Preparar os seus dados para utilização com o Copilot no Power BI

Concluído

Antes de utilizar o Copilot no Power BI, deve preparar o modelo semântico para garantir a consistência e a precisão. O Copilot utiliza Modelos de Linguagem Grandes (LLMs), o que requer precisão e fiabilidade dos dados para serem eficazes.

Garantir a qualidade dos dados

Também tem de avaliar o seu modelo semântico para diferentes aspetos da qualidade dos dados ou o Copilot pode não ser eficaz.

A qualidade dos dados é crucial ao criar um relatório do Power BI porque afeta diretamente a precisão e fiabilidade das informações que pode derivar dos seus dados. Eis exemplos de como a qualidade dos dados pode afetar a criação bem-sucedida de um relatório do Power BI:

• Conclusão: os valores em falta podem causar lacunas.
• Validade: os valores de dados fora do intervalo podem distorcer os elementos visuais e os resultados.
• Consistência: os dados inconsistentes podem afetar os elementos visuais relacionados com a data.
• Exclusividade: os duplicados podem afetar a precisão dos dados.
• Relações de Dados: os elementos visuais entre tabelas podem não ser possíveis sem relações.
• Cálculos DAX: os cálculos limitados podem resultar em menos informações possíveis.

Preparar dados com Power Query

Power Query é uma funcionalidade fundamental do Power BI Desktop preparar o modelo semântico. É o passo inicial na criação de um relatório do Power BI e é fundamental ao utilizar o Copilot. Para garantir a qualidade dos dados, utilize Power Query para:

• Crie perfis para os seus dados ao avaliar a Qualidade da coluna, a Distribuição de colunas e o Perfil de coluna.
• Limpe os seus dados ao resolver inconsistências, valores inesperados ou nulos e outras preocupações de qualidade de dados.
• Transforme os seus dados ao implementar convenções de nomenclatura fáceis de utilizar para colunas e consultas, ao alterar tipos de dados de colunas e ao aplicar transformações de formas de dados.

Avaliar o tamanho do modelo semântico

Embora não existam limites fixos para o tamanho do modelo semântico, é importante ter dados suficientes para conteúdo significativo. No entanto, modelos excessivamente complexos podem levar a resultados pouco claros.

Considerações e limitações

Estamos continuamente a trabalhar para melhorar a qualidade das páginas do relatório, incluindo elementos visuais e resumos gerados pelo Copilot. Por exemplo, Copilot pode não compreender pedidos complexos como gerar um relatório de várias páginas.

Dica

Para obter uma lista completa das considerações, veja a Documentação de referência do Copilot no Power BI.