Panoramica dell'integrazione di Copilot in Power BI

Copilot in Microsoft Fabric è un assistente di intelligenza artificiale generativo che migliora l'esperienza di analisi dei dati nella piattaforma Fabric. Ogni carico di lavoro Fabric, incluso Power BI, offre copiloti diversi. Diversi utenti di Power BI, tra cui sviluppatori aziendali, utenti self-service e utenti aziendali, possono usare le diverse esperienze di Copilot in Power BI. Questo articolo offre una panoramica approfondita del modo in cui Copilot in Power BI migliora l'esperienza di analisi dei dati aiutando gli utenti a creare e usare modelli e report semantici.

Annotazioni

Per altre informazioni, vedere la documentazione di Copilot in Power BI.

Diagramma che mostra in che modo diversi utenti di Power BI possono usare Copilot per modelli e report semantici.

Copilot in Power BI consente agli sviluppatori e agli analisti di Power BI di creare modelli e report, offrendo anche agli utenti aziendali nuovi modi per usare tali modelli e report. Il diagramma seguente illustra in che modo diversi utenti di Power BI possono usare le varie esperienze di Copilot per creare o usare i dati.

Diagramma che mostra Copilot nelle esperienze di creazione e utilizzo di Power BI per gruppi di destinatari diversi.

In sintesi, Copilot in Power BI offre esperienze che supportano la creazione di elementi di Power BI, ad esempio la generazione di descrizioni per le misure del modello. Gli sviluppatori aziendali centralizzati, architetti, data engineer o sviluppatori self-service possono usare tutte queste esperienze per supportare le attività di sviluppo. Le esperienze copilot possono anche supportare l'utilizzo di elementi di Power BI, ad esempio porre domande nel riquadro chat di Copilot di un report. Gli utenti self-service, gli utenti aziendali e persino gli sviluppatori aziendali possono sfruttare tutte queste esperienze per rispondere alle domande sui dati in scenari specifici. Infine, alcune esperienze di Copilot supportano sia la creazione che il consumo, come la generazione di DAX in un modello semantico per interrogare ed esplorare il modello o per creare misure del modello che contengono calcoli e la logica di business.

Annotazioni

Come Copilot negli altri carichi di lavoro di Fabric, Copilot in Power BI non può sostituire le persone che creano modelli semantici o report nell'organizzazione. Invece, Copilot mira ad aumentare le persone in modo che siano più efficienti nelle loro attività e in modo da poter migliorare i modelli e i report creati.

Analogamente, i report generati o le domande sui dati risposte da Copilot non possono sostituire i modelli e i report creati da sviluppatori o analisti di Power BI. Queste persone hanno in genere una comprensione più approfondita e più ampia del problema aziendale e del contesto circostante.

Copilot in Power BI offre nuove opportunità e approcci per lavorare con i dati. Tuttavia, per ottenere il massimo valore da queste nuove opportunità e approcci, è necessaria una cultura dei dati integra e una buona adozione di Power BI. Questa cultura include la preparazione di formazione e abilitazione efficaci degli utenti, nonché il monitoraggio e la governance dell'utilizzo di Copilot. L'abilitazione e l'uso di Copilot in Power BI richiedono un'attenta decisione. Non è possibile attivare Copilot e prevedere un miglioramento della produttività nell'intera organizzazione.

Panoramica del funzionamento di Copilot in Power BI

Copilot in Power BI funziona in modo analogo al processo generale di Copilot in Fabric. Tuttavia, Copilot in Power BI differisce in diverse aree, a seconda dell'esperienza di Copilot specifica usata da un singolo utente.

Il diagramma seguente illustra le diverse aree che differiscono tra le esperienze di Copilot con Copilot in Power BI rispetto a Copilot in altri carichi di lavoro.

Diagramma che mostra come le esperienze di Copilot in Power BI differiscono per input, contestualizzazione e output.

In sintesi, diverse aree dell'architettura copilot variano a seconda dell'esperienza di Copilot usata.

  • Input: Diverse esperienze richiedono agli utenti di fornire input in modi diversi.

    • Le esperienze di domande sui dati per modelli o report richiedono agli utenti di scrivere un prompt nel riquadro chat di Copilot.
    • L'esperienza di generazione delle descrizioni delle misure richiede agli utenti di eseguire il push di un pulsante nel riquadro Proprietà nella visualizzazione Modello di Power BI Desktop.

  • Pre-elaborazione e dati di base: A seconda dell'esperienza, Copilot recupera dati di base diversi. Esempi di differenze di preprocessamento tra le esperienze Copilot in Power BI includono:

    • Le domande sui dati di un'esperienza del modello semantico potrebbero usare lo schema del modello semantico o il modello linguistico per generare una query appropriata. Uno sviluppatore di modelli semantici può controllare quale parte dello schema Copilot può visualizzare e usare nascondendo i campi. Possono anche aumentare l'utilità degli output di Copilot ottimizzando il modello per lavorare meglio con Copilot, ad esempio aggiungendo descrizioni.
    • L'esperienza di riepilogo della pagina del report potrebbe usare metadati del report o anche punti dati specifici degli oggetti visivi del report per creare il riepilogo. Uno sviluppatore di report può controllare quale parte del report Copilot può visualizzare e usare nascondendo pagine e oggetti visivi.

  • Post-elaborazione: A seconda dell'esperienza, Copilot gestisce la risposta LLM (Large Language Model) in modi diversi. Esempi di differenze di post-elaborazione tra le esperienze copilot in Power BI includono:

    • L'esperienza di visualizzazione query DAX interpreta la risposta LLM tramite un parser DAX per garantire l'esecuzione della query DAX generata. Se non lo fa - ad esempio, se l'LLM produce allucinazioni - Copilot richiede una nuova risposta dall'LLM.
    • L'esperienza di creazione della pagina del report accetta la risposta LLM e la combina con un tema Copilot esistente, i metadati del report e altre informazioni per creare la nuova pagina nel report di Power BI.

  • Output: A seconda dell'esperienza, Copilot restituisce diversi tipi di output a un utente dopo la post-elaborazione. Esempi di differenze di output tra le esperienze Copilot in Power BI includono:

    • L'esperienza di visualizzazione delle query DAX genera query DAX se l'utente chiede di generare o suggerire codice DAX, ma produce una spiegazione in linguaggio naturale di un concetto DAX se l'utente chiede come funziona il codice generato.
    • L'esperienza di creazione della pagina del report produce una nuova pagina del report se l'utente chiede di generare una pagina del report o di modificare una pagina del report esistente generata in precedenza.

Flusso di utilizzo di Copilot in Power BI

Il diagramma seguente offre una panoramica del modo in cui un utente può usare le diverse esperienze di Copilot con Copilot in Power BI.

Diagramma che mostra il flusso di processo per l'uso di Copilot in Power BI tra dispositivi mobili, desktop e aree di lavoro.

Il diagramma è costituito dalle parti e dai processi seguenti:

elemento Descrizione
1 L'utente fornisce un input a Copilot, che può essere una richiesta scritta o un'altra interazione che genera una richiesta. Tutte le interazioni con Copilot sono specifiche dell'utente. L'utente può interagire con Copilot in Power BI usando l'app Power BI per dispositivi mobili, Power BI Desktop o in un'area di lavoro Fabric.
2 Nell'app Power BI per dispositivi mobili gli utenti possono accedere a un'esperienza copilot autonoma dalla schermata iniziale dell'app su telefoni e tablet per chattare con i dati senza prima aprire un report specifico. Gli utenti possono generare riepiloghi, informazioni dettagliate chiave e oggetti visivi generati automaticamente con citazioni, condividere i risultati con i colleghi e usare la dettatura vocale per le richieste in iOS. Gli utenti possono anche visualizzare i report nelle app di Power BI o nelle app di Fabric Org e porre domande su report specifici utilizzando il Copilot in-report. Per altre informazioni, vedere Panoramica di Copilot nelle app Power BI per dispositivi mobili.
3 In Power BI Desktop gli utenti possono usare Copilot durante lo sviluppo di modelli semantici. Possono porre domande sui dati, generare query DAX nella visualizzazione delle query DAX o generare descrizioni delle misure per il modello semantico.

Per usare Copilot in Power BI Desktop, gli utenti devono connettersi a un'area di lavoro supportata nella capacità di Fabric.
4 In uno spazio di lavoro che utilizza un tipo di area di lavoro con una capacità di Fabric supportata, gli utenti possono usare Copilot con modelli semantici e report pubblicati da Power BI Desktop, caricarli attraverso l'integrazione Git o crearli in Fabric. Gli utenti possono anche usare notebook per sviluppare e gestire modelli semantici usando il collegamento semantico e possono usare Copilot in tali notebook (anche se i notebook non sono un elemento del carico di lavoro di Power BI).
5 In Power BI Desktop gli utenti possono connettersi a un modello semantico da qualsiasi area di lavoro e creare report. Possono usare Copilot per porre domande sui dati, generare DAX, oggetti visivi o riepiloghi per supportare il processo di creazione del report.

Per usare Copilot in Power BI Desktop, gli utenti devono connettersi a un'area di lavoro supportata nella capacità di Fabric.
6 Le aree di lavoro con un tipo di area di lavoro Power BI Pro, Premium Per User (PPU) o un F SKU non supportato non supportano Copilot.

Gli utenti possono usare gli elementi di queste aree di lavoro in Power BI Desktop e usare Copilot, purché configurano Power BI Desktop per usare la capacità di Fabric da un'area di lavoro supportata.

Gli utenti possono anche creare report in queste aree di lavoro e usare Copilot in questi report, purché tale report si connetta a un modello semantico nell'area di lavoro supportata.

Annotazioni

Anche se questo diagramma è incentrato su Power BI, gli sviluppatori e gli analisti di Power BI non usano necessariamente il carico di lavoro di Power BI in fabric esclusivamente. Questi utenti usano probabilmente anche gli altri carichi di lavoro di Fabric per creare elementi e sfruttare le altre esperienze copilote.

Abilitare Copilot in Power BI

Per usare Copilot in Power BI, abilitarlo prima di tutto. I passaggi per abilitare Copilot in Power BI sono simili ai passaggi da eseguire per abilitare Copilot in Fabric. È possibile abilitare o disabilitare Copilot in modo specifico per Power BI, ad esempio con gli altri carichi di lavoro.

Considerare questi scenari:

  • SKU P: È anche possibile usare Copilot in Power BI se si ha uno SKU P.
  • Utilizzo tra aree di lavoro: Alcune esperienze di Copilot funzionano ancora quando si usano elementi che si trovano nelle aree di lavoro che usano un tipo di area di lavoro che non supporta Copilot, ad esempio Pro, PPU o uno SKU non supportato. Ad esempio, è possibile usare Copilot in Power BI Desktop durante l'utilizzo di un modello semantico pubblicato nelle aree di lavoro che non supportano Copilot. Analogamente, è anche possibile connettersi a questi modelli semantici da determinati elementi di Fabric, ad esempio i notebook usando la funzionalità Collegamento semantico.
  • Consumo tra capacità: Gli amministratori del Fabric possono delegare il consumo di Copilot a una capacità di Copilot del Fabric (FCC). Questa delega può impedire che l'utilizzo di Copilot influisca sulla capacità principale di Fabric che altri carichi di lavoro e elementi di Fabric devono supportare processi critici per l'azienda o decisioni.
  • App per dispositivi mobili: Le interazioni con Copilot nelle app Power BI per dispositivi mobili richiedono una capacità di Fabric supportata. L'attività Copilot da dispositivi mobili viene fatturata in base alla capacità di Fabric, incluso quando assegnata a una capacità di Fabric Copilot (FCC).

Uso responsabile di Copilot in Power BI

Tenere presenti le considerazioni seguenti quando si usa Copilot in Power BI:

  • Governance: Configurare i gruppi di sicurezza e concedere l'accesso a Copilot in Power BI solo dopo che gli utenti completano la formazione o dimostrano la loro comprensione della tecnologia, delle limitazioni e dei relativi casi d'uso. Se si abilita Copilot per la prima volta, usare questo approccio per implementare in modo incrementale Copilot in Power BI in fasi quando si è pronti.
  • Preparazione dei modelli semantici: Impegnarsi in modo significativo per preparare il modello semantico per funzionare bene con Copilot. Queste operazioni di preparazione includono la verifica di convenzioni di denominazione appropriate, descrizioni dei campi, procedure di modellazione consigliate, configurazione della modellazione linguistica e altri passaggi. L'abbandono di queste operazioni può portare a Copilot a produrre risultati più inutili e imprecisi. L'esperienza copilot autonoma nelle app Power BI per dispositivi mobili visualizza avvisi chiari quando un modello semantico non è preparato per l'intelligenza artificiale e indirizza gli utenti alle indicazioni per la preparazione.
  • Preparazione degli utenti aziendali: Se gli utenti aziendali devono usare Copilot in Power BI, spiegarli quando usare Copilot e quando esaminare e usare semplicemente i report. Incoraggiare gli utenti aziendali a usare Copilot invece di interagire con i report può portare a un aumento dell'utilizzo della capacità e all'inefficienza, in quanto potrebbero dedicare più tempo a scrivere prompt e leggere output rispetto alla lettura e all'interpretazione degli oggetti visivi. Al contrario, possono usare Copilot per aiutarli a trovare e interpretare le informazioni nei report occupati, in particolare quando non riescono a trovare ciò di cui hanno bisogno.
  • Valutazione degli output: Gli output di Copilot possono contenere contenuti non accurati e di bassa qualità. Gli output sono anche non-deterministici, ovvero è possibile che un'esperienza Copilot possa generare un output diverso, nonostante si utilizzino gli stessi dati di richiesta e di base. È importante impostare le aspettative con gli utenti in modo che sappiano quali tipi di output aspettarsi da Copilot e come possono valutare o convalidare questi output, per se stessi.

Per altre informazioni, vedere Privacy, sicurezza e uso responsabile dell'IA di Copilot in Fabric e Copilot in Power BI.

Avvertimento

Le funzionalità di filtro del contenuto e di intelligenza artificiale responsabile rifiutano automaticamente le chiamate LLM che contengono determinate parole e frasi potenzialmente dannose o problematiche. Tuttavia, il modello potrebbe contenere usi validi di queste parole e frasi per determinate analisi o scenari. Se lo schema del modello o i metadati contengono una di queste frasi, non è possibile usare Copilot in Power BI, perché tutte le richieste generano errori.

Separatamente, valutare la possibilità di abilitare Copilot in Fabric per gruppi di sicurezza e aree di lavoro specifici solo dopo aver eseguito i passaggi appropriati per prepararsi a usarlo in modo responsabile. L'abilitazione di Copilot prima di eseguire queste operazioni di preparazione può comportare rischi e sfide di governance non necessari con l'adozione.

Esperienze di Copilot in Power BI

Power BI offre diverse esperienze copilote che è possibile usare con modelli semantici o report. Gli articoli seguenti di questa serie descrivono in dettaglio queste esperienze e come usarle al meglio.

Annotazioni

Per una panoramica completa di ogni esperienza per elemento e carico di lavoro, vedere Dove trovare le esperienze Copilot in Fabric.

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