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

Wprowadzenie do Copilota i języka DAX

Power BI to potężne narzędzie analizy danych, które pozwala użytkownikom tworzyć złożone raporty i wizualizacje. Jednym z jego kluczowych komponentów jest język DAX (Data Analysis Expressions), który umożliwia tworzenie zaawansowanych miar, kolumn obliczeniowych i filtrów. Choć DAX oferuje ogromne możliwości, jego składnia i logika bywają trudne do opanowania, szczególnie w bardziej złożonych scenariuszach analitycznych.

W odpowiedzi na potrzeby użytkowników, Microsoft wprowadził Copilota – inteligentnego asystenta opartego na sztucznej inteligencji, który ma za zadanie ułatwić pracę z Power BI. Copilot potrafi generować zapytania, sugerować formuły oraz wspierać użytkownika w codziennych zadaniach związanych z analizą danych.

Podstawowa różnica między Copilotem a DAX-em wynika z ich natury: DAX to język funkcyjny, który należy znać i aktywnie pisać, natomiast Copilot pełni rolę wspomagającego narzędzia, które może wygenerować kod DAX na podstawie opisowego zapytania w języku naturalnym. Użytkownik nie musi więc znać wszystkich funkcji i operatorów, aby stworzyć działającą formułę – wystarczy zrozumienie celu analitycznego.

Na przykład, zamiast samodzielnie pisać formułę do obliczenia średniej sprzedaży w ostatnich trzech miesiącach, użytkownik może poprosić Copilota o „pokaż średnią sprzedaż z ostatnich 3 miesięcy”, a on wygeneruje stosowny kod. To podejście znacząco obniża próg wejścia do pracy z Power BI i jednocześnie przyspiesza tworzenie analiz.

Choć Copilot prezentuje obiecujące możliwości, jego skuteczność w generowaniu poprawnych i wydajnych formuł DAX pozostaje tematem do dalszej eksploracji. Warto zrozumieć, jak i kiedy warto z niego korzystać, by w pełni wykorzystać jego potencjał w kontekście analizy danych.

Możliwości Copilota w generowaniu skomplikowanych formuł DAX

Copilot w Power BI to narzędzie oparte na sztucznej inteligencji, które znacząco ułatwia pracę z językiem DAX (Data Analysis Expressions) – jednym z najtrudniejszych aspektów modelowania danych w Power BI. Dzięki integracji z zaawansowanymi modelami językowymi, Copilot potrafi przekształcać zapytania pisane naturalnym językiem na poprawne formuły DAX, skracając tym samym czas potrzebny na tworzenie i testowanie skomplikowanych wyrażeń.

W praktyce oznacza to, że analityk może poprosić Copilota o wygenerowanie miary obliczającej na przykład skumulowaną sprzedaż z wyłączeniem konkretnej kategorii produktów, a narzędzie automatycznie przedstawi odpowiedni kod. Co istotne, Copilot radzi sobie nie tylko z podstawowymi przypadkami, ale również z bardziej złożonymi scenariuszami obejmującymi kontekst filtra, iteratory, wyrażenia warunkowe czy obliczenia półroczne i porównania międzyokresowe.

Do najważniejszych zastosowań Copilota w kontekście DAX należą:

• Generowanie nowych miar i kolumn obliczeniowych w oparciu o opisy słowne.
• Sugestie dla optymalnych składni DAX przy bardziej złożonych problemach analitycznych.
• Tworzenie dynamicznych miar uwzględniających hierarchie czasu czy segmentację klientów.

Copilot potrafi także zidentyfikować typowe wzorce analityczne i zaproponować ich implementację w DAX, co jest szczególnie przydatne w przypadku mniej doświadczonych użytkowników. Warto jednak zaznaczyć, że jako narzędzie wspierające, Copilot nadal wymaga nadzoru – jego propozycje powinny być weryfikowane pod kątem kontekstu modelu danych oraz zgodności z założeniami biznesowymi.

Analiza skuteczności Copilota w zaawansowanych scenariuszach

W miarę jak rośnie złożoność modeli danych oraz potrzeba budowy zaawansowanych metryk, wielu analityków i deweloperów Power BI napotyka trudności w tworzeniu rozbudowanych formuł DAX. Copilot, będący inteligentnym asystentem opartym na sztucznej inteligencji, ma na celu wspieranie użytkowników nie tylko w konstruowaniu podstawowych miar, ale także w rozwiązywaniu bardziej złożonych problemów logicznych i analitycznych.

W kontekście zaawansowanych scenariuszy warto przyjrzeć się trzem głównym aspektom skuteczności Copilota:

• Rozpoznawanie intencji użytkownika: Copilot potrafi przekształcić zapytania w języku naturalnym w funkcjonalny kod DAX. Im bardziej precyzyjny opis oczekiwanej metryki, tym większe szanse na prawidłową interpretację.
• Obsługa złożonych kontekstów filtrowania: W bardziej skomplikowanych scenariuszach, takich jak dynamiczne porównania okresów czy warunkowe agregacje zależne od wielu parametrów, skuteczność Copilota bywa różna i zależy od struktury modelu danych.
• Tworzenie wielowarstwowych formuł: Copilot radzi sobie ze składaniem warunków logicznych, zagnieżdżonymi funkcjami oraz iteracjami (np. SUMX, FILTER), choć czasem wymaga doprecyzowania lub ręcznej korekty przez użytkownika.

Dla przykładu, zapytanie w stylu:

„Oblicz średnią sprzedaż dla produktów premium w ostatnich trzech pełnych miesiącach z wyłączeniem promocji.”

może wygenerować przez Copilota formułę podobną do poniższej:

AveragePremiumSales := 
CALCULATE(
    AVERAGE(Sales[Amount]),
    FILTER(
        Products,
        Products[Category] = "Premium"
    ),
    FILTER(
        Sales,
        Sales[PromoFlag] = FALSE()
            && Sales[Date] >= EOMONTH(TODAY(), -4) + 1
            && Sales[Date] <= EOMONTH(TODAY(), -1)
    )
)

Choć formuła ta może wymagać dopracowania w kontekście konkretnego modelu, pokazuje potencjał Copilota do automatyzowania fragmentów skomplikowanych analiz.

Poniższa tabela porównuje przykładowe scenariusze i poziom skuteczności Copilota:

Ostateczna skuteczność Copilota w zaawansowanych scenariuszach zależy od wielu czynników, w tym jakości danych wejściowych, struktury modelu i precyzji zapytania. Choć AI potrafi wygenerować solidny punkt wyjścia, często wymaga on jeszcze wiedzy eksperckiej z zakresu DAX do finalnej optymalizacji. Jeśli chcesz pogłębić swoją wiedzę na temat wykorzystania AI w analizie danych i nauczyć się praktycznych technik pracy z Power BI, sprawdź Kurs Power BI – analiza danych z wykorzystaniem AI.

Wsparcie Copilota w debugowaniu i optymalizacji formuł

Jednym z istotnych aspektów pracy z językiem DAX w Power BI jest nie tylko tworzenie poprawnych formuł, ale także ich późniejsze debugowanie i optymalizacja. Copilot, jako narzędzie wspierające użytkownika, oferuje realną pomoc w obu tych obszarach.

Podczas gdy pisanie formuł DAX może prowadzić do złożonych i nieczytelnych wyrażeń, Copilot potrafi analizować ich strukturę i identyfikować potencjalne błędy logiczne, nieoptymalne funkcje lub nieefektywne operacje. Dzięki temu wspomaga użytkowników w ulepszaniu zarówno wydajności raportów, jak i czytelności kodu.

Przykładowe funkcje wsparcia Copilota:

• Wskazywanie nieefektywnych funkcji – np. sugerowanie zamiany funkcji FILTER i CALCULATE na bardziej selektywne podejścia.
• Pomoc w zrozumieniu błędów – szczególnie przy niejednoznacznych komunikatach zwracanych przez Power BI.
• Rekomendacje dotyczące indeksowania i relacji – np. identyfikacja kolumn, które mogą powodować problemy wydajnościowe w modelu danych.

Dodatkowo, Copilot może zaproponować alternatywne wersje formuł, które są bardziej zwięzłe lub zgodne z dobrymi praktykami DAX. Przykład:

-- Oryginalna wersja
Total Sales := SUMX(FILTER(Sales, Sales[Amount] > 0), Sales[Amount])

-- Propozycja Copilota
Total Sales := CALCULATE(SUM(Sales[Amount]), Sales[Amount] > 0)

Ponieważ optymalizacja formuł może znacząco wpłynąć na czas odświeżania i interaktywność raportów, wsparcie Copilota w tym zakresie staje się szczególnie wartościowe w projektach zawierających duże wolumeny danych lub złożone modele relacyjne.

Poniższa tabela przedstawia uproszczone porównanie działania z i bez wsparcia Copilota:

Choć Copilot nie zastąpi wiedzy eksperckiej w zakresie DAX, stanowi realne wsparcie w procesie debugowania i optymalizacji, pomagając użytkownikom szybciej osiągnąć poprawne i wydajne formuły.

Zalety korzystania z Copilota przy pracy z DAX

Wykorzystanie Copilota w Power BI do pracy z językiem DAX (Data Analysis Expressions) przynosi szereg korzyści, które znacząco wpływają na efektywność analityków danych, programistów BI i użytkowników biznesowych. Poniżej przedstawiamy najważniejsze zalety płynące z integracji sztucznej inteligencji z procesem budowania formuł DAX.

• Oszczędność czasu – Copilot potrafi błyskawicznie wygenerować propozycje formuł na podstawie opisu językiem naturalnym, eliminując konieczność ręcznego pisania złożonego kodu DAX od zera.
• Wsparcie dla początkujących – narzędzie pozwala użytkownikom z ograniczoną znajomością DAX szybciej rozpocząć analizę danych, podpowiadając właściwe funkcje i struktury zapytań.
• Redukcja błędów składniowych – dzięki automatycznej generacji i uzupełnianiu formuł, Copilot ogranicza ryzyko literówek i niepoprawnych konstrukcji logicznych.
• Ułatwione prototypowanie – pozwala szybko tworzyć wersje robocze miar i kolumn obliczeniowych, które można w późniejszym etapie dostosować do konkretnych potrzeb biznesowych.
• Lepsze zrozumienie składni i funkcji – generowane przez Copilota formuły często zawierają komentarze i przejrzystą strukturę, co pomaga użytkownikom lepiej zrozumieć zastosowanie konkretnych funkcji DAX.
• Ujednolicenie stylu kodu – AI stosuje spójne konwencje nazewnicze i formatowanie, co poprawia czytelność kodu w zespołach projektowych.

Dla zobrazowania, poniżej zamieszczono prosty przykład:

// Zapytanie wygenerowane przez Copilota na podstawie opisu:
// "Oblicz skumulowaną wartość sprzedaży wg miesiąca"
CALCULATE(
    SUM(Sales[Amount]),
    FILTER(
        ALLSELECTED('Date'[Month]),
        'Date'[Month] <= MAX('Date'[Month])
    )
)

Warto zauważyć, że choć Copilot znacznie przyspiesza i ułatwia pracę z DAX, nie zastępuje całkowicie doświadczenia i wiedzy użytkownika – raczej działa jako inteligentny asystent, który zwiększa produktywność i dostępność tego zaawansowanego języka analitycznego. Jeśli chcesz poznać pełne możliwości tego narzędzia, sprawdź Kurs Copilot – wykorzystanie sztucznej inteligencji do automatyzacji i optymalizacji procesów.

Ograniczenia i wyzwania związane z użyciem AI w pisaniu DAX

Copilot w Power BI to narzędzie o dużym potencjale, jednak jak każde rozwiązanie oparte na sztucznej inteligencji, napotyka na pewne ograniczenia i wyzwania podczas pracy z językiem DAX (Data Analysis Expressions). Mimo że potrafi generować poprawne składniowo formuły, jego zastosowanie w bardziej złożonych analizach może wiązać się z ryzykiem błędów logicznych lub niezrozumienia kontekstu biznesowego.

• Ograniczone rozumienie kontekstu modelu danych: Copilot operuje na podstawie dostępnych metadanych i opisów, jednak nie zawsze prawidłowo interpretuje relacje między tabelami, hierarchie czy miary powiązane z konkretnym zastosowaniem biznesowym.
• Brak intuicji biznesowej: AI może zaproponować technicznie poprawną formułę, która nie odpowiada rzeczywistym potrzebom analitycznym użytkownika. Przykładowo, nie zawsze rozróżnia, kiedy należy użyć funkcji CALCULATE, a kiedy FILTER lub ALLSELECTED.
• Problemy z wydajnością wygenerowanego kodu: Niektóre formuły tworzone przez Copilota mogą być nieoptymalne pod względem wydajności, szczególnie w modelach zawierających duże wolumeny danych.
• Ograniczenia językowe: Podczas generowania zapytań na podstawie języka naturalnego, Copilot może nie obsłużyć złożonych lub wieloznacznych poleceń, co skutkuje błędną interpretacją intencji użytkownika.

Przykład sytuacji, w której wygenerowany kod może być syntaktycznie poprawny, ale logicznie błędny:

SalesLastYear = CALCULATE(SUM(Sales[Amount]), YEAR(Sales[Date]) = YEAR(TODAY()) - 1)

Powyższa formuła może wyglądać poprawnie, ale funkcja YEAR(Sales[Date]) = YEAR(TODAY()) - 1 nie działa w kontekście filtra. Wymaga zastosowania funkcji FILTER lub zmiennej tabelarycznej.

Oto krótkie porównanie typowych ograniczeń:

Podsumowując, choć Copilot znacząco przyspiesza pracę z DAX, jego użycie wymaga ostrożności i weryfikacji wygenerowanych formuł zarówno pod kątem poprawności technicznej, jak i zgodności z założeniami analizy biznesowej.

Przykłady praktyczne zastosowania Copilota w Power BI

W praktyce Copilot w Power BI może znacząco ułatwić życie analitykom i twórcom raportów, szczególnie w kontekście pracy z językiem DAX. Jego zastosowanie obejmuje zarówno codzienne zadania, jak i bardziej złożone analizy biznesowe. Oto kilka typowych scenariuszy, w których Copilot okazuje się szczególnie przydatny:

• Tworzenie miar i kolumn obliczeniowych na podstawie opisu – zamiast ręcznie pisać formułę DAX, użytkownik może opisać potrzebę w języku naturalnym, np. „oblicz sumę przychodów tylko dla klientów z Niemiec”, a Copilot wygeneruje odpowiednią formułę.
• Automatyzacja powtarzalnych zapytań – dla często wykonywanych operacji, takich jak obliczanie udziału procentowego czy wartości skumulowanej, Copilot może wygenerować kod DAX oszczędzając czas i redukując ryzyko błędu.
• Pomoc przy złożonych filtrach kontekstowych – gdy potrzebna jest analiza np. „średniej sprzedaży tylko dla produktów premium w Q2 z wyłączeniem promocji”, Copilot potrafi zaproponować strukturę formuły, która uwzględnia wiele warunków kontekstowych.
• Wsparcie w zrozumieniu istniejących formuł – analizując już istniejący kod DAX, Copilot może zaproponować uproszczenia lub wyjaśnienia logiczne, co ułatwia ich utrzymanie i rozwój.
• Generowanie dynamicznych miar zależnych od wyboru użytkownika – Copilot może pomóc w tworzeniu formuł reagujących na selekcję w filtrach lub slicerach, np. pokazujących dane w różnych walutach lub okresach czasu.

Choć Copilot nie zastępuje całkowicie wiedzy specjalisty DAX, staje się realnym wsparciem w codziennej pracy z Power BI, przyspieszając proces tworzenia modeli i raportów oraz obniżając próg wejścia dla mniej doświadczonych użytkowników.

Podsumowanie i rekomendacje dla użytkowników

Copilot w Power BI to potężne narzędzie wspomagające pracę z językiem DAX, który odgrywa kluczową rolę w budowie modeli analitycznych i tworzeniu dynamicznych miar w raportach. Choć DAX może być dla wielu użytkowników barierą ze względu na swoją składnię i logikę działania, Copilot ułatwia jego opanowanie, oferując wsparcie w tworzeniu i analizie formuł.

Użytkownicy Power BI mogą wykorzystać Copilota zarówno do generowania podstawowych zapytań DAX, jak i do rozwiązywania bardziej złożonych problemów analitycznych. Narzędzie to sprawdza się przy przyspieszaniu pracy, sugerowaniu alternatywnych rozwiązań i poprawianiu składni. Jego zaletą jest nie tylko oszczędność czasu, ale też możliwość edukacji – podpowiedzi dostarczane przez Copilota mogą służyć jako punkt wyjścia do nauki języka DAX.

Warto jednak pamiętać, że Copilot nie zastępuje całkowicie wiedzy eksperckiej ani nie eliminuje potrzeby rozumienia logiki działania modeli danych. Ostateczna odpowiedzialność za poprawność formuł i ich wpływ na analizę spoczywa na użytkowniku. Dlatego rekomendujemy traktowanie Copilota jako inteligentnego asystenta, a nie jako gotowego rozwiązania dla każdego problemu.

Dla użytkowników, którzy dopiero zaczynają pracę z DAX, Copilot może być świetnym wsparciem edukacyjnym. Natomiast dla bardziej zaawansowanych analityków stanie się przydatnym narzędziem do przyspieszania codziennej pracy i eksploracji nowych podejść do budowy formuł.

SPSS vs. R vs. Python – które narzędzie do analizy danych wybrać? 01 sierpnia 2025

STAR (Situation – Task – Action – Result) 30 lipca 2025