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

Wprowadzenie do Copilota i języka DAX

Wraz z dynamicznym rozwojem narzędzi opartych na sztucznej inteligencji, takich jak Microsoft Copilot, sposób pracy z danymi w Power BI przechodzi prawdziwą rewolucję. Copilot, zintegrowany z platformą Power BI, obiecuje uprościć wiele zadań analitycznych – w tym również tworzenie formuł w języku DAX (Data Analysis Expressions), który odgrywa kluczową rolę w przekształcaniu i analizie danych.

DAX to język zapytań i obliczeń wykorzystywany w Power BI, Excelu oraz Analysis Services. Pozwala użytkownikom na budowanie zaawansowanych miar, kolumn obliczeniowych czy tabel, umożliwiając precyzyjne modelowanie danych i tworzenie szczegółowych analiz biznesowych. Jego składnia przypomina nieco formuły znane z Excela, jednak jego możliwości są znacznie bogatsze – zwłaszcza w kontekście pracy na dużych zbiorach danych i relacyjnych modelach danych.

Copilot, jako inteligentny asystent oparty na sztucznej inteligencji, wspiera użytkowników w obsłudze Power BI – od generowania wizualizacji po sugestie dotyczące zapytań i formuł. Jego potencjał w kontekście DAX polega na możliwości proponowania lub wręcz tworzenia formuł na podstawie opisów językiem naturalnym, co ma szansę znacząco ograniczyć próg wejścia dla mniej zaawansowanych użytkowników oraz przyspieszyć pracę doświadczonych analityków danych.

Różnica między DAX a Copilotem polega więc na ich funkcji i roli w procesie analizy danych: DAX to język, który „wykonuje” operacje analityczne, natomiast Copilot jest narzędziem wspierającym jego tworzenie. Innymi słowy, DAX to narzędzie, a Copilot – pomocnik, który pomaga się nim posługiwać.

W praktyce może to wyglądać tak, że zamiast ręcznego pisania złożonej formuły obliczającej dynamikę sprzedaży rok do roku, użytkownik może zapytać Copilota: „Oblicz wzrost sprzedaży w porównaniu do poprzedniego roku”, a system zaproponuje odpowiedni kod w DAX.

Generowanie skomplikowanych formuł DAX przez Copilota

Jedną z najbardziej oczekiwanych funkcjonalności Copilota w Power BI jest możliwość generowania złożonych formuł DAX na podstawie opisów tekstowych. Zamiast ręcznego pisania skomplikowanych wyrażeń, użytkownik może polegać na sztucznej inteligencji, która – na podstawie kontekstu modelu danych i polecenia w języku naturalnym – tworzy odpowiednią formułę. To znacząco przyspiesza pracę, zwłaszcza gdy mamy do czynienia z zaawansowaną logiką obliczeniową.

Copilot potrafi tworzyć formuły wykorzystujące zaawansowane funkcje języka DAX, takie jak:

• CALCULATE – do zmiany kontekstu filtrów w obliczeniach;
• FILTER – do tworzenia warunkowych zestawów danych;
• VAR i RETURN – do stosowania zmiennych dla czytelniejszego i bardziej zoptymalizowanego kodu;
• SUMX, AVERAGEX i inne funkcje iteracyjne – do pracy z wierszami tabeli w sposób dynamiczny.

Przykładowo, użytkownik może wpisać polecenie: „Oblicz średni przychód per klient tylko dla zamówień powyżej 1000 zł z ostatniego roku”, a Copilot wygeneruje odpowiednią formułę DAX, która uwzględni zarówno filtrację danych, jak i agregację w odpowiednim kontekście czasowym.

Choć taka automatyzacja jest dużym ułatwieniem, warto pamiętać, że skuteczność wygenerowanych formuł zależy od jakości danych źródłowych, poprawności modelu oraz precyzji polecenia. Copilot nie zastępuje wiedzy o DAX, lecz wspomaga w jej stosowaniu, szczególnie tam, gdzie składnia bywa złożona.

Analiza skuteczności Copilota w zaawansowanych scenariuszach DAX

Copilot w Power BI to narzędzie, które ma na celu wspomóc analityków danych i twórców raportów w pisaniu formuł DAX – języka służącego do analizy danych i tworzenia wyrażeń obliczeniowych w Power BI. Ale jak skuteczny jest Copilot, gdy w grę wchodzą zaawansowane scenariusze, takie jak kontekstowe filtrowanie, miary zagnieżdżone, czy dynamiczna segmentacja czasowa?

W przypadku prostych zapytań, takich jak sumowanie wartości czy obliczanie średnich przy użyciu podstawowych funkcji DAX, Copilot zazwyczaj radzi sobie bardzo dobrze. Jednak prawdziwa próba jego możliwości pojawia się w bardziej złożonych zastosowaniach, gdy wymagane jest dokładne zrozumienie kontekstu danych, zależności między tabelami i logiki biznesowej.

W praktyce oznacza to, że Copilot dobrze radzi sobie z szablonowymi zapytaniami, ale jego skuteczność maleje, gdy formuły wymagają kreatywności lub specyficznego zrozumienia modelu danych. W złożonych sytuacjach, Copilot może wygenerować kod, który z pozoru wygląda poprawnie, ale nie daje oczekiwanych wyników w raporcie.

Na przykład, przy próbie stworzenia miary pokazującej średni wzrost sprzedaży w ujęciu kwartalnym, Copilot może zaproponować coś w rodzaju:

Average Growth Qtr = 
AVERAGEX(
    VALUES('Date'[Quarter]),
    DIVIDE([Sales TY] - [Sales LY], [Sales LY])
)

Choć syntaktycznie poprawna, taka formuła może nie uwzględniać sezonowości danych lub niuansów w definicji kwartałów specyficznych dla organizacji użytkownika.

Wnioski? Copilot stanowi solidne wsparcie przy pisaniu DAX, ale w zaawansowanych scenariuszach jego skuteczność bywa nieprzewidywalna i wymaga nadzoru ze strony doświadczonego analityka. Jeśli chcesz pogłębić swoją wiedzę i lepiej wykorzystywać możliwości Power BI oraz AI, warto zapoznać się z Kursem Power BI – analiza danych z wykorzystaniem AI.

Wsparcie Copilota w debugowaniu formuł DAX

Tworzenie złożonych formuł DAX w Power BI nierzadko prowadzi do sytuacji, w których wyniki nie są zgodne z oczekiwaniami. W takich przypadkach rola Copilota wykracza poza samo generowanie kodu – staje się on również narzędziem wspomagającym proces debugowania, czyli identyfikacji i eliminacji błędów logicznych oraz składniowych w formułach.

Copilot w Power BI może pomóc użytkownikowi w analizie istniejącego kodu DAX, poprzez:

• Wskazanie potencjalnych błędów logicznych – np. niewłaściwego kontekstu filtrowania lub użycia nieadekwatnych funkcji.
• Proponowanie alternatywnych rozwiązań – podpowiedzi, jak można przepisać formułę, aby była bardziej wydajna lub czytelna.
• Objaśnienie działania poszczególnych fragmentów kodu – w celu lepszego zrozumienia zachowania formuły w konkretnym modelu danych.

Przykład: jeśli użytkownik napisze formułę zwracającą nieoczekiwane wyniki:

Sales LY = CALCULATE([Total Sales], SAMEPERIODLASTYEAR('Date'[Date]))

Copilot może zasugerować, że problem może wynikać z braku odpowiedniej relacji między tabelą dat a danymi sprzedażowymi lub z niewłaściwego użycia funkcji SAMEPERIODLASTYEAR w kontekście wybranych dat.

Warto zaznaczyć, że Copilot nie zastępuje pełnowymiarowego testowania kodu, ale może znacząco skrócić czas potrzebny na zlokalizowanie problemu. W połączeniu z intuicyjnym wyjaśnianiem działania formuł, staje się realnym wsparciem dla osób mających trudności z debugowaniem złożonych wyrażeń DAX.

Zalety korzystania z Copilota przy pisaniu DAX

Tworzenie formuł DAX (Data Analysis Expressions) potrafi być czasochłonne i wymaga precyzyjnego zrozumienia logiki działania języka, jego kontekstu oraz składni. Właśnie tutaj Copilot w Power BI oferuje szereg istotnych korzyści, które ułatwiają i przyspieszają pracę analityków oraz twórców raportów.

• Oszczędność czasu – Copilot pozwala generować wstępne wersje formuł DAX na podstawie zapytań w języku naturalnym. Zamiast tworzyć formułę od zera, użytkownik może skupić się na dopracowaniu wygenerowanego kodu.
• Lepsza dostępność dla początkujących – osoby uczące się DAX mogą szybciej zrozumieć strukturę i zastosowanie konkretnych funkcji, obserwując, jakie formuły proponuje Copilot.
• Zmniejszenie ryzyka pomyłek składniowych – automatyczne generowanie kodu redukuje typowe błędy literowe, nawiasowe i składniowe, które często występują przy ręcznym pisaniu DAX.
• Wspomaganie eksploracji nowych funkcji – Copilot może sugerować mniej oczywiste funkcje DAX lub techniki optymalizacji, które użytkownik mógłby przeoczyć pisząc formułę samodzielnie.
• Szybsze prototypowanie – użytkownicy mogą szybko wygenerować kilka alternatywnych wersji formuły i przetestować różne podejścia, co znacznie przyspiesza iteracyjny proces analizy danych.

Dla zobrazowania potencjału Copilota, poniżej przykład w jaki sposób może zostać wygenerowana formuła z prostej komendy:

// Polecenie do Copilota:
"Oblicz średnią sprzedaż miesięczną dla każdego regionu"

// Wygenerowany przez Copilota kod DAX:
AverageMonthlySales = 
AVERAGEX(
    VALUES('Calendar'[Month]),
    CALCULATE(SUM('Sales'[Amount]))
)

Choć wygenerowany kod może wymagać dopasowania do konkretnego modelu danych, stanowi solidną bazę do dalszych prac. Copilot nie tylko przyspiesza tworzenie kodu, ale również staje się partnerem w eksploracji danych i budowie złożonych modeli analitycznych. Jeśli chcesz lepiej wykorzystać jego możliwości, sprawdź Kurs Copilot – wykorzystanie sztucznej inteligencji do automatyzacji i optymalizacji procesów.

Ograniczenia i wyzwania związane z używaniem AI do tworzenia DAX

Choć Copilot w Power BI otwiera nowe możliwości w zakresie automatyzacji i przyspieszenia pisania zapytań DAX, jego wykorzystanie nie jest wolne od ograniczeń. Warto znać potencjalne pułapki, zanim w pełni zdecydujemy się polegać na sztucznej inteligencji przy modelowaniu danych.

• Brak pełnego kontekstu modelu danych
  Copilot działa w oparciu o dane, które zostały mu udostępnione, co często ogranicza jego zdolność do pełnego zrozumienia relacji w modelu czy potrzeb biznesowych. Może to prowadzić do wygenerowania poprawnej składniowo formuły, która jednak nie oddaje zamierzonej logiki.
• Uproszczenia w złożonych scenariuszach
  AI często dąży do generowania odpowiedzi „najbardziej prawdopodobnych”, co w kontekście DAX może oznaczać rezygnację z bardziej wyrafinowanych rozwiązań. Przykładowo, formuła zamiast użycia CALCULATE() z odpowiednimi filtrami, może opierać się jedynie na prostym SUM().
• Trudność w interpretacji błędów
  Gdy zapytanie DAX wygenerowane przez Copilota zawiera błąd logiczny lub składniowy, jego interpretacja może być trudna – szczególnie dla mniej doświadczonych użytkowników, którzy zakładają poprawność działania AI.
• Ograniczenia językowe i semantyczne
  Copilot może mieć trudności z interpretacją nieprecyzyjnych lub złożonych zapytań w języku naturalnym, zwłaszcza jeżeli zawierają one metafory, regionalizmy lub niejednoznaczne sformułowania.
• Nadmierne zaufanie
  Użytkownicy mogą popaść w pułapkę polegania wyłącznie na AI, rezygnując z własnej analizy i weryfikacji kodu. Może to skutkować przyjęciem błędnych wyników jako prawidłowych.

Dla zobrazowania, poniżej przedstawiono przykład formuły wygenerowanej przez Copilota, która wygląda poprawnie, lecz nie uwzględnia jednego z filtrów kontekstowych modelu danych:

SalesTotal := SUM('Sales'[Amount])

Tymczasem, poprawna wersja powinna uwzględniać filtr na region:

SalesTotalFiltered := CALCULATE(SUM('Sales'[Amount]), 'Region'[Name] = "Central")

Podsumowując, choć Copilot może znacznie przyspieszyć pracę z DAX, jego użycie wymaga świadomości ograniczeń i gotowości do ręcznej korekty lub walidacji wyników.

Przypadki użycia i przykłady praktyczne

Wprowadzenie AI w środowisko Power BI, a szczególnie integracja Copilota z językiem DAX, otwiera nowe możliwości dla analityków biznesowych i twórców raportów. Copilot może znacznie przyspieszyć pracę z danymi, szczególnie wtedy, gdy potrzebujemy szybko stworzyć złożone formuły lub przekształcić naturalną intencję użytkownika w działający kod DAX. Poniższe przypadki użycia pokazują, gdzie Copilot może naprawdę zabłysnąć w praktyce.

• Tworzenie formuł na podstawie opisu biznesowego: Zamiast ręcznie budować obliczenia, użytkownik może opisać, co chce uzyskać, np. "pokaż wzrost sprzedaży rok do roku". Copilot wygeneruje odpowiednią formułę w języku DAX bazując na tym opisie.
• Automatyzacja typowych analiz: W wielu modelach dane są analizowane pod kątem udziału procentowego, trendów czy średnich kroczących. Copilot może sugerować gotowe formuły do takich analiz, oszczędzając czas i ograniczając ryzyko błędów składniowych.
• Wsparcie przy transformacjach kontekstowych: Kiedy potrzebny jest kod uwzględniający kontekst filtrowania lub czasowy, Copilot pomaga dobrać odpowiednie funkcje (jak CALCULATE, FILTER, ALLSELECTED) i pokazuje, jak je połączyć.
• Przyspieszenie nauki języka DAX: Dzięki podpowiedziom i generowaniu kodu w czasie rzeczywistym, mniej doświadczeni użytkownicy mogą szybko zrozumieć, jak działają konkretne funkcje i jak budować własne formuły.
• Inspiracja dla doświadczonych analityków: Nawet osoby dobrze znające DAX mogą skorzystać z Copilota jako narzędzia do szybkiego prototypowania lub znajdowania alternatywnych rozwiązań dla znanych problemów modelowania danych.

Copilot nie tylko skraca drogę od potrzeby biznesowej do gotowej formuły, ale też wprowadza nowy sposób interakcji z Power BI – bardziej konwersacyjny i intuicyjny. W kolejnych częściach przyjrzymy się, jak radzi sobie w różnych scenariuszach i gdzie jego pomoc jest szczególnie cenna.

Podsumowanie i rekomendacje dla użytkowników

Copilot w Power BI to narzędzie, które może znacząco usprawnić pracę analityków danych, zwłaszcza podczas pracy z językiem DAX. Dzięki integracji sztucznej inteligencji użytkownicy zyskują dostęp do wsparcia przy tworzeniu formuł, wyjaśnianiu ich działania oraz identyfikowaniu ewentualnych błędów.

Język DAX (Data Analysis Expressions) pozostaje kluczowym elementem w modelowaniu danych i tworzeniu miar w Power BI. Copilot nie zastępuje jednak dogłębnej wiedzy o strukturze modelu danych czy logice biznesowej — stanowi raczej inteligentnego asystenta, który może znacząco przyspieszyć proces twórczy i pomóc unikać typowych błędów.

Użytkownicy, którzy znają podstawy DAX, skorzystają najbardziej, traktując Copilota jako narzędzie wspomagające, a nie rozwiązanie typu „wpisz i zapomnij”. Przy bardziej zaawansowanych scenariuszach warto weryfikować sugestie AI pod kątem poprawności logicznej i wydajnościowej.

• Dla początkujących: Copilot może być dobrym punktem wyjścia do nauki – tłumaczy składnię i pomaga w podstawowych operacjach.
• Dla zaawansowanych: narzędzie sprawdza się jako pomoc w testowaniu hipotez, eksplorowaniu nowych podejść czy szybszym generowaniu szkieletów formuł.
• Dla zespołów BI: Copilot może zwiększyć produktywność i ujednolicić podejście do pisania kodu, szczególnie w dużych projektach z wieloma analitykami.

Podsumowując, choć Copilot nie zastąpi eksperckiej wiedzy i krytycznego myślenia analityka, może stać się cennym elementem warsztatu pracy z Power BI i DAX, szczególnie w środowiskach wymagających szybkości i elastyczności.

Najczęstsze błędy w prezentacjach biznesowych i jak think-cell pomaga ich uniknąć 16 sierpnia 2025

Przypadki użycia i studia przypadków 14 sierpnia 2025