ChatGPT Work 推出「Data agent」，對話就能分析企業資料並製作儀表板

OpenAI 於 2026 年 9 月 10 日，為企業取向的 ChatGPT Work 新增了名為 Data agent 的外掛程式。它能連接企業內部的資料平台，員工只要在對話中提問，就能追查指標的變化，並組出可以分享的互動式儀表板。既不必撰寫 SQL，也不需要學習專用的 BI 工具。

目的是消除「等報表」的時間

業績為何趨緩、哪個部門的支出正在上升、哪些大客戶有解約風險。這些問題本來看資料就能得到答案，實務上卻往往得先交給分析人員，再排隊等待。Data agent 針對的正是這段等待時間。

使用方式是在 ChatGPT Work 的對話中指定 @Data 後提問。可以針對結果繼續追問，一邊確認結論背後的資料依據，一邊把分析做細。指示與修正都在同一段對話裡完成，這一點和過去的儀表板作業方式不同。

連接對象涵蓋主要資料平台與文件

OpenAI 列出的資料來源包括 Amazon Redshift、Google BigQuery、Snowflake、Databricks、MongoDB、ClickHouse、Datadog 等。放在 Google Drive 或 SharePoint 的檔案與文件，也能當成分析素材匯入。

有意思的是，它讀取的不只是數值，還包含意義。企業內使用的業務用語、指標定義、自訂計算式、資料表之間的關係等脈絡，會從 dbt、Snowflake Horizon、Databricks Genie Ontology、GitHub 以及既有的 BI 儀表板取得。由於系統理解該企業對「營收」「流失率」的定義，各部門數字兜不攏的狀況也比較容易避免。

也能在既有的 BI 工具中製作儀表板

產出的儀表板內建視覺化元件，團隊可以編輯、分享與更新。只要提供公司的品牌規範，配色與版面也能配合調整。

此外，Data agent 還能在 Omni、Oracle BI、Power BI、Sigma、Tableau、ThoughtSpot 等既有 BI 工具中建立並操作儀表板。它並非要求企業整套更換分析平台，而是成為以自然語言驅動現有工具的入口。分析之後，它會建議接下來該採取的步驟與應參與的人員，透過 Slack 或電子郵件分享結果，並可經由已連接的工具執行使用者核可的作業。

權限沿用連接帳號的設定

既然要處理公司內部資料，權限管理就格外令人在意。OpenAI 表示，Data agent 執行的查詢會直接套用連接帳號的既有權限，資料表層級、列層級、欄層級的限制同樣生效。換句話說，該帳號看不到的資料，AI 也看不到。

要開放哪些資料連接、允許哪些角色使用，由管理者在工作區設定中決定。是否啟用 Databricks、Snowflake 等資料來源端的外掛程式，同樣由管理者判斷。

OpenAI 內部與先行導入企業的用法

OpenAI 說明，這項功能背後的機制在公司內部已經廣泛使用。產品部門幾乎全員，以及包含業務與行銷在內的 GTM 組織中超過三分之二的員工，都透過 ChatGPT Work 上的資料代理自行做分析。前提是公司的資料團隊事先整理出共通的業務定義、訂定存取規則，並為敏感資料建立防護措施。

先行導入的 Alpha 計畫參與者包括 NTT DATA、Thermo Fisher Scientific、ServiceTitan 等。NTT DATA 全球 AI 辦公室負責人表示，過去受限於授權費用、工時與專業門檻，儀表板難以在公司內推廣，而有了 Data agent，業務與管理部門的非工程人員已能自行製作並更新儀表板。ServiceTitan 則透過儀表板查出，自家 AI 功能的使用者發動行銷活動的頻率約為非使用者的 3 倍，並據此檢討了導入流程的設計。