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OpenAI 在 ChatGPT Work 推出 Data agent：无需编写查询，可连接 Snowflake、BigQuery 等企业数据源
OpenAI 于 9 月 10 日发布，宣布在 ChatGPT Work 中推出新的 Data agent（数据智能体）。据博文介绍，它可以连接 Snowflake、BigQuery 等企业数据源，也能把 Google Drive 和 SharePoint 里的文件与文档带进分析；用户不用编写查询、也不必学习新的分析工具，用自然语言提问，就能得到答案、生成可分享的交互式仪表盘，并推进具体行动。OpenAI 称，目标是让更多人自己回答那些往往要等报表、或请别人代跑分析的问题。
博文还写明：查询会遵循所连接账户的既有权限，包括表、行、列层面的限制；企业管理员决定哪些数据连接可用、哪些角色可以使用。
从插件目录安装 Data，用 @Data 提问
据博文介绍，Data agent 在 ChatGPT Work 的插件目录（Plugins directory）中列名为“Data”。还没安装的用户可以在目录里找到它并选择 Install plugin；管理员则可以通过 Workspace settings 的 Plugins 把 Data 开放给团队或替团队安装，还能启用并配置 Databricks、Snowflake 等相关数据源插件。完成账户连接步骤后，用户以 @Data 开始对话、直接提出业务问题。博文给出的示例提示词包括：为某个新产品领域设计一套 KPI（关键绩效指标）框架，包含主要指标、驱动因素、护栏指标、目标和数据校验需求；或者把这个月的指标整理成一份面向管理层的更新，涵盖实际值、对比、驱动因素、注意事项和建议行动。
连接清单：数据源、文件与语义层上下文
博文列出的数据源包括 Amazon Redshift、Datadog、Google BigQuery、ClickHouse、Databricks、MongoDB、Snowflake，并注明“还有更多”；Google Drive 与 SharePoint 中的文件和文档也在可引入之列。在解读数据时，agent 会使用组织自己的业务术语、指标定义、自定义计算和数据关系，这些上下文来自语义层与可信来源，例如 Databricks Genie Ontology、dbt、GitHub、Snowflake Horizon 以及 BI（商业智能）仪表盘。
从问答到仪表盘，再到经批准的动作
按博文的描述，agent 连上企业数据后会先调查发生了什么变化；用户可以就结果继续追问，核查每个结论背后的证据。分析结果可以变成带内置可视化的交互式仪表盘，团队能编辑、分享、按需刷新；用户还可以提供品牌规范，让输出贴合组织的视觉风格。Data agent 也能在 Omni、Oracle BI、Power BI、Sigma、Tableau、ThoughtSpot 中搭建并操作仪表盘，在团队已经使用的工具里用自然语言指挥分析。博文给出的一个示例是，让它做一块跟踪产品从安装、首次使用到持续活跃与留存的仪表盘，找出客户在哪里卡住、哪里有机会改善采用。它还能给出下一步建议、指出需要谁参与，通过 Slack 或电子邮件分享发现，并在用户批准后，通过已连接的工具执行动作。
合作方评价：Snowflake、MongoDB 与微软
OpenAI 在博文中收录了多家合作伙伴的评价。Snowflake 开发者体验负责人 Umesh Unnikrishnan 说：“我们的客户已经把企业数据和上下文的可信基础建在 Snowflake 上。通过 ChatGPT Work 中的 Data agent，员工可以利用这些数据和访问控制来调查业务问题；与此同时，OpenAI 的模型也在为 Snowflake CoCo 与 CoWork 这类体验提供智能。这样，团队无论选择在哪里工作，都能共享一套统一、受治理的业务理解。”
MongoDB 的 AI 与新兴产品首席产品官 Pablo Stern 说：“我们客户最重要的数据都在 Atlas 里，随着业务运行实时更新：每一笔订单、每一次会话、每一个事件，都在发生的当下写入。现在，ChatGPT Work 中的 Data agent 可以直接触达这些数据，人们不必再等一份用昨天的数字做出的报表，用自然语言提问，就能得到基于当下情况的答案。”
微软 Fabric 的企业副总裁 Bogdan Crivat 说：“Power BI 依靠被数十万家企业使用的可信语义层，帮助人们做出更好的决策。借助 ChatGPT Work 中的 Data agent，用户可以直接描述业务问题来创建 Power BI 仪表盘，让更多人更容易理解数据并据此行动。”
内部使用与 Alpha 客户的反馈
OpenAI 称，这套能力在公司内部被广泛使用：几乎全部产品团队成员、超过三分之二的 go-to-market（GTM）组织成员，都在用 ChatGPT Work 里的数据 agent 分析公司数据。其数据团队为此建立了共享业务定义、访问规则和敏感数据防护。博文还提到，参与 Alpha 计划的 NTT DATA、Thermo Fisher Scientific 等机构，用它分析销售与支出、发现报表错误，并决定追逐哪些机会、如何调配人手。以下客户的评价也收录在 OpenAI 博文中。
NTT DATA 集团全球 AI 办公室负责人 Yuji Shono 说：“在 NTT DATA，许可成本、投入和技术门槛，让仪表盘一直难以在组织内扩大使用。有了 ChatGPT Work 中的 Data agent，许多非工程人员，尤其是销售和职能部门的人，已经能用自然语言搭建和更新自己的仪表盘。”
ServiceTitan 负责 Agent OS 与应用 AI 的工程副总裁 Ankur Bhatt 说：“在 ServiceTitan，我们用 ChatGPT Work 中的 Data agent 做了一块仪表盘，显示使用我们的 AI 助手 Atlas 的用户，发起营销活动的频率大约是非用户的三倍。这个发现正在帮助我们简化新客户的上手流程，让更多客户用上 Atlas。”
micro1 的战略项目负责人 Carlos Arroyo 说：“作为 OpenAI 的评估合作伙伴，我们此前已经在评估中看到它表现强劲；在 micro1 内部使用它，让我们有机会亲眼看到这份价值。我们的运营团队用自然语言提问，搭出了自己的仪表盘，并在半小时内重建了绩效跟踪仪表盘，还发现了原版中的错误。”