AI Reality Tour – Uwolnij potencjał 80% swoich danych dzięki Qlik Answers

[Przemysław Żukowski]: Drodzy Państwo, ja się nazywam Przemysław Żukowski, postaram się stać w tym miejscu żeby głos nam nie uciekał i pokażę Wam dzisiaj w jaki sposób wykorzystać właśnie Qlik Answers, o którym dzisiaj już troszeczkę słyszeliście w takim demo na żywo na przykładzie też kilku naszych klientów, tak żebyście zobaczyli w jaki sposób to można wykorzystać.

Mamy dosłownie 25 minut, więc, Więc postaram się bardzo dynamicznie przejść przez slajdy, a później pokazać wam właśnie, w jaki sposób możemy się do tego naszego Qlik Answers dostać w jaki sposób go wykorzystywać. Czyli agenda taka bardzo szybka na dzisiaj, o tym, jakie są typy danych gdzie je możemy w ogóle wykorzystywać, Czym jest właściwie ten rack, czyli tak na dobrą sprawę technologia która siedzi pod Qlik Answers?

Zastanowimy się na ile możemy takiego własnego racka zbudować co jest potrzebne do tego żeby takie narzędzie zaistniało w naszej organizacji No i oczywiście live demo, żeby zobaczyć jak to działa. Wspominałem o tym konkursie. Więc jeżeli ktoś jeszcze z Was tego nie złapał to ostatnia szansa przed slajdem na ostatniej sesji.

Dobra porozmawiajmy sobie troszeczkę o tych danych właśnie ustrukturyzowanych czyli czymś z czym na co dzień tak na dobrą sprawę wielu z Was już sobie działa, czyli to są dane w bazach danych w arkuszach kalkulacyjnych, wiersze kolumny, coś co znamy bardzo dobrze, Z czego analizą radzimy sobie całkiem nieźle szczególnie jeżeli na pokładzie w swojej organizacji macie Qlik sensa.

Natomiast z punktu widzenia organizacji nawet 80% danych które gdzieś tam w naszej organizacji krąży i jest tym takim jej DNA, to są właśnie dane nieustrukturyzowane.

Znajdują się w jakichś plikach pdf, powerpoint, w dokach w jakichś różnego typu bazach informacji o naszej firmie i są to bardzo często dane, do których ciężko się dostać i ciężko z nich wyciągnąć istotne dla użytkownika informacje. Pokażę Wam jeden przykład takiego właśnie standardowego podejścia do wyszukiwania danych znowu na podstawie,

Strony internetowej która działa bardzo podobnie Zadałem na tej stronie internetowej proste pytanie, jakie były wyniki Orlenu w drugim kwartale 2024 roku. Odpowiedź na to pytanie ma mi zdefiniować prawie 8 tysięcy linków, które gdzieś tam na tej stronie internetowej się znajdują. A ja zadałem proste pytanie chciałem dostać prostą informację, prostą liczbę A dostaję 8 tysięcy linków przez które też potencjalnie muszę się przekopać.

I bardzo często w naszych organizacjach nawet jeżeli zidentyfikowaliśmy ten problem danych nieustrukturyzowanych i tego, że chcielibyśmy wyciągać dostarczać naszym użytkownikom Lepsze informacje z tych danych to cały czas użytkownicy z czymś takim się będą spotykali. Mnóstwo linków przez które sami muszą się przekopać stracić mnóstwo czasu na to, żeby wyciągnąć tą esencję z danych.

Więc to, co dzisiaj będę Wam pokazywał to zupełnie właśnie inne rzeczy Inne podejście. to teraz zastanówmy się właśnie czym są te dane nieustrukturyzowane i to najczęściej tak jak wspomniałem to są pliki nazwijmy to z szeroko rozumianego pakietu Office, czyli wszystko to co jest dokiem to co jest powerpointem pdfem ale także zwykłym plikiem tekstowym.

Generalnie są to dane niezorganizowane w żaden sposób, do których nie ma takich wprost konektorów z których moglibyśmy sobie korzystać w których też znajdziemy najróżniejsze formy Prezentacji tych danych czyli na przykład jest to jakiś mix tekstu obrazków tabel no i najróżniejszych naprawdę najróżniejszych formatach.

Oprócz tego że te pliki Tego typu znajdują się na naszych dyskach i każdy z nas od razu może sobie odpowiedzieć na pytanie ile tego jest na naszym dysku, no to jeszcze właśnie jako organizacja trzymamy tego typu dane gdzieś tam na SharePoint, na jakimś Confluence, w Jirze, ale też potencjalnie chcielibyśmy korzystać z danych nieustrukturyzowanych które są na przykład transkrypcjami rozmów Czy naszego działu handlowego czy być może naszego działu supportowego, bo chcielibyśmy wyciągać z tego informację i jakby dostarczać finalnie lepszy serwis dla naszych klientów.

Także tych danych nieustrukturyzowanych w naszej organizacji jest bardzo dużo, co chwila wręcz ich jeszcze przebywa, a moglibyśmy je wykorzystywać w bardzo różnych obszarach czy w obszarze sprzedaży właśnie, żeby lepiej wesprzeć naszych handlowców, którzy dostają zapytanie od klienta o konkretny produkt, Tego produktu nie ma na stoku, ale bardzo chciałbym szybko zaoferować temu klientowi produkt alternatywny do tego, o co klient zapytał.

Do tego może służyć właśnie taki wirtualny asystent, który mi szybko podpowie, co potencjalnie temu klientowi mógłbym zaoferować Zaoferować. W obszarze finansów czy w obszarze zakupów mogą być to asystenci, którzy będą nam takie właśnie dane nieustrukturyzowane analizowali pod kątem udziału w przetargu tego co musimy spełnić żeby w takim przetargu wziąć udział.

No i generalnie przekopanie się przez tego typu informacje zawsze zajmuje bardzo, bardzo dużo czasu, a czasami czas to nie jest ten komfort, na który możemy sobie pozwolić. Skoro możemy używać tych danych w tak wielu miejscach to czemu tego potencjału nie wykorzystać? No i tak jak wspomniałem już wcześniej, różnego typu narzędzia brały się za ten temat, ale one były oparte właśnie o takie tradycyjne wyszukiwanie, gdzie użytkownicy dostają listę wyników gdzie bardzo często jest to jedno źródło informacji, jest to jakiś tam statyczny ranking.

Natomiast to, co dzisiaj jest możliwe właśnie wraz z rozwojem narzędzi z kategorii GenAI, To jest właśnie podejście oparte o Retriever Augmented Generation, czyli to są bardzo spersonalizowane odpowiedzi na konkretne pytanie, które użytkownik zadał i co więcej narzędzia te mogą właśnie korzystać z wielu źródeł danych.

No teraz jak to znowu może działać jak to mniej więcej działa? Generalnie nie rozkładając tego naprawdę na bardzo duże czynniki pierwsze, bo tych komponentów musiałbym tutaj narysować wiele, można sobie wyobrazić, że mamy powiedzmy pięć takich głównych komponentów które te nasze rozwiązanie musi zapewnić.

Czyli przede wszystkim musimy mieć jakiś komponent do tego, żeby użytkownik mógł zadać pytanie, drugi komponent do przechwycenia tego pytania Trzeci komponent, który będzie trzymał naszą bazę wiedzy, z której chcielibyśmy korzystać. Czwarty komponent, czyli dostęp do jakichś dużych modeli językowych z których finalnie generowali byśmy odpowiedzi dla naszego klienta.

I w takim dużym uproszczeniu można powiedzieć, że to jest takich pięć elementów które trzeba ze sobą poskładać. Gdybyśmy chcieli to zrobić samemu, to za chwilkę zobaczycie z czym się tutaj trzeba mierzyć. To, co dzisiaj zobaczycie w przypadku Qlik Answers, to jest właśnie, Pudełkowe rozwiązanie plug and play, w którym O te wszystkie elementy tak na dobrą sprawę nie musicie się martwić.

No więc zobaczmy jeszcze raz, jak w RAC, czyli właśnie Qlik Answers mógłby sobie poradzić właśnie w takim środowisku gdzie próbujemy dowiedzieć się jakiejś prostej informacji czyli znowu Zadałem pytanie, ile wynosiły przychody w drugim kwartale 2024 roku na stronie Orlenu. Nie wiem czy to będziecie dobrze widzieli, ale generalnie wyniki tego zapytania są tutaj posortowane po trafności A pierwszy wynik na pytanie o drugi k-fartał 2024 roku pochodzi z 20 grudnia 2023.

Więc z tą trafnością to tutaj mamy tak trochę nie do końca. No a druga rzecz, na tak proste zadane pytanie dostaje prawie 7600 linków z potencjalnymi odpowiedziami konia z rzędem temu, który będzie się chciał przez to przekopać i znaleźć tą właściwą odpowiedź. No to teraz zobaczmy co by było, gdybyśmy Te wszystkie informacje, które na przykład na stronie Orlenu są zamieszczone wrzucili właśnie do bazy RAGA i zadali dokładnie takie samo pytanie.

Ile wynosiły przychody w drugim kwartale 2024 roku? I teraz co tutaj widzimy? W pierwszym zdaniu jak rozbierzemy sobie na części pierwsza tą naszą odpowiedź Dosłownie w pierwszym pytaniu mam konkretną odpowiedź na moje pytanie. Przychody wynosiły tyle i tyle. I teraz RAK mógłby skończyć tutaj swoje działanie, ale on idzie troszeczkę dalej.

I zaczyna nam dodawać dodatkowy kontekst do tego, czyli znalazł sobie informację w tym całym stosie dokumentów, że są też informacje o drugim kwartale 2023 roku, więc fajnie by było zrobić porównanie i takiemu użytkownikowi powiedzieć jak to wyglądało na przestrzeni roku Czyli drugie zdanie to jest pewien kontekst, odniesienie się do analogicznej sytuacji w minionym roku.

I co ważne, trzecie zdanie z czego to wynika. I to też jest informacja która była zawarta we wszystkich tych dokumentach i ją w bardzo taki syntetyczny sposób jesteśmy w stanie za pomocą właśnie raga tutaj wyciągnąć i jak na dłoni użytkownikowi dostarczyć. W porównaniu do tego, Prawie 8 tysięcy wyników przekop się przez to, miej czas do tego, gdzie zadaje pytanie i w tej samej sekundzie dostaje odpowiedź, mamy diametralnie różne wyniki i zdecydowanie uzysk czasowy, jeśli chodzi o uzyskiwanie takiej właśnie informacji.

Ale pójdźmy jeszcze dalej, bo zadałem tutaj proste pytanie, a teraz chciałbym zrobić z tym coś więcej. Z racji tego, że mamy do dyspozycji w Qlik Answers podpięte też duże modele językowe, no to możemy pokusić się o coś więcej Czyli na przykład przygotuj mi e-maila do pracowników z podziękowaniem i podsumowaniem wyników za drugi kwartał 2024.

Pyk dostaję tego typu dokumenty Tekst który mogę sobie bardzo szybko skopiować, w którym są te najważniejsze informacje powiedzmy wynikowe, które są dla mnie istotne z którymi chcę się podzielić. Być może nie napisał tego tak, jak ja bym to napisał, ale oczywiście końcówkę możemy sobie doprecyzować i zrobić po swojemu Natomiast to, co jest fajne to to, że oszczędzamy mnóstwo czasu na tego typu kwestie.

Oczywiście to jest pewien przykład, jak Qlik Answers może działać w takim realnym Życiu, ale dla tych z was, którzy troszeczkę bardziej tym tematem też są zainteresowani pamiętajcie, że można budować Qlik Answers też różnego typu API-ami i zrobić z tym naprawdę, naprawdę cuda. No dobra, to skoro te wszystkie technologie są takie proste łatwe, ten AI jest taki dostępny chat GPT zrobił dużą rewolucję, no to może zbudujmy sobie takiego raga w wersji DIY.

Co jest potrzebne i z czym się tutaj będziemy mierzyli? Pamiętajcie o tym obrazku, który pokazywałem tutaj. Pięć komponentów jak to sobie rozłożyć jeszcze na czynniki pierwsze to tam około trzydziestu mniej więcej sobie znajdziecie. No teraz co warto wiedzieć. Przede wszystkim będziecie musieli umieć połączyć mnóstwo technologii w tym rozwiązaniu, radzić sobie z wieloma vendorami, bo jedni dostarczą bazę wektorową, inni miejsce do składowania, inni jakieś jeszcze komponenty do zadawania bo tak generalnie jest z czym walczyć.

Co ważne, Obszar ten bardzo szybko się rozwija, więc też musicie cały czas bardzo mocno nadążać za tym, co w tym obszarze się dzieje, jakie są nowinki, jakie są kwestie i wyzwania związane na przykład z bezpieczeństwem. No właśnie to jest ten ostatni element, który chciałem powiedzieć. No i teraz warto sobie zadać kilka pytań, jaki zespół powinienem mieć, jakich technologii używać żeby właśnie za taki temat się zabrać Ma sporo tych pytań przed nami a tak na dobrą sprawę tylko jedna odpowiedź czyli Qlik Answers.

Tak jak wspomniałem, plug and play, przykład z zeszłego tygodnia Od momentu kiedy mój klient dostał linka z zaproszeniem do tenanta Qlikowego, żeby uruchomić sobie swojego raga, do momentu kiedy on zaczął zadawać pierwsze pytania instruowany przez telefon, minęło 5 minut. Tyle potrzebujecie, żeby na szybko w swoim środowisku takie pierwsze testy zrobić.

I teraz jeżeli jesteście na przykład za taki projekt odpowiedzialni przed swoim przełożonym i chcecie mu dostarczyć szybkie rezultaty no to macie do dyspozycji dwie opcje. Duży zespół, długie miesiące albo dosłownie może pięć minut to jest ekstremum ale naprawdę bardzo szybkie efekty możecie Uzyskiwać.

Co ważne on jest incydentny dzisiaj, więc jeżeli chcecie się przetestować możemy to zrobić prawie że od ręki. Mnóstwo konektorów do różnych źródeł danych, czyli jeżeli macie jakieś informacje, nie wiem, na SharePoint, na jakichś bucketach S3, albo tą waszą bazę wiedzy trzymacie na FTP, znowu nie musicie się martwić jak zbudować konektory, żeby się tam podłączyć, tylko po prostu macie to w jednym rozwiązaniu.

Fajne jest też to, że możecie dostarczyć Out of the box właściwie rozwiązanie w którym użytkownicy mogą oceniać jakość udzielanych odpowiedzi właśnie przez ten rak i za chwilkę też to Wam pokażę jak to może działać. To co finalnie będziecie dostarczali swojej organizacji będzie po prostu bardzo dobrej jakości, będzie świeże, będzie aktualne i nikt nie podejmie na tej podstawie np.

błędnej decyzji na podstawie danych jakiś nieaktualnych. No najważniejsze bezpieczeństwo jakby wszystko jest zagwarantowane przez Qlika i AWS-a którego też tutaj mamy, więc pod tym kątem Macie fajne gotowe rozwiązanie. No dobra, to przejdźmy sobie w takim razie do live demo. Mam nadzieję tylko, że żadnej sesji tutaj nie zgubiłem i wszystko będzie nam tutaj elegancko działało.

Dobra to w takim szybkim skrócie. Co jest potrzebne do tego, żeby takiego, Raga udostępnić dla swoich użytkowników Po pierwsze Qlik Sense z uruchomioną tą funkcjonalnością, a po drugie w momencie kiedy chcemy takiego raga sobie stworzyć, musimy de facto stworzyć dwie rzeczy, czyli przede wszystkim naszą bazę wiedzy To jest to miejsce do którego będziemy, mówiąc tak obrazowo, wpychali te wszystkie pliki z których chcielibyśmy korzystać.

I teraz albo to może być proces, nazwijmy to trochę ręczny, czyli na przykład jestem pracownikiem w dziale zakupów dostałem nowy przetarg, 30 dokumentów z tym przetargiem związanym nie chcę przechodzić przez całe tam procesy ładowania tych danych do jakiejś bazy firmowej, tylko chcę zrobić to szybko tu i teraz, więc mogę bardzo szybko ze swojego dysku na przykład takie pliki podłączyć, indeksować je i za chwilę uruchomić.

Z drugiej strony jeżeli właśnie chcecie stworzyć już takie gotowe rozwiązanie dla swojej Dla swojej firmy i te dane gdzieś już są właśnie na jakimś FTP, na jakimś S3, to po prostu tam się podpinamy i w ten sposób tą bazę wiedzy tworzymy. W momencie kiedy taka baza wiedzy jest stworzona to ona mniej więcej wygląda tak.

Składa się tutaj z najróżniejszych plików To jak widzicie tutaj O ile widzicie mogą to być pliki na przykład z rozszerzeniem do CX, ale w tym samej bazie danych możemy też zmiksować jakieś pliki PDF, pliki HTML-owe i jak widzicie tych plików może być tutaj naprawdę dużo. To co ważne jest tutaj do stworzenia czyli w momencie kiedy sobie takie pliki wczytamy do naszej bazy danych one muszą zostać zaindeksowane.

Czyli mówiąc tak obrazowo, ten plik PDF jest rozbierany na czynniki pierwsze, W tle gdzieś tam, behind the scenes jest tworzona baza wektorowa. Znowu nie musicie się z tego doktoryzować, to się dzieje za was. Więc jak wspomniałem, mocno plug and play owo. Wy musicie tylko Kliknąć tutaj na informację o tym, żeby zaindeksował wam te pliki.

Dzieje się to za was. Co więcej, jeżeli ta baza wiedzy z punktu widzenia waszej organizacji jest czymś co żyje czyli na przykład codziennie pojawia się jakiś nowy plik bo macie jakiś nowy produkt, I informacja o tym produkcie powinna szybko trafić do takiej bazy wiedzy, żeby handlowcy od razu mogli z niej korzystać, to nie musicie oczywiście tej indeksacji robić ręcznie Możemy ją sobie jakby ustawić wedle harmonogramu.

Czyli na przykład niech codziennie ta baza danych się odświeży, po to, żeby właśnie handlowcy mieli dostęp do świeżej informacji. Jak widzicie z tych wszystkich plików które sobie tutaj podpiąłem, mamy tam 14 dokumentów z tego powstało mi 191 stron wiedzy. I teraz gdybym był zwykłym użytkownikiem który na przykład przez taki przetarg musi przejść, no to muszę mieć czas żeby te 191 stron przeczytać zrozumieć, wyciągnąć z tego jakieś wnioski.

I to jest pierwszy krok, który musicie zrobić. Stworzyć bazę wiedzy, jest to tak proste jak dodawanie plików do Google Drive’a, czy do czegokolwiek innego, czy przerzucanie z folderu do folderu Nie trzeba się z tego doktoryzować. Jak już tą bazę wiedzy mamy gotową, To z jej poziomu możemy stworzyć tak zwanego asystenta, czyli już taki gotowy formularz do zadawania pytań do naszego RAGA i znowu z punktu widzenia użytkownika to co musimy tutaj sobie zrobić to tylko go nazwać, utworzyć i ten asystent jest już dla was gotowy.

Po prawej stronie mamy już tutaj komponent do tego, żeby zadawać pytania I to co możemy zrobić z punktu widzenia jeszcze powiedzmy użytkownika no to na przykład dołożyć mu tutaj takie pytania startowe, żeby ten użytkownik nie czuł się może jakoś nieswojo z tym czatem tylko wiedział że ma kilka pytań na start, żeby się zaznajomił z tym w jaki sposób to działa, a później żeby już zaczął sobie pracować z tym asystentem na zasadzie po prostu zadawania pytań wpisując je na klawiaturze Albo jeżeli bardzo chcemy to możemy też skorzystać z funkcji głosowych, żeby takie pytania po prostu zadawać głosowo.

To co fajne to co pokazujemy też na naszym stanowisku Data Wizards, to to, co na przykład taki Qlik Answer zwraca jako opis, możemy też przekształcić na przykład w audio i dostarczyć użytkownikowi w fajny sposób, angażujący dla niego na przykład w formie podcastu czyli takie, Transkrypcję bardzo nudnego dokumentu za pomocą różnych tutaj narzędzi obudowanych Qlik Answersem, Qliksensem automatyzacjami możemy dostarczyć właśnie w formie fajnego podcastu gdzie handlowiec będzie sobie jechał do pracy, jechał do klienta a przy okazji przyswajał nową wiedzę o nowym produkcie w fajnej formie.

Także to tak przy okazji że Te wszystkie komponenty można też bardzo ciekawie wykorzystać. No więc dobra, jakby stworzyliśmy sobie bazę wiedzy, ona została zindeksowana, mamy jakiś tam pierwszy prosty pierwszego prostego asystenta. I teraz w jaki sposób te ci asystenci działają? Tutaj na podstawie danych jednego z naszych klientów czyli firmy Itaca, ściągnęliśmy sobie z ich strony takie informacje o rekomendowanych powiedzmy kierunkach podróży Oczywiście to może być dowolnie inna rzecz, to mogą być informacje produktowe, to mogą być informacje właśnie o Procedurach, które obowiązują w waszej firmie i taki asystent po zasileniu wiedzą już może zacząć pracować.

Czyli przykładowo mamy tam kilka dokumentów jedne opisują kierunki wyjazdów, inne na przykład opisują to w jaki sposób optymalnie wykorzystać urlop w przyszłym roku. No i mamy takie starter pytania czyli na przykład właśnie kiedy brać urlop w 2025 roku i jakie kierunki egzotyczne byśmy Tutaj polecił I teraz dostajemy fajną odpowiedź że jak sobie te dni urlopowe weźmiemy w takich przedziałach no to zawsze tam trochę tych dni wolnych zyskujemy, a jak już te dni zyskamy, no to to są na przykład kierunki, w których moglibyśmy podróżować Prosty przykład, ale oczywiście od strony też potencjalnego wykorzystania tego handlowo taka informacja zwrotna później dla użytkownika może od razu go ukierunkować do konkretnego linku albo na przykład podawać cenę produktu bo to jest możliwe.

Więc jeden z takich przykładów to co ważne, to asystenci Mogą być też np. zaszyci w inne rozwiązania czyli przykładowo jeżeli dla waszych handlowców stworzymy taką bazę wiedzy opartą o informacje o produktach, tudzież np. informacje o produktach konkurencji, żeby wiedzieli w jaki sposób odpowiadać na obiekcje klientów Albo na szybko porównywać rozwiązanie jedno z drugim, no to tacy asystenci, tak jak widzicie tutaj, oni mogą być na przykład wbudowani w aplikację Qliksensową, ale równie dobrze mogą znajdować się na przykład w waszym CRM-ie.

Wtedy wasz handlowiec pracujący na karcie na przykład jakiegoś klienta Może dostać wirtualnego asystenta, który mu o tym kliencie coś więcej powie o wszystkich na przykład transakcjach, które wykonywał, o wszystkich transkrypcjach rozmów które przykładowo do takiego CRM-a będą podpięte po to, żeby wyłapać ten niuans, który być może być tym, który zaważy o konkretnej nowej sprzedaży do tegoż klienta.

Jeżeli będziecie chcieli przetestować jak to działa w praktyce, dosłownie samodzielnie, zapraszam na nasze stanowisko z tymi asystentami, możecie sobie podziałać I kończąc bo chyba już powoli nam się kończy czas, mówiłem o tym, że jako osoby, które na przykład będziecie tworzyły taką bazę wiedzy w organizacji, możecie też bardzo dobrze nad nią panować, możecie nią tak zarządzać, żeby ona była jak najbardziej optymalna aktualna dla waszych użytkowników.

I z tego punktu widzenia Qlik znowu wyszedł tylko dobra, sesja nam się skończyła, Qlik znowu przygotował aplikację, Analityczną już w takim normalnym standardowym Qlik Sense’ie dashboardowym, gdzie będziecie mogli dokładnie przeanalizować sobie to, w jaki sposób Pracownicy z tymi asystentami pracują, czyli z jakich korzystają, jak często z nich korzystają, kto z nich korzysta, jaki jest potencjalny powiedzmy forecast wykorzystania tegoż narzędzia.

Możecie na przykład właśnie przeanalizować te wszystkie pytania te wszystkie odpowiedzi na które użytkownicy zgłosili jakiś komentarz że coś tu jest nie tak i bardzo szybko możecie Przejść do tego dokumentu który na przykład tą informację zawierał i go na przykład zaktualizować, bo właśnie to jest jakaś już nieaktualna informacja i trzeba by było do niej ponownie wrócić, a baza danych informacji o tym zaraz się też zaktualizuje.

No i finalnie Jak to w Qliku jak wszystko możemy przeanalizować, to również wszystkie pytania wszystkie odpowiedzi które zostały zadane tutaj, możecie sobie podejrzeć. Co więcej, jak widzimy, wszystkie pytania które ja zadawałem, widać z którymi asystentami ja rozmawiałem, do jakich baz wiedzy one były podpięte, a co najciekawsze, też możemy zobaczyć z jakich finalnie dokumentów ta baza wiedzy pochodziła, W pełni cały ten proces jesteście w stanie przeanalizować i teraz jeżeli z takiej analizy wychodzi nam, że jakiś dokument się tutaj wyróżnia, czyli na przykład niech to będzie gdzie polecisz z poziomu i taki, to na przykład dla nas jest to informacja że to jest dokument, na który warto poświęcić troszeczkę więcej uwagi, że on był zawsze aktualny bo faktycznie Ta wiedza którą na co dzień wykorzystuje nasza organizacja pochodzi z tego pliku więc warto na pewno na niego zwrócić uwagę.

I to jest takie szybciutkie demo tego, w jaki sposób możemy działać co fajne. Jeżeli macie bazę wiedzy po polsku A zadacie pytanie po angielsku to Wam fajnie odpowie po angielsku tłumacząc Także możecie kombinować tutaj też z różnymi językami, działa to świetnie. Na koniec jeszcze zostawię Wam jeszcze raz QR-kod kto jeszcze nie zdążył, zapraszam do naszego konkursu.

Niektóre z pytań które tam będą, dotyczą właśnie Qlik Answer, więc po dzisiejszej prezentacji już będziecie wiedzieli jak na nie odpowiedzieć w razie czego podpowiem. Zapraszam też do kontaktu Wszystkie dane kontaktowe do mnie macie, więc śmiało piszcie, dzwońcie, spotkacie mnie też na stanowisku naszym Data Wizards.

No i zachęcam do tego, żebyście Qlik Answers przetestowali Faktycznie jeżeli to jest narzędzie, z którym chcielibyście podziałać Odezwijcie się do nas i razem z Qlikiem pomożemy Wam w tym, żeby faktycznie taki Wasz onboarding to były dosłownie minuty do momentu kiedy korzystacie z tego narzędzia. Dzięki za dzisiaj, jak chcecie zobaczyć to na żywo, zapraszam też na nasze stanowisko.