Aggiornare il modello di dati in modo che funzioni correttamente con Copilot per Power BI
SI APPLICA A: 
Power BI Desktop 
Servizio Power BI
Prima di iniziare a usare Copilot con il modello semantico, valutare i dati. Potrebbe essere necessario eseguire alcune operazioni di pulizia sul modello semantico in modo che Copilot possano derivare informazioni dettagliate.
Nota
- L'amministratore deve abilitare Copilot in Microsoft Fabric.
- La capacità F64 o P1 deve trovarsi in una delle aree elencate nell'articoloDisponibilità a livello di area di Fabric. In caso contrario, non è possibile usare Copilot.
- L'amministratore deve abilitare l'opzione del tenant prima di iniziare a usare Copilot. Per informazioni dettagliate, vedere l'articolo CopilotImpostazioni del tenant .
- Se il tenant o la capacità si trova all'esterno degli Stati Uniti o della Francia, Copilot è disabilitato per impostazione predefinita, a meno che l'amministratore del tenant di Fabric non consenta l'elaborazione dei dati inviati ad Azure OpenAI all'esterno dell'area geografica del tenant, del limite di conformità o dell'impostazione del tenant dell'istanza cloud nazionale nel portale di amministrazione di Fabric.
- Copilot in Microsoft Fabric non è supportato negli SKU di valutazione. Sono supportati solo gli SKU a pagamento (F64 o versione successiva, oppure P1 o versione successiva).
Considerazioni per i set di dati per l'uso di Copilot
Nella tabella seguente sono elencati i criteri che consentono di creare report accurati con Copilot. Questi elementi sono consigli utili per generare report di Power BI accurati.
| Elemento | Considerazione | Descrizione | Esempio |
|---|---|---|---|
| Collegamento di tabelle | Definire relazioni chiare | Assicurarsi che tutte le relazioni tra tabelle siano chiaramente definite e logiche, a indicare quali sono uno-a-molti, molti-a-uno o molti-a-molti. | Tabella "Vendite" connessa alla tabella "Data" in base al campo "DateID". |
| Misure | Logica di calcolo standardizzata | Le misure devono avere una logica di calcolo standardizzata e chiara che è facile da spiegare e comprendere. | "Vendite totali" calcolato come somma di "SaleAmount" dalla tabella "Vendite". |
| Misure | Convenzioni di denominazione | I nomi delle misure devono riflettere chiaramente il calcolo e lo scopo. | Usare "Average_Customer_Rating" anziché "AvgRating". |
| Misure | Misure predefinite | Includere un set di misure predefinite che gli utenti potrebbero richiedere nei report. | "Year_To_Date_Sales", "Month_Over_Month_Growth", etc. |
| Tabelle dei fatti | Cancella delineazione | Delineare chiaramente le tabelle dei fatti, che contengono i dati misurabili e quantitativi per l'analisi. | "Transazioni", "Vendite", "Visite". |
| Tabelle delle dimensioni | Dati descrittivi di supporto | Creare tabelle delle dimensioni che contengono gli attributi descrittivi correlati alle misure quantitative nelle tabelle dei fatti. | "Product_Details", "Customer_Information". |
| Gerarchie | Raggruppamenti logici | Stabilire gerarchie chiare all'interno dei dati, in particolare per le tabelle delle dimensioni che possono essere usate per eseguire il drill-down nei report. | Una gerarchia “temporale” che va da “Anno” a “Trimestre” a “Mese” a “Giorno”. |
| Nomi colonne | Etichette non ambigue | I nomi delle colonne devono essere ambigui e autoesplicativi, evitando l'uso di ID o codici che richiedono un'ulteriore ricerca senza contesto. | Usare "Product_Name" anziché "ProdID". |
| Tipi di dati colonna | Corretto e coerente | Applicare tipi di dati corretti e coerenti per le colonne in tutte le tabelle per garantire che le misure vengano calcolate correttamente e per abilitare l'ordinamento e il filtro appropriati. | Verificare che le colonne numeriche usate nei calcoli non siano impostate come tipi di dati di testo. |
| Tipi di rapporto | Chiaramente specificato | Per garantire una generazione accurata dei report, specificare chiaramente la natura delle relazioni (attive o inattive) e la relativa cardinalità. | Specificare se una relazione è "Uno-a-Uno", "Uno-a-Molti" o "Molti-a-Molti". |
| Coerenza dei dati | Valori standardizzati | Mantenere valori standardizzati all'interno delle colonne per garantire la coerenza nei filtri e nei report. | Se si dispone di una colonna "Stato", usare in modo coerente "Aperto", "Chiuso", "In sospeso" e così via. |
| Indicatori di prestazioni chiave (KPI) | Predefiniti e rilevanti | Stabilire un set di indicatori KPI rilevanti per il contesto aziendale e usati comunemente nei report. | “Ritorno sugli investimenti (ROI)”, ‘Costo di acquisizione del cliente (CAC)’, ‘Valore di vita (LTV)’. |
| Pianificazioni dell'aggiornamento | Trasparente e pianificato | Comunicare chiaramente le pianificazioni di aggiornamento dei dati per garantire agli utenti la tempestività dei dati che stanno analizzando. | Indicare se i dati sono in tempo reale, giornalieri, settimanali e così via. |
| Sicurezza | Definizioni a livello di ruolo | Definire i ruoli di sicurezza per diversi livelli di accesso ai dati se sono presenti elementi sensibili che non devono essere visualizzati da tutti gli utenti. | I membri del team di vendita possono visualizzare i dati delle vendite, ma non i dati HR. |
| Metadati UFX | Documentazione della struttura | Documentare la struttura del modello di dati, incluse tabelle, colonne, relazioni e misure, per riferimento. | Un dizionario dati o un diagramma modello fornito come riferimento. |