Large Language Models worden in hoog tempo geïntegreerd in BI-platforms, waar ze nu rechtstreeks SQL en zakelijke antwoorden genereren voor eindgebruikers. Dit verandert het risicoprofiel van analytics fundamenteel. Grootschalige stille hallucinaties vormen nu een operationeel risico.
De meeste huidige AI-in-BI-implementaties zijn nog steeds afhankelijk van prompt tuning en soft guardrails. Dit werkt misschien in demo’s, maar het doorstaat geen audits, regelgevende controles of echte productiedruk. Als AI-systemen niet structureel gebonden zijn aan gereguleerde gegevens en formele bedrijfsdefinities, zijn fouten onvermijdelijk.
Deze workshop laat zien hoe u met Cortex Analyst direct in Snowflake gefundeerde AI-analyses kunt bouwen. Deelnemers implementeren de officiële Snowflake Labs referentie-implementatie in hun eigen Snowflake-proefomgeving en breiden deze uit met semantische onderbouwing, veilige tekst-naar-SQL-handhaving en volledige traceerbaarheid voor audits.
Door hands-on te werken met semantische modellen en gecontroleerde querygeneratie, leert u hoe u vragen in natuurlijke taal kunt koppelen aan goedgekeurde bedrijfsdefinities, ongeoorloofde datatoegang kunt voorkomen en elk door AI gegenereerd antwoord kunt traceren naar de onderliggende warehouse-uitvoering. Het resultaat is een AI-analysesysteem dat verklaarbaar is en geschikt voor productiegebruik. Dit architectuurpatroon wordt tijdens de workshop gedemonstreerd in Snowflake, maar dezelfde controlestructuur is van toepassing op elke gereguleerde warehouse-omgeving.
De workshop combineert architectuur, implementatie en gecontroleerde foutentests. U vertrekt met een werkende, gefundeerde AI-assistent en de ontwerppatronen die nodig zijn om deze te versterken voor echte bedrijfsomgevingen.
Leerdoelen
Aan het einde van deze workshop kunnen deelnemers:
- Begrijpen waarom hallucinaties specifiek voorkomen in BI- en text-to-SQL-systemen.
- Een werkende, gegronde AI-analytics assistent in Snowflake implementeren en gebruiken met Cortex Analyst.
- Vragen in natuurlijke taal koppelen aan formele semantische modellen en bedrijfsdefinities.
- Veilige text-to-SQL-pijplijnen implementeren met schema-, metrische en toegangsbeleidshandhaving.
- Stille metrische afwijkingen in door AI gegenereerde query’s voorkomen.
- Volledige audittraces ontwerpen en implementeren, van gebruikersprompt tot warehouse-uitvoering.
- AI-analysesystemen evalueren op betrouwbaarheid, naleving en verdedigbaarheid ten opzichte van regelgeving.
Voor wie?
Rollen die het meest zullen profiteren van deze workshop zijn onder andere:
- Senior analytics engineers en data platform engineers
- Data-architecten en informatiearchitecten die verantwoordelijk zijn voor semantische lagen
- BI-platformeigenaren en analytics-leads
- AI-engineers die LLM-aangedreven analytics bouwen binnen het warehouse
- Data Governance-, risico- en compliance professionals die werken met AI-systemen
- Technische leads die verantwoordelijk zijn voor het gedrag van AI in productie.
Deze workshop is technisch van aard. Deelnemers moeten vertrouwd zijn met SQL, datawarehouse concepten en semantische modellering.