Atualizar seu modelo de dados para funcionar bem com o Copilot para Power BI

APLICA-SE A: Power BI Desktop Serviço do Power BI

Antes de começar a usar o Copilot com seu modelo semântico, avalie seus dados. Talvez seja necessário fazer algum trabalho de limpeza em seu modelo semântico para que o Copilot possa obter insights dele.

Observação

• O administrador precisa habilitar o Copilot no Microsoft Fabric.
• Sua capacidade F64 ou P1 precisa estar em uma das regiões listadas neste artigo, Disponibilidade da região Fabric. Se não estiver, você não poderá usar o Copilot.
• Seu administrador precisa habilitar a alternância de locatários antes de você começar a usar o Copilot. Consulte o artigo configurações de locatário do Copilot para obter detalhes.
• Se seu locatário ou capacidade estiver fora dos EUA ou da França, o Copilot estará desabilitado por padrão, a menos que o administrador do locatário do Fabric habilite a configuração de locatário Dados enviados para o Azure OpenAI podem ser processados fora da região geográfica, do limite de conformidade ou da instância de nuvem nacional do seu locatário no portal do Administrador do Fabric.
• Não há suporte para o Copilot no Microsoft Fabric em SKUs de avaliação. Há suporte apenas para SKUs pagos (F64 ou superior ou P1 ou superior).

Considerações sobre conjuntos de dados para uso do Copilot

A tabela a seguir lista os critérios para ajudar você a criar relatórios precisos com o Copilot. Esses itens são recomendações que podem ajudar na geração de relatórios precisos do Power BI.

Element	Consideração	Descrição	Exemplo
Vinculação de tabela	Definir relações de limpeza	Certifique-se de que todas as relações entre tabelas sejam claramente definidas e lógicas, indicando quais são um-para-muitos, muitos-para-um ou muitos-para-muitos.	Tabela "Vendas" conectada à tabela "Data" pelo campo "DateID".
Medidas	Lógica de cálculo padronizado	As medidas devem ter uma lógica de cálculo padronizado, clara e fácil de explicar e entender.	"Total de vendas" calculado como a soma de "SaleAmount" da tabela "Vendas".
Medidas	Convenções de nomenclatura	Os nomes das medidas devem refletir claramente o seu cálculo e finalidade.	Use "Average_Customer_Rating" em vez de "AvgRating".
Medidas	Medidas predefinidas	Inclua um conjunto de medidas predefinidas que os usuários provavelmente solicitarão nos relatórios.	"Year_To_Date_Sales", "Month_Over_Month_Growth" etc.
Tabelas de fatos	Delineamento claro	Delinear claramente tabelas de fatos, que contêm os dados quantitativos mensuráveis para análise.	"Transações", "Vendas", "Visitas".
Tabelas de dimensões	Dados descritivos de suporte	Crie tabelas de dimensão que contenham os atributos descritivos relacionados às medidas quantitativas em tabelas de fatos.	"Product_Details", "Customer_Information".
Hierarquias	Agrupamentos lógicos	Estabeleça hierarquias claras nos dados, especialmente para tabelas de dimensão que podem ser usadas para detalhar relatórios.	Uma hierarquia de "Tempo" que se divide de "Ano", "Trimestre", "Mês", "Dia".
Nomes de coluna	Etiquetas inequívocas	Os nomes das colunas devem ser inequívocos e autoexplicativos, evitando o uso de IDs ou códigos que exijam mais pesquisa sem contexto.	Use "Product_Name" em vez de "ProdID".
Tipos de dados de coluna	Correto e consistente	Aplique tipos de dados corretos e consistentes para colunas em todas as tabelas para garantir que as medidas sejam calculadas corretamente e para permitir a classificação e a filtragem adequadas.	Verifique se as colunas numéricas usadas nos cálculos não estão definidas como tipos de dados de texto.
Tipos de relacionamento	Claramente especificado	Para garantir a geração precisa de relatórios, especifique claramente a natureza dos relacionamentos (ativos ou inativos) e sua cardinalidade.	Marque se um relacionamento é "Um-para-um", "Um-para-muitos" ou "Muitos-para-muitos".
Consistência de dados	Valores padronizados	Mantenha valores padronizados dentro de colunas para garantir a consistência em filtros e relatórios.	Se você tiver uma coluna "Status", use consistentemente "Aberto", "Fechado", "Pendente" etc.
Indicadores chave de desempenho (KPIs)	Predefinido e relevante	Estabeleça um conjunto de KPIs relevantes para o contexto de negócios e são comumente usados em relatórios.	"Retorno sobre o Investimento (ROI)", "Custo de Aquisição do Cliente (CAC)", "Valor Vitalício (LTV)".
Agendas de atualização	Transparente e agendado	Comunique claramente as agendas de atualização dos dados para garantir que os usuários entendam a pontualidade dos dados que estão analisando.	Indique se os dados são em tempo real, diários, semanais etc.
Segurança	Definições de nível de função	Defina funções de segurança para diferentes níveis de acesso a dados se houver elementos confidenciais que nem todos os usuários devem ver.	Os membros da equipe de vendas podem ver os dados de vendas, mas não os dados de RH.
Metadados	Documentação da estrutura	Documente a estrutura do modelo de dados, incluindo tabelas, colunas, relacionamentos e medidas para referência.	Um dicionário de dados ou diagrama de modelo fornecido como referência.

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