استخدام Copilot مع Microsoft Fabric Dataflow Gen2

  • 5 دقائق

يعد تكامل البيانات أمرا بالغ الأهمية لشركة Contoso Health لدمج المعلومات من مصادر مختلفة. يوفر Dataflow Gen2 في Data Factory الخاص ب Microsoft Fabric واجهة مرئية لإنشاء تدفقات البيانات، مما يتيح للمستخدمين استيعاب البيانات وتحويلها بسلاسة. من خلال تكامل Copilot ، يمكن للمستخدمين استخدام لغة طبيعية لتحديد خطوات تحويل البيانات ، مما يجعل عملية ETL أكثر سهولة.

دعنا نتخيل كيف تجمع Contoso Health بين البيانات المنظمة مثل استطلاعات رضا المرضى في سير عمل موحد يتيح تحليلا ورؤى أكثر ثراء. يعمل Dataflow Gen2 من Microsoft Fabric، الذي تم تحسينه بواسطة Copilot، على تبسيط هذه العملية من خلال السماح للمستخدمين بوصف التحويلات بلغة طبيعية.

بدلا من التركيز على كل نقرة على زر ، تستكشف هذه الوحدة كيف تتكشف العملية من الناحية المفاهيمية ، ولماذا تعتبر كل خطوة مهمة لبناء المهارات في تحويل البيانات.

كيف تعمل الميزة

فكر في العملية على أنها دورة من الإخراج الفوري → → التحقق من الصحة → التحسين. تعتمد كل مرحلة على المرحلة الأخيرة ، وتوضح أنواع مختلفة من التحولات هذه الدورة:

رسم تخطيطي يوضح العملية كدورة.

استيعاب البيانات هو نقطة البداية. بدون بيانات ، لا يوجد شيء يمكن تحويله. قد تبدأ بإنشاء نماذج من السجلات لتجربة التحويلات. يمكن ل Copilot توليد جداول عينات مباشرة، وكميزة معاينة، يدعم Copilot في معالج Get Data الآن أيضا استيعاب الجداول المستخدمة مؤخرا باستخدام اللغة الطبيعية — يمكنك وصف الفلاتر والتحويلات قبل تحميل البيانات. إليك مثال على طلب لإنشاء بيانات العينة:

Create a new query with 50 patient records including patient-id, age, gender, and satisfaction-score.

فيما يلي مثال على ما يمكن أن يولده مساعد الطيار:

لقطة شاشة لجدول Dataflow gen2 الذي تم إنشاؤه باستخدام Copilot.

بعد ذلك ، تأكد من تخزين البيانات بالتنسيقات الصحيحة. تمنع أنواع البيانات الصحيحة الأخطاء في العمليات الحسابية وتجعل الخطوات اللاحقة أكثر موثوقية. إذا كنت ترغب في ذلك، يمكنك دمج تحويلات متعددة لأنواع البيانات في وقت واحد، كما هو موضح في المثال التالي:

Change Age and SatisfactionScore to numbers; set Department as text.

غالبا ما يعني تشكيل البيانات إضافة حقول جديدة تجعل مجموعة البيانات أسهل في التفسير. يمكن أن تدعم القيم المشتقة مثل الفئات العمرية أو الفئات التحليل الذي يركز على الأعمال. فيما يلي مثالان على مطالبتين يضيفان عمودا جديدا، استنادا إلى بعض قواعد التصنيف التي تحددها باللغة الطبيعية:

Add a new column AgeRange that groups patients into categories: 18–24 as Young Adults, 25–34 as Early Career, etc.

Create a flag column that marks patients with SatisfactionScore below 4 as AtRisk.

تعمل التصفية على تضييق نطاق مجموعة البيانات إلى ما هو أكثر أهمية. تؤدي إزالة السجلات الصاخبة أو غير ذات الصلة إلى تحسين جودة البيانات. فيما يلي مثالان على المطالبات التي تقوم بتصفية البيانات وفقا لبعض القواعد التي تحددها باللغة الطبيعية:

Remove rows where SatisfactionScore is less than 3.

Exclude records where Department is ENT.

في بعض الأحيان ، تحتاج الحقول إلى الجمع لتبسيط التحليل. على سبيل المثال، يؤدي دمج حقل تاريخ مع حقل وقت إلى تجنب الحاجة إلى روابط أو عمليات بحث إضافية.

Merge DateOfVisit and HourOfVisit into a new column called VisitDateTime of type DateTime.

أخيرا ، التكرار هو المفتاح. بعد كل تحويل، راجع النتائج وقم بتحسين المطالبات إذا بدا هناك شيء ما في حالة خروج منها. تساعد هذه الحلقة في بناء المهارة في صياغة التعليمات الدقيقة وفهم كيفية تفسير مساعد الطيار لها. في بعض الأحيان ، قد يكون الأمر سهلا مثل إخبار مساعد الطيار بما يجب فعله ، كما هو الحال في موجه المثال التالي. يمكنك أيضا إزالة خطوة التحويل التي أنشأها Copilot وإعادة إرسال المطالبة المحسنة.

The VisitDateTime field didn’t parse correctly—recreate it using the format yyyy-MM-dd HH:mm.

شرح كود M

لا ينفذ الطيار المساعد التحولات فقط. كما يشرح رمز Mashup (M) الأساسي. تبني هذه الشفافية الثقة من خلال إظهار ما يحدث تحت الغطاء ، وتوفر مسارا تدريجيا لتعلم بناء جملة الاستعلام مع الاستمرار في العمل بلغة طبيعية ، وتعزز التفكير أثناء مقارنة نيتك بالمنطق الذي تولده.

هناك مستويان من الشرح متاحان:

  • اشرح هذا الاستعلام: احصل على وصف بلغة بسيطة للاستعلام الكامل، بما في ذلك جميع الخطوات المطبقة. قم بتفعيل هذا من صفحة Copilot أو بالنقر بزر الفأرة الأيمن على استعلام في قسم الاستعلامات واختيار الوصف.

    Describe this query

  • اشرح هذه الخطوة: احصل على شرح لخطوة تحويل واحدة. انقر بزر الفأرة الأيمن على أي خطوة في قائمة الخطوات التطبيقية واختر شرح. وهذا مفيد بشكل خاص عندما تريد فهم تحويل واحد بشكل منفرد بدلا من تحليل التعبير M بالكامل دفعة واحدة.

أفضل الممارسات للعمل مع Copilot ل Dataflow Gen2

  • تم تجهيز Copilot بشكل أفضل للتعامل مع موضوعات تكامل البيانات ، لذلك من الأفضل قصر أسئلتك على هذا المجال.
  • ابدأ ببساطة. اختبر تحويلا واحدا في كل مرة قبل تسلسل خطوات متعددة.
  • إذا قمت بتضمين أوصاف مثل أسماء الاستعلام وأسماء الأعمدة والقيم في الإدخال، فمن المرجح أن يقوم Copilot بإنشاء مخرجات مفيدة.
  • حاول تقسيم المدخلات المعقدة إلى مهام أكثر دقة. يساعد هذا Copilot على فهم متطلباتك بشكل أفضل وتوليد مخرجات أكثر دقة.
  • تحقق من الصحة بعد كل خطوة من خلال مراجعة جدول الإخراج.
  • كرر بشكل تدريجي - تعامل مع Copilot كشريك تقوم بتحسينه ، وليس مولدا من طلقة واحدة.
  • يطالب الإطار بنتائج واضحة (على سبيل المثال، "إضافة عمود يصنف الأعمار") بدلا من الأوامر الغامضة.
  • استخدم تفسيرات الكود لتعزيز التعلم وتعميق المهارات التقنية.
  • تحقق بانتظام من كيفية تفسير Copilot للمطالبات لتحسين الصياغة والوضوح بمرور الوقت.