მიმოხილვა

Data პლაგინი ChatGPT მუშაობასა და Codex-ში ბიზნესკითხვების გამოკვლევაში გეხმარებათ. მას შეუძლია დაკავშირებული კომპანიის მონაცემებისა და ბიზნესკონტექსტის გამოყენება ცვლილებების გასაანალიზებლად, დასკვნების ასახსნელად და ინტერაქციული დაფებისა და ანგარიშების შესაქმნელად. იმავე საუბარში დამატებითი კითხვების დასმით შეგიძლიათ ანალიზები დახვეწოთ, გადაამოწმოთ და გამოაქვეყნოთ. ის ასევე კარგად ინტეგრირდება თქვენს არსებულ BI ინსტრუმენტებთან, მონაცემთა გამდიდრების დამაკავშირებლებთან და სხვა სისტემებთან. პლაგინის დაინსტალირება შეგიძლიათ პლაგინების კატალოგიდან

დაწყებამდე

Data აგენტის გამოყენებამდე Data პლაგინი ხელმისაწვდომი უნდა იყოს თქვენს ChatGPT მუშაობის ან Codex-ის ანგარიშში ან სამუშაო სივრცეში. დაკავშირებული სერვისიდან ინფორმაციის გასაანალიზებლად ხელმისაწვდომი უნდა იყოს მონაცემთა წყაროს შესაბამისი პლაგინი და მასში შემავალი ყველა აპიც. Data პლაგინი საუბრის მიმდინარეობისას საჭირო მესამე მხარის პლაგინების დაინსტალირებასაც შემოგთავაზებთ, ამიტომ, თუ შესაბამისი პლაგინები თქვენს სამუშაო სივრცეში ჩართულია, წინასწარ დამატებითი დაყენება არ გჭირდებათ.

Data-ს დაყენება თქვენი სამუშაო სივრცისთვის

თუ სამუშაო სივრცის ადმინისტრატორი ხართ, გადადით სამუშაო სივრცის პარამეტრები > პლაგინები-ში, აირჩიეთ Data და გაეცანით დაინსტალირების ხელმისაწვდომ პოლიტიკას. ასევე შეგიძლიათ ჩართოთ და გამართოთ მონაცემთა შესაბამისი წყაროების პლაგინები და მართოთ მათში შემავალ აპებზე წვდომა. შეგიძლიათ წვდომა კონკრეტული როლისთვის ან ჯგუფისთვის ჩართოთ და მონიშნოთ, როგორც ხელმისაწვდომი ან წინასწარ დაინსტალირებული. წაიკითხეთ მეტი RBAC-ის შესახებ.

მონაცემთა პლაგინით საუკეთესო შედეგების მისაღებად მკაცრად გირჩევთ, გამართოთ მინიმუმ შემდეგი:

• მონაცემთა საცავის პლაგინი, მაგალითად Databricks ან Snowflake

• მონაცემთა სემანტიკური შრე, რომელიც შეიცავს ავტორიტეტულ განმარტებებსა და მოთხოვნებს, რათა მოდელმა სწორი მიმართულება შეინარჩუნოს

• ChatGPT-ის საიტები, რომლებიც საშუალებას გაძლევთ, გამოაქვეყნოთ და გუნდს გაუზიაროთ ახალი დაფები და ანგარიშები

• სურვილისამებრ, BI ინსტრუმენტი, რომელსაც შეუძლია უფრო სასარგებლო კონტექსტისა და ნაცნობი ვიზუალიზაციის სერვისის უზრუნველყოფა

ზოგიერთი აპის გამოყენებამდე ადმინისტრატორმა მისი შაბლონი უნდა გამართოს. არსებული დაყენების ინსტრუქციებისთვის იხილეთ: ChatGPT-ის აპების შაბლონები, Snowflake-ის აპის შაბლონის დაყენება ChatGPT-ში და Databricks-ის აპის შაბლონის დაყენება ChatGPT-ში.

დაწყება

1. ChatGPT Desktop-ში გახსენით პლაგინები, ხოლო ChatGPT Web-ში — პლაგინების კატალოგი.

2. იპოვეთ და აირჩიეთ Data.

3. თუ ჯერ არ არის დაინსტალირებული, აირჩიეთ პლაგინის დაინსტალირება.

4. გაიარეთ ანგარიშის დაკავშირებისა და დაყენების ყველა საჭირო ეტაპი იმ მონაცემთა წყაროებისთვის, რომელთა გამოყენებაც გსურთ.

5. დაიწყეთ საუბარი @Data-სთან და აღწერეთ თქვენი ბიზნესკითხვა.

თუ იცით, მიუთითეთ სასურველი წყარო, მეტრიკა, დროის პერიოდი და შესადარებელი მონაცემები. მაგალითად:

• “@Data Compare revenue this quarter with last quarter and explain the largest changes.”

• “@Data Investigate why customer retention declined last month. Show the data and definitions you used.”

• “@Data Build a dashboard showing sales pipeline by region, and call out the biggest changes.”

დაინსტალირებისა და ანგარიშის ზოგადი დაყენების შესახებ იხილეთ: პლაგინები ChatGPT-სა და Codex-ში და აპების ანგარიშების დაკავშირება და მართვა ChatGPT-ში.


პლაგინის გააქტიურება

გაითვალისწინეთ, რომ მონაცემთა პლაგინი შეიძლება არაპირდაპირ გააქტიურდეს, ამიტომ მოთხოვნებში „@Data“-ს დამატება ყოველთვის აუცილებელი არ არის. გირჩევთ, თავიდან პირდაპირ ახსენოთ პლაგინი და კონკრეტული უნარები, რათა მათ გაეცნოთ, შემდეგ კი უფრო მეტად დაეყრდნოთ არაპირდაპირ გამოძახებას. თუ ეჭვი შეგეპარებათ, ყოველთვის შეგიძლიათ ჰკითხოთ ChatGPT მუშაობას ან Codex-ს, გამოიყენეს თუ არა მონაცემთა პლაგინი.


მესამე მხარის პლაგინების დაინსტალირება

Data პლაგინთან მუშაობისას ის პროაქტიულად მოძებნის თქვენს სამუშაო სივრცეში ხელმისაწვდომ პლაგინებს და მათ დაინსტალირებას შემოგთავაზებთ, თუ ისინი თქვენს მოთხოვნას უფრო ეფექტურად შეასრულებს. ეს მოიცავს OpenAI-ის პლაგინებსა და თქვენი კომპანიის შიდა სავაჭრო სივრცეში არსებულ პლაგინებს.

იმუშავეთ თქვენს მონაცემებსა და ბიზნესკონტექსტთან

Data-ს შეუძლია იმუშაოს დამტკიცებულ წყაროებთან, მათ შორის Amazon Redshift-თან, ClickHouse-თან, Databricks-თან, Google BigQuery-სთან, MongoDB-სა და Snowflake-თან. თუ შესაბამისი კავშირები ხელმისაწვდომია, მას ასევე შეუძლია ანალიზში Google Drive-ისა და SharePoint-ის მსგავსი სერვისებიდან ფაილებისა და დოკუმენტების ჩართვა.

თქვენი ორგანიზაციის ბიზნესგანმარტებები, რომლებსაც ზოგჯერ „სემანტიკურ შრეს“ უწოდებენ, Data-ს ანალიზების სიზუსტის გაუმჯობესებაში ეხმარება. ისინი შეიძლება მოიცავდეს მეტრიკების განმარტებებს, მორგებულ გამოთვლებსა და მონაცემთა ნაკრებებს შორის კავშირებს სემანტიკური შრეებიდან, დოკუმენტაციიდან ან სანდო დაფებიდან. თუ თქვენს გუნდს სასურველი განმარტება ან წყარო აქვს, მიუთითეთ Data-ს, რომელი გამოიყენოს.

პირველი პასუხის შემდეგ დასვით დამატებითი კითხვები ჯგუფების შესადარებლად, ცვლილების შესასწავლად ან მტკიცებულებების გადასახედად. შედეგზე დაყრდნობამდე გადაამოწმეთ წყარო, დროის პერიოდი, ფილტრები და მეტრიკის განმარტება. თუ შედეგი არსებულ ანგარიშს არ ემთხვევა, სთხოვეთ Data-ს ამ დეტალების შედარება.

დაფების შექმნა და დახვეწა

სთხოვეთ Data-ს, ანალიზი ინტერაქციულ დაფად გარდაქმნას. აღწერეთ მეტრიკები, დაყოფები და შედარებები, რომელთა ნახვაც გსურთ. შეგიძლიათ სთხოვოთ დიაგრამების ან განლაგების შეცვლა და მიაწოდოთ ბრენდის სახელმძღვანელო მითითებები დაფის იერსახის მოსარგებად.

საჭიროებისამებრ შეგიძლიათ დაფების რედაქტირება, გაზიარება და განახლება. სთხოვეთ Data-ს, განმარტოს, რომელი ინფორმაცია ამყარებს დიაგრამას, ხოლო განახლებული შედეგების საჭიროებისას — ხელახლა ჩაატაროს ანალიზი.

Data-ს ასევე შეუძლია დაკავშირებულ ბიზნესანალიტიკის ინსტრუმენტებთან მუშაობა, მათ შორის Omni-სთან, Oracle BI-სთან, Power BI-სთან, Sigma-სთან, Tableau-სა და ThoughtSpot-თან. დაფაზე ხელმისაწვდომი მოქმედებები დამოკიდებულია დაკავშირებულ ინსტრუმენტზე, მის მხარდაჭერილ შესაძლებლობებსა და თქვენს წვდომაზე.

დაფების გამოქვეყნება, გაზიარება და მოვლა

თუ OpenAI საიტები დაინსტალირებული გაქვთ, შეგიძლიათ საიტი მარტივად და უსაფრთხოდ გაუზიაროთ თქვენი სამუშაო სივრცის წევრებს. უბრალოდ დააწკაპუნეთ ადგილობრივად შექმნილი მასალის ზედა მარჯვენა კუთხეში ღილაკზე „გამოქვეყნება“, შეიყვანეთ მოთხოვნა და აირჩიეთ, ვისთან გსურთ გაზიარება. გაითვალისწინეთ, რომ ანალიზში გამოყენებული მონაცემები გამოქვეყნებულ საიტზე კოპირდება, ამიტომ მიმღებების არჩევისას მონაცემებზე წვდომის ნებართვები გაითვალისწინეთ.

გამოქვეყნების შემდეგ დაფის განახლება შეგიძლიათ ღრუბლოვანი ავტომატიზაციის დაყენებით, რაშიც მონაცემთა პლაგინიც დაგეხმარებათ.

წვდომისა და მოქმედებების გაგება

სამუშაო სივრცის ადმინისტრატორები განსაზღვრავენ, რომელი კავშირებია ხელმისაწვდომი და ვის შეუძლია მათი გამოყენება. მოთხოვნები იყენებს დაკავშირებული ანგარიშის არსებულ ნებართვებს, მათ შორის ცხრილის, მწკრივისა და სვეტის შესაბამის შეზღუდვებს.

პლაგინის დაინსტალირება და შესაბამის აპებზე წვდომა ერთმანეთისგან დამოუკიდებელია. პლაგინი შეიძლება დაინსტალირებული იყოს, საჭირო აპს კი კვლავ სჭირდებოდეს დაყენება, ავტორიზაცია ან სამუშაო სივრცეზე წვდომა.

ასევე შეგიძლიათ ChatGPT მუშაობას ან Codex-ს სთხოვოთ შემდეგი ნაბიჯების რეკომენდაცია ან დასკვნების სხვებისთვის მომზადება. Slack-ით ან ელფოსტით გაზიარება და დაკავშირებულ ინსტრუმენტებში მოქმედებების შესრულება დამოკიდებულია ინსტრუმენტების მხარდაჭერილ მოქმედებებზე, თქვენს ნებართვებსა და დადასტურების შესაბამის მოთხოვნებზე. მოქმედების დადასტურებამდე გადაამოწმეთ დანიშნულების ადგილი და შიგთავსი.

სამუშაო სივრცის მართვის საშუალებების შესახებ იხილეთ: პლაგინებისა და აპების ადმინისტრატორის მართვის საშუალებები, უსაფრთხოება და შესაბამისობა.

მორგება თქვენი გუნდისთვის ან ორგანიზაციისთვის

Data პლაგინი სასარგებლო ნაგულისხმევ ქცევას გთავაზობთ და შედეგების ხარისხის გასაუმჯობესებლად თქვენი ბიზნესკონტექსტის გამოყენებას შეეცდება. შაბლონებისა და კონტექსტური უნარების მეშვეობით შეგიძლიათ მისი მუშაობა თქვენს გუნდს ან ორგანიზაციას მოარგოთ.

შაბლონები

პირველი გზა შაბლონების გამოყენებაა. დოკუმენტების, პრეზენტაციებისა და ელცხრილების მსგავსად, შაბლონის შექმნა საიტებიდანაც შეგიძლიათ. ისინი შესანიშნავია განმეორებადი და სტანდარტიზებული ანალიზებისთვის, დაფებისა და ანგარიშებისთვის, რომელთა ხელახლა გამოყენება ან გუნდისთვის ნიმუშად მიცემა გსურთ.

ეს ასე მუშაობს:

1. თქვით: „@Template Creator, გთხოვ, შექმენი შაბლონი <url>-დან“. ამით შეიქმნება უნარი, მაგალითად „$product-feature-deepdive“

2. თუ მომავალში მის გამოყენებას ახალ ანალიზში მოისურვებთ, შეგიძლიათ შეიყვანოთ მოთხოვნა: „გამოიყენე $product-feature-deepdive ახალი სურათების კარუსელის ფუნქციაზე“

3. გუნდთან გასაზიარებლად შეგიძლიათ უნარი პირდაპირ zip-ფაილის სახით გაუზიაროთ, ან პლაგინში ჩაალაგოთ და ადმინისტრატორს სთხოვოთ მისი გუნდისთვის გაზიარება. თუ ამ შაბლონის სტანდარტიზაცია გსურთ, ადმინისტრატორს შეუძლია გადაწყვიტოს, რომ პლაგინი თქვენი სამუშაო სივრცის მომხმარებლებისთვის ავტომატურად დაინსტალირდეს. მალე გაზიარების უფრო მეტი ჩაშენებული ფუნქცია დაემატება.

კონტექსტური უნარები

უნარები შესანიშნავია კონკრეტული თემის შესახებ კონტექსტის მისაწოდებლად, რომლის გააქტიურებაც მოდელს შესაბამის შემთხვევაში შეუძლია. გირჩევთ, უნარებში შეინახოთ ყველა ინსტრუქცია, რომელიც მონაცემთა პლაგინის ნაგულისხმევ ქცევას ცვლის — ანალიზის საუკეთესო პრაქტიკიდან ახალ დიზაინის სისტემებამდე, რომლებიც დაფის საერთო იერსახეს მოარგებს.

ეტაპები:

1. თქვით: „@Data, მსურს ახალი კონტექსტური უნარის შექმნა“

2. გაიარეთ მართვადი პროცესი და დაამატეთ კონტექსტი, რომლის გამოყენებაც მომავალში ChatGPT მუშაობამ ან Codex-მა უნდა შეძლოს. ეს ასევე შეიძლება მოიცავდეს ძირითადი განმარტებებისთვის Data-ს მსუბუქი სემანტიკური შრის შექმნას.

3. გადაამოწმეთ და მიიღეთ უნარი, შემდეგ კი მიუთითეთ სამიზნე აუდიტორია — თქვენ, გუნდი ან მთელი კომპანია.

4. ის შეინახება ადგილობრივ უნარად და მომავალი მონაცემთა სამუშაოებისთვის საჭიროებისამებრ ავტომატურად გამოიყენებს ChatGPT მუშაობა ან Codex.

5. გუნდთან გასაზიარებლად შეგიძლიათ უნარი პირდაპირ zip-ფაილის სახით გაუზიაროთ, ან პლაგინში ჩაალაგოთ და ადმინისტრატორს სთხოვოთ მისი გუნდისთვის გაზიარება. თუ ამ შაბლონის სტანდარტიზაცია გსურთ, ადმინისტრატორს შეუძლია გადაწყვიტოს, რომ პლაგინი თქვენი სამუშაო სივრცის მომხმარებლებისთვის ავტომატურად დაინსტალირდეს.

პრობლემების მოგვარება

Data ან საჭირო წყარო მიუწვდომელია

შეამოწმეთ, რომ სწორ ანგარიშსა და სამუშაო სივრცეს იყენებთ. გაეცანით პლაგინის ხელმისაწვდომობისა და დაყენების მოთხოვნებს. მართულ სამუშაო სივრცეში სთხოვეთ ადმინისტრატორს, შეამოწმოს Data-ს დაინსტალირების პოლიტიკა და შესაბამის აპებზე წვდომა.

კავშირი მუშაობს, მაგრამ ინფორმაცია აკლია

დაადასტურეთ, რომ დაკავშირებულია პროვაიდერის სწორი ანგარიში და მას ინფორმაციაზე უშუალოდ პროვაიდერის სერვისიდან აქვს წვდომა. წარმატებული დაკავშირება წყაროზე დამატებით ნებართვებს არ ქმნის. მოთხოვნაში მიუთითეთ კონკრეტული მონაცემთა ნაკრები, ანგარიში ან მეტრიკა, რათა აკლებული ინფორმაციის დადგენა გაადვილდეს.

დაფის ან მოქმედების დასრულება ვერ ხერხდება

შეამოწმეთ, მხარს უჭერს თუ არა დაკავშირებული ინსტრუმენტი მოთხოვნილ მოქმედებას, შეუძლია თუ არა ანგარიშს მისი შესრულება და ნებადართულია თუ არა ის სამუშაო სივრცის პარამეტრებით. ChatGPT შესაძლოა დადასტურებასაც ელოდებოდეს. თუ ანალიზი არასწორი ჩანს, გაზიარებამდე ან მოქმედების შესრულებამდე გადაამოწმეთ ძირითადი წყაროები და განმარტებები.

დაკავშირების, ნებართვებისა და მოქმედებების დამატებითი პრობლემების მოსაგვარებლად იხილეთ: ChatGPT-ში აპების პრობლემების მოგვარება.