OpenAI 在 ChatGPT Work 中推出了 Data agent，可通过分析企业数据生成回答、交互式仪表板和行动建议。用户无需编写查询，即可使用自然语言启动分析，并在同一对话中引导分析过程。该工具支持 Amazon Redshift、Datadog、Google BigQuery、ClickHouse、Databricks、MongoDB 和 Snowflake，还能处理 Google Drive 与 SharePoint 中的文件和文档。
Data agent 会结合 Databricks Genie Ontology、dbt、GitHub、Snowflake Horizon 和 BI 仪表板等可信来源提供的上下文，理解企业的业务术语、指标定义、自定义计算方式和数据关系。管理员可以确定可用的连接和角色；查询遵循现有的账户权限，包括对表、行和列的限制。用户可以查看调查结果的证据、提出后续问题，并将分析转化为可由团队共同编辑和分享的仪表板。
该工具还可以在 Omni、Oracle BI、Power BI、Sigma、Tableau 和 ThoughtSpot 中创建仪表板并与之交互。此外，它还能建议后续步骤以及需要参与流程的人员；经批准的操作可通过已连接的工具执行，结果则可通过 Slack 或电子邮件分享。在 OpenAI，产品团队几乎全员都在使用数据代理，GTM 组织中也有超过三分之二的成员使用。
包括 NTT Data、Thermo Fisher 和 ServicePiston 在内的 Alpha 计划机构，正利用该工具审查销售和支出、发现报告错误并评估机会。Data agent 可从 Plugins 目录安装；管理员可以通过 Workspace settings > Plugins 管理访问权限和数据源。
为何重要
该功能提供了一种使用方式：除了数据团队制作的报告和仪表板之外，还能在同一工作区中整合来自不同企业资源的信息。自然语言支持让不具备编写查询专业能力的员工能够围绕销售、支出和报告等主题开展调查，而现有的表、行和列权限则界定了访问范围。管理员监督、证据可供审查，以及在团队内部创建可编辑的仪表板，使结果的分享与控制流程成为产品的一部分。在已连接的工具中执行获批操作，也将分析与运营之间的衔接纳入同一流程。不同来源中的业务术语和指标定义能够在多大程度上产生一致的结果，以及阿尔法计划之外的机构将如何使用该功能，仍有待观察。