先说清楚它是什么：Databricks Assistant 属于「数据与分析」方向的在线服务，Databricks 平台中的 AI 助手，辅助写 SQL、Python 与排错。

换工具的成本常被低估，这篇按步骤列出迁移前后要做的事。

以从 Snowflake Cortex 迁移为例

迁移不一定是「全面替换」。很多团队会先把一部分任务交给 Databricks Assistant，与 Snowflake Cortex 并行一段时间再决定。

迁移步骤

  1. 盘点资产：现在用的提示词、模板、知识库、自动化流程和历史产出。
  2. 确认导出方式：哪些能导出、格式是什么、哪些只能手工迁移。
  3. 挑 3 个典型任务（如「写 SQL 查询」「评测大模型应用」）在两边同时做。
  4. 按同一张评分表比较结果。
  5. 迁移账号与权限，通知团队新的使用规范。
  6. 保留旧工具一段时间的只读访问，确认无遗漏后再停用。

对比测试用的任务

写 SQL 查询

输入：数据库表结构说明。

根据以下表结构写 SQL：统计每个月新增用户数和其中完成首单的比例。请说明关联条件和可能存在的口径问题。

交付前确认：说明了口径问题。

不建议迁移的情况

  • 核心流程依赖 Snowflake Cortex 特有的功能或集成。
  • 团队刚刚完成培训，切换成本过高。
  • 新工具的数据处理条款不满足要求。

补充练习

数据清洗方案

输入：一份有缺失和异常值的数据。

分析这份数据的质量问题：缺失值比例、异常值、格式不一致的字段，给出处理建议，并说明每种处理方式对结论的影响。

验收标准：说明了处理对结论的影响。

图表建议

输入：一组需要汇报的数据。

根据这些数据推荐合适的图表类型，说明理由，并指出容易误导读者的画法（如截断坐标轴）。

检查点：指出了误导风险。

自然语言问数

适用情况：手头有一张销售明细表时。

请基于这张表回答：上个季度销售额最高的 3 个地区是哪些？与前一季度相比变化多少？请同时给出你使用的计算方法或 SQL，便于我复核。

检查点：给出了可复核的计算过程。

常见问题：问数结果看似合理但错误

准备几道已知答案的问题做抽检。

常见问题：图表结论被过度解读

区分相关与因果，在报告中标注假设。

常见问题：AI 算出的数字和报表不一致

检查口径和过滤条件，要求它输出 SQL 或公式逐步复核。

概念补充：口径

指标的定义与计算规则，不同口径会得出不同结论。

概念补充：异常检测

自动发现偏离正常范围的数据点。

适合人群：财务人员

财务人员可以用 Databricks 处理单据识别录入、报表说明与分析等工作。需要注意：财务数据属于敏感信息，优先使用企业版或本地方案，结果需复核。

适合人群：咨询顾问

咨询顾问可以用 Databricks 处理行业研究、访谈整理等工作。需要注意：客户机密遵守保密协议，研究结论注明来源。

适合人群：数据分析师

数据分析师可以用 Databricks 处理取数与 SQL、清洗与可视化等工作。需要注意：确认指标口径，敏感数据脱敏后再交给 AI 处理。

使用提醒

涉及个人信息、商业机密或受监管数据时，先确认 Databricks Assistant 的数据处理条款，再决定能否使用。

所有示例输出均为示意，不代表真实统计或效果承诺；请以自己的测试结果为准。

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