OpenAI 在 ChatGPT Work 中推出 Data agent

认识一下 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能够回答的问题。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，我们应该优先解决什么？想要得到这些答案，往往意味着要等一份报告，或者请别人来做分析。

我们推出全新的 ChatGPT Work 中的 Data agent⁠ ，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。在一次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。

连接你的业务所信任的公司数据和上下文

Data agent 可连接已获批准的数据源，包括 Amazon Redshift、Datadog、Google BigQuery、ClickHouse、Databricks、MongoDB、Snowflake 等。它还能将 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。

平台合作伙伴

“借助 ChatGPT Work 中的 Data agent，用户可以直接连接 Amazon Redshift，像提一个问题一样轻松地探索数据、发现洞察，并在整个组织内更快地做出决策。”

——Naresh Chainani，AWS 工程总监

“将 ClickHouse 连接到 ChatGPT Work 中的 Data agent，能让所有业务用户在做大大小小的决策时都能用上实时分析。”

——Ryadh Dahimene，ClickHouse 产品管理总监

“数千家组织依赖 Databricks Genie 在其企业数据上提供可信的答案。Genie 拥有丰富的上下文，能够弥合从数据到洞察之间的鸿沟。我们很高兴与 OpenAI 合作，让所有 ChatGPT 用户都能轻松利用 Genie 的数据智能。”

——Ken Wong，Databricks 产品管理高级总监

“我们的客户已在 Snowflake 中为企业数据和上下文构建了可信的基础。借助 ChatGPT Work 中的 Data agent，员工可以利用这些数据和访问控制来探究业务问题——同时 OpenAI 模型也为 Snowflake CoCo 和 CoWork 等体验注入智能。无论团队选择在哪里工作，都能对业务拥有一致且受治理的理解。”

——Umesh Unnikrishnan，Snowflake 开发者体验负责人

“我们客户最重要的数据都存放在 Atlas 中，随着业务运转实时更新——每一笔订单、每一次会话、每一个事件都在发生时即刻落地。现在，ChatGPT Work 中的 Data agent 可以直接访问这些数据，因此人们无需再等待基于昨日数据生成的报告，而是可以用自然语言提问，并得到以当下正在发生的情况为依据的答案。”

——Pablo Stern，MongoDB 人工智能与新兴产品首席产品官

“G2 值得信赖的 B2B 软件数据与 ChatGPT Work 中的 Data agent 相结合，帮助团队理解买家需求、竞争动态和新兴趋势。它将来自经过验证的客户评价、买家意向信号和市场情报的洞察，直接带入团队做决策的工作流程中。”

——Godard Abel，G2 首席执行官兼联合创始人

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。

把问题转化为分析与行动

提出后续问题以深入探究结果，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板。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视觉风格。

Data agent 还可以在 Omni、Oracle BI、Power BI、Sigma、Tableau 和 ThoughtSpot 中构建仪表板并与之交互。用自然语言在团队已经在使用的工具中直接下达工作指令。

BI 工具

“将 Tableau 与 ChatGPT Work 连接，能把可信的业务语义带入员工已经日常使用的场所，因此他们得到的答案与团队所依赖的数据模型保持一致。用户可以通过提问、探究证据，并借助内置的设计与分析最佳实践，将新的视图直接发布到 Tableau，从而轻松将洞察转化为行动。”

—Southard Jones，Tableau 执行副总裁兼首席产品官

“Power BI 通过数十万家企业使用的可信语义层，帮助人们做出更好的决策。借助 ChatGPT Work 中的 Data agent，用户有了一个新选择：只需描述自己的业务问题，就能创建 Power BI 仪表板，让更多人更容易理解数据并据此采取行动。”

—Bogdan Crivat，Microsoft Fabric 企业副总裁

“我们的客户使用 Sigma 进行收入预测和运营规划，因为其背后的指标、工作簿和分析都受到治理并可供共享。将其引入 ChatGPT Work，意味着提问最快的地方，如今也是答案以语义为基础的地方。”

—Hassen Karaa⁠ ，Sigma 产品高级副总裁

“分析应当在你团队工作的地方发挥作用。借助 ChatGPT Work 中的 Data agent，团队可以用自然语言在几分钟内构建 ThoughtSpot AI 分析。业务用户能够基于他们本就信任的定义获得受治理的答案，而开发者只需一个提示词就能交付可用的嵌入式分析应用。”

——Bhargav Addala，ThoughtSpot 产品管理高级副总裁

让 ChatGPT Work 推荐后续步骤并识别需要参与的人员。它可以通过 Slack 或电子邮件分享发现结果，并通过已连接的工具执行你批准的操作。

基于我们在 OpenAI 分析数据所用的工具构建

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 agent 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、设置访问规则以及为敏感数据部署防护措施，使这一切成为可能。阅读这篇 文章⁠ 并参加我们的 网络研讨会⁠ 以了解更多。

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。

客户案例

“在 NTT DATA，许可成本、投入精力以及技术专长一直让我们难以在整个组织内扩大仪表盘的使用。借助 ChatGPT Work 中的 Data agent，许多非工程人员，尤其是销售和职能部门的人员，已经能够用自然语言构建和更新自己的仪表盘。”

——Yuji Shono，NTT DATA Group 全球 AI 办公室负责人

“在 Thermo Fisher Scientific，我们正在使用 ChatGPT Work 中的 Data agent，结合现有环境中的数据，帮助我们的团队更有效地做好准备，并发现与供应体系相关的机会。我们看到了更清晰的分析和更明智决策的潜力，这能帮助我们更好地服务客户。”

——Bharadwaj Ramachandran，AI 解决方案高级经理

“在 ServiceTitan，我们使用 ChatGPT Work 中的 Data agent 构建了一个仪表盘，显示 Atlas（我们的 AI 助手）的用户发起活动的频率大约是非用户的 3 倍。这一发现正在帮助我们简化入门流程，并帮助更多客户采用 Atlas。”

——Ankur Bhatt，ServiceTitan Agent OS 与应用 AI 工程副总裁

“在 Zipline，我们正在使用 ChatGPT Work 中的 Data agent 来探索公司数据，并仅通过自然语言提问就能构建仪表盘。在早期测试中，它揭示了一些深刻的发现，而如果由我们最优秀的人员之一去挖掘数据，可能要花上数小时才能发现。”

——Ryan Oksenhorn，Zipline 联合创始人

“在 Empower，我们使用 ChatGPT Work 中的 Data agent 整合组织数据和 AI 使用数据，发现采用趋势，并开展自己的分析。让我们印象深刻的是，它能如此轻松地理解自由形式的调查回复，找出最重要的用例和洞察，而如果靠人工完成，这些工作需要投入大量精力才能挖掘出来。”

——Tori Langlois，Empower 创新实验室赋能负责人

“我们的领导团队使用 ChatGPT Work 中的 Data Agent 更好地了解业务的方方面面——从分析销售漏斗和 Intercom 工单量，到审查 Brex 卡支出。每位领导者都能快速构建自定义视图，并深入挖掘最重要的趋势。”

——Shivam Shah，Piston 联合创始人兼 COO

“短短两天内，营销和财务等不同团队就开始使用 ChatGPT Work 中的 Data agent，将原始数据转化为针对各办公室量身定制的交互式仪表盘。它让复杂的报表变得更加易用，帮助我们向公司各层领导提供清晰、可分享的洞察。”

——Paul Griz，Doeren Mayhew 信息技术高级经理

“在 CookUnity，我们的增长团队使用 ChatGPT Work 中的 Data agent，仅通过提问就构建并完善了一个旺季转化仪表盘。我们将结果与内部报告进行了核对，并缩短了规划季节性获客支出所需的时间。”

——Dave Senior，CookUnity 应用 AI 负责人

“在 Turing，我们的业务运营团队使用 ChatGPT Work 中的 Data agent 来探索运营指标并提出后续问题。它揭示了变化背后的驱动因素，帮助我们减少手动报告，并优先改进入职流程和客户满意度。”

—Usama Nadeem，Turing 高级数据科学家

“作为 OpenAI 的评估合作伙伴，我们通过严格的评估，早已看到 ChatGPT Work 中 Data agent 的强劲表现。在 micro1 内部使用它，让我们有机会亲身感受到这一价值。我们的运营团队通过用自然语言提问，自行搭建了仪表盘，并在半小时内重建了我们的绩效跟踪仪表盘，同时还发现了原始版本中的错误。”

—Carlos Arroyo，micro1 战略项目负责人

“我们用它来了解各行业、各客户和各 AI 用例中需求最旺盛的地方，以及我们 pipeline 的变化如何与交付能力相匹配。我们的业务拓展和交付负责人可以编辑、分享和刷新这些记分卡，从而优先安排机会，并将合适的专业知识与客户需求相匹配。”

—Thanos Giannakopoulos，Unit8 AI&ML 技术总监

开始使用 Data agent

你会在 ChatGPT Work 的插件目录中看到 Data agent 以 Data⁠ 的形式列出。管理员可以通过 Workspace settings > Plugins 将其开放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 列表页⁠ 。完成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。