¡Hoy es jueves
de post! Hacía un par de meses que no me pasaba por aquí, entre los detalles
finales de la publicación del libro, así como mi nueva aventura laboral en
NextDigital, me han tenido un pelín alejado de aquí, pero como el ave fénix, ¡siempre
resurjo! 😊
Hoy vengo con una novedad que se ha introducido recientemente en Power BI y es
el análisis de nuestros modelos de datos con Copilot, ya sea en el Desktop como
en el servicio. Os debo confesar, que en un principio iba con los pies de plomo,
un poco incrédulo y a la vez expectante de lo que podría encontrarme. Bien,
pues aquí va lo que me he encontrado… Al final, las conclusiones, no os voy a
adelantar si me ha sorprendido o no 😉
Lo primero que tenemos que hacer es habilitar Copilot a nivel del tenant. Para ello,
en el servicio, hacemos clic sobre el engranaje que hay en la parte superior
derecha y a continuación sobre “Portal de Administración”:
Una vez dentro
del portal de administrador, debemos activar las opciones de Copilot. Para
ello, basta con que escribamos Copilot en el buscador que hay en la parte
superior derecha:
Y nos muestra
de manera automática todo lo relacionado con Copilot. Vamos a ver que quiere
decir cada una de las opciones que nos aparecen:
Los usuarios
pueden utilizar Copilot y otras funciones impulsadas por Azure OpenAI.
Habilitando esta opción, los usuarios pueden acceder a las características con
tecnología de Azure OpenAI, incluyendo Copilot.
Los usuarios pueden acceder a una experiencia de Copilot independiente
y entre elementos Power BI (versión preliminar). Habilitando esta opción los
usuarios podrán acceder a una experiencia de Copilot que les permite
buscar, analizar y analizar diferentes elementos de Fabric en una pestaña
dedicada disponible a través del panel de navegación Power BI. Esta pestaña, se
nos habilita en la parte superior izquierda.
Los datos
enviados a Azure OpenAI se pueden procesar fuera de la región geográfica, el
límite de cumplimiento o la instancia de nube nacional de su capacidad. Habilitando
esta opción los datos enviados a Azure OpenAI se pueden procesar fuera del
límite geográfico o del límite de nube nacional de su capacidad. Aquí debemos
tener especial cuidado si nuestra organización no nos permite este punto.
Las capacidades se pueden designar como capacidades de Fabric Copilot.
Habilitando esta opción permite que la organización consolide el uso y la
facturación de Copilot de los usuarios en una sola capacidad.
Los datos enviados a Azure OpenAI se pueden almacenar fuera de la región geográfica, el límite de cumplimiento o la instancia de nube nacional de su capacidad. Habilitando esta opción los datos enviados a Azure OpenAI se pueden almacenar fuera del límite geográfico de la capacidad o del límite de la nube nacional. Lo miso que con el punto 3, debemos de tener cuidado si nuestra organización no nos permite este punto.
En mi caso, tengo todo habilitado, pero insisto, esto hay que coordinarlo con vuestra organización para ver el envío y almacenamiento de los datos fuera de la región.
Bien, visto un
poco todo lo relacionado con la configuración del servicio para poder usar
Copilot en el servicio, vamos a proceder a la configuración del área de trabajo.
Lo primero que debemos de saber, es que para poder usar Copilot en el servicio
el área de trabajo debe ser de capacidad Fabric F2 o posterior (qué es la más
bajita de todas).
En este caso, tengo seleccionada “Capacidad Premium”. Una vez creado el espacio de trabajo con la capacidad, es hora de irnos al Desktop y empezar a preparar nuestro modelo para Copilot. Lo primero que debemos hacer es activar las características de versión preliminar de Copilot:
Y a continuación, en la opción Global “Copilot (Versión Preliminar)” seleccionamos el área de trabajo que vamos a utilizar.
Aceptamos los cambios, y nos solicitará reiniciar el desktop. Lo hacemos y listo, ya lo tenemos activado.
Ahora, abrimos
el informe deseado. Para este caso tenemos el siguiente informe sobre nuestro querido
modelo de Contoso:
Este informe, lo hemos documentado a las mil maravillas y con todo detalle gracias a la potencia de TMDL + GitHub Copilot que nos da VS Code. (Si no sabes de lo que hablo, aquí te dejo unos enlaces en los que explico las TMDL). A parte de ser una buena práctica documentar nuestros modelos, si queremos aplicar IA a nuestros datos, cuanta más información sobre el contexto, más exacta será la respuesta.
Bien, si nos fijamos en la parte derecha de la cinta de opciones en la parte de inicio, vemos que tenemos 2 opciones en el grupo de Copilot:
- Preparación de datos para IA
- Copilot
¿Qué es eso de “Preparación de datos para IA? Es una nueva opción que nos permite añadir información extra a nuestro modelo para facilitarle contexto a Copilot de manera que su respuesta sea mucho más exacta. Si queremos respuestas fiables y exactas, debemos trabajar este apartado y para eso este post y arrojar un poco de luz.
Si hacemos clic, se nos abre la siguiente ventana:
En la que disponemos
de 3 opciones que vamos a verlas por partes y son:
- Simplificar el esquema de datos
- Respuestas verificadas
- Agregar instrucciones de IA
Simplificar el esquema de datos
Esta opción,
nos va a permitir indicarle a Copilot los datos que no tiene que tener en
cuenta para el análisis, de manera que sólo tenga en cuenta la información que
queremos. Cualquier información que aquí no se encuentre seleccionada y preguntemos
sobre ella, Copilot no nos va a saber responder. Por ejemplo, de la tabla
DimPromotion tenemos únicamente marcadas dos columnas que son PromotionName y PromotionDescription.
Si preguntásemos a Copilot por la información relevante sobre PromotionCategory
no sabría devolvernos respuesta. Vamos a verlo. Aceptamos los cambios y abrimos
Copilot haciendo clic en el botón de la cinta de opciones.
Le escribimos la siguiente instrucción a Copilot:
“¿Cuál es la PromotionCategory
de la promoción América del Norte Promoción de primavera?”
Y nos devuelve:
Nos está diciendo
que la tabla de promociones NO tiene una columna llamada PromotionCategory (que
sí la tiene) pero como le hemos indicado que no la tenga en cuenta en su
análisis, esa es la respuesta correcta que nos devuelve. Punto para Copilot 😊
Esto me parece
una funcionalidad muy interesante y útil que nos va a permitir en modelo muy
grandes, acotar muy bien los datos que queremos que Copilot analice.
Respuestas verificadas
Esta opción,
nos va a permitir ayudar a dar respuesta a determinadas preguntas que hagan los
usuarios con los objetos visuales de nuestro informe. Para ello, si hacemos
clic con el botón derecho sobre el gráfico de líneas, del menú que se nos abre,
hacemos clic en la opción “Configurar una respuesta comprobada”
Y se nos abre
la siguiente ventana:
En la cual, como podemos ver, Copilot nos mostrará el gráfico de líneas en función de las preguntas que haga el usuario si nosotros le hemos introducido las preguntas tipo a este gráfico. Por ejemplo, vamos a añadir a este gráfico las siguientes preguntas:
¿En qué mes las
ventas actuales superaron claramente a las del año anterior?
¿Qué meses
muestran un descenso de ventas respecto al mismo mes del año anterior?
¿Qué patrón de
estacionalidad se mantiene constante entre años?
Aplicamos los cambios
y nos vamos al chat de Copilot para probar las respuestas. En este caso, le
preguntamos a Copilot:
“¿Hay estacionalidad en las ventas?”
Y Copilot nos devuelve lo siguiente:
Parece que estamos
manteniendo una conversación de WhatsApp con Copilot ¿a qué sí? (chiste malo,
es para ver si de verdad me leéis jaja)
El gráfico al
que le hemos introducido las preguntas tipo para dar una respuesta garantizada
y comprobada por una persona humana.
Agregar instrucciones de IA
Este campo es para hacernos nuestro propio Copilot personalizado sobre nuestro modelo de datos. Es decir, en este campo le podemos indicar sobre qué es el modelo, como interpretar ciertos cálculos, etc…
Para este modelo yo le he introducido la siguiente información a modo de ejemplo:
Con estos tres
pasos realizados detenidamente y con suma delicadeza, estamos en disposición de
publicar nuestro modelo. Pero antes de publicarlo, comentar que en chat de
Copilot, le podemos pedir muchas más cosas, como, por ejemplo:
¿Qué os parece?
Estamos de acuerdo de que ha utilizado métricas implícitas sí, pero con una
simple instrucción nos ha montado un reporte en 20 segundos.
Pero hay más, podemos pedirle a Copilot que nos analice el informe y nos de la información más relevante del informe:
Y nos extrae la información relevante y nos la traduce a lenguaje natural para que podamos interpretarla de manera más sencilla. ¿Qué os parece?
Bien, hasta aquí guay, pero os estaréis preguntando: Si, esto está muy bien, pero ¿el usuario de negocio como puede explotar esta información?
Vamos al servicio de Power BI y hacemos clic en el botón de Copilot que hemos habilitado al comienzo del post. Y nos encontramos con la siguiente ventana:
¿Qué podemos
hacer? Por ejemplo, le podemos decir a Copilot que nos prepare un resumen de un
informe para poder compartirlo con la organización, por ejemplo. Para ello
hacemos clic en la opción que nos da ya Copilot:
Se nos genera
de manera automática el prompt:
Le damos a Aceptar
y automáticamente… boom:
Ahí tenemos el resumen del informe con la información preparada para compartir.
¿Qué os parece?
¡A mi me ha maravillado las posibilidades que tiene!
¡Nos vemos en
los datos!
