现在人人都能让数据发挥作用
内容提要
OpenAI在ChatGPT Work中推出Data agent，可连接Snowflake、Databricks等企业数据源，用户通过自然语言提问即可分析数据、生成可共享的交互式仪表板，并支持Tableau、Power BI等BI工具。企业管理员可控制数据权限。NTT Data、Thermo Fisher等公司已将其用于销售和运营分析。
延伸解读
企业数据治理与权限控制
Data agent 并非绕过企业现有数据治理体系。它连接已批准的数据源，并强制执行连接账户的原有权限，包括表、行和列级别的限制。管理员可以控制哪些数据连接可用以及哪些角色可以使用。这意味着企业无需为 AI 分析单独建立一套权限模型，而是复用现有安全策略，降低了数据泄露风险。
语义层：让自然语言分析更准确
Data agent 依赖组织的业务术语、指标定义、自定义计算和数据关系来解释数据。这些上下文来自语义层和可信来源，如 Databricks Genie Ontology、dbt、GitHub、Snowflake Horizon 和 BI 仪表板。没有这些语义层，自然语言提问可能产生歧义或错误结果。因此，企业若想有效使用该工具，需要先投资于统一的数据定义和语义层建设。
与现有 BI 工具的集成方式
Data agent 不仅能生成交互式仪表板，还能与 Omni、Oracle BI、Power BI、Sigma、Tableau 和 ThoughtSpot 等 BI 工具协同工作。用户可以用自然语言指示分析，并将新视图直接发布到这些工具中。这种集成意味着企业不必放弃现有 BI 投资，而是将自然语言交互作为现有分析流程的补充入口，降低非技术用户的使用门槛。
早期采用者的实际应用场景
NTT Data、Thermo Fisher、ServiceTitan、Zipline 等 Alpha 计划参与企业已将 Data agent 用于销售和运营分析。例如，ServiceTitan 用它发现 Atlas 用户发起活动的频率是非用户的三倍，从而优化 onboarding；CookUnity 用它构建旺季转化仪表板，缩短了季节性获客支出的规划时间。这些案例表明，该工具在诊断指标变化、发现业务驱动因素方面具有实用价值。
Q&A
ChatGPT Work 中的 Data agent 是什么？
Data agent 是 OpenAI 在 ChatGPT Work 中推出的新功能，可连接企业数据源，让用户通过自然语言提问来分析数据、生成可共享的交互式仪表板，无需编写查询或学习新分析工具。
Data agent 可以连接哪些数据源？
Data agent 可连接 Amazon Redshift、Datadog、Google BigQuery、ClickHouse、Databricks、MongoDB、Snowflake 等已批准的数据源，还能将 Google Drive 和 SharePoint 中的文件与文档纳入分析。
企业如何控制 Data agent 的数据访问权限？
企业管理员可以选择可用的数据连接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、行和列的限制。
Data agent 如何利用企业的业务术语和指标定义？
Data agent 使用组织的业务术语、指标定义、自定义计算和数据关系来解释数据。这些上下文来自语义层和可信来源，如 Databricks Genie Ontology、dbt、GitHub、Snowflake Horizon 和 BI 仪表板。
Data agent 能生成和操作哪些 BI 工具中的仪表板？
Data agent 可以构建和操作 Omni、Oracle BI、Power BI、Sigma、Tableau 和 ThoughtSpot 中的仪表板，用户可以用自然语言在团队已有的工具中指导工作。
有哪些公司已经在使用 Data agent？他们用它做什么？
NTT Data、Thermo Fisher、ServiceTitan、Zipline、Empower、Piston、Doeren Mayhew、CookUnity、Turing、micro1、Unit8 等公司已在 Alpha 计划中使用 Data agent 分析销售和支出、发现报告错误、决定追求哪些机会以及如何配置人员。
如何在 ChatGPT Work 中开始使用 Data agent？
在 ChatGPT Work 的插件目录中找到 Data 并安装，或直接访问 Data 列表。完成所需的账户连接步骤后，开始与 @Data 对话并提出业务问题。管理员可以通过 Workspace 设置 > 插件为团队启用或安装。
