Automatyzacja analizy danych w Power BI z pomocą Copilota i DAX

Wprowadzenie do Copilota i języka DAX w Power BI

Power BI to narzędzie analityczne firmy Microsoft, które umożliwia tworzenie zaawansowanych wizualizacji danych, raportów i dashboardów. Wraz z rozwojem sztucznej inteligencji i rozbudowy funkcji analitycznych, użytkownicy Power BI zyskują nowe możliwości usprawnienia pracy dzięki integracji z Copilotem oraz zastosowaniu języka DAX (Data Analysis Expressions).

Copilot w Power BI to asystent oparty na generatywnej sztucznej inteligencji, który wspiera użytkownika w budowaniu raportów, tworzeniu zapytań, interpretacji danych i automatyzacji procesu analizy. Dzięki rozumieniu języka naturalnego, Copilot potrafi przekształcić proste polecenia tekstowe w konkretne działania analityczne, co znacząco obniża próg wejścia dla nowych użytkowników oraz przyspiesza pracę doświadczonych analityków.

Z kolei DAX to język formuł stosowany w Power BI do definiowania własnych miar, kolumn obliczeniowych i logiki biznesowej. Umożliwia on zaawansowaną analizę danych poprzez operacje matematyczne, filtrowanie kontekstowe czy obliczenia na bazie czasu. Choć potężny, DAX może być trudny do opanowania, szczególnie dla osób bez doświadczenia w programowaniu, co czyni Copilota cennym wsparciem w jego nauce i stosowaniu.

Połączenie Copilota i DAX w Power BI otwiera nowe możliwości w zakresie automatyzacji analiz, przyspieszając procesy raportowania, ułatwiając eksplorację danych i wspierając użytkowników w formułowaniu trafnych wniosków. Dzięki tej synergii, nawet skomplikowane analizy stają się dostępne dla szerszego grona odbiorców, niezależnie od poziomu zaawansowania analitycznego.

W kolejnych częściach artykułu przyjrzymy się, w jaki sposób Copilot i DAX współpracują ze sobą w praktyce oraz jak ich integracja wpływa na efektywność pracy analityków danych.

Korzyści z integracji Copilota z Power BI dla analityków

Integracja Copilota z Power BI otwiera nowe możliwości dla analityków danych, umożliwiając znacznie szybsze i bardziej intuicyjne tworzenie zapytań, analiz oraz wniosków opartych na danych. Copilot, oparty na sztucznej inteligencji, działa jako interaktywny asystent, który rozumie intencje użytkownika i potrafi przekształcić je w konkretne działania w Power BI – zwłaszcza przy użyciu języka DAX.

Dzięki temu połączeniu analitycy mogą skupić się na interpretacji wyników, zamiast tracić czas na ręczne pisanie złożonych formuł. Copilot uproszcza proces eksploracji danych, sugerując miary, wizualizacje i modelowanie danych na podstawie naturalnego języka.

• Przyspieszenie analizy – Copilot automatycznie generuje formuły DAX i propozycje wizualizacji na podstawie zapytań w języku naturalnym, skracając czas potrzebny na przygotowanie raportu.
• Ułatwienie pracy z językiem DAX – Analitycy nie muszą być ekspertami w DAX, ponieważ Copilot pomaga tworzyć poprawne składnie i sugeruje poprawki w czasie rzeczywistym.
• Większa dostępność analizy danych – Osoby z mniejszym doświadczeniem technicznym mogą efektywnie wykorzystywać Power BI, dzięki możliwości komunikacji z Copilotem za pomocą prostych komend w języku naturalnym.
• Lepsze zrozumienie danych – Copilot potrafi generować opisy wniosków, streszczenia i wykrywać anomalie, co zwiększa czytelność raportów i ułatwia podejmowanie decyzji.
• Iteracyjna eksploracja – Dzięki błyskawicznemu generowaniu miar i filtrów, analitycy mogą szybko testować różne hipotezy bez konieczności każdorazowego pisania kodu od podstaw.

Integracja ta zmienia sposób, w jaki analitycy podchodzą do pracy z danymi – z technicznie złożonego procesu w bardziej konwersacyjne i dostępne doświadczenie użytkownika.

Tworzenie miar w DAX z pomocą Copilota

Tworzenie miar w Power BI wymaga znajomości języka DAX (Data Analysis Expressions), który umożliwia definiowanie zaawansowanych obliczeń biznesowych. Copilot, oparty na sztucznej inteligencji, znacząco upraszcza ten proces, wspierając użytkowników w generowaniu i doprecyzowywaniu formuł DAX bez potrzeby głębokiej znajomości składni.

Podczas gdy tradycyjne podejście wymaga ręcznego pisania kodu, Copilot pozwala użytkownikom opisać swoją potrzebę w języku naturalnym, np. „Oblicz średni przychód na klienta”, a następnie generuje odpowiednią miarę w DAX. Dzięki temu analitycy mogą skupić się na interpretacji wyników, a nie na składni języka.

Przykład:

Średni przychód na klienta =
DIVIDE(
    SUM(Sprzedaż[Przychód]),
    DISTINCTCOUNT(Sprzedaż[ID_Klienta])
)

Copilot może również sugerować alternatywne podejścia do budowy miar, wskazując różnice między np. SUM, AVERAGE czy CALCULATE w kontekście konkretnych scenariuszy biznesowych.

W rezultacie Copilot pełni rolę inteligentnego asystenta, który nie tylko przyspiesza proces budowania miar, ale także minimalizuje ryzyko błędów logicznych i składniowych, zwłaszcza w bardziej złożonych przypadkach. Jeśli chcesz pogłębić swoją wiedzę i nauczyć się praktycznego zastosowania DAX, sprawdź nasz Kurs DAX - praca w języku DAX i użyteczne funkcje, wizualizacja danych w Power BI.

Analizy przyczynowe wspierane przez Copilota

Analizy przyczynowe w Power BI pozwalają na zrozumienie, dlaczego dane zjawisko miało miejsce – co wpłynęło na wzrost sprzedaży, spadek konwersji czy zmianę zachowań klientów. Dzięki integracji Copilota z Power BI możliwe jest znaczne uproszczenie tego procesu poprzez wsparcie w identyfikacji istotnych zmiennych, generowaniu kodu DAX oraz interpretacji wyników.

Copilot, wykorzystując modele językowe, może analizować dane i sugerować potencjalne przyczyny zmian w metrykach, bazując na trendach, korelacjach i historycznych wzorcach zachowań. Wspiera analityków m.in. w przygotowywaniu automatycznych analiz porównawczych, wykrywaniu odchyleń oraz budowie dynamicznych wizualizacji typu "drill-through" czy "decomposition tree".

Typowe scenariusze zastosowania analiz przyczynowych z Copilotem obejmują:

• Wskazanie czynników wpływających na wzrost lub spadek KPI (np. przychodu, liczby klientów).
• Porównanie różnych segmentów danych w celu identyfikacji istotnych różnic.
• Automatyczne generowanie pytania analitycznego w oparciu o obserwowane zmiany.

Poniżej znajduje się przykładowa interakcja z Copilotem, który generuje formułę DAX w odpowiedzi na pytanie analityka:

-- Pytanie: "Dlaczego sprzedaż w regionie północnym spadła w Q2?"
-- Copilot generuje:
VAR SalesQ1 = CALCULATE(SUM(Sales[Amount]), Sales[Region] = "North", Sales[Quarter] = "Q1")
VAR SalesQ2 = CALCULATE(SUM(Sales[Amount]), Sales[Region] = "North", Sales[Quarter] = "Q2")
RETURN SalesQ2 - SalesQ1

Choć to proste porównanie, Copilot może rozwijać analizę o dodatkowe wymiary, takie jak kanał sprzedaży, typ produktu czy aktywność konkurencji, sugerując kolejne kroki w analizie.

W poniższej tabeli zestawiono tradycyjne podejście do analizy przyczynowej z podejściem wspieranym przez Copilota:

Wsparcie Copilota w analizach przyczynowych nie tylko przyspiesza proces dochodzenia do wniosków, ale także ułatwia mniej doświadczonym użytkownikom eksplorację danych przy użyciu zaawansowanego języka DAX, bez konieczności ręcznego kodowania każdej miary czy filtru.

Segmentacja klientów i personalizacja raportów

Jednym z kluczowych zastosowań Copilota w Power BI jest wsparcie w procesie segmentacji klientów oraz tworzeniu spersonalizowanych raportów. Dzięki integracji z językiem DAX oraz możliwościom uczenia maszynowego, Copilot umożliwia szybsze identyfikowanie grup odbiorców o podobnych cechach i zachowaniach zakupowych, a także automatyczne generowanie odpowiednio dostosowanych wizualizacji i danych.

Segmentacja klientów polega na podziale użytkowników na grupy według określonych kryteriów, takich jak wartość zakupów, częstotliwość interakcji czy lokalizacja geograficzna. Copilot może asystować analitykom, sugerując odpowiednie kolumny do analizy, a także proponując logiczne grupy i progi segmentów oparte na rozkładzie danych. Przykładowo, możliwe jest wygenerowanie podstawowego segmentu RFM (Recency, Frequency, Monetary) z pomocą zapytania DAX:

CustomerSegment = 
SWITCH(TRUE(),
   [RFMScore] >= 8, "Top Customers",
   [RFMScore] >= 5, "Loyal Customers",
   [RFMScore] >= 3, "Occasional Buyers",
   TRUE(), "At Risk")

Personalizacja raportów natomiast pozwala na dynamiczne dostosowywanie treści raportu do kontekstu użytkownika, jego roli biznesowej lub interesujących go metryk. Copilot może rekomendować, które wykresy lub wskaźniki są najbardziej adekwatne dla danego odbiorcy, bazując na wcześniejszych interakcjach i typowych potrzebach użytkowników z podobnym profilem.

Copilot nie tylko przyspiesza projektowanie analiz, ale także zwiększa precyzję interpretacji danych, co jest nieodzowne w działaniach marketingowych, sprzedażowych czy obsłudze klienta. Jego zdolność do kontekstowej interpretacji danych i intuicyjnych sugestii wspiera tworzenie bardziej efektywnych analiz klientocentrycznych. Jeśli chcesz pogłębić swoją wiedzę i lepiej wykorzystać potencjał DAX w Power BI, sprawdź Kurs DAX zaawansowany: tworzenie skutecznych modeli danych.

Przykłady praktyczne i studia przypadków

Zastosowanie Copilota w Power BI w połączeniu z językiem DAX umożliwia automatyzację wielu zadań analitycznych, zwiększając produktywność i dokładność analiz. Poniższe przykłady prezentują, w jaki sposób te narzędzia mogą być używane w różnych branżach i scenariuszach biznesowych.

1. Analiza sprzedaży w sektorze detalicznym

Dzięki Copilotowi analitycy mogą szybko wygenerować miary DAX dotyczące przychodów, marż, a nawet trendów sezonowych. Przykładowo, wprowadzenie zapytania tekstowego typu “Pokaż miesięczny wzrost sprzedaży w kategorii elektronika w 2023” skutkuje wygenerowaniem kodu miary DAX:

Sales Growth = 
VAR PrevMonth = CALCULATE([Total Sales], DATEADD('Date'[Date], -1, MONTH))
RETURN
DIVIDE([Total Sales] - PrevMonth, PrevMonth)

Takie podejście pozwala błyskawicznie analizować dane bez konieczności ręcznego pisania formuł od podstaw.

2. Monitorowanie efektywności kampanii marketingowych

W firmach e-commerce Copilot może pomóc w identyfikacji najlepszych kanałów marketingowych, analizie kosztów pozyskania klienta (CAC) czy ROI z kampanii. Użytkownicy mogą wygenerować wykresy porównujące skuteczność kampanii bez konieczności budowania złożonych modeli danych.

3. Segmentacja klientów w branży finansowej

Copilot wspiera szybkie tworzenie segmentów klientów na podstawie cech demograficznych, zachowań lub wartości klienta. Przykład: “Stwórz segmenty klientów o wysokiej wartości na podstawie średnich miesięcznych wydatków” prowadzi do automatycznego utworzenia miary i segmentów logicznych, które można wykorzystać w raportach.

4. Monitorowanie KPI operacyjnych w produkcji

W firmach produkcyjnych Copilot może asystować w budowaniu pulpitów z KPI, takich jak efektywność maszyn (OEE), wskaźnik błędów produkcyjnych czy czas przestoju. Generowanie zapytań DAX umożliwia analizę trendów i identyfikację obszarów do optymalizacji.

5. Porównanie tradycyjnej analizy z analizą wspieraną przez Copilota

Powyższe przypadki pokazują, że integracja Copilota z Power BI otwiera nowe możliwości dla użytkowników biznesowych oraz profesjonalnych analityków, pozwalając szybciej przechodzić od danych do decyzji.

Wyzwania i ograniczenia zastosowania Copilota

Choć Copilot w Power BI oferuje nowe możliwości w zakresie automatyzacji i przyspieszenia analizy danych, jego wykorzystanie wiąże się z pewnymi ograniczeniami oraz wyzwaniami, które warto uwzględnić przy planowaniu wdrożeń.

• Ograniczona kontekstowość odpowiedzi: Copilot opiera się na analizie naturalnego języka, ale nie zawsze jest w stanie poprawnie zinterpretować złożony kontekst danych lub relacji między tabelami w modelu. Może to prowadzić do generowania kodu DAX, który jest syntaktycznie poprawny, ale nie oddaje intencji analitycznej użytkownika.
• Zależność od jakości modelu danych: Efektywność Copilota w Power BI jest ściśle związana z jakością metadanych, nazw kolumn i relacji w modelu. Brak czytelnych nazw lub opisów może skutkować nieprecyzyjnymi propozycjami formuł lub błędami logicznymi.
• Ograniczenia języka DAX: Copilot ułatwia tworzenie kodu DAX, ale nie eliminuje ograniczeń samego języka. Złożone operacje czasowe, iteracje czy nieszablonowe agregacje nadal wymagają głębszej znajomości DAX i walidacji wygenerowanego kodu.
• Potrzeba walidacji i testowania: Pomoc Copilota nie zwalnia analityków z obowiązku testowania generowanych formuł. Wygenerowany kod może działać poprawnie technicznie, ale dostarczać niewłaściwe wyniki analityczne.
• Bezpieczeństwo i prywatność danych: W zależności od konfiguracji środowiska, korzystanie z funkcji opartych na chmurze może rodzić pytania dotyczące prywatności danych oraz zgodności z regulacjami prawnymi, zwłaszcza w przypadku danych wrażliwych.
• Brak adaptacji do niestandardowych rozwiązań: Copilot najlepiej radzi sobie ze standardowymi przypadkami użycia. W sytuacjach, gdzie stosowane są niestandardowe miary, techniki modelowania lub integracje z zewnętrznymi źródłami danych, skuteczność jego podpowiedzi może być ograniczona.

Uwzględnienie tych czynników jest kluczowe, aby skutecznie wykorzystać potencjał Copilota bez nadmiernego polegania na automatyzacji, która w niektórych przypadkach może prowadzić do błędnej interpretacji danych lub nieoptymalnych rozwiązań.

Podsumowanie i przyszłość analityki wspomaganej AI

Automatyzacja analizy danych w Power BI z pomocą Copilota i języka DAX otwiera nowy rozdział w pracy analityków danych. Dzięki połączeniu możliwości sztucznej inteligencji i zaawansowanych funkcji analitycznych Power BI, użytkownicy mogą szybciej, precyzyjniej i bardziej intuicyjnie przekształcać dane w decyzje biznesowe.

Copilot w Power BI działa jako inteligentny asystent, który ułatwia zrozumienie struktury danych, sugeruje właściwe formuły DAX, a także automatyzuje części procesu analitycznego. Z kolei język DAX (Data Analysis Expressions) to niezwykle elastyczne i potężne narzędzie do tworzenia miar, kolumn obliczeniowych czy filtrowania danych. Wspólne wykorzystanie obu komponentów pozwala osiągnąć znacznie więcej niż przy ich oddzielnym stosowaniu.

W praktyce oznacza to mniejsze bariery wejścia dla początkujących użytkowników i znaczną oszczędność czasu dla zaawansowanych analityków. Rozwiązania wspierane AI stają się fundamentem nowoczesnej analityki, umożliwiając:

• Zwiększenie efektywności – przez automatyzację zadań takich jak pisanie kodu DAX czy eksploracja danych.
• Lepsze decyzje – dzięki szybszemu generowaniu wniosków i łatwiejszej interpretacji wyników.
• Demokratyzację danych – umożliwiając szerszemu gronu użytkowników samodzielną analizę bez konieczności głębokiej znajomości języka DAX.

W miarę dalszego rozwoju Copilota oraz integracji AI z narzędziami BI, analityka danych stanie się jeszcze bardziej zwinna, kontekstowa i dostępna. Przyszłość należy do rozwiązań, które potrafią łączyć ludzką intuicję z mocą algorytmów – i Power BI z Copilotem jest tego doskonałym przykładem.

Jak wizualizować dane w RStudio – praktyczne przykłady 13 sierpnia 2025

Najczęściej używane komendy w RStudio dla analityków 11 sierpnia 2025