Copilot i AI w Power BI – jak generować automatyczne rekomendacje w raportach

Wprowadzenie do Copilota i sztucznej inteligencji w Power BI

Power BI, jako jedna z czołowych platform do analizy i wizualizacji danych, od lat rozwija swoje możliwości w zakresie automatyzacji i inteligentnego wspomagania użytkownika. Wraz z rozwojem technologii sztucznej inteligencji (AI), Microsoft wprowadził do Power BI funkcję Copilot – inteligentnego asystenta, który wykorzystuje AI do wsparcia użytkowników na różnych etapach pracy z danymi.

Copilot w Power BI to narzędzie bazujące na modelach językowych i mechanizmach uczenia maszynowego. Umożliwia ono użytkownikom interakcję z danymi w bardziej naturalny sposób – np. poprzez zapytania w języku naturalnym – oraz automatyzuje wiele zadań, które wcześniej wymagały ręcznej interwencji analityka. Dzięki temu proces tworzenia raportów i analiz staje się szybszy, bardziej intuicyjny i dostępny także dla osób bez zaawansowanej wiedzy technicznej.

Sztuczna inteligencja w Power BI obejmuje jednak nie tylko Copilota. To także szereg funkcji i mechanizmów, które pozwalają na głębsze zrozumienie danych, wykrywanie wzorców, prognozowanie trendów czy generowanie rekomendacji. AI wspiera zarówno technicznych użytkowników, jak i osoby z działów biznesowych, ułatwiając podejmowanie trafnych decyzji opartych na danych.

Copilot i AI w Power BI różnią się zakresem działania: Copilot pełni rolę interaktywnego doradcy i automatyzatora, natomiast AI jako szerszy zestaw funkcji oferuje konkretne narzędzia analityczne, takie jak modele predykcyjne, analiza sentymentu czy wykrywanie anomalii. Ich wspólne zastosowanie otwiera nowe możliwości w zakresie eksploracji danych i budowania wartościowych insightów biznesowych.

Jak działa Copilot w Power BI: mechanizm i integracja z danymi

Copilot w Power BI to zaawansowane narzędzie wykorzystujące sztuczną inteligencję do wspomagania pracy analityków i użytkowników biznesowych podczas tworzenia raportów oraz analizy danych. Mechanizm ten opiera się na integracji z usługami Microsoft i wykorzystaniu językowych modeli sztucznej inteligencji (AI), które umożliwiają generowanie analiz i rekomendacji w sposób naturalny i intuicyjny.

Podstawowym założeniem działania Copilota jest analiza kontekstu raportu, struktury danych oraz zapytań użytkownika. Dzięki temu możliwe jest automatyczne generowanie wniosków, sugestii wizualizacji oraz interpretacji danych bez konieczności pisania złożonych formuł czy skryptów. Copilot dostosowuje swoje odpowiedzi do zawartości modelu danych, rozpoznając relacje między tabelami, typy danych oraz metadane.

Ten wpis powstał w odpowiedzi na zagadnienia, które regularnie pojawiają się na szkoleniach prowadzonych przez Cognity.

Integracja Copilota z Power BI odbywa się bezpośrednio w interfejsie użytkownika, co oznacza, że użytkownicy mogą korzystać z jego funkcji bez opuszczania raportu czy edytora danych. Wystarczy wprowadzić zapytanie w języku naturalnym, a Copilot przetwarza je, analizuje dostępne dane i prezentuje najbardziej adekwatne odpowiedzi lub propozycje działań.

Wśród głównych zastosowań Copilota znajdują się:

• Sugestie dotyczące wizualizacji danych na podstawie ich zawartości i charakterystyki.
• Generowanie opisów i podsumowań trendów na wykresach.
• Wspieranie użytkownika w interpretacji danych za pomocą języka naturalnego.
• Automatyczne wyszukiwanie anomalii lub istotnych zmian w danych.

Dzięki głębokiej integracji z modelem danych Power BI oraz mechanizmom AI, Copilot staje się osobistym asystentem analitycznym, który upraszcza i przyspiesza proces analizy — pozwalając skupić się na wnioskach i decyzjach, a nie na technicznych aspektach przygotowania raportu.

Dostępne funkcje AI w Power BI i ich zastosowanie

Power BI oferuje szereg wbudowanych funkcji sztucznej inteligencji (AI), które wspierają użytkowników w analizie danych, tworzeniu prognoz i generowaniu trafnych rekomendacji. Dzięki integracji z usługami Microsoft AI, użytkownicy mogą korzystać z zaawansowanych możliwości analitycznych bez potrzeby posiadania specjalistycznej wiedzy z zakresu programowania czy uczenia maszynowego.

Poniżej przedstawiono główne funkcje AI dostępne w Power BI wraz z ich zastosowaniami:

Wszystkie te funkcje można łączyć z tradycyjnymi źródłami danych w Power BI – zarówno w trybie importu, jak i DirectQuery. Dzięki temu analitycy zyskują nowe narzędzia do szybszej eksploracji danych i podejmowania decyzji opartych na faktach.

Warto również wspomnieć, że wiele z tych narzędzi posiada wsparcie dla języka naturalnego oraz możliwości personalizacji, co dodatkowo zwiększa ich użyteczność w codziennej pracy analityka. Jeśli chcesz nauczyć się, jak skutecznie wykorzystywać te funkcje w praktyce, sprawdź nasz Kurs Power BI – analiza danych z wykorzystaniem AI i dowiedz się, jak wykorzystać pełen potencjał sztucznej inteligencji w raportowaniu.

Generowanie automatycznych rekomendacji w raportach

Jedną z przełomowych funkcjonalności, jakie oferuje Power BI dzięki integracji z Copilotem i sztuczną inteligencją, jest możliwość generowania automatycznych rekomendacji w raportach. Funkcja ta pozwala użytkownikom nie tylko analizować dane, ale również uzyskać konkretne wskazówki i sugestie dotyczące dalszych działań — bez konieczności ręcznego tworzenia skomplikowanych analiz czy modeli predykcyjnych.

Rekomendacje generowane przez AI mogą dotyczyć różnych aspektów danych, takich jak:

• Wykrywanie nieoczywistych trendów i anomalii, które mogą wymagać dalszego zbadania,
• Podpowiedzi dotyczące optymalizacji kosztów lub zwiększenia przychodów,
• Sugestie dotyczące konkretnych działań operacyjnych lub strategicznych,
• Automatyczne tworzenie podsumowań kluczowych wniosków z danych,
• Personalizowane rekomendacje oparte na profilu użytkownika i kontekście biznesowym raportu.

Dzięki wykorzystaniu dużych modeli językowych (LLM), takich jak te zastosowane w Copilocie, Power BI może analizować dane w tle i generować rekomendacje w sposób naturalny i zrozumiały dla użytkownika. W praktyce oznacza to, że analityk nie musi znać języka DAX ani tworzyć złożonych zapytań — wystarczy interakcja w języku naturalnym, np. poprzez wpisanie pytania lub polecenia.

W Cognity mamy doświadczenie w pracy z zespołami, które wdrażają to rozwiązanie – dzielimy się tym także w artykule.

Przykładowe zapytanie wpisane przez użytkownika może wyglądać tak:

"Jakie czynniki miały największy wpływ na spadek sprzedaży w ostatnich trzech miesiącach?"

Na podstawie tego polecenia Copilot może wygenerować rekomendację typu:

"Sprzedaż spadła głównie w regionie południowym z powodu niższych zamówień od dwóch kluczowych klientów. Jednocześnie zauważono wzrost kosztów transportu w tym regionie."

Ostatecznie, funkcja automatycznego generowania rekomendacji w Power BI znacząco skraca czas potrzebny na analizę danych i wspiera szybsze podejmowanie trafnych decyzji biznesowych.

Zastosowanie AI w analizie danych i wspieraniu decyzji biznesowych

Sztuczna inteligencja (AI) w Power BI znacząco zmienia sposób, w jaki organizacje analizują dane i podejmują decyzje strategiczne. Dzięki integracji AI i narzędzi takich jak Copilot, użytkownicy mogą szybciej identyfikować kluczowe wzorce, przewidywać trendy oraz automatyzować procesy analityczne – bez konieczności posiadania zaawansowanej wiedzy technicznej.

AI w Power BI wspiera użytkowników na dwóch głównych płaszczyznach:

• Analiza danych: automatyczne wykrywanie anomalii, klasyfikacja, prognozowanie oraz tworzenie segmentów klientów na podstawie danych historycznych.
• Wsparcie decyzji: generowanie rekomendacji opartych na danych, identyfikacja czynników wpływających na wyniki KPI oraz interaktywne podpowiedzi analityczne w czasie rzeczywistym.

Poniższa tabela przedstawia podstawowe różnice między klasyczną analizą danych a analizą wspieraną przez AI w Power BI:

Przykład prostego wykorzystania AI w Power BI może wyglądać następująco:

// Przykładowy fragment DAX wykorzystujący funkcję Q&A
EVALUATE
  NATURALINNERJOIN(
    Sales,
    'Which products had the highest sales in Q1?'
  )

Powyższy kod pokazuje, jak zapytania w języku naturalnym mogą być interpretowane i przekształcane przez Power BI w konkretne działania analityczne.

W efekcie integracja AI pozwala nie tylko na oszczędność czasu, ale również na zwiększenie trafności wniosków analitycznych, co przekłada się na lepsze decyzje biznesowe. Jeśli chcesz pogłębić praktyczne umiejętności w tym zakresie, sprawdź Kurs Copilot plus DAX – analityka z wsparciem AI.

Przykłady praktycznego użycia Copilota i AI w firmach

Wdrażanie Copilota i funkcji sztucznej inteligencji w Power BI niesie ze sobą wymierne korzyści w różnych branżach. Poniżej przedstawiamy kilka scenariuszy, w których firmy skutecznie wykorzystują te rozwiązania do usprawnienia procesów raportowania i analizy danych.

• Sprzedaż i marketing: Zespoły analizujące dane sprzedażowe wykorzystują Copilota do automatycznego generowania narracji na temat trendów w wynikach. Na przykład, AI może wskazać regiony o najwyższym wzroście sprzedaży oraz prognozować przyszłe wyniki na podstawie sezonowości i wcześniejszych danych.
• Finanse: Działy finansowe korzystają z modeli predykcyjnych opartych na AI do identyfikowania odchyleń od budżetu czy przewidywania przepływów pieniężnych. Copilot może również generować sugestie dotyczące potencjalnych oszczędności lub obszarów ryzyka.
• Logistyka i łańcuch dostaw: Firmy analizują czas dostaw i poziomy zapasów, aby optymalizować operacje. Z pomocą Copilota możliwe jest szybkie wykrywanie wąskich gardeł i wskazywanie potencjalnych punktów usprawnienia.
• HR i zarządzanie personelem: AI w Power BI wspiera działy HR w analizie rotacji pracowników, efektywności rekrutacji oraz w identyfikowaniu trendów wpływających na retencję kadry.

Poniższa tabela przedstawia porównanie typowych zastosowań Copilota i klasycznych rozwiązań analitycznych:

Jak pokazują powyższe przykłady, Copilot i AI w Power BI pozwalają firmom znacząco skrócić czas analizy danych, zwiększyć dokładność prognoz i ułatwić zrozumienie złożonych informacji, co przekłada się na lepsze decyzje biznesowe.

Korzyści biznesowe wynikające z wykorzystania Copilota i AI

Wykorzystanie Copilota i sztucznej inteligencji (AI) w Power BI przynosi szereg wymiernych korzyści dla organizacji, niezależnie od ich wielkości czy branży. Dzięki integracji AI z narzędziem do analizy danych przedsiębiorstwa mogą podejmować trafniejsze decyzje, szybciej identyfikować trendy i eliminować błędy wynikające z ręcznej analizy.

• Oszczędność czasu: Automatyzacja procesów analitycznych i generowanie rekomendacji pozwala zaoszczędzić godziny pracy analityków i specjalistów ds. danych.
• Większa dostępność analiz: Dzięki intuicyjnemu interfejsowi i wsparciu Copilota, również osoby bez zaawansowanej wiedzy technicznej mogą korzystać z Power BI, co sprzyja demokratyzacji danych w organizacji.
• Lepsze decyzje biznesowe: AI umożliwia szybkie identyfikowanie istotnych wzorców i anomalii, co wspiera menedżerów w podejmowaniu opartych na danych decyzji.
• Personalizacja raportów: Copilot ułatwia tworzenie raportów dostosowanych do indywidualnych potrzeb użytkowników, co zwiększa efektywność pracy i zaangażowanie zespołów.
• Skalowalność rozwiązań analitycznych: Wdrażanie AI w Power BI poprawia elastyczność i umożliwia szybkie dostosowanie analiz do zmieniających się potrzeb biznesowych.

Ostatecznie, integracja Copilota i AI w Power BI nie tylko usprawnia procesy raportowania i analizy, ale także wspiera rozwój kultury organizacyjnej opartej na danych, w której wiedza staje się dostępna i zrozumiała dla szerszego grona użytkowników.

Podsumowanie i przyszłość AI w Power BI

Wprowadzenie rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji, takich jak Copilot, znacząco zmienia sposób korzystania z Power BI. Dzięki zaawansowanym algorytmom uczenia maszynowego oraz przetwarzaniu języka naturalnego, użytkownicy mogą szybciej analizować dane, generować rekomendacje oraz budować bardziej intuicyjne raporty bez konieczności zaawansowanej wiedzy technicznej.

Copilot w Power BI to nie tylko narzędzie automatyzujące pracę analityków, ale przede wszystkim wsparcie w podejmowaniu trafniejszych decyzji na podstawie danych. Współdziałając z modelami AI, Copilot umożliwia interaktywne przekształcanie danych, tworzenie wizualizacji oraz sugerowanie wniosków bazujących na wzorcach ukrytych w zbiorach informacji.

Potencjał AI w Power BI stale się rozwija. W nadchodzących latach możemy spodziewać się jeszcze większej integracji z ekosystemem Microsoft, lepszego zrozumienia kontekstu biznesowego przez modele AI oraz większej personalizacji sugestii generowanych przez Copilota. Te innowacje obiecują jeszcze bardziej zautomatyzowane i inteligentne podejście do pracy z danymi, czyniąc Power BI narzędziem nie tylko raportującym, ale aktywnie wspierającym rozwój organizacji. W Cognity łączymy teorię z praktyką – dlatego ten temat rozwijamy także w formie ćwiczeń na szkoleniach.

Trendy w wykorzystaniu AI w rekrutacji – co się zmienia? 23 września 2025

Machine learning w KNIME – jak stworzyć i wdrożyć model predykcyjny krok po kroku 21 września 2025