现在人人都能让数据发挥作用
认识 ChatGPT Work 中全新的 Data agent：只需提问，就能把公司数据转化为答案、交互式仪表盘和行动。
各行各业的人都有数据可以回答的问题。销售为什么放缓了？哪里的支出在上升？哪些问题会威胁到我们最大客户的续约，我们应该先解决什么？要得到这些答案，往往意味着等待一份报告，或者请别人来跑分析。
我们推出了一款全新的 ChatGPT Work 中的 Data agent（在新窗口中打开），帮助更多人自己回答这些问题。它会连接你的公司数据，调查发生了什么变化，并构建你可以分享的交互式仪表盘。在一个对话中直接指导并细化分析，无需编写查询语句，也无需学习新的分析工具。
Data agent 可连接经批准的数据源，包括 Amazon Redshift、Datadog、Google BigQuery、ClickHouse、Databricks、MongoDB、Snowflake 等。它还可以将 Google Drive 和 SharePoint 中的文件和文档纳入分析。
它使用你所在组织的业务术语、指标定义、自定义计算和数据关系来解读数据。这些上下文来自语义层和可信来源，例如 Databricks Genie Ontology、dbt、GitHub、Snowflake Horizon 和 BI 仪表盘。
企业管理员可以选择哪些数据连接可用，以及哪些角色可以使用它们。查询会强制执行所连接账户的现有权限，包括表、行和列级别的限制。
提出后续问题以深入调查结果，并查看每项发现背后的证据。
将分析转化为带有内置可视化的交互式仪表盘。你的团队可以按需编辑、分享和刷新它。分享你的品牌指南，让输出契合你所在组织的外观与风格。
跟踪客户旅程，从安装、首次使用到持续活动。找出客户在哪里卡住，并发现提升采用率的机会。
提示词： 创建一个仪表盘，跟踪我们产品的采用情况——从安装、首次使用到持续活动和留存。帮助我们找出客户在哪里卡住。
Data agent 还可以在 Omni、Oracle BI、Power BI、Sigma、Tableau 和 ThoughtSpot 中构建仪表盘并与之交互。用平实的语言在你团队已经在使用的工具中指导工作。
让 ChatGPT Work 推荐下一步行动，并确定需要哪些人参与。它可以通过 Slack 或电子邮件分享发现，并通过已连接的工具执行你批准的操作。
我们在 OpenAI 内部广泛使用 Data agent 背后的能力。我们几乎整个产品团队以及超过三分之二的 GTM 组织都在使用 ChatGPT Work 中的 data agents 自行分析公司数据。我们的数据团队通过创建共享业务定义、设置访问规则，并为敏感数据建立防护措施，使这一切成为可能。阅读这篇文章（在新窗口中打开）并参加我们的
webinar（在新窗口中打开）NTT Data、Thermo Fisher、ServicePiston 以及我们 Alpha 计划中的其他组织正在使用 ChatGPT Work 中的 Data agent 来分析销售和支出、发现报告错误，并决定要追求哪些机会以及如何为其配置人员。
你会在 ChatGPT Work 的插件目录中找到 Data agent，其名称为 Data（在新窗口中打开）。管理员可以通过 Workspace settings > Plugins 将其提供给团队使用或为团队安装。他们还可以启用并配置相关的数据源插件，例如 Databricks 和 Snowflake，并管理谁可以使用它们。
如果 Data 尚未安装，请在插件目录中找到它并选择 Install plugin，或直接前往 Data 列表（在新窗口中打开）。完成任何所需的账户连接步骤，然后与 @Data 开始对话并提出你的业务问题。
诊断指标变化
@Data 诊断上周周活跃用户变化的原因。找出可能的驱动因素，与之前的时期进行比较，并建议下一步的检查。
设计 KPI 框架
@Data 为这个新产品领域设计一个 KPI 框架，包括主要指标、驱动因素、护栏、目标和数据验证需求。
创建面向领导层的汇报
@Data 将本月的指标转化为一份面向领导层的更新，包含实际数据、对比、驱动因素、注意事项和建议行动。