Tani të gjithë mund t’i vënë të dhënat në punë
Njihu me agjentin e ri të të dhënave në ChatGPT Work: ktheji të dhënat e kompanisë sate në përgjigje, panele ndërvepruese dhe veprime, thjesht duke pyetur.
Njerëzit në çdo biznes kanë pyetje të cilave mund t’u përgjigjen të dhënat. Pse u ngadalësuan shitjet? Ku po rriten shpenzimet? Cilat probleme rrezikojnë rinovimet në llogaritë tona më të mëdha dhe çfarë duhet të rregullojmë së pari? Për t’i marrë këto përgjigje, shpesh duhet të presësh një raport ose t’i kërkosh dikujt tjetër të kryejë analizën.
Po prezantojmë një agjent të ri të të dhënave në ChatGPT Work(hapet në një dritare të re), që t’u mundësojë më shumë njerëzve t’u përgjigjen vetë këtyre pyetjeve. Ai lidhet me të dhënat e kompanisë sate, shqyrton çfarë ndryshoi dhe krijon panele ndërvepruese që mund t’i ndash. Drejtoje dhe përmirësoje analizën në një bisedë të vetme, pa shkruar kërkesa databaze ose pa mësuar një mjet të ri analitik.
Agjenti i të dhënave lidhet me burime të miratuara të dhënash, duke përfshirë Amazon Redshift, Datadog, Google BigQuery, ClickHouse, Databricks, MongoDB, Snowflake e të tjera. Ai mund të përfshijë në analizë edhe skedarë e dokumente nga Google Drive dhe SharePoint.
Për interpretimin e të dhënave, ai përdor termat e biznesit, përkufizimet e treguesve, llogaritjet e personalizuara dhe marrëdhëniet mes të dhënave të organizatës sate. Ky kontekst vjen nga shtresa semantike dhe burime të besueshme si Databricks Genie Ontology, dbt, GitHub, Snowflake Horizon dhe panelet BI.
Administratorët e ndërmarrjes zgjedhin cilat lidhje të dhënash janë të disponueshme dhe cilat role mund t’i përdorin. Kërkesat zbatojnë lejet ekzistuese të llogarisë së lidhur, duke përfshirë kufizimet për tabelat, rreshtat dhe kolonat.
Bëj pyetje vijuese për të shqyrtuar rezultatet dhe provat që mbështesin çdo gjetje.
Ktheje analizën në një panel ndërveprues me paraqitje grafike të integruara. Ekipi yt mund ta modifikojë, ndajë dhe përditësojë sipas nevojës. Ndaj udhëzimet e markës sate për t’i përshtatur rezultatet me pamjen dhe stilin e organizatës sate.
Agjenti i të dhënave mund të krijojë dhe të ndërveprojë gjithashtu me panele në Omni, Oracle BI, Power BI, Sigma, Tableau dhe ThoughtSpot. Drejtoje punën në gjuhë të thjeshtë, brenda mjeteve që ekipi yt përdor tashmë.
Kërkoji ChatGPT Work të rekomandojë hapat e ardhshëm dhe të përcaktojë se kush duhet të përfshihet. Ai mund t’i ndajë gjetjet përmes Slack ose emailit dhe të kryejë veprimet që miraton nëpërmjet mjeteve të lidhura.
Në OpenAI i përdorim gjerësisht aftësitë që qëndrojnë pas agjentit të të dhënave. Pothuajse i gjithë ekipi ynë i produkteve dhe mbi dy të tretat e organizatës sonë GTM përdorin agjentë të të dhënave në ChatGPT Work për të analizuar vetë të dhënat e kompanisë. Ekipi ynë i të dhënave e mundësoi këtë duke krijuar përkufizime të përbashkëta biznesi, duke vendosur rregulla aksesi dhe masa mbrojtëse për të dhënat sensitive. Mëso më shumë duke lexuar këtë artikull(hapet në një dritare të re) dhe duke marrë pjesë në webinarin(hapet në një dritare të re) tonë.
NTT Data, Thermo Fisher, ServicePiston dhe organizata të tjera në programin tonë Alpha po përdorin agjentin e të dhënave në ChatGPT Work për të analizuar shitjet dhe shpenzimet, për të zbuluar gabime raportimi dhe për të vendosur cilat mundësi të ndjekin e si t’u caktojnë personel.
Agjentin e të dhënave do ta gjesh me emrin Data(hapet në një dritare të re) në direktorinë e shtesave në ChatGPT Work. Administratorët mund ta bëjnë të disponueshëm ose ta instalojnë për ekipet e tyre te Cilësimet e hapësirës së punës > Shtesat. Ata mund të aktivizojnë dhe konfigurojnë gjithashtu shtesat përkatëse të burimeve të të dhënave, si Databricks dhe Snowflake, si dhe të menaxhojnë kush mund t’i përdorë.
Nëse Data nuk është instaluar ende, gjej në direktorinë e shtesave dhe zgjidh Instalo shtesën ose shko drejtpërdrejt te faqja e Data(hapet në një dritare të re). Përfundo hapat e kërkuar për lidhjen e llogarisë, pastaj nis një bisedë me @Data dhe bëj pyetjen tënde të biznesit.
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.


