OpenAI 数据代理在 ChatGPT Work 中发布

概要

OpenAI 在 ChatGPT Work 中推出了数据代理，这是一款插件，允许用户连接企业数据源，用自然语言提问，并获得答案、可视化仪表板和可操作的工作流，而无需编写查询或学习新的分析工具。

连接受信任的企业数据源

数据代理支持多种已批准的数据仓库和服务，包括 Amazon Redshift、Datadog、Google BigQuery、ClickHouse、Databricks、MongoDB、Snowflake，以及 Google Drive 和 SharePoint 等文件存储。它利用组织的语义层——如 Databricks Genie 本体、dbt、GitHub、Snowflake Horizon 和现有的 BI 仪表板——来解释业务术语、指标定义、自定义计算和数据关系。企业管理员保留对可用连接的控制权，并强制执行现有的权限模型（表、行、列级别）。

“通过在 ChatGPT Work 中使用数据代理，用户可以直接连接 Amazon Redshift，探索数据、揭示洞察并加快组织内的决策速度，就像提问一样简单。” —Naresh Chainani，AWS 工程总监

“将 ClickHouse 连接到 ChatGPT Work 中的数据代理，让所有业务用户都能实时获取分析能力，无论决策大小。” —Ryadh Dahimene，ClickHouse 产品管理总监

“成千上万的组织依赖 Databricks Genie 来提供其企业数据的可信答案……我们很高兴能与 OpenAI 合作，让所有 ChatGPT 用户都能轻松访问 Genie 的数据智能。” —Ken Wong，Databricks 产品管理高级总监

“我们的客户在 Snowflake 中建立了企业数据和上下文的可信基础……数据代理让员工能够调查业务问题，而 OpenAI 模型则为 Snowflake CoCo 和 CoWork 等体验带来智能。” —Umesh Unnikrishnan，Snowflake 开发者体验负责人

“客户最重要的数据存储在 Atlas 中，实时更新……数据代理可以直接访问这些数据，因此任何人都能用自然语言提问，并获得基于当前情况的答案。” —Pablo Stern，MongoDB 人工智能与新兴产品首席产品官

“G2 的可信 B2B 软件数据与数据代理结合，帮助团队理解买家需求、竞争动态和新兴趋势。” —Godard Abel，G2 首席执行官兼联合创始人

将问题转化为分析、可视化和操作

用户可以提出后续问题以深入挖掘发现结果，并查看底层证据。该代理可生成带有内置可视化功能的交互式仪表板，这些仪表板可编辑、可共享且可刷新。品牌指南可应用以匹配组织的外观和感觉。

数据代理与主要 BI 平台（Omni、Oracle BI、Power BI、Sigma、Tableau 和 ThoughtSpot）集成，允许用户通过自然语言命令在他们已使用的工具中创建或修改仪表板。

“将 Tableau 与 ChatGPT Work 连接，将可信的业务语义带入员工日常工作的地方，因此他们获得的答案基于相同的数据模型。” —Southard Jones，Tableau 执行副总裁兼首席产品官

“Power BI 借助可信的语义层帮助人们做出更好的决策……数据代理让用户只需描述业务问题，即可创建 Power BI 仪表板。” —Bogdan Crivat，Microsoft Fabric 公司副总裁

“我们的客户使用 Sigma 进行收入预测……将其引入 ChatGPT Work 意味着提出问题最快的地方，也是答案基于语义的地方。” —Hassen Karaa，Sigma 产品高级副总裁

“分析应该在团队工作的地方运行。借助数据代理，团队可以使用自然语言在几分钟内构建 ThoughtSpot AI 分析。” —Bhargav Addala，ThoughtSpot 产品管理高级副总裁

该代理还可推荐下一步行动、识别利益相关者，并通过 Slack 或电子邮件分发发现结果，通过连接的工具执行已批准的操作。

OpenAI 内部使用与开发

OpenAI 的产品和市场团队大量使用数据代理进行内部分析——超过三分之二的市场团队依赖它。内部数据团队建立了共享的业务定义、访问规则和敏感数据保护措施，以支持这一使用。LinkedIn 帖文和网络研讨会提供了对内部工作流程的更深入洞察。

Alpha 计划中的早期客户体验

Alpha 计划中的多个组织报告了切实的好处：

  • NTT DATA：非工程师使用自然语言构建和更新仪表板，降低了许可和努力门槛。
  • Thermo Fisher Scientific：团队识别出供应链机会并改进了准备情况。
  • ServiceTitan：发现 Atlas AI 侧边助手用户发起的活动次数多出三倍，从而改进了入职流程。
  • Zipline：自然语言查询揭示了原本需要顶级分析师数小时才能发现的洞察。
  • Empower：结合组织和 AI 使用数据，从自由格式的调查回复中揭示了主要使用场景。
  • Piston：管理层无需手动生成报告即可访问销售漏斗、工单数量和支出的自定义视图。
  • Doeren Mayhew：营销和财务团队在两天内构建了定制仪表板，加速了洞察共享。
  • CookUnity：通过提问构建了高季节转化仪表板，缩短了规划时间。
  • Turing：探索了运营指标，揭示了驱动因素并减少了手动报告。
  • micro1：在半小时内重建了绩效跟踪仪表板，同时发现了错误。
  • Unit8：业务发展负责人使用评分卡将管道需求与交付能力相匹配。

开始使用数据代理

数据代理在 ChatGPT Work 的插件目录中显示为 Data。管理员通过 Workspace → Plugins 启用它，并配置所需的数据源插件（例如 Databricks、Snowflake）。安装并完成必要的账户连接步骤后，用户可启动与 @Data 的对话，并直接提出业务问题。

可尝试的示例提示

  • 诊断指标变化：「诊断上周活跃用户数变化的原因。识别可能的驱动因素，与之前周期进行比较，并推荐下一步检查。」
  • 设计 KPI 框架：「为这个新产品领域设计一个 KPI 框架，包含主要指标、驱动因素、护栏、目标和数据验证需求。」
  • 创建领导层汇报：「将本月的指标转化为一份领导层可用的更新报告，包含实际值、对比分析、驱动因素、注意事项和建议行动。」

这些提示展示了代理执行根本原因分析、设计度量结构和生成高管级报告的能力。

对企业分析的影响

数据代理通过消除对 SQL 专业知识或专门 BI 培训的需求，降低了数据驱动决策的门槛。通过将分析直接嵌入对话工作流，组织可以加速洞察生成，普及对可信数据的访问，并减少对瓶颈式报告团队的依赖。与现有 BI 工具的集成确保了现有治理和可视化标准得到尊重，同时将自然语言功能扩展到更广泛的用户群体。

本文总结了 OpenAI 于 2026 年 9 月 10 日发布的 ChatGPT Work 数据代理官方公告。

Sources