Copilot w Power BI – czy napisze za Ciebie każdy skomplikowany DAX?

Wprowadzenie do Copilota i języka DAX

Power BI, jako jedno z najpopularniejszych narzędzi do analizy danych, umożliwia tworzenie zaawansowanych raportów i wizualizacji przy użyciu języka DAX (Data Analysis Expressions). DAX to język formuł, który pozwala na definiowanie obliczeń, miar oraz kolumn obliczeniowych w modelach danych. Mimo swojej ogromnej mocy, dla wielu użytkowników może być on skomplikowany i trudny do opanowania, szczególnie gdy chodzi o bardziej złożone wyrażenia logiczne lub analizy czasowe.

W odpowiedzi na te wyzwania, Microsoft wprowadził funkcję Copilot – inteligentnego asystenta działającego w środowisku Power BI. Bazując na mechanizmach sztucznej inteligencji, Copilot pomaga użytkownikom w tworzeniu zapytań, generowaniu raportów oraz – co szczególnie istotne – pisaniu formuł DAX. Dzięki niemu użytkownicy, zarówno początkujący, jak i doświadczeni, mogą znacznie szybciej i efektywniej tworzyć potrzebne obliczenia, nawet jeśli nie znają wszystkich zawiłości języka.

Copilot działa w oparciu o modele językowe, które rozumieją kontekst danych i potrafią przekształcać zapytania w języku naturalnym na zapisy techniczne w DAX. Przykładowo, zamiast ręcznego budowania miary z użyciem skomplikowanych funkcji takich jak CALCULATE, FILTER czy DATESYTD, użytkownik może po prostu napisać: „Pokaż skumulowaną sprzedaż od początku roku”, a Copilot zaproponuje odpowiednią formułę.

Choć narzędzie to nie zastępuje całkowicie wiedzy eksperckiej, jego celem jest znaczące skrócenie czasu potrzebnego na pisanie i testowanie formuł, a także zmniejszenie bariery wejścia dla nowych użytkowników. Copilot staje się więc wsparciem, które może zrewolucjonizować sposób pracy z DAX-em w Power BI, czyniąc zaawansowaną analitykę bardziej dostępną.

Generowanie skomplikowanych formuł DAX za pomocą Copilota

Rozpoczynając pracę z językiem DAX, wielu analityków szybko napotyka na rosnącą złożoność zapytań, szczególnie przy analizie danych dynamicznych, budowie zaawansowanych wskaźników KPI czy tworzeniu miar uwzględniających kontekst czasu. W takich sytuacjach Copilot w Power BI może stać się nieocenionym wsparciem.

Copilot, oparty na sztucznej inteligencji, potrafi generować złożone formuły DAX na podstawie naturalnego języka – wystarczy zadać pytanie lub opisać potrzebną logikę. Przykładowo, użytkownik może napisać: „Oblicz wzrost sprzedaży rok do roku dla kategorii produktowej 'Elektronika' z wyłączeniem promocji”, a Copilot wygeneruje odpowiedni wyrażenie DAX. W ten sposób możliwe jest tworzenie miar uwzględniających filtrowanie, relacje między tabelami oraz operacje czasowe.

Jedną z największych zalet Copilota jest jego zdolność do rozpoznawania intencji użytkownika oraz podpowiadania optymalnych funkcji DAX, które często umykają nawet doświadczonym analitykom. Dzięki temu można znacznie szybciej uzyskać działające rozwiązanie bez konieczności wielogodzinnego testowania składni i debugowania krok po kroku.

Warto jednak zauważyć, że wygenerowane przez Copilota formuły nie zawsze są w pełni dopasowane do kontekstu modelu danych lub mogą wymagać ręcznych poprawek. Narzędzie to nie zastępuje wiedzy analitycznej, ale ułatwia i przyspiesza proces budowania skomplikowanych logik analitycznych w Power BI.

W praktyce Copilot sprawdza się zarówno przy tworzeniu miar wykorzystujących funkcje czasowe (takie jak DATEADD, PARALLELPERIOD), jak i bardziej zaawansowanych wyrażeń z użyciem CALCULATE, FILTER czy VAR. Użytkownicy mogą czerpać korzyści z umiejętnego łączenia intuicji biznesowej z możliwościami generatywnej AI, tworząc formuły DAX szybciej i efektywniej niż kiedykolwiek wcześniej.

Analiza skuteczności Copilota w zaawansowanych scenariuszach

W miarę jak modele danych w Power BI stają się coraz bardziej złożone, rośnie znaczenie precyzyjnego i wydajnego pisania formuł DAX. Copilot, oparty na sztucznej inteligencji, staje się obiecującym narzędziem wspomagającym analityków w tych zadaniach. W tej sekcji przyjrzymy się, jak Copilot radzi sobie z bardziej zaawansowanymi przypadkami użycia języka DAX – od obliczeń złożonych miar po kontekstowo zależne transformacje danych.

W kontekście zaawansowanych scenariuszy, skuteczność Copilota można rozpatrywać w kilku wymiarach:

• Zakres zrozumienia kontekstu danych: Copilot potrafi interpretować zapytania użytkownika i często poprawnie mapuje je na strukturę modelu danych, choć bywa, że wymaga doprecyzowania nazewnictwa lub logiki biznesowej.
• Tworzenie złożonych agregacji: W wielu przypadkach potrafi wygenerować formuły wykorzystujące funkcje takie jak CALCULATE, FILTER, czy ALLSELECTED, jednak nie zawsze optymalnie.
• Rozpoznawanie niestandardowych kontekstów filtrowania: Copilot ma ograniczone zdolności do przewidywania intencji użytkownika w scenariuszach wymagających głębokiego zrozumienia modelu danych.

Poniższa tabela ilustruje przykładowe porównanie wyników Copilota dla kilku typowych wyzwań w DAX:

Przykład wygenerowanej przez Copilota formuły (lekko uproszczony):

VIP_Sales_Last12M = 
CALCULATE(
    SUM(Sales[Amount]),
    Customer[Type] = "VIP",
    DATESINPERIOD(Date[Date], MAX(Date[Date]), -12, MONTH)
)

Choć składnia wygląda poprawnie, niezbędne może być dostosowanie do kontekstu filtrowania lub użycie funkcji takich jak FILTER() dla pełnej poprawności. Copilot może stanowić solidny punkt wyjścia, ale w bardziej złożonych scenariuszach wymaga wsparcia ze strony użytkownika. Dla osób chcących pogłębić swoje umiejętności w tym zakresie, warto rozważyć udział w Kursie Power BI – analiza danych z wykorzystaniem AI.

Wsparcie w debugowaniu i optymalizacji kodu DAX

Jednym z kluczowych wyzwań w pracy z językiem DAX jest nie tylko jego pisanie, ale również skuteczne debugowanie i optymalizacja istniejących formuł. Copilot w Power BI oferuje użytkownikom nowe możliwości w tym zakresie, wspierając zarówno początkujących, jak i zaawansowanych analityków w zrozumieniu i poprawie działania kodu DAX.

Podczas pracy z Copilotem, użytkownik może wskazać fragment kodu, który sprawia trudność, a narzędzie zasugeruje potencjalne błędy logiczne, nieoptymalne konstrukcje lub wskaże lepsze sposoby osiągnięcia tego samego efektu. Typowe zastosowania obejmują:

• Identyfikację nieefektywnych funkcji lub warunków logicznych, które spowalniają raporty.
• Podpowiedzi dotyczące poprawy wydajności poprzez zamianę funkcji iteratorów na funkcje agregujące.
• Wytłumaczenie działania złożonej formuły krok po kroku, co ułatwia lokalizację błędów.

Dla zobrazowania działania Copilota w kontekście debugowania i optymalizacji, poniżej znajduje się prosty przykład:

// Oryginalna formuła
Total Sales := CALCULATE(SUM(Sales[Amount]), FILTER(ALL(Sales), Sales[Region] = "East"))

Copilot może zasugerować uproszczenie i poprawę wydajności poprzez usunięcie zbędnego kontekstu:

// Zoptymalizowana wersja
Total Sales := CALCULATE(SUM(Sales[Amount]), Sales[Region] = "East")

Choć różnica może wydawać się subtelna, usunięcie funkcji ALL() może mieć istotny wpływ na działanie raportu, zwłaszcza przy dużych wolumenach danych.

Warto również podkreślić, że Copilot nie tylko wykrywa potencjalne problemy, ale często wyjaśnia dlaczego dana zmiana jest korzystna, co stanowi wartość edukacyjną dla użytkownika.

Poniższa tabela przedstawia podstawowe różnice w podejściu do debugowania i optymalizacji z i bez wykorzystania Copilota:

Podsumowując, Copilot staje się nieocenionym wsparciem w procesie optymalizacji i debugowania kodu DAX, umożliwiając szybsze, dokładniejsze i bardziej świadome podejmowanie decyzji analitycznych.

Zalety używania Copilota przy pisaniu DAX

Stosowanie Copilota podczas pracy z językiem DAX w Power BI przynosi szereg korzyści, szczególnie dla osób, które nie są ekspertami w składni i logice DAX, jak i dla zaawansowanych użytkowników chcących przyspieszyć pracę. Poniżej przedstawiamy główne atuty korzystania z tej funkcjonalności – a jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o praktycznym wykorzystaniu AI w codziennej pracy w Microsoft 365, sprawdź Kurs Copilot w Microsoft 365 – wykorzystanie AI do zwiększenia produktywności w Microsoft 365.

• Przyspieszenie pracy: Copilot znacząco redukuje czas potrzebny na przygotowanie formuł DAX, szczególnie tych bardziej złożonych, które normalnie wymagałyby wielokrotnego testowania i poprawek.
• Minimalizacja błędów składniowych: Automatyczne generowanie kodu pomaga uniknąć typowych błędów, takich jak niewłaściwe użycie funkcji, błędy nawiasów czy nieprawidłowe odniesienia do kolumn.
• Lepsze zrozumienie logiki DAX: Użytkownicy mogą traktować Copilota jako narzędzie edukacyjne – analizując wygenerowane formuły, uczą się prawidłowych wzorców i struktur DAX.
• Spójność i standaryzacja kodu: Copilot generuje formuły w ustandaryzowanej formie, co ułatwia utrzymanie i dalszy rozwój modelu danych.
• Wsparcie w eksploracji danych: Dzięki możliwości generowania formuł na podstawie zapytań w języku naturalnym, Copilot pozwala szybciej testować hipotezy analityczne bez konieczności manualnego kodowania każdej metryki.

Dla porównania, poniższa tabela zestawia tradycyjne podejście z wykorzystaniem Copilota:

Przykład prostego zapytania do Copilota i wynikowej formuły DAX:

// Zapytanie w języku naturalnym:
"Oblicz sumę sprzedaży tylko dla produktów kategorii 'Elektronika'"

// Wygenerowany kod DAX:
CALCULATE(
  SUM(Sales[Amount]),
  FILTER(Products, Products[Category] = "Elektronika")
)

Widać tu, jak Copilot może przekształcić intuicyjne zadanie w poprawną i skuteczną formułę DAX – bez konieczności zagłębiania się w szczegóły składni już na wstępie.

Ograniczenia i potencjalne problemy

Choć Copilot w Power BI stanowi przełomowe narzędzie wspierające użytkowników w tworzeniu formuł DAX, nie jest wolny od ograniczeń. Jego skuteczność może być zmienna w zależności od kontekstu, złożoności modelu danych oraz precyzji zapytań językowych. Poniżej przedstawiamy kluczowe ograniczenia i potencjalne pułapki, które warto mieć na uwadze podczas pracy z tym narzędziem.

• Brak pełnego zrozumienia kontekstu modelu: Copilot nie zawsze prawidłowo interpretuje relacje w modelu danych, co może skutkować generowaniem błędnych lub nieefektywnych formuł.
• Ograniczona interpretacja intencji użytkownika: Polecenia w języku naturalnym mogą być niejednoznaczne. Nawet drobna zmiana słownictwa potrafi prowadzić do zupełnie innego wyniku.
• Problemy z zaawansowanymi koncepcjami DAX: W przypadkach takich jak zmienne konteksty filtrowania, iteratory czy zaawansowane miary, Copilot może tworzyć kod, który jest syntaktycznie poprawny, lecz semantycznie nietrafny.
• Potrzeba walidacji wygenerowanego kodu: Użytkownicy nie powinni bezkrytycznie ufać każdej wygenerowanej formule. Niezależna weryfikacja działania kodu jest nadal niezbędna.
• Brak pełnej zgodności z najlepszymi praktykami: Generowane formuły mogą być nadmiernie skomplikowane, trudne do utrzymania lub nieoptymalne pod względem wydajności.

Przykład wygenerowanego kodu, który może wydawać się poprawny, ale nie uwzględnia kontekstu filtrowania:

CALCULATE(SUM(Sales[Amount]), Customers[Region] = "West")

W powyższym przypadku brak użycia funkcji FILTER lub KALENDR może spowodować, że wynik nie będzie zależny od aktualnego kontekstu raportu. To typowy przykład, gdzie Copilot generuje formalnie poprawną funkcję, która jednak nie spełnia oczekiwań użytkownika.

Ostatecznie, choć Copilot znacząco przyspiesza proces pisania formuł DAX, nie zastępuje on wiedzy analityka i nadal wymaga technicznej czujności oraz znajomości specyfiki języka DAX.

Przykłady praktyczne: studia przypadków

W tej sekcji przyjrzymy się kilku rzeczywistym scenariuszom, w których Copilot w Power BI okazał się przydatnym narzędziem przy generowaniu i modyfikowaniu złożonych formuł DAX. Każdy przypadek pokazuje inne zastosowanie Copilota – od tworzenia obliczeń biznesowych, przez dynamiczne miary, aż po optymalizację istniejących zapytań.

• Analiza rentowności produktu w czasie: Użytkownik chciał porównać zmienność marży brutto w ujęciu miesięcznym dla różnych kategorii produktów. Copilot zaproponował dynamiczną miarę obliczającą różnicę wartości między miesiącami, uwzględniając filtry kontekstu danych.
• Identyfikacja klientów o wysokim potencjale: Zadaniem było stworzenie miary klasyfikującej klientów według ich średniego koszyka zakupowego i częstotliwości zakupów. Copilot zaproponował formułę wykorzystującą funkcje warunkowe, segmentując klientów według zdefiniowanych progów.
• Porównanie sprzedaży rok do roku z korektą sezonowości: Użytkownik potrzebował miary uwzględniającej sezonowe odchylenia w sprzedaży. Copilot wygenerował formułę, która nie tylko porównywała wartości rok do roku, ale także uwzględniała średnie sezonowe z ostatnich trzech lat.
• Obliczenie wskaźnika churn rate klientów: W tym scenariuszu chodziło o określenie, ilu klientów przestało kupować w danym okresie. Copilot pomógł zidentyfikować różnicę między zestawami unikalnych klientów w kolejnych kwartałach i przekształcić ją w wskaźnik procentowy.
• Weryfikacja poprawności istniejącej miary: Użytkownik miał problem z błędnymi wynikami dla miary średniej ważonej. Copilot zasugerował alternatywną konstrukcję formuły z wyjaśnieniem, dlaczego poprzednie podejście mogło prowadzić do błędów przy niepełnych danych.

Te przykłady pokazują, jak Copilot może wspierać użytkowników Power BI w codziennej pracy z DAX-em – zarówno przy tworzeniu nowych obliczeń, jak i przy analizie oraz modyfikacji już istniejących formuł. Choć jego podpowiedzi bywają trafne i przyspieszają pracę, zawsze warto je zweryfikować w kontekście konkretnego modelu danych i logiki biznesowej.

Podsumowanie i rekomendacje

Copilot w Power BI otwiera nowe możliwości dla użytkowników chcących usprawnić pracę z językiem DAX. Dzięki wsparciu sztucznej inteligencji możliwe staje się szybsze tworzenie zapytań i formuł, które wcześniej wymagały zaawansowanej wiedzy technicznej. Choć narzędzie to nie eliminuje całkowicie potrzeby rozumienia zasad działania DAX, stanowi cenne wsparcie zarówno dla początkujących, jak i zaawansowanych analityków.

Największą zaletą Copilota jest możliwość przekształcania opisów w języku naturalnym w konkretne formuły. Użytkownik może opisać, co chce osiągnąć – np. „oblicz średnią sprzedaż w ostatnich trzech miesiącach” – a Copilot zaproponuje adekwatną funkcję. To znacząco skraca czas potrzebny na eksperymentowanie i szukanie właściwego podejścia.

Jednakże, jak każde narzędzie oparte na sztucznej inteligencji, Copilot wymaga świadomego stosowania. Polecenia muszą być precyzyjne, a wyniki – weryfikowane. Warto również pamiętać, że Copilot nie zastępuje dobrej praktyki modelowania danych ani znajomości mechanizmów działania Power BI.

Rekomendacje:

• Traktuj Copilota jako asystenta, a nie pełnoprawnego autora kodu – zawsze sprawdzaj wygenerowane formuły.
• Używaj Copilota do przyspieszania rutynowych zadań i jako inspiracji przy bardziej złożonych problemach DAX.
• Rozwijaj swoją wiedzę o DAX równolegle – zrozumienie kodu ułatwia formułowanie skutecznych zapytań w języku naturalnym.
• Wdrażaj Copilota stopniowo w codziennej pracy, obserwując, w jakich scenariuszach przynosi największe korzyści.

Copilot to nie rewolucja, która z dnia na dzień zmieni sposób pracy z Power BI, ale z pewnością jest to krok naprzód w kierunku bardziej intuicyjnego i dostępnego modelowania danych.

AI do zadań specjalnych – przegląd najlepszych wyspecjalizowanych narzędzi dla biznesu 31 sierpnia 2025

Zamiana mowy na tekst dzięki Whisper – czy AI kończy erę ręcznych notatek ze spotkań? 29 sierpnia 2025