Agentic Analytics: opbouwen van datafundament voor AI-agents

Samenvatting

Agentic analytics laat AI-agents zelfstandig bedrijfsvragen onderzoeken, resultaten beoordelen en goedgekeurde acties voorbereiden.

Wat agentic analytics verandert

Snowflake beschrijft agentic analytics als een verschuiving van dashboards en samenvattingen naar AI-agents die zelf bepalen welke gegevens ze onderzoeken. Bij een stijging van klantverloop kan een agent segmenten vergelijken, productgebruik controleren en supportproblemen bij getroffen accounts onderzoeken. Als een verklaring niet klopt, vervolgt de agent het onderzoek via een andere route.

Die werkwijze stelt andere eisen aan het datafundament. Een agent moet betrouwbare gegevensbronnen en bedrijfsdefinities herkennen. Ook moet het platform onderzoekspaden ondersteunen die vooraf niet vaststaan, terwijl toegangsrechten en grenzen voor acties tijdens elke stap blijven gelden.

Snowflake brengt daarvoor bedrijfscontext, analytische uitvoering en governance samen op de plek waar bedrijfsgegevens staan. De aanpak bestaat uit Ground, Analyze en Act, met Assure als governance-laag rondom deze drie onderdelen.

Waarom agentic analytics belangrijk is

De keuze voor agentic analytics draait niet alleen om een nieuwe assistent. Verkoop, finance, engineering en support kunnen verschillende assistenten en automatiseringskaders gebruiken. Snowflake stelt daarom dat ondernemingen zich niet op één agentplatform hoeven vast te leggen.

Dat voorkomt dat iedere agent zijn eigen kopie van bedrijfsgegevens nodig heeft. Interoperabele interfaces zoals het Model Context Protocol, semantic views en SQL objects geven bevoegde agents toegang tot vertrouwde context zonder gegevens naar elk AI-platform te verplaatsen. Voor BI-teams verschuift de aandacht daarmee van alleen rapportontwerp naar de kwaliteit van definities, toegangsgrenzen en uitvoerbare data-interfaces.

De agent moet niet alleen een antwoord vinden, maar ook een goedgekeurde uitkomst naar een bedrijfsworkflow brengen. Governance bepaalt daarbij welke data beschikbaar is, welke uitgaven agents mogen doen en welke activiteiten worden vastgelegd.

Concrete takeaway voor agentic analytics

Breng bedrijfsdefinities, toegangsregels en SQL objects samen rond de enterprise-data en ontsluit die via beheerde interfaces zoals MCP en semantic views. Test vervolgens of een agent een onderzoek zelfstandig kan vervolgen zonder buiten zijn autorisaties te treden.