Ahora todos pueden sacar partido a los datos
Conoce el nuevo agente de datos de ChatGPT Work: convierte los datos de tu empresa en respuestas, paneles interactivos y acciones con solo pedirlo.
En todas las empresas hay personas con preguntas que los datos pueden responder. ¿Por qué se ralentizaron las ventas? ¿Dónde está aumentando el gasto? ¿Qué problemas amenazan las renovaciones de nuestras cuentas más importantes y qué debemos solucionar primero? Obtener esas respuestas suele implicar esperar un informe o pedir a otra persona que realice el análisis.
Presentamos un nuevo agente de datos en ChatGPT Work(se abre en una ventana nueva) para que más personas puedan responder por sí mismas a esas preguntas. Se conecta a los datos de tu empresa, investiga qué ha cambiado y crea paneles interactivos que puedes compartir. Dirige y perfecciona el análisis en una sola conversación, sin escribir consultas ni aprender a usar una nueva herramienta de análisis.
El agente de datos se conecta a fuentes de datos aprobadas, como Amazon Redshift, Datadog, Google BigQuery, ClickHouse, Databricks, MongoDB y Snowflake, entre otras. También puede incorporar al análisis archivos y documentos de Google Drive y SharePoint.
Utiliza los términos empresariales, las definiciones de métricas, los cálculos personalizados y las relaciones entre datos de tu organización para interpretarlos. Este contexto procede de capas semánticas y fuentes fiables como Databricks Genie Ontology, dbt, GitHub, Snowflake Horizon y paneles de BI.
Los administradores de empresa eligen qué conexiones de datos están disponibles y qué roles pueden utilizarlas. Las consultas aplican los permisos existentes de la cuenta conectada, incluidas las restricciones de tablas, filas y columnas.
Plantea preguntas de seguimiento para investigar los resultados y revisar las pruebas que respaldan cada hallazgo.
Convierte el análisis en un panel interactivo con visualizaciones integradas. Tu equipo puede editarlo, compartirlo y actualizarlo cuando sea necesario. Comparte las directrices de tu marca para adaptar los resultados a la identidad visual de tu organización.
El agente de datos también puede crear paneles e interactuar con ellos en Omni, Oracle BI, Power BI, Sigma, Tableau y ThoughtSpot. Dirige el trabajo en lenguaje natural desde las herramientas que tu equipo ya utiliza.
Pide a ChatGPT Work que recomiende los siguientes pasos e identifique quién debe participar. Puede compartir los hallazgos por Slack o correo electrónico y ejecutar las acciones que apruebes mediante herramientas conectadas.
En OpenAI usamos ampliamente las funciones en las que se basa el agente de datos. Casi todo nuestro equipo de producto y más de dos tercios de nuestra organización de comercialización utilizan agentes de datos en ChatGPT Work para analizar por sí mismos los datos de la empresa. Nuestro equipo de datos lo hizo posible creando definiciones empresariales compartidas, estableciendo reglas de acceso e implantando medidas de protección para los datos confidenciales. Obtén más información leyendo esta publicación(se abre en una ventana nueva) y asistiendo a nuestro seminario web(se abre en una ventana nueva).
NTT Data, Thermo Fisher, ServiceTitan y otras organizaciones de nuestro programa alfa utilizan el agente de datos de ChatGPT Work para analizar las ventas y el gasto, detectar errores en informes y decidir qué oportunidades aprovechar y qué personal asignarles.
Encontrarás el agente de datos con el nombre Data(se abre en una ventana nueva) en el directorio de complementos de ChatGPT Work. Los administradores pueden habilitarlo o instalarlo para sus equipos en la configuración de Área de trabajo > Complementos. También pueden habilitar y configurar los complementos pertinentes de fuentes de datos, como Databricks y Snowflake, y gestionar quién puede utilizarlos.
Si Data aún no está instalado, búscalo en el directorio de complementos y selecciona Instalar complemento, o ve directamente a la ficha de Data(se abre en una ventana nueva). Completa los pasos necesarios para conectar la cuenta, inicia una conversación con @Data y plantea tu pregunta empresarial.
Diagnose a metric change
@Data Diagnose why weekly active users changed last week. Identify likely drivers, compare against prior periods, and recommend the next checks.


