Demo 场景

• 面向业务负责人，通过自然语言实时分析库存、销售与区域数据，识别供需失衡与潜在市场机会。

核心内容

• 基于 Snowflake Intelligence 构建数据查询与推理 Agent，联动结构化数据与业务指标，实现从问题提出到分析结论的自动化生成。

听众收益

• 缩短从数据洞察到业务决策的链路，提高市场响应速度，减少人工分析成本。

Demo 场景

• 从客服通话记录、用户邮件与工单中提取关键信息，识别高频问题与情绪趋势。

核心内容

• 对非结构化数据进行统一接入与分析，通过文本理解与聚类，提炼用户反馈中的共性问题与潜在风险。

听众收益

• 将分散的用户声音转化为可执行的优化方向，提升客户体验与服务质量。

Demo 场景

• 数据工程师通过自然语言生成 SQL、构建数据管道，并完成调试与优化。

核心内容

• 借助开发者 Agent（如 Cortex Code），实现从数据建模、查询生成到流程编排的辅助开发与自动化执行。

听众收益

• 降低数据开发门槛，提升开发效率，缩短数据管道交付周期。

Demo 场景

• 企业在多地区业务中，对敏感数据进行识别、分级与访问控制，满足不同区域合规要求。

核心内容

• 基于数据治理能力，对数据进行自动识别与标签化，并结合策略实现跨区域访问控制与脱敏处理。

听众收益

• 降低合规风险，提升数据使用的安全性与可控性，支撑全球业务拓展。