Hoe Copilot in Power BI data-analyse transformeert: nieuwe AI-tools, nieuwe kansen

Ontdek hoe Copilot integreert in Power BI, het scala aan taken dat het kan verwerken en de bredere implicaties voor data analisten. Hoewel Copilot routinetaken vereenvoudigt, vereist het ook nieuwe vaardigheden en perspectieven om het potentieel volledig te benutten. Laten we hier dieper op ingaan.

Wat is Copilot voor Power BI?

Integratie van AI in Power BI

Copilot introduceert krachtige AI gedreven tools die taken automatiseren en stroomlijnen die voorheen geavanceerde technische kennis vereisten. Hier is een overzicht van de belangrijkste functies van Copilot in Power BI:

• Gegevensmodellen samenvatten: Biedt overzichten van onderliggende semantische modellen.
• Stel inhoud voor rapporten voor: Gebruik prompts om relevante afbeeldingen en lay-outs aan te bevelen.
• Genereer visuele elementen en rapportpagina's: Automatiseert het maken van rapportelementen.
• Beantwoord vragen over het datamodel: Reageer op dataquery's binnen de modelcontext.
• Schrijf DAX-query's: Genereert DAX-expressies, waardoor er minder behoefte is aan diepgaande DAX-expertise.
• Verbeter Q&A met synoniemen en beschrijvingen: Verbetert de bruikbaarheid van het model door natuurlijke taalverwerking mogelijk te maken.

Deze functies maken snellere, eenvoudigere dataverkenning en rapportcreatie mogelijk. Er zit echter meer onder de oppervlakte waar data analisten rekening mee moeten houden.

Copilot: een junior-level assistant met limitaties

Als we Copilot als een collega zouden bekijken, zien we het als een assistent op juniorniveau, die kan helpen met taken zoals het genereren van rapporten, dashboards en query's in Power BI. Copilot werkt echter zonder domeinspecifieke kennis en heeft de neiging om taken letterlijk te benaderen. Het kan efficiënt instructies volgen en output genereren op basis van goed geconstrueerde prompts, maar mist de diepe zakelijke context die menselijke analisten op tafel leggen. Copilot bezit niet het vermogen om de nuances van een bedrijfsprobleem of de branchespecifieke complexiteiten te begrijpen die vaak van invloed zijn op data-inzichten. Nog niet 😉.

Hoewel Copilot een aantal van de meer routinematige en mechanische aspecten van data-analyse kan automatiseren, zoals het bouwen van visuals of het toepassen van basistransformaties, vereist het nog steeds begeleiding en toezicht. Het is aan de analist om ervoor te zorgen dat de outputs van Copilot relevant, betekenisvol en afgestemd zijn op de doelen van de organisatie. In plaats van data-analisten te vervangen, tilt Copilot hun rollen naar een hoger niveau en dwingt hen om zich te richten op taken op een hoger niveau die een hoge mate van kritisch denken vereisen.

Copilot voor PowerBI implementeren: kosten en uitdagingen

Ondanks de belofte, brengt Copilot een aanzienlijke toetredingsdrempel met zich mee voor veel organisaties. Op dit moment vereist het gebruik van Copilot in Power BI minimaal een F64 Fabric-capaciteit of een P1 Premium-capaciteit, wat vrij kostbaar is. Kleinere organisaties of organisaties met beperkte budgetten hebben mogelijk geen directe toegang, waardoor de brede acceptatie ervan op dit moment beperkt is.

Voor organisaties die wel investeren in de benodigde infrastructuur, heeft Copilot het potentieel om bepaalde processen te versnellen. De hoge instapkosten betekenen echter dat data-analisten in deze omgevingen een duidelijk rendement op investering moeten aantonen. Dit maakt het nog belangrijker voor analisten om zich te richten op het leveren van waardevolle inzichten die direct van invloed zijn op zakelijke beslissingen, in plaats van alleen maar rapporten te genereren.

De impact van Copilot op de rol van de data analist

Front-end development van Power BI-rapporten en dashboards was vroeger een belangrijke verantwoordelijkheid van Power BI-ontwikkelaars of de data-analisten zelf. Met Copilot kunnen goed geconstrueerde prompts echter leiden tot volledig functionele rapporten en dashboards, waardoor veel van het handmatige werk wordt geautomatiseerd.

Dit betekent dat data analisten de tijd die ze besteden aan het maken van technische rapporten aanzienlijk kunnen verkorten. Het proces van het ontwerpen van visuals, het formatteren van rapporten en het maken van dashboards wordt grotendeels afgehandeld door Copilot.

Automatisering bespaart tijd, maar het verandert ook de taak van de data-analist:

• De focus verschuift van dashboards naar business value: Data analisten geven prioriteit aan het leveren van bruikbare inzichten boven het bouwen van dashboards. Ze zorgen ervoor dat dashboards inzichten opleveren die bruikbaar en eenvoudig te begrijpen zijn voor zakelijke belanghebbenden.
• Problemen vertalen naar data-oplossingen: Analisten moeten bedrijfsproblemen als datavragen formuleren en Copilot effectief inzetten. Sterk zakelijk inzicht en communicatievaardigheden zijn essentieel voor de samenwerking met leiders en om ervoor te zorgen dat inzichten belangrijke uitdagingen aanpakken.
• Robuuste en flexibele semantische modellen bouwen: Copilot is afhankelijk van goed gestructureerde modellen, waardoor datamodellering en metadatabeheer essentieel zijn. Analisten moeten robuuste, flexibele en goed gedocumenteerde semantische modellen creëren die de veranderende bedrijfsbehoeften ondersteunen, met de focus op langetermijnstrategieën en belangrijke statistieken.
• Data governance onder de knie krijgen: Om de waarde van Copilot te maximaliseren, moeten data-analisten ervoor zorgen dat de data schoon, betrouwbaar en goed beheerd is. Data van hoge kwaliteit en sterk metadatabeheer zijn cruciaal, aangezien Copilot hierop vertrouwt om effectieve output te genereren. Overweeg de volgende lijst met overwegingen die Microsoft heeft gepubliceerd voor datasets die worden gebruikt met Copilot om u in de juiste richting te sturen.

Conclusie: is Copilot voor Power BI een must-have voor uw organisatie?

Microsoft's Copilot voor Power BI is een game-changer, maar het benadrukt de noodzaak voor analisten om hun vaardigheden verder te ontwikkelen dan alleen technische taken. Analisten worden gedwongen om hun werk te verbeteren, met de focus op het genereren van inzichten en strategisch denken. Lees het artikel over "Essentiële vaardigheden voor data-analisten in het tijdperk van AI" om meer te weten te komen over welke vaardigheden essentieel zijn voor data-analisten in een door Copilot aangestuurde omgeving.

Benieuwd naar de impact van Copilot op uw data team of hulp nodig bij de effectieve implementatie ervan? Contacteer ons!