各行各業的人們都有數據可以回答的問題。例如，為什麼銷售額下降了？支出在哪裡增加？哪些問題威脅到我們最大客戶的續約，我們應該首先解決什麼？要獲得這些答案，通常意味著需要等待報告或請其他人進行分析。
我們正在 ChatGPT Work 中推出一個新的數據助理，以幫助更多人自行回答這些問題。它能連接到您的公司數據，調查發生了什麼變化，並建立您可以分享的互動式儀表板。您可以在一次對話中直接並精煉分析，無需編寫查詢或學習新的分析工具。
數據助理能連接到經批准的數據源，包括 Amazon Redshift、Datadog、Google BigQuery、ClickHouse、Databricks、MongoDB、Snowflake 等。它還可以將 Google Drive 和 SharePoint 中的檔案和文件納入分析。
它利用您組織的業務術語、指標定義、自訂計算和數據關係來解釋數據。這些背景資訊來自語義層和受信任的來源，例如 Databricks Genie Ontology、dbt、GitHub、Snowflake Horizon 和 BI 儀表板。
企業管理員可以選擇哪些數據連接可用，以及哪些角色可以使用它們。查詢會強制執行連接帳戶的現有權限，包括表格、行和列的限制。
將問題轉化為分析和行動。您可以提出後續問題來調查結果，並審查每個發現背後的證據。將分析轉化為帶有內建視覺化功能的互動式儀表板。您的團隊可以根據需要編輯、分享和重新整理它。分享您的品牌指南，以根據您組織的外觀和風格調整輸出。
數據助理還可以在 Omni、Oracle BI、Power BI、Sigma、Tableau 和 ThoughtSpot 中建立和互動儀表板。您可以使用團隊已經在使用的工具，以日常語言指導工作。
您可以要求 ChatGPT Work 推薦下一步行動，並確定需要哪些人參與。它還可以透過 Slack 或電子郵件分享發現，並透過連接的工具執行您批准的行動。
我們在 OpenAI 內部廣泛使用數據助理背後的功能來分析數據。我們幾乎所有的產品團隊和超過三分之二的市場推廣組織都使用 ChatGPT Work 中的數據助理自行分析公司數據。我們的數據團隊透過建立共享業務定義、設定存取規則以及為敏感數據設置安全措施，使這一切成為可能。您可以閱讀這篇文章並參加我們的網路研討會以了解更多資訊。
NTT Data、Thermo Fisher、ServicePiston 以及我們 Alpha 測試計畫中的其他組織正在 ChatGPT Work 中使用數據助理來分析銷售和支出、捕捉報告錯誤，並決定要追求哪些機會以及如何配置人員。
您可以透過 ChatGPT Work 中的外掛目錄找到名為「Data」的數據助理。管理員可以透過「工作區設定 > 外掛」使其可用或為其團隊安裝。他們還可以啟用和配置相關的數據源外掛，例如 Databricks 和 Snowflake，並管理誰可以使用它們。
如果數據助理尚未安裝，請在外掛目錄中找到它並選擇「安裝外掛」，或直接前往數據助理頁面。完成任何所需的帳戶連接步驟，然後與 @Data 開始對話並提出您的業務問題。
嘗試這些提示詞：
診斷指標變化：@Data 診斷上週活躍用戶變化原因。識別可能的驅動因素，與前期進行比較，並推薦下一步檢查。
設計 KPI 框架：@Data 為這個新產品領域設計一個 KPI 框架，包括主要指標、驅動因素、護欄、目標和數據驗證需求。
建立高階主管報告：@Data 將本月指標轉化為一份高階主管就緒的更新，包含實際數據、比較、驅動因素、注意事項和建議行動。