10 ሴፕቴምበር 2026

አሁን ሁሉም ውሂብን በስራ ላይ ማዋል ይችላሉ

በChatGPT ሥራ ውስጥ ያለውን አዲሱን የውሂብ ወኪል ይወቁ፤ በመጠየቅ ብቻ የኩባንያዎን ውሂብ ወደ መልሶች፣ መስተጋብራዊ ዳሽቦርዶችና ተግባር ይለውጡ።

በመጫን ላይ…

በሁሉም ንግድ ውስጥ ያሉ ሰዎች ውሂብ ሊመልሳቸው የሚችሉ ጥያቄዎች አሏቸው። ሽያጭ ለምን ቀነሰ? ወጪ የት እየጨመረ ነው? ትልልቅ መለያዎቻችንን ለማደስ አደጋ የሚፈጥሩት የትኞቹ ችግሮች ናቸው፣ መጀመሪያስ ምን ማስተካከል አለብን? እነዚያን መልሶች ማግኘት ብዙውን ጊዜ ሪፖርት መጠበቅን ወይም ሌላ ሰው ትንታኔውን እንዲያካሂድ መጠየቅን ይጠይቃል።

ተጨማሪ ሰዎች እነዚያን ጥያቄዎች ራሳቸው እንዲመልሱ የሚረዳ አዲስ የውሂብ ወኪል በChatGPT ሥራ⁠(በአዲስ መስኮት ውስጥ ይክፈታል) እያስተዋወቅን ነው። ከኩባንያዎ ውሂብ ጋር ይገናኛል፣ ምን እንደተለወጠ ይመረምራል፣ ሊጋሯቸው የሚችሉ መስተጋብራዊ ዳሽቦርዶችንም ይገነባል። መጠይቆችን መጻፍ ወይም አዲስ የትንታኔ መሣሪያ መማር ሳያስፈልግዎ፣ ትንታኔውን በአንድ ውይይት ይምሩና ያሻሽሉ።

ንግድዎ ከሚያምነው የኩባንያ ውሂብና አውድ ጋር ይገናኙ

የውሂብ ወኪሉ Amazon Redshift፣ Datadog፣ Google BigQuery፣ ClickHouse፣ Databricks፣ MongoDB፣ Snowflake እና ሌሎችን ጨምሮ ከተፈቀዱ የውሂብ ምንጮች ጋር ይገናኛል። ከGoogle Drive እና SharePoint ፋይሎችንና ሰነዶችን ወደ ትንታኔው ማምጣትም ይችላል።

ውሂቡን ለመተርጎም የድርጅትዎን የንግድ ቃላት፣ የመለኪያ ትርጓሜዎች፣ ብጁ ስሌቶችና የውሂብ ግንኙነቶች ይጠቀማል። ይህ አውድ እንደ Databricks Genie Ontology፣ dbt፣ GitHub፣ Snowflake Horizon እና BI ዳሽቦርዶች ካሉ የፍቺ ንብርብሮችና የታመኑ ምንጮች ይመጣል።

የመድረክ አጋሮች

1 ከ 7

“በChatGPT ሥራ ውስጥ ባለው የውሂብ ወኪል፣ ተጠቃሚዎች በቀጥታ ከAmazon Redshift ጋር መገናኘት ይችላሉ፤ ይህም በድርጅታቸው ውስጥ ውሂብን መመርመር፣ ግንዛቤዎችን ማግኘትና ፈጣን ውሳኔዎችን መስጠትን ጥያቄ እንደመጠየቅ ቀላል ያደርገዋል።”

—Naresh Chainani፣ የምህንድስና ዳይሬክተር፣ AWS

“በሺዎች የሚቆጠሩ ድርጅቶች ስለ ድርጅታዊ ውሂባቸው የታመኑ መልሶችን ለማግኘት በDatabricks Genie ይተማመናሉ። Genie ከውሂብ ወደ ግንዛቤ ያለውን ክፍተት ለማገናኘት የሚያስፈልገው የበለጸገ አውድ አለው። ሁሉም የChatGPT ተጠቃሚዎች የGenieን የውሂብ አስተውሎት በቀላሉ እንዲጠቀሙ ከOpenAI ጋር በመተባበራችን እጅግ ደስተኞች ነን።”

—Ken Wong፣ ከፍተኛ ዳይሬክተር፣ የምርት አስተዳደር፣ Databricks

“ደንበኞቻችን በSnowflake ውስጥ ለድርጅታዊ ውሂብና አውድ የታመነ መሠረት ገንብተዋል። በChatGPT ሥራ ውስጥ ባለው የውሂብ ወኪል፣ ሰራተኞች የንግድ ጥያቄዎችን ለመመርመር ያንን ውሂብና የመዳረሻ ቁጥጥሮች መጠቀም ይችላሉ፤ የOpenAI ሞዴሎችም በተመሳሳይ ጊዜ እንደ Snowflake CoCo እና CoWork ላሉ ተሞክሮዎች አስተውሎት ያመጣሉ። ቡድኖች ለመስራት በመረጡበት ቦታ ሁሉ ስለ ንግዳቸው የጋራና ቁጥጥር ያለው ግንዛቤ ይጋራሉ።”

—Umesh Unnikrishnan፣ የገንቢ ተሞክሮዎች ኃላፊ፣ Snowflake

“የደንበኞቻችን እጅግ አስፈላጊ ውሂብ በAtlas ውስጥ ይገኛል፤ ንግዳቸው ሲንቀሳቀስም እያንዳንዱ ትዕዛዝ፣ ክፍለ ጊዜና ክስተት በተፈጠረበት ቅጽበት በቀጥታ ይዘምናል። አሁን በChatGPT ሥራ ያለው የውሂብ ወኪል ውሂቡን በቀጥታ ማግኘት ይችላል፤ ስለዚህ በትናንት ቁጥሮች የተዘጋጀ ሪፖርት ከመጠበቅ ይልቅ፣ ማንኛውም ሰው በቀላል ቋንቋ ጥያቄ ጠይቆ አሁን በሚከሰተው ላይ የተመሠረተ መልስ ማግኘት ይችላል።”

—Pablo Stern፣ ዋና የምርት ኃላፊ፣ AI እና ታዳጊ ምርቶች፣ MongoDB

“Redisን በChatGPT ሥራ ውስጥ ካለው የውሂብ ወኪል ጋር ማገናኘት፣ ወኪሎች ውሂብን ከመጠየቅ አልፈው ደንበኞቻችን አስቀድመው በሚያምኗቸው አውድና የመዳረሻ ቁጥጥሮች በቅጽበት በውሂቡ ላይ እርምጃ እንዲወስዱ ያስችላል። ቡድኖች ሥርዓቶችን በማገናኘት የሚያጠፉትን ጊዜ ቀንሰው፣ ውሂቡን በስራ ላይ ለማዋል ተጨማሪ ጊዜ ያገኛሉ።”

Rowan Trollope፣ ዋና ሥራ አስፈጻሚ፣ Redis

“የG2 የታመነ የB2B ሶፍትዌር ውሂብ በChatGPT ሥራ ውስጥ ካለው የውሂብ ወኪል ጋር በመሆን፣ ቡድኖች የገዢ ፍላጎቶችን፣ የውድድር ሁኔታዎችንና ታዳጊ አዝማሚያዎችን እንዲረዱ ይረዳል። ከተረጋገጡ የደንበኛ ግምገማዎች፣ የገዢ ፍላጎት ምልክቶችና የገበያ አስተውሎት የሚገኙ ግንዛቤዎችን በቀጥታ ቡድኖች ውሳኔ ወደሚሰጡባቸው የስራ ፍሰቶች ያመጣል።”

—Godard Abel፣ ዋና ሥራ አስፈጻሚና ተባባሪ መስራች፣ G2

የድርጅት አስተዳዳሪዎች የትኞቹ የውሂብ ግንኙነቶች እንደሚገኙና የትኞቹ ሚናዎች ሊጠቀሙባቸው እንደሚችሉ ይመርጣሉ። መጠይቆች የሰንጠረዥ፣ የረድፍና የአምድ ገደቦችን ጨምሮ የተገናኘውን መለያ ነባር ፈቃዶች ያስፈጽማሉ።

ጥያቄዎችን ወደ ትንታኔና ተግባር ይለውጡ

ውጤቶቹን ለመመርመርና ከእያንዳንዱ ግኝት በስተጀርባ ያለውን ማስረጃ ለመገምገም ተከታይ ጥያቄዎችን ይጠይቁ።

ትንታኔውን አብረው በተሰሩ ምስላዊ ማሳያዎች ወደ መስተጋብራዊ ዳሽቦርድ ይለውጡ። ቡድንዎ እንደአስፈላጊነቱ ማርትዕ፣ ማጋራትና ማደስ ይችላል። ውጤቶቹን ከድርጅትዎ መልክና ስሜት ጋር ለማስማማት የምርት ስምዎን መመሪያዎች ያጋሩ።

የደንበኛውን ጉዞ ከመጫንና ከመጀመሪያ አጠቃቀም እስከ ቀጣይ እንቅስቃሴ ይከታተሉ። ደንበኞች የት እንደሚቸገሩ ይወቁ፤ ተቀባይነትንም ለማሻሻል ዕድሎችን ያግኙ።

እርምጃ፦ የምርታችንን ተቀባይነት ከመጫንና ከመጀመሪያ አጠቃቀም እስከ ቀጣይ እንቅስቃሴና ማቆየት የሚከታተል ዳሽቦርድ ይፍጠሩ። ደንበኞች የት እንደሚቸገሩ እንድናውቅ ይርዱን።

የውሂብ ወኪሉ በOmni፣ Oracle BI፣ Power BI፣ Sigma፣ Tableau እና ThoughtSpot ውስጥ ዳሽቦርዶችን መገንባትና መጠቀምም ይችላል። ቡድንዎ አስቀድሞ በሚጠቀምባቸው መሣሪያዎች ውስጥ ስራውን በቀላል ቋንቋ ይምሩ።

የBI መሣሪያዎች

1 ከ 4

“Tableauን ከChatGPT ሥራ ጋር ማገናኘት የታመኑ የንግድ ፍቺዎችን ሰራተኞች አስቀድመው ወደሚሰሩበት ቦታ ያመጣል፤ በዚህም የሚያገኟቸው መልሶች ቡድኖቻቸው በሚተማመኑበት ተመሳሳይ የውሂብ ሞዴል ላይ ይመሠረታሉ። ተጠቃሚዎች ጥያቄዎችን በመጠየቅ፣ ማስረጃዎችን በመመርመርና አብረው የተሰሩ የንድፍና የትንታኔ ምርጥ ልምዶችን በመጠቀም አዳዲስ እይታዎችን በቀጥታ ወደ Tableau በማተም ግንዛቤዎችን በቀላሉ ወደ ተግባር ሊለውጡ ይችላሉ።”

—Southard Jones፣ ሥራ አስፈጻሚ ምክትል ፕሬዚዳንት & ዋና የምርት ኃላፊ፣ Tableau

“Power BI በመቶ ሺዎች የሚቆጠሩ ድርጅቶች በሚጠቀሙበት የታመነ የፍቺ ንብርብር ሰዎች የተሻሉ ውሳኔዎችን እንዲሰጡ ይረዳል። በChatGPT ሥራ ውስጥ ባለው የውሂብ ወኪል፣ ተጠቃሚዎች የንግድ ጥያቄዎቻቸውን በቀላሉ በመግለጽ የPower BI ዳሽቦርዶችን የሚፈጥሩበት አዲስ አማራጭ አላቸው፤ ይህም ተጨማሪ ሰዎች ውሂባቸውን እንዲረዱና በእሱ ላይ እርምጃ እንዲወስዱ ያቀልላል።”

—Bogdan Crivat፣ የኮርፖሬት ምክትል ፕሬዚዳንት፣ Microsoft Fabric

“ደንበኞቻችን ለገቢ ትንበያዎችና ለስራ ዕቅድ Sigmaን ይጠቀማሉ፤ ምክንያቱም ከጀርባቸው ያሉት መለኪያዎች፣ የስራ ደብተሮችና ትንታኔዎች ቁጥጥር ያላቸውና የሚጋሩ ናቸው። ያንን ወደ ChatGPT ሥራ ማምጣት፣ ጥያቄ ለመጠየቅ ፈጣኑን ቦታ መልሶች በትርጓሜዎች ላይ የሚመሠረቱበት ቦታም ያደርገዋል።”

—Hassen Karaa⁠፣ የምርት ከፍተኛ ምክትል ፕሬዚዳንት፣ Sigma

“ትንታኔ ቡድኖችዎ በሚሰሩበት ቦታ መስራት አለበት። በChatGPT ሥራ ውስጥ ባለው የውሂብ ወኪል፣ ቡድኖች ተፈጥሯዊ ቋንቋን በመጠቀም የThoughtSpot AI ትንታኔዎችን በደቂቃዎች ውስጥ መገንባት ይችላሉ። የንግድ ተጠቃሚዎች ቀድሞውኑ በሚያምኗቸው ትርጓሜዎች ላይ የተመሠረቱ ቁጥጥር ያላቸው መልሶችን ሲያገኙ፣ ገንቢዎች ደግሞ ከአንድ እርምጃ የሚሰሩ የተካተቱ የትንታኔ መተግበሪያዎችን ያቀርባሉ።”

—Bhargav Addala፣ ከፍተኛ ምክትል ፕሬዚዳንት፣ የምርት አስተዳደር፣ ThoughtSpot

ChatGPT ሥራ ቀጣይ እርምጃዎችን እንዲመክርና ማን መሳተፍ እንዳለበት እንዲለይ ይጠይቁ። ግኝቶቹን በSlack ወይም በኢሜይል ማጋራትና እርስዎ ያጸደቋቸውን እርምጃዎች በተገናኙ መሣሪያዎች ማከናወን ይችላል።

በOpenAI ውሂብን ለመተንተን ከምንጠቀምባቸው መሣሪያዎች የተገነባ

ከውሂብ ወኪሉ በስተጀርባ ያሉትን ችሎታዎች በመላው OpenAI በስፋት እንጠቀማለን። የምርት ቡድናችን በሙሉ ማለት ይቻላል፣ እንዲሁም ከGTM ድርጅታችን ከሁለት ሦስተኛ በላይ የሚሆነው፣ የኩባንያ ውሂብን ራሳቸው ለመተንተን በChatGPT ሥራ ውስጥ ያሉ የውሂብ ወኪሎችን ይጠቀማሉ። የውሂብ ቡድናችን የጋራ የንግድ ትርጓሜዎችን በመፍጠር፣ የመዳረሻ ደንቦችን በማዘጋጀትና ለስሱ ውሂብ መከላከያዎችን በማስቀመጥ ይህን አስችሏል። ይህን ልጥፍ⁠(በአዲስ መስኮት ውስጥ ይክፈታል) በማንበብና በዌቢናራችን⁠(በአዲስ መስኮት ውስጥ ይክፈታል) በመሳተፍ ተጨማሪ ይወቁ።

NTT Data፣ Thermo Fisher፣ ServicePiston እና በAlpha ፕሮግራማችን ውስጥ ያሉ ሌሎች ድርጅቶች ሽያጭንና ወጪን ለመተንተን፣ የሪፖርት ስህተቶችን ለማግኘት፣ የትኞቹን ዕድሎች መከታተልና ለእነሱ እንዴት ሰራተኛ መመደብ እንዳለባቸው ለመወሰን በChatGPT ሥራ ውስጥ ያለውን የውሂብ ወኪል እየተጠቀሙ ነው።

የደንበኞች ምሳሌዎች

1 ከ 11

“በNTT DATA፣ የፈቃድ ወጪዎች፣ የሚያስፈልገው ጥረትና ቴክኒካዊ እውቀት የዳሽቦርዶችን አጠቃቀም በድርጅታችን ማስፋፋት አስቸጋሪ አድርገውታል። በChatGPT ሥራ ውስጥ ባለው የውሂብ ወኪል፣ በተለይ በሽያጭና በኮርፖሬት ተግባራት የሚሰሩ ብዙ መሐንዲስ ያልሆኑ ሰዎች ቀላል ቋንቋን በመጠቀም የራሳቸውን ዳሽቦርዶች መገንባትና ማዘመን ችለዋል።”

—Yuji Shono፣ የዓለም አቀፍ AI ቢሮ ኃላፊ፣ NTT DATA Group

“በThermo Fisher Scientific፣ ቡድኖቻችን ይበልጥ ውጤታማ እንዲዘጋጁና ከአቅራቢዎቻችን ጋር ያሉ ዕድሎችን እንዲለዩ ለመርዳት፣ በChatGPT ሥራ ውስጥ ያለውን የውሂብ ወኪል ከነባር አካባቢያችን ውሂብ ጋር እየተጠቀምን ነው። ደንበኞችን በተሻለ እንድናገለግል ሊረዱን የሚችሉ ግልጽ ትንታኔዎችንና የተሻለ መረጃ የተደገፉ ውሳኔዎችን የማግኘት ዕድል እናያለን።”

—Bharadwaj Ramachandran፣ ከፍተኛ የAI መፍትሄዎች ሥራ አስኪያጅ

“በServiceTitan፣ የAI ረዳታችን Atlasን የሚጠቀሙ ሰዎች ከማይጠቀሙት በሦስት እጥፍ ገደማ ዘመቻዎችን እንደሚጀምሩ የሚያሳይ ዳሽቦርድ ለመገንባት በChatGPT ሥራ ውስጥ ያለውን የውሂብ ወኪል ተጠቅመናል። ያ ግኝት የመጀመሪያ ማስተዋወቃችንን እንድናቀልና ተጨማሪ ደንበኞች Atlasን እንዲቀበሉ እንድንረዳ እያገዘን ነው።”

—Ankur Bhatt፣ የምህንድስና ምክትል ፕሬዚዳንት፣ Agent OS እና ተግባራዊ AI፣ ServiceTitan

“በZipline፣ የኩባንያችንን ውሂብ ለመመርመርና በተፈጥሯዊ ቋንቋ ብቻ በመጠየቅ ዳሽቦርዶችን ለመገንባት በChatGPT ሥራ ውስጥ ያለውን የውሂብ ወኪል እየተጠቀምን ነው። በመጀመሪያው ሙከራ፣ ከምርጥ ሰራተኞቻችን አንዱ ውሂቡን ለሰዓታት ፈልጎ የሚያገኛቸውን ጥልቅ ግኝቶች አጋልጧል።”

—Ryan Oksenhorn፣ ተባባሪ መስራች፣ Zipline

“በEmpower፣ የድርጅትና የAI አጠቃቀም ውሂብን ለማዋሃድ፣ የተቀባይነት አዝማሚያዎችን ለማግኘትና የራሳችንን ትንታኔ ለማካሄድ በChatGPT ሥራ ውስጥ ያለውን የውሂብ ወኪል ተጠቅመናል። ያስደነቀን ነገር፣ ነፃ ቅርጽ ያላቸውን የዳሰሳ ጥናት ምላሾች በቀላሉ መረዳቱና ያለበለዚያ ለማግኘት ከፍተኛ የእጅ ጥረት የሚጠይቁ ዋና ዋና የአጠቃቀም ሁኔታዎችንና ግንዛቤዎችን ማጋለጡ ነበር።”

—Tori Langlois፣ የፈጠራ ላብራቶሪ ማስቻያ መሪ፣ Empower

“የመሪነት ቡድናችን ከሽያጭ ሂደቱና ከIntercom ትኬቶች ብዛት ትንታኔ እስከ Brex ካርድ ወጪ ግምገማ ድረስ እያንዳንዱን የንግዳችን ክፍል በተሻለ ለመረዳት በChatGPT ሥራ ውስጥ ያለውን የውሂብ ወኪል ተጠቅሟል። እያንዳንዱ መሪ ብጁ እይታዎችን በፍጥነት መገንባትና እጅግ አስፈላጊ ወደነበሩት አዝማሚያዎች ጠለቅ ብሎ መመርመር ችሏል።”

—Shivam Shah፣ ተባባሪ መስራችና ዋና የስራ ኃላፊ፣ Piston

“በሁለት ቀናት ውስጥ፣ በግብይትና ፋይናንስ ያሉ የተለያዩ ቡድኖች ጥሬ ውሂብን ለእያንዳንዱ ቢሮ ወደተበጁ መስተጋብራዊ ዳሽቦርዶች ለመለወጥ በChatGPT ሥራ ውስጥ ያለውን የውሂብ ወኪል እየተጠቀሙ ነበር። የላቀ ሪፖርት ዝግጅትን ይበልጥ ተደራሽ አድርጎታል፤ ለድርጅቱ መሪዎችም ግልጽና ሊጋሩ የሚችሉ ግንዛቤዎችን እንድናቀርብ ረድቶናል።”

—Paul Griz፣ ከፍተኛ ሥራ አስኪያጅ፣ የመረጃ ቴክኖሎጂ፣ Doeren Mayhew

“በCookUnity፣ የዕድገት ቡድናችን በመጠየቅ ብቻ የከፍተኛ ወቅት ልወጣ ዳሽቦርድን ለመገንባትና ለማሻሻል በChatGPT ሥራ ውስጥ ያለውን የውሂብ ወኪል ተጠቅሟል። ውጤቶቹን ከውስጣዊ ሪፖርቶች ጋር አረጋግጠን፣ የወቅታዊ ደንበኛ ማግኛ ወጪያችንን ለማቀድ የሚያስፈልገውን ጊዜ ቀንሰናል።”

—Dave Senior፣ የተግባራዊ AI ኃላፊ፣ CookUnity

“በTuring፣ የንግድ ስራዎች ቡድናችን የስራ መለኪያዎችን ለመመርመርና ተከታይ ጥያቄዎችን ለመጠየቅ በChatGPT ሥራ ውስጥ ያለውን የውሂብ ወኪል ተጠቅሟል። ከለውጦቹ በስተጀርባ ያሉትን ምክንያቶች አጋልጦ፣ በእጅ የሚዘጋጅ ሪፖርትን እንድንቀንስና የመጀመሪያ ማስተዋወቅን እና የደንበኛ እርካታን ለማሻሻል ቅድሚያ እንድንሰጥ ረድቶናል።”

—Usama Nadeem፣ ከፍተኛ የውሂብ ሳይንቲስት፣ Turing

“የOpenAI የግምገማ አጋር በመሆናችን፣ በጠንካራ ግምገማዎቻችን በChatGPT ሥራ ውስጥ ካለው የውሂብ ወኪል ጥሩ ውጤቶችን አስቀድመን አይተናል። በmicro1 ውስጥ በውስጣችን መጠቀማችን ያንን ጥቅም በቀጥታ እንድናይ ዕድል ሰጥቶናል። የስራ ቡድናችን በቀላል ቋንቋ ጥያቄዎችን በመጠየቅ የራሱን ዳሽቦርዶች ገንብቷል፤ በግማሽ ሰዓትም በዋናው ላይ የነበሩ ስህተቶችን እያገኘ የአፈጻጸም መከታተያ ዳሽቦርዶቻችንን እንደገና ገንብቷል።”

—Carlos Arroyo፣ በmicro1 የስትራቴጂ ፕሮጀክት መሪ

“በኢንዱስትሪዎች፣ በመለያዎችና በAI የአጠቃቀም ሁኔታዎች መካከል ፍላጎት የት እንደሚበረታ፣ እንዲሁም በሽያጭ ሂደታችን የሚኖሩ ለውጦች ከአቅርቦት አቅም ጋር እንዴት እንደሚጣጣሙ ለመረዳት እንጠቀምበታለን። የንግድ ልማትና አቅርቦት መሪዎቻችን ዕድሎችን ቅድሚያ ለመስጠትና ተገቢውን ሙያዊ እውቀት ከደንበኛ ፍላጎት ጋር ለማዛመድ እነዚያን የውጤት ሰሌዳዎች ማርትዕ፣ ማጋራትና ማደስ ይችላሉ።”

—Thanos Giannakopoulos፣ የAI&ML ቴክኖሎጂ ዳይሬክተር፣ Unit8

የውሂብ ወኪሉን መጠቀም ይጀምሩ

የውሂብ ወኪሉን በChatGPT ሥራ የተሰኪዎች ማውጫ ውስጥ ውሂብ⁠(በአዲስ መስኮት ውስጥ ይክፈታል) በሚል ዝርዝር ያገኙታል። አስተዳዳሪዎች በየስራ ቦታ ቅንብሮች > ተሰኪዎች በኩል ለቡድኖቻቸው እንዲገኝ ማድረግ ወይም መጫን ይችላሉ። እንደ Databricks እና Snowflake ያሉ ተዛማጅ የውሂብ ምንጭ ተሰኪዎችን ማንቃትና ማዋቀር፣ እንዲሁም ማን ሊጠቀምባቸው እንደሚችል ማስተዳደር ይችላሉ።

ውሂብ ገና ካልተጫነ፣ በተሰኪዎች ማውጫ ውስጥ ያግኙትና ተሰኪ ጫንን ይምረጡ፤ ወይም በቀጥታ ወደ የውሂብ ዝርዝር⁠(በአዲስ መስኮት ውስጥ ይክፈታል) ይሂዱ። የሚያስፈልጉ የመለያ ማገናኛ ደረጃዎችን ያጠናቅቁ፤ ከዚያ ከ@Data ጋር ውይይት ይጀምሩና የንግድ ጥያቄዎን ይጠይቁ።