Specifiek licentiebeheer
Voor je aan de slag gaat met Copilot in Fabric, is het belangrijk om weten dat je, anders dan bij pakweg Microsoft 365 Copilot, niet met een vaste licentiekost werkt. Binnen Fabric maak je gebruik van Capacity Units, die je onder andere gebruikt om regelmatig refreshes te doen van je data. Het zijn diezelfde Capacity Units die je ook gebruikt wanneer je vragen stelt aan Copilot. Hou er dus rekening mee dat, hoe meer mensen met Copilot werken in pakweg Power BI, hoe meer capacity opgesoupeerd wordt. Dit kan zorgen voor langere laadtijden en het overschrijden van je capaciteit voor die dag.
Copilot in Power BI: 3 typische use cases
Waarvoor kan je Copilot nu precies gebruiken in Fabric, meerbepaald in Power BI? Er zijn drie typische scenario's:
Copilot kan je helpen bij het opzetten van een rapport. Je geeft aan wat je wil visualiseren, en Copilot stelt automatisch grafieken en tabellen voor in een mooie layout. Dit is een handige feature voor eenvoudige rapporten en als je helemaal niet vertrouwd bent met Power BI, maar eerlijk? Power BI is zó gebruiksvriendelijk dat je dit evengoed en snel zelf kan doen. Data-analyse en rapportering toegankelijk maken voor iedereen is nu net de grote kracht van Power BI, en daar kan Copilot voorlopig weinig aan toevoegen.
Ben je een ervaren data-analist? Dan gebruik je vast DAX-code om complexere analyses en berekeningen uit te voeren. DAX (Data Analysis Expressions) is de taal waarmee je berekeningen en metingen definieert in Power BI. Met een goeie prompt kan je Copilot inzetten om een gepaste DAX-formule te genereren voor een specifieke berekening. Voor wie geen DAX-expert is, kan dit een hele mooie hulp zijn, want het werkt verrassend goed voor eenvoudige berekeningen zoals gemiddelden of groeipercentages. Maar onderschat het belang van een goeie prompt niet. Enkel met heldere instructies, een goed opgebouwde dataset en een portie gezond verstand vermijd je eindeloos veel iteraties voor je een deftig resultaat uit je berekening haalt.
Uiteraard kan je Copilot ook vragen stellen over je data. Je stelt een vraag in natuurlijke taal, en Copilot zoekt het antwoord in je Power BI-rapport. Bijvoorbeeld: “Wat was de omzet in Q2 voor productlijn X?” Copilot toont je meteen het juiste cijfer of visual. Ook hier is er echter een belangrijke voorwaarde: dit werkt enkel goed als je semantisch model, met andere woorden de opbouw van je dataset, goed zit. Met een semantisch datamodel breng je structuur in je brongegevens en definieer je zaken als context, metadata en relaties tussen verschillende tabellen in je dataset. Als je data goed gestructureerd en benoemd zijn, krijg je snel en accuraat antwoord. Maar als je model inconsistent is, of je kolomnamen zijn niet duidelijk, dan kan Copilot verkeerde of verwarrende antwoorden geven. Diezelfde voorwaarde geldt trouwens voor allebei de voorgaande use cases: hoe beter je semantisch model, hoe beter een AI-tool ermee kan omgaan.
Conclusie: zonder goede basis geen meerwaarde voor AI
Het mag dus duidelijk zijn: Copilot in Power BI (en in Fabric in het algemeen) biedt heel wat mogelijkheden om intuïtiever en sneller met rapportering en data-analyse om te gaan. Maar het is geen magische oplossing. Zonder een goed semantisch model aan de basis – duidelijke definities, consistente kolomnamen, en betrouwbare data – loop je al snel tegen de grenzen van AI aan.
Power BI bestaat intussen 10 jaar, en al van bij het begin bleek hoe belangrijk een goede datahuishouding is om tot goede resultaten te komen. Dat belang wordt in het AI-tijdperk nog duidelijker: alleen met een goed semantisch model kan je écht nieuwe inzichten uit je bedrijfsdata halen.
Wil je dus aan de slag met AI in data-analyse? Begin dan bij het begin: zorg dat je data op orde zijn. Ons Data & AI team helpt je graag om je datamodel te optimaliseren, zodat je met vertrouwen de stap naar AI kan zetten.