OpenAI发布Data agent：自然语言直连数仓与BI系统

每个企业内部都充满待解答的业务疑问：销售额为何放缓？哪些异常威胁到了核心大客户的续约？以往获取答案往往需要等待专业分析师排期取数。

为此，OpenAI 正式在 ChatGPT Work 中推出全新 Data agent（数据智能体）。用户无需编写 SQL，也无需掌握复杂的分析工具，只需在对话框中提出业务问题，AI 智能体即可调取数据、定位异常并自动构建交互式仪表盘。

直连主流企业数据源，继承严格权限管控

Data agent 支持直接接入企业认可的核心数据基础设施，覆盖 Amazon Redshift、Google BigQuery、Snowflake、Databricks、ClickHouse、MongoDB 以及 Datadog 等平台，同时兼容 Google Drive 与 SharePoint 中的文档资料。

为了保证业务口径的一致性，该智能体支持对接企业的语义层与元数据资产，例如 dbt、Databricks Genie Ontology、Snowflake Horizon 以及既有的 BI 报表定义，从而准确理解各类定制指标与业务逻辑。

在安全合规方面，企业管理员可统一配置数据源与使用权限。所有的查询请求严格遵循底层数据账户的访问限制，包括表级、行级和列级的安全策略。

从问题探索到交互分析与行动落地

用户可通过连续的多轮对话追问数据结论背后的依据与归因动因。分析结果可一键转为带交互功能的可视化看板，支持按照企业自身的品牌规范定制样式。

除了原生渲染图表外，Data agent 还深度集成了主流商业智能（BI）工具。用户可以通过自然语言直接驱动 Omni、Oracle BI、Microsoft Power BI、Sigma、Tableau 和 ThoughtSpot 创建或更新报表。

在完成分析后，智能体能够建议后续跟进方案，列出需要协同的业务角色，并通过 Slack 或邮件同步结论，甚至经人工确认后在关联系统中触发后续业务流。

内部实战沉淀与客户早期验证

这项能力此前已在 OpenAI 内部被深度依赖：几乎全体产品团队以及超过三分之二的业务拓展（GTM）人员每天都在使用数据智能体探索业务数据。

在早期的企业测试中，NTT DATA 表示大量非技术岗员工已能自主通过日常语言搭建销售与职能看板；Thermo Fisher 与 Zipline 则利用其挖掘供应链机会并缩短了高价值业务洞察的产出周期；ServiceTitan、CookUnity 等团队也通过该工具大幅减少了跨部门手工制表的耗时。

如何开启使用

管理员可在 ChatGPT Work 的插件市场中为团队启用 Data 智能体 并配置对应的底层数据源。授权完成后，用户即可在聊天窗口中唤起 @Data 发起业务提问。