首先加载她在之前的编排流程中创建的反馈数据表

[Rajuahmed652]

作为一名刚接触数据转换工具的非技术用户，Hannah 迈出了成功的几个重要第一步：

我发现入门相对容易。我参加了一个培训课程/网络研讨会，了解了一些组件语言、编排管道、转换管道等内容。我一步一步地、非常缓慢而仔细地跟着视频学习。

Hannah Burke
这段经历凸显了 Matillion 平台的一个关键优势：在提供强大功能的同时，也为那些想要尝试低代码界面的用户提供了便捷的访问体验。

许多人力资源专业人士和 Hannah 一样，最关心的是她 巴林 whatsapp 数据库 所处理数据的隐私。作为一个 SaaS 平台，Data Productivity Cloud 在设计上非常安全。它采用下推式架构，确保数据永远不会离开您的云提供商——支持真正的数据驻留和主权，同时满足企业级安全需求。

Copilot 的强大功能：赋能而非取代的 AI
真正改变 Hannah 体验的是 Matillion 的 Copilot 功能。当 Hannah 遇到陌生领域时，Copilot 会介入填补她的知识空白。她还与 Matillion 的同事 Susana Cardoso 合作，后者是一位数据工程师，曾帮助 Hannah 踏上 Data Productivity Cloud 之旅。Susana 重点介绍了 Copilot 如何改变用户体验：

Copilot 简化了转换流程，而转换流程通常占据了您工作量的很大一部分，并且很容易变得技术复杂。通过向 Copilot 简要描述您想要实现的目标，它可以在您的数据仓库中找到正确的源数据，并生成必要的管道逻辑，将其塑造成您需要的内容，从而将您的业务案例转化为有效的管道。
Susana Cardoso
数据工程师 | Matillion
Hannah 如何构建 AI 分析管道
步骤 1：Hannah

步骤 2：她添加了一个 Cortex Completion 组件来执行初始主题提取，自动识别每个回复中提到的技能和主题。