每家企业的各个部门都有可以用数据回答的问题。销售为何放缓？哪些领域的支出正在上升？哪些问题会威胁我们最大客户的续约？我们应该优先解决什么？要获得这些答案，通常需要等待报告，或请其他人进行分析。
我们在 ChatGPT 工作中推出了全新的 Data 智能体（在新窗口中打开），帮助更多人自行回答这些问题。它可以连接公司数据，研究发生的变化，并构建可共享的交互式仪表板。无需编写查询或学习新的分析工具，即可在一次对话中指导和完善分析。
Data 智能体可连接获准使用的数据源，包括 Amazon Redshift、Datadog、Google BigQuery、ClickHouse、Databricks、MongoDB、Snowflake 等。它还可以将 Google Drive 和 SharePoint 中的文件与文档纳入分析。
它使用组织的业务术语、指标定义、自定义计算和数据关系来解读数据。这些上下文来自语义层以及 Databricks Genie Ontology、dbt、GitHub、Snowflake Horizon 和商业智能仪表板等可信来源。
企业管理员可以选择提供哪些数据连接，以及允许哪些角色使用。查询会强制执行已连接账户的现有权限，包括表、行和列限制。
通过后续提问深入研究结果，并审查每项发现背后的证据。
使用内置可视化功能，将分析转化为交互式仪表板。团队可以根据需要编辑、共享和刷新仪表板。提供品牌指南，让输出符合组织的品牌形象与风格。
Data 智能体还可以在 Omni、Oracle BI、Power BI、Sigma、Tableau 和 ThoughtSpot 中构建仪表板并与之交互。在团队已使用的工具中，用日常语言指导工作。
让 ChatGPT 工作推荐后续步骤，并确定需要哪些人员参与。它可以通过 Slack 或电子邮件共享发现，并通过已连接的工具执行你批准的操作。
Data 智能体背后的能力已在 OpenAI 内部得到广泛应用。几乎所有产品团队成员以及超过三分之二的市场推广团队都在使用 ChatGPT 工作中的 Data 智能体自行分析公司数据。我们的数据团队通过创建共享业务定义、设置访问规则并为敏感数据建立保护措施，实现了这一点。阅读这篇文章（在新窗口中打开）并参加我们的网络研讨会（在新窗口中打开），了解更多信息。
NTT Data、Thermo Fisher、ServicePiston 以及其他参与 Alpha 计划的组织正在使用 ChatGPT 工作中的 Data 智能体分析销售和支出、发现报告错误，并决定要把握哪些机会以及如何配置人员。
在 ChatGPT 工作的插件目录中，Data 智能体以 Data（在新窗口中打开） 的名称列出。管理员可以通过工作空间设置 > 插件，向团队开放或为团队安装该插件。管理员还可以启用和配置 Databricks、Snowflake 等相关数据源插件，并管理其使用权限。
如果尚未安装 Data，请在插件目录中找到它并选择“安装插件”，或直接前往 Data 页面（在新窗口中打开）。完成所有必要的账户连接步骤，然后与 @Data 开始对话并提出业务问题。
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.
