Automatyzacja analizy danych w Power BI z pomocą Copilota i DAX

Wprowadzenie do Copilota i języka DAX w Power BI

Power BI to zaawansowane narzędzie analityczne, które umożliwia tworzenie dynamicznych raportów i wizualizacji danych. Kluczowymi elementami tego ekosystemu są język DAX (Data Analysis Expressions) oraz Copilot – nowoczesny asystent oparty na sztucznej inteligencji, zintegrowany z Power BI w celu wspomagania użytkowników na różnych etapach analizy danych.

DAX to język formuł służący do tworzenia miar, kolumn obliczeniowych i tabel w Power BI. Umożliwia on zaawansowane przekształcanie danych i budowanie logiki biznesowej, pozwalając analitykom na dokładne modelowanie i analizę złożonych zbiorów danych. Jego składnia przypomina formuły znane z Excela, jednak oferuje znacznie większą moc wyrazu i możliwości manipulacji danymi w kontekście relacyjnym.

Copilot w Power BI to narzędzie wykorzystujące modele językowe do wspomagania pracy analityka. Pozwala m.in. na zadawanie pytań w języku naturalnym, automatyczne generowanie miar DAX, rekomendowanie wizualizacji oraz wyjaśnianie wzorców w danych. Dzięki temu Copilot nie tylko przyspiesza proces analizy, ale również obniża barierę wejścia dla mniej zaawansowanych użytkowników.

Główne różnice między DAX a Copilotem leżą w ich funkcji i zastosowaniu:

• DAX to język przeznaczony dla użytkowników tworzących złożone kalkulacje i analizy logiczne w modelu danych.
• Copilot pełni rolę inteligentnego asystenta, który pomaga w tworzeniu zapytań, interpretacji wyników oraz automatyzacji zadań analitycznych.

Choć oba narzędzia różnią się charakterem, ich połączenie w Power BI otwiera nowe możliwości: od szybszego prototypowania po bardziej trafne wnioski z danych. Copilot może wygenerować propozycję formuły DAX, którą analityk następnie dostosowuje do swoich potrzeb, tworząc w ten sposób efektywny workflow oparty na współpracy człowieka ze sztuczną inteligencją.

Korzyści z integracji Copilota dla analityków danych

Wprowadzenie Copilota do środowiska Power BI znacząco zmienia sposób, w jaki analitycy danych tworzą raporty, modelują dane i formułują zapytania w języku DAX. Dzięki wykorzystaniu generatywnej sztucznej inteligencji, Copilot pozwala przyspieszyć proces analizy danych, ograniczając jednocześnie liczbę błędów i obniżając próg wejścia dla mniej doświadczonych użytkowników.

Oto najważniejsze korzyści, jakie niesie integracja Copilota dla specjalistów zajmujących się analizą danych:

• Przyspieszenie pracy: Copilot potrafi generować sugestie i fragmenty kodu DAX na podstawie opisu w języku naturalnym, co znacząco skraca czas potrzebny na tworzenie lub modyfikację miar.
• Lepsze zrozumienie danych: Dzięki możliwości zadawania pytań w języku naturalnym, analitycy mogą szybciej uzyskać odpowiedzi na temat struktury lub zawartości modelu danych bez konieczności ręcznego przeszukiwania tabel czy relacji.
• Ułatwiona analiza przyczynowa: Copilot może wskazywać potencjalne przyczyny zmian w danych lub różnic w wartościach KPI, co wspiera szybką diagnozę problemów biznesowych.
• Wsparcie dla początkujących: Użytkownicy, którzy nie mają dużego doświadczenia z językiem DAX, mogą uczyć się przez obserwację sugestii Copilota i analizę generowanego kodu.
• Automatyzacja zadań rutynowych: Tworzenie powtarzalnych elementów raportów, jak wykresy czy karty wskaźników, może być częściowo zautomatyzowane dzięki komunikacji z Copilotem.

W praktyce oznacza to, że analityk nie musi już znać całej składni DAX, by wyrazić potrzebę – wystarczy sformułować pytanie lub zadanie w języku naturalnym, a Copilot zaproponuje odpowiednie rozwiązanie lub kod.

Tworzenie zaawansowanych miar z użyciem Copilota i DAX

Tworzenie miar w Power BI to jedno z kluczowych zadań analityka danych, które pozwala przekształcać surowe dane w konkretne wskaźniki biznesowe. Dzięki integracji Copilota z Power BI, proces ten staje się bardziej intuicyjny i dostępny również dla osób z mniejszym doświadczeniem programistycznym. Copilot wspiera użytkownika w generowaniu formuł języka DAX (Data Analysis Expressions), automatyzując część pracy i jednocześnie zwiększając precyzję obliczeń.

Język DAX to potężne narzędzie do tworzenia miar i kolumn obliczeniowych, umożliwiające m.in. budowanie wskaźników KPI, analiz czasowych, obliczeń procentowych i zaawansowanej segmentacji. Copilot, jako asystent oparty na sztucznej inteligencji, może znacznie przyspieszyć ten proces, proponując składnię, debugując kod i sugerując najlepsze praktyki.

Poniższa tabela przedstawia podstawowe różnice w podejściu do tworzenia miar w Power BI z i bez użycia Copilota:

Przykład prostego zapytania w języku naturalnym, które można zadać Copilotowi:

"Oblicz średnią wartość sprzedaży dla ostatnich 12 miesięcy."

Copilot może na tej podstawie wygenerować gotową formułę DAX, np.:

SalesLast12Months = 
CALCULATE(
    AVERAGE('Sales'[Amount]),
    DATESINPERIOD(
        'Date'[Date],
        MAX('Date'[Date]),
        -12,
        MONTH
    )
)

Takie wsparcie pozwala analitykom szybciej przechodzić od koncepcji do konkretnych wyników analitycznych. Dla osób chcących pogłębić znajomość języka DAX i jego praktycznego zastosowania, polecamy Kurs DAX - praca w języku DAX i użyteczne funkcje, wizualizacja danych w Power BI.

Analizy przyczynowe wspomagane przez Copilota

Analiza przyczynowa (ang. root cause analysis) odgrywa kluczową rolę w zrozumieniu, dlaczego określone zjawiska zachodzą w danych biznesowych, takich jak spadek sprzedaży, wzrost kosztów operacyjnych czy nieoczekiwane odchylenia KPI. Dzięki integracji Copilota z Power BI, użytkownicy zyskują potężne narzędzie wspierające proces dochodzenia do źródeł problemów bez konieczności ręcznego budowania skomplikowanych modeli i zależności.

Copilot, oparty na sztucznej inteligencji, potrafi analizować dane w czasie rzeczywistym, identyfikując potencjalne przyczyny zmian i proponując możliwe hipotezy. W połączeniu z językiem DAX umożliwia generowanie dynamicznych wizualizacji i miar, które pomagają szybciej dojść do sedna problemu.

Podstawowe różnice w podejściu z Copilotem vs. klasyczne podejście:

Przykładowo, analityk zauważa spadek przychodów w jednym z regionów. Zamiast analizować dziesiątki tabel i wymiarów, może zapytać Copilota o możliwe przyczyny, np.:

"Co mogło wpłynąć na spadek przychodów w regionie Północ w Q2 2024?"

Copilot analizuje zmienne, takie jak liczba transakcji, średnia wartość koszyka, sezonowość, dostępność produktów czy opóźnienia w dostawach – i przedstawia syntetyczne wnioski w formie wykresów lub sugestii filtrów.

W połączeniu z językiem DAX możliwe jest szybkie tworzenie warunkowych miar, które pozwalają przetestować hipotezy przyczynowe. Przykład miary ilustrującej wpływ opóźnionych zamówień na przychody:

DelayedRevenueImpact = 
CALCULATE(
    SUM(Sales[Revenue]),
    FILTER(Sales, Sales[DeliveryDelay] > 5)
)

Dzięki Copilotowi, nawet mniej doświadczeni użytkownicy mogą generować takie obliczenia, pytając w języku naturalnym, np. "Pokaż przychód wygenerowany przez zamówienia z opóźnieniem dostawy powyżej 5 dni".

Wdrażanie analiz przyczynowych w Power BI z wykorzystaniem Copilota przyczynia się do znacznego skrócenia czasu potrzebnego na identyfikację źródeł problemów oraz wspiera podejmowanie trafnych decyzji biznesowych opartych na danych, bez konieczności każdorazowego angażowania zaawansowanych zespołów analitycznych.

Segmentacja klientów z wykorzystaniem sztucznej inteligencji

Segmentacja klientów to proces grupowania użytkowników na podstawie wspólnych cech, zachowań lub wartości. Dzięki integracji sztucznej inteligencji z Power BI oraz wsparciu Copilota i języka DAX, możliwe jest automatyczne wykrywanie wzorców i tworzenie dynamicznych segmentów, które wspierają podejmowanie decyzji biznesowych.

Tradycyjnie segmentacja opierała się na ręcznie zdefiniowanych regułach, takich jak przedziały wiekowe czy poziom przychodów. Obecnie, dzięki AI i automatyzacji, możliwe staje się wykorzystywanie algorytmów analizujących dane behawioralne, transakcyjne i demograficzne bez potrzeby dogłębnego programowania.

Copilot w Power BI może automatycznie sugerować segmenty klientów na podstawie analizy danych, a użytkownik może dostosować logikę przy użyciu języka DAX. Przykładowo, poniższy kod DAX umożliwia stworzenie prostego segmentu lojalnych klientów na podstawie liczby zamówień:

Customer Segment = 
SWITCH(
    TRUE(),
    [Order Count] >= 20, "Lojalni",
    [Order Count] >= 10, "Średnio aktywni",
    "Nowi"
)

Dzięki sztucznej inteligencji możliwe jest nie tylko grupowanie klientów, ale także odkrywanie ukrytych zależności, które wcześniej były trudne do zidentyfikowania. Copilot może również zasugerować alternatywne segmenty na podstawie istniejących danych, co znacząco przyspiesza analizy i pozwala na tworzenie bardziej trafnych kampanii marketingowych. Jeśli chcesz pogłębić swoje umiejętności w analizie danych z wykorzystaniem DAX, sprawdź Kurs DAX zaawansowany: tworzenie skutecznych modeli danych.

Przyspieszenie procesu analizy danych dzięki automatyzacji

Automatyzacja w Power BI, wspierana przez Copilota oraz język DAX (Data Analysis Expressions), znacząco usprawnia cały proces analityczny — od eksploracji danych, przez tworzenie miar i wizualizacji, aż po generowanie wniosków. W tej sekcji omówione zostaną kluczowe sposoby, w jakie automatyzacja wpływa na efektywność pracy analityków danych.

Główne aspekty automatyzacji w Power BI

• Generowanie kodu DAX z pomocą języka naturalnego: Copilot pozwala użytkownikom przekształcać pytania w języku naturalnym w poprawne, zoptymalizowane formuły DAX, co eliminuje konieczność ręcznego pisania skomplikowanych wyrażeń.
• Sugestie wizualizacji i interpretacji danych: Copilot automatycznie rekomenduje wykresy i wskaźniki KPI dopasowane do kontekstu danych, skracając czas potrzebny na eksperymentowanie z różnymi układami dashboardów.
• Automatyczne diagnozowanie danych: Narzędzia AI w Power BI mogą samodzielnie identyfikować anomalie, trendy i odchylenia, które wcześniej wymagały ręcznej analizy.

Porównanie: tradycyjna analiza vs. analiza zautomatyzowana

Przykład użycia Copilota do tworzenia miary

Załóżmy, że chcemy obliczyć średnią wartość koszyka klienta. Zamiast pisać kod DAX samodzielnie, użytkownik może wpisać zapytanie w języku naturalnym, np.:

"Oblicz średnią wartość zamówienia na klienta"

Copilot generuje automatycznie odpowiednią formułę:

AverageBasket = DIVIDE(SUM(Sales[TotalAmount]), DISTINCTCOUNT(Sales[CustomerID]))

Takie podejście oszczędza czas, redukuje błędy i pozwala skupić się analitykom na interpretacji danych zamiast na ich przygotowaniu.

Przykłady zastosowań i studia przypadków

W praktyce połączenie Copilota i języka DAX w Power BI umożliwia analitykom szybkie tworzenie, testowanie i wdrażanie zaawansowanych modeli analitycznych. Poniżej prezentujemy wybrane scenariusze zastosowań, które ilustrują możliwości tej technologii w rzeczywistym środowisku biznesowym.

• Analiza sprzedaży z dynamiczną segmentacją klientów: Dzięki Copilotowi możliwe jest automatyczne generowanie miar DAX, które segmentują klientów na podstawie ich zachowań zakupowych, częstotliwości transakcji czy wartości koszyka. Użytkownik może zadać pytanie w języku naturalnym, np. „Pokaż, którzy klienci zwiększyli wydatki w ostatnich 3 miesiącach”, a Copilot wygeneruje odpowiednie wyrażenie DAX.
• Monitorowanie wskaźników KPI w czasie rzeczywistym: Firmy korzystające z Power BI mogą wykorzystać Copilota do budowy dynamicznych miar KPI, reagujących na bieżące dane. Przykładowo, tworzenie miary porównującej bieżącą sprzedaż do średniej z poprzednich miesięcy może być zautomatyzowane i przyspieszone dzięki podpowiedziom Copilota.
• Analiza rotacji pracowników w działach HR: W organizacjach zatrudniających dużą liczbę pracowników, Copilot wspomaga tworzenie modeli analitycznych do identyfikacji trendów rotacyjnych, analizy przyczyn odejść i prognozowania przyszłych zmian kadrowych. Wystarczy wpisać zapytanie typu „Oblicz wskaźnik rotacji według działów i miesięcy”, by uzyskać gotowe rozwiązanie.
• Prognozowanie zapotrzebowania na produkty w retailu: Detaliści wykorzystują Copilota do analizowania danych sprzedażowych w celu identyfikacji sezonowych trendów i przewidywania przyszłego zapotrzebowania. Automatyczne generowanie formuł DAX ułatwia adaptację modeli predykcyjnych do zmieniających się warunków rynkowych.
• Analiza rentowności kanałów marketingowych: Działy marketingu mogą wykorzystać Copilota do tworzenia niestandardowych miar ROI dla różnych kampanii i kanałów. Dzięki interakcji w języku naturalnym, analitycy mogą szybko porównywać efektywność działań i podejmować decyzje o alokacji budżetu.

Zastosowanie Copilota w połączeniu z językiem DAX nie tylko przyspiesza proces analizy danych, ale także zwiększa jego dostępność dla osób mniej zaawansowanych technicznie. Różnorodność przypadków użycia wskazuje na uniwersalność i potencjał automatyzacji, która redefiniuje sposób pracy z danymi w Power BI.

Podsumowanie i perspektywy rozwoju

Automatyzacja analizy danych w Power BI z wykorzystaniem Copilota i języka DAX otwiera nowy rozdział w pracy analityków i zespołów BI. Połączenie zaawansowanych możliwości języka DAX z inteligentnymi podpowiedziami Copilota pozwala nie tylko przyspieszyć proces tworzenia analiz, ale także znacząco podnosi ich jakość i trafność.

Copilot w Power BI działa jako inteligentny asystent, który wspiera użytkownika na każdym etapie pracy – od eksploracji danych, przez budowanie miar, aż po interpretację wyników. Dzięki przetwarzaniu języka naturalnego Copilot potrafi przekształcać zapytania użytkownika na konkretne formuły DAX, co znacznie obniża barierę wejścia dla początkujących i usprawnia codzienną pracę bardziej zaawansowanych użytkowników.

Z kolei DAX (Data Analysis Expressions) pozostaje kluczowym narzędziem do tworzenia miar, kolumn obliczeniowych i logiki biznesowej w modelach danych. W połączeniu z Copilotem, jego stosowanie staje się bardziej intuicyjne i mniej czasochłonne. Użytkownicy mogą skupić się na zadaniach analitycznych, a nie na składni i zawiłościach języka.

W rezultacie, automatyzacja analizy danych w Power BI nie tylko zwiększa produktywność i dokładność analiz, ale również otwiera nowe możliwości dla innowacyjnych zastosowań biznesowych. W miarę jak narzędzia oparte na sztucznej inteligencji będą się rozwijać, można oczekiwać jeszcze głębszej integracji Copilota z Power BI, co przyczyni się do jeszcze większej dostępności analiz opartych na danych dla szerokiego grona użytkowników.

Redukcja kosztów operacyjnych dzięki ML 29 lipca 2025

ABT – And, But, Therefore 27 lipca 2025