些特工在原始模式上都没有魔法。 它们只可靠 之后 有人在数据上构建一个语义层,做了艰难而不光彩的工作。
片状
Snowflake皮层
语义模型正是使Cortex分析师准确化的原因。Snowflake 在他们自己的文档中几乎逐字逐句地表示:一个通用模型只处理数据库模式的难题,因为模式不包含商业定义或度量逻辑。 他们的答案是语义模型——一个YAML文件(或现在的语义视图),即人类对表进行编码 指哪些连接是有效的,每个指标的计算方式,以及“CUST_ID”实际指的是什么。 没有它,你就会回到对连接路径进行巧妙的自动完成猜测。 而Cortex本身则作为API发布;企业用户无法直接打开任何捆绑界面。
砖块
数据砖 基因
穿着不同衣服的同一个故事。Genie Space 是数据分析师 配置在Unity目录中注册表格,将每个空间封存为三十个,添加示例SQL查询,编写说明,定义“可信资产”——针对您预期的问题进行预先验证的参数化查询。 吉妮在你即将遇到并精心策划的问题上表现最出色。 答案以结果表的形式出现,Databricks 清楚地指出,非技术用户通常无法充分读取生成的 SQL,无法判断其是否正确。
面料
微软面料
同样的作业,再加上一个合规的脚注。Microsoft Fabric 告诉你要完成同样的功课:建立一个由手部定义的关系和衡量标准的精选 Power BI 语义模型。 然后 指向数据代理。 如果你通过Copilot Studio或M365来发现该代理,这些回复可能会超出Fabric自身的合规范围和地理位置——这是安保团队之前需要了解的细节,而不是之后。
聊天框是简单的部分。 语义层是实际产物。每个水平的代理都是一个细小而出色的对话壳,围绕着一个你需要构建和维护的建模项目。 智力不在LLM中。 你在精心策划的企业简介中,才为LLM提供素材。
这重新定义了整个购买问题。 不是“这个工具有人工智能吗?” 现在一切都有人工智能了。 真正的问题是: 你的商业逻辑在哪里,谁维护它?你有多少地方需要维护它?
为什么“BI-Native”是一个不同的答案
这就是TURBOARD的JAS出现的地方,而当上面的框架摆在桌面上时,其论点几乎就显得令人尴尬地简单了。
如果你已经在商业智能平台中运行你的数据分析, 你已经构建了语义层。 您的管理视图、节点、表格和字段描述、计算的测量、仪表板、筛选器、权限模型—— 是 横向代理要求您在YAML中从零开始构建的精心策划的商业环境。 JAS 是一个助手,用来读取你已付费并维护的资产,而不是要求你在别处再制作一份。
那个单一事实会逐渐变成比听起来更重要的几个方面:
真理的源泉,而非两个
将一个独立的数据代理转移到仓库,现在你有两个系统在回答同一个问题——认证的仪表板和聊天框——没有任何保证他们同意。 当助理住的时候 内部 通过仪表板所使用的相同受管控模型的BI层和理由,聊天中的答案以及仪表板上的答案都是相同的答案。 治理不会重复,不会偏离,然后悄然产生分歧。
产出是一种资产,而非收纳
一个水平代理人给你一张桌子。 关闭标签页时就消失了。 JAS 可生成原生的仪表盘和仪表盘——可进行交互操作、筛选和引脚。 答案不会止步于“数字”;它已成为你组织明天已经使用的分析表层的一部分。
治理你无需重建
仓库代理确实会执行排级安全——在应有条件时予以担保。 商业智能(BI)原生优势并非“我们有安全性,而他们没有”。 关键是,你无法在两个地方保持访问逻辑,而是在祈祷它们能保持同步——而对于受监管的工作,JAS 可以在本地部署的小型语言模型上运行,因此提示和数据绝不会离开你的基础设施。
人们已经在这里工作
一个独立的“数据门户”在演示中听起来很棒,在日常使用中会逐渐消失,因为使用它意味着离开你的仪表板,重新描述你所看到的内容,然后返回。 JAS 显示在消费点——仪表板中、仪表板旁边、全局窗格中——因此问题和数据都位于同一个地方。
最后一点是,JAS 的两件最新作品使抽象结构变得具体。
JASlet 与 JAS 面板：难以复制的关键部分
一个直接插入仪表板的JAS小部件。 它读取该仪表板(即一个特定的仪表板)的当前状态,并对其进行总结、解释或回答有关屏幕上具体内容的后续问题。 我们喜欢的细节:你设定一个 人物 每个小部件。 同一个销售仪表板可以向希望数据紧张且需要注意的财务审计师提供一种方式,另一种方式是希望实现这一趋势以及“如何”的运营经理。 仪表板解释不再是通用的人工智能段落,而是成为角色感知。
它解决了横向代理群体大多忽略的问题,因为他们的整体世界观“是从原始数据中产生答案”。 在一家成熟的商店里,答案通常如此 已经存在了。 已经有人已经搭建了认证的仪表盘。 实际问题不是生成的——而是 发现在数千份报告中找到一个值得信赖的观点。
JAS 窗格可让您从平台的任意位置提问。 利用节点、表格和字段描述以及真实使用模式的经过优化的生成,它找到了最相关、最常用的展示或仪表板,应用了正确的筛选功能,并在几秒钟内将答案放在你面前。 它并非从零开始生成答案,而是希望它与官方答案相匹配——它正将你路由到可信赖的资产,并将其过滤到你的问题上。 一个文本转SQL的代理会愉快地重写一个几个月前就已经完善并认证的分析师的查询,可能有所不同。 JAS 窗格指向认证方。 在拥挤的环境中,这就是助手与责任的区别。
当卧底特工是合适的人选时
我们说过,说实话:确实有一些情况,我们会选择Cortex、Genie或Fabric代理,而不是使用BI原生助手。
| 如果你的情况...... | 更合适的是...... |
|---|---|
| 数据尚未在BI工具中建模——它位于湖畔,用户是数据科学家,正在大规模地对原始表格进行开放式探索 | 一个坐在计算机上的仓库原生代理 |
| 你需要的价值是“对原始数据提出任何问题,包括无人预料的问题” | 与仓库相近的取胜 |
| 你完全掌握一个云平台的生态系统,却从未计划离开 | 原生集成确实很方便 |
| 您的分析技术已经生活在一个受监管的商业智能平台中,而商业决策者每天都在使用 | 像JAS这样的BI原生助手会重复使用你已经构建的图层 |
而且JAS也不是巫术。 它与其下方的语义建模完全一样好——视图、描述和衡量标准。 如果那些马虎马虎,JAS就会马虎。 诚实的对称性如下: 两者 方法依赖于一个构建良好的语义层。 不同之处在于,使用BI平台时,你很可能已经构建并维护了一个,而一个BI原生助手则重复使用它——而一个横向代理则要求你将该层构建(或重建)为独立的工件,然后将其永久地并行维护。
底线
我们找到的最简洁的表述方式:横向数据代理可让您 关注你的数据。 这很有价值。 但商业智能从来不仅仅是表格和查询。 它管理模型、仪表盘、过滤器、视觉约定、权限、人物形象,以及十年来关于你真正信任哪份报告的制度性记忆。
一个BI原生助手可让你 咨询你的商业智能 整个环境的治理,而不仅仅是其下的数据库。
如果你的分析已经存在于一个商业智能平台中,那么让任何人工智能助手都值得信赖的语义基础,正是你已经做过的工作。 值得问的问题不在于他们是否添加了聊天框。 每个人都有。 他们的人工智能是否理解你已经建模的业务,尊重你已经设定的治理,以及你员工已经使用的工作流程中的答案——或者它是否是重建所有这些内容的又一个地方,以及一个需要和解的真相来源。
聊天框从来都不是难的部分。 知道它告诉你真相。
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