이제 누구나 데이터를 활용할 수 있습니다
ChatGPT Work의 새로운 데이터 에이전트를 만나보세요. 요청하기만 하면 회사 데이터를 답변과 대화형 대시보드, 실행으로 전환할 수 있습니다.
모든 비즈니스에는 데이터로 답할 수 있는 질문이 있습니다. 매출이 둔화된 이유는 무엇일까요? 어디에서 지출이 늘고 있을까요? 최대 고객사의 갱신을 위협하는 문제는 무엇이며, 무엇부터 해결해야 할까요? 이러한 답을 얻으려면 보고서를 기다리거나 다른 사람에게 분석을 요청해야 하는 경우가 많습니다.
더 많은 사람이 이러한 질문에 직접 답할 수 있도록 새로운 ChatGPT Work의 데이터 에이전트(새 창에서 열기)를 선보입니다. 회사 데이터에 연결해 무엇이 변했는지 조사하고 공유 가능한 대화형 대시보드를 만듭니다. 쿼리를 작성하거나 새로운 분석 도구를 배우지 않고도 하나의 대화에서 분석을 지시하고 개선할 수 있습니다.
데이터 에이전트는 Amazon Redshift, Datadog, Google BigQuery, ClickHouse, Databricks, MongoDB, Snowflake 등의 승인된 데이터 소스에 연결됩니다. Google Drive와 SharePoint의 파일 및 문서도 분석에 포함할 수 있습니다.
조직의 비즈니스 용어, 지표 정의, 사용자 지정 계산, 데이터 관계를 사용해 데이터를 해석합니다. 이 컨텍스트는 Databricks Genie Ontology, dbt, GitHub, Snowflake Horizon, BI 대시보드 같은 의미 체계 계층과 신뢰할 수 있는 소스에서 가져옵니다.
엔터프라이즈 관리자는 사용할 수 있는 데이터 연결과 이를 사용할 수 있는 역할을 선택합니다. 쿼리에는 테이블, 행, 열 제한을 포함해 연결된 계정의 기존 권한이 적용됩니다.
후속 질문으로 결과를 조사하고 각 결과의 근거를 검토하세요.
기본 제공 시각화를 사용해 분석을 대화형 대시보드로 전환하세요. 팀은 필요에 따라 대시보드를 편집하고 공유하고 업데이트할 수 있습니다. 브랜드 가이드라인을 공유해 조직의 디자인과 분위기에 맞게 결과물을 조정하세요.
데이터 에이전트는 Omni, Oracle BI, Power BI, Sigma, Tableau, ThoughtSpot에서 대시보드를 만들고 상호작용할 수도 있습니다. 팀에서 이미 사용하는 도구 안에서 일상적인 언어로 작업을 지시하세요.
ChatGPT Work에 다음 단계를 추천하고 참여해야 할 사람을 파악해 달라고 요청하세요. Slack이나 이메일로 결과를 공유하고 연결된 도구를 통해 승인한 작업을 수행할 수 있습니다.
OpenAI 전반에서 데이터 에이전트의 기반 기능을 폭넓게 사용하고 있습니다. 제품팀의 거의 모든 구성원과 GTM 조직의 3분의 2 이상이 ChatGPT Work의 데이터 에이전트를 사용해 회사 데이터를 직접 분석합니다. 이는 데이터팀이 공통 비즈니스 정의를 만들고 액세스 규칙을 설정하며 민감한 데이터를 위한 보호 조치를 마련했기에 가능했습니다. 이 게시물(새 창에서 열기)을 읽고 웨비나(새 창에서 열기)에 참석해 자세히 알아보세요.
알파 프로그램에 참여한 NTT Data, Thermo Fisher, ServicePiston 등의 조직은 ChatGPT Work의 데이터 에이전트를 사용해 매출과 지출을 분석하고, 보고 오류를 찾아내며, 추진할 기회와 인력 배치 방식을 결정하고 있습니다.
ChatGPT Work의 플러그인 디렉터리에서 데이터 에이전트를 Data(새 창에서 열기)라는 이름으로 찾을 수 있습니다. 관리자는 워크스페이스 설정 > 플러그인에서 팀이 사용할 수 있도록 설정하거나 설치할 수 있습니다. Databricks와 Snowflake 같은 관련 데이터 소스 플러그인을 활성화하고 구성하며, 사용 권한도 관리할 수 있습니다.
Data가 아직 설치되지 않았다면 플러그인 디렉터리에서 찾아 플러그인 설치를 선택하거나 Data 목록(새 창에서 열기)으로 바로 이동하세요. 필요한 계정 연결 단계를 완료한 다음 @Data와 대화를 시작해 비즈니스 질문을 하세요.
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.
