Tính năng Agent Workspace (Data Workspace)

1. Tổng quan

Data Workspace là một không gian làm việc dữ liệu dài hạn (long-running data engagement), nơi gom chung: file khách hàng cung cấp, các SQL artifact được tạo ra, và lịch sử chat với AI - tất cả trong cùng một workspace.

Cách hoạt động gần giống mô hình agentic coding (kiểu Claude Code): thay vì làm từng tính năng riêng lẻ (Data Hub, Dashboard...) một cách thủ công, người dùng có thể giao việc cho AI ngay trong Workspace - từ đọc hiểu file đầu vào, viết SQL, tạo view, đến dựng metric và dashboard hoàn chỉnh - AI sẽ tự lập kế hoạch và thực thi xuyên suốt các bước.

Một số use case chính

• Chạy nguyên luồng end-to-end: tạo metrics → dùng metrics đó cho dashboard → tạo dashboard → chỉnh sửa dashboard, tất cả chỉ bằng cách chat trong workspace.
• Tạo view trên data warehouse trực tiếp từ yêu cầu bằng ngôn ngữ tự nhiên.
• Từ 1 file Excel chứa công thức tính các chỉ số do khách hàng cung cấp → AI đọc file → dựng thành metrics → dựng thành view → dựng thành dashboard hoàn chỉnh.
• Từ 1 file Word chứa danh sách câu hỏi về số liệu → AI đọc câu hỏi → tự tìm câu trả lời dựa trên dữ liệu trong data warehouse (DWH).

2. Màn hình danh sách Workspace

2.1 Mô tả

Trang Workspaces liệt kê tất cả các workspace hiện có, mỗi workspace tương ứng với một engagement/dự án dữ liệu dài hạn (VD: một report, một yêu cầu từ khách hàng cụ thể).

2.2 Các thành phần chính

2.3 Thông tin trên mỗi card Workspace

3. Màn hình chi tiết Workspace

3.1 Bố cục tổng thể

Workspace chia làm 3 vùng:

1. Sidebar Explorer (trái) — quản lý file, note, SQL theo cấu trúc thư mục.
2. Vùng nội dung chính (giữa) — xem/chỉnh sửa nội dung của item đang chọn (note, SQL...).
3. Workspace chat (phải) — chat với AI để giao việc, xem lịch sử hội thoại.

3.2 Thanh điều hướng trên cùng (Header)

3.3 Sidebar Explorer

Cấu trúc thư mục cố định, phản ánh đúng vòng đời một dự án dữ liệu:

Mỗi item trong Explorer có thể ở trạng thái: 🟢 deployed (đã triển khai), 🟠 changed since deploy (đã sửa nhưng chưa triển khai lại), ⚪ not deployed (chưa từng triển khai) — hiển thị bằng chấm màu ở cuối sidebar.

3.4 Vùng upload file

Khu vực "Drop files here, or click to browse" cho phép kéo-thả hoặc chọn file để đưa vào workspace. Định dạng hỗ trợ: Excel (.xlsx, .xlsm), CSV, Word (.docx), RTF, PDF, HTML, Markdown, text, screenshot (.png, .jpg) — dung lượng tối đa 25MB mỗi file.

3.5 Nội dung item (VD: note "build_log")

Khi chọn 1 note trong Explorer, vùng giữa hiển thị:

• Tiêu đề note, trạng thái (VD: "note · rev 0 · draft")
• 2 chế độ xem: Rendered (hiển thị đã format) / Source (xem mã nguồn thô)
• Edit: chỉnh sửa nội dung note
• Icon xoá
• History: xem lịch sử thay đổi của note (theo từng revision)

3.6 Workspace chat

Đây là nơi người dùng giao việc cho AI — trung tâm điều khiển của toàn bộ workspace:

• Khi chưa có gì, hệ thống gợi ý: "Start by dropping the client's file here — Excel, CSV or Word. Then say what you want to build from it."
• Ô nhập liệu: "Ask about your files, build SQL, or save a note…" — người dùng có thể hỏi về file đã upload, yêu cầu AI viết SQL, hoặc yêu cầu lưu lại thành note.
• Hỗ trợ đính kèm file trực tiếp trong khung chat (icon kẹp giấy) và nút Send.
• + New chat: bắt đầu phiên chat mới trong cùng workspace (dữ liệu file/artifact vẫn giữ nguyên).

4. Các ví dụ sử dụng theo use case

4.1 Luồng end-to-end: Metric → Dashboard

1Tạo Workspace mới
2      │
3      ▼
4Chat: "Tạo giúp tôi metric Net Revenue, GMV, AOV từ bảng orders"
5      │
6      ▼
7AI tạo metric (lưu vào Data Hub / semantic layer)
8      │
9      ▼
10Chat: "Dùng các metric trên tạo dashboard doanh thu theo tháng"
11      │
12      ▼
13AI tạo Dashboard (xuất hiện trong thư mục "dashboards")
14      │
15      ▼
16Chat tiếp: "Đổi chart doanh thu sang dạng bar chart, thêm filter theo khu vực"
17      │
18      ▼
19AI chỉnh sửa Dashboard theo yêu cầu

4.2 Luồng tạo view trên Data Warehouse

1Chat: "Tạo view tổng hợp đơn hàng theo ngày, loại bỏ đơn cancelled/returned"
2      │
3      ▼
4AI viết SQL, lưu vào thư mục sql/explore hoặc sql/deploy
5      │
6      ▼
7Người dùng review SQL (chế độ Source) → bấm Deploy để đưa view lên Data Warehouse thật

4.3 Luồng từ file Excel công thức → Metrics → View → Dashboard

1Kéo-thả file Excel (chứa công thức tính chỉ số) vào Workspace
2      │
3      ▼
4Chat: "Đọc file này và dựng thành metrics giúp tôi"
5      │
6      ▼
7AI phân tích file (lưu note "source_analysis"), ánh xạ công thức Excel → Formula của metric
8      │
9      ▼
10AI tạo các metric tương ứng trong Data Hub
11      │
12      ▼
13Chat: "Từ các metric này, tạo view và dashboard tổng hợp"
14      │
15      ▼
16AI tạo SQL view (sql/deploy) + Dashboard hoàn chỉnh

4.4 Luồng từ file Word câu hỏi → Tìm câu trả lời trên DWH

1Kéo-thả file Word (danh sách câu hỏi về số liệu) vào Workspace
2      │
3      ▼
4Chat: "Trả lời từng câu hỏi trong file này dựa trên dữ liệu DWH hiện có"
5      │
6      ▼
7AI đọc từng câu hỏi, viết SQL truy vấn tương ứng (sql/explore)
8      │
9      ▼
10AI trả lời trực tiếp trong chat, kèm SQL/kết quả để đối chiếu
11      │
12      ▼
13(Tuỳ chọn) Lưu lại thành note tổng hợp câu trả lời

5. Điểm khác biệt so với các tính năng khác