Agora todos podem colocar os dados em prática
Conheça o novo agente de dados no ChatGPT Work: transforme os dados da sua empresa em respostas, painéis interativos e ações apenas fazendo perguntas.
Pessoas de todas as áreas de uma empresa têm perguntas que os dados podem responder. Por que as vendas desaceleraram? Onde os gastos estão aumentando? Quais problemas ameaçam as renovações das nossas maiores contas e o que devemos corrigir primeiro? Para obter essas respostas, muitas vezes é preciso esperar por um relatório ou pedir que outra pessoa faça a análise.
Estamos lançando um novo agente de dados no ChatGPT Work(abre em uma nova janela) para ajudar mais pessoas a responder essas perguntas por conta própria. Ele se conecta aos dados da empresa, investiga o que mudou e cria painéis interativos que você pode compartilhar. Oriente e refine a análise em uma única conversa, sem escrever consultas nem aprender a usar uma nova ferramenta de análise.
O agente de dados se conecta a fontes de dados aprovadas, como Amazon Redshift, Datadog, Google BigQuery, ClickHouse, Databricks, MongoDB, Snowflake e outras. Ele também pode incluir na análise arquivos e documentos do Google Drive e do SharePoint.
Ele usa os termos de negócios, as definições de métricas, os cálculos personalizados e as relações entre dados da sua organização para interpretar os dados. Esse contexto vem de camadas semânticas e fontes confiáveis, como Databricks Genie Ontology, dbt, GitHub, Snowflake Horizon e painéis de BI.
Os administradores corporativos escolhem quais conexões de dados ficam disponíveis e quais funções podem usá-las. As consultas respeitam as permissões existentes da conta conectada, incluindo restrições de tabelas, linhas e colunas.
Faça perguntas complementares para investigar os resultados e analisar as evidências por trás de cada descoberta.
Transforme a análise em um painel interativo com visualizações integradas. Sua equipe pode editar, compartilhar e atualizar o painel quando necessário. Compartilhe as diretrizes da sua marca para adaptar os resultados à identidade visual da organização.
O agente de dados também pode criar e interagir com painéis no Omni, Oracle BI, Power BI, Sigma, Tableau e ThoughtSpot. Oriente o trabalho em linguagem simples nas ferramentas que sua equipe já usa.
Peça ao ChatGPT Work que recomende os próximos passos e identifique quem precisa participar. Ele pode compartilhar as descobertas pelo Slack ou por e-mail e executar as ações que você aprovar por meio das ferramentas conectadas.
Usamos amplamente em toda a OpenAI os recursos por trás do agente de dados. Quase toda a nossa equipe de produto e mais de dois terços da nossa organização de entrada no mercado usam agentes de dados no ChatGPT Work para analisar os dados da empresa por conta própria. Nossa equipe de dados viabilizou isso criando definições de negócios compartilhadas, estabelecendo regras de acesso e implementando proteções para dados confidenciais. Saiba mais lendo esta publicação(abre em uma nova janela) e participando do nosso webinar(abre em uma nova janela).
NTT Data, Thermo Fisher, ServicePiston e outras organizações do nosso programa Alfa estão usando o agente de dados no ChatGPT Work para analisar vendas e gastos, detectar erros nos relatórios e decidir quais oportunidades buscar e como alocar as equipes.
O agente de dados aparece como Data(abre em uma nova janela) no diretório de plugins do ChatGPT Work. Os administradores podem disponibilizá-lo ou instalá-lo para suas equipes em Configurações do Ambiente de trabalho seguro > Plugins. Eles também podem ativar e configurar os plugins relevantes de fontes de dados, como Databricks e Snowflake, e gerenciar quem pode usá-los.
Se Data ainda não estiver instalado, encontre-o no diretório de plugins e selecione Instalar plugin ou acesse diretamente a página do Data(abre em uma nova janela). Conclua as etapas necessárias para conectar a conta. Depois, inicie uma conversa com @Data e faça sua pergunta de negócios.
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.


