Data-warehouses worden vooral gebruikt door technical users die SQL kennen. Met natural-language-to-SQL kunnen managers en analisten zelf vragen stellen. De realiteit van wat productie-klaar is.
Schema-context voor AI
Een LLM die SQL genereert moet het schema kennen: tabellen, kolommen, foreign keys, betekenis. We voeden de model met DDL plus business-glossary. Voor goed-gedocumenteerde data-warehouses werkt dat goed; voor slecht-gedocumenteerde minder.
Multi-step queries
"Wat was de marge per regio in Q1 vergeleken met Q1 vorig jaar" is geen one-shot SQL. AI breekt de vraag op in stappen, genereert multi-CTE-query, valideert. Voor complex BI-vragen sterker dan single-pass-generation.
Validatie en uitvoering
Een gegenereerde query op productie-data zonder review is een risico. Wij voeren in een sandboxed read-replica met query-limits. Lange queries automatisch killed. Kosten per query getrackt.
Tools: Vanna, Snowflake Cortex, BigQuery DataPlex
Vanna voor open-source-aanpak, Snowflake Cortex voor Snowflake-customers, BigQuery DataPlex voor GCP. Per warehouse een eigen native optie, plus generieke open-source alternatieven. Wij kiezen op uw stack.
Verwant: Freelance AI consultant inhuren, Power BI Copilot.