Fabric Change the Game: Quão fácil é usar o Copilot no Microsoft Fabric

Esta postagem mostra como é simples habilitar o Copilot, outra IA generativa que traz novas maneiras de transformar e analisar dados, gerar insights e criar visualizações e relatórios no Microsoft Fabric. Descubra com que facilidade você pode fazer sua análise de dados acontecer e gerar insights a partir dela.

Copilot -Pré-requisitos:

Ref: Visão geral do Copilot no Fabric e Power BI (visualização) – Microsoft Fabric | Microsoft Aprenda

  • Seu administrador precisa habilitar a troca de locatário antes que você possa começar a usar o Copilot. Os administradores podem ler o artigo Configurações de locatário do Copilot (versão prévia) para obter detalhes.
  • Você precisará de capacidade F64 ou P1 para as regiões listadas na documentação.
  • O Copilot no Microsoft Fabric não tem suporte em SKUs de avaliação. Somente SKUs pagos (F64 ou superior, ou P1 ou superior) são suportados.

Visão geral rápida de como atribuir capacidade:

Importante : Se não houver capacidade atribuída ao seu ambiente porque você ainda está usando o modo de teste, estou fornecendo as etapas para obter a capacidade atribuída, que é uma etapa necessária para o Copilot, uma vez atribuída a capacidade , você não estará no modo livre mais o modo de teste . Observe que você ainda pode pausar e retomar a capacidade conforme desejar. Se você já tiver uma capacidade atribuída, poderá pular essas etapas.

  1. Abra o Portal do Azure (https://portal.azure.com/) e crie uma capacidade procurando Microsoft Fabric -> Capacidade:
Figura 1 – Capacidade
  1. Abra o Microsoft Fabric (https://app.powerbi.com/) e atribua a nova capacidade criada ao seu espaço de trabalho usando o Portal de administração do Fabric -> Espaços de trabalho. Mais detalhes na Figura 2 – Portal de administração:
Figura 2 – Portal de Administração

Usando o Copilot

  1. Habilite o Copilot – em seu espaço de trabalho do Fabric ( Criar um espaço de trabalho – Microsoft Fabric | Microsoft Learn ). Abra Data Science -> Notebook e atribua um Lakehouse ( Tutorial Lakehouse – Crie seu primeiro lakehouse – Microsoft Fabric | Microsoft Learn ). O Copilot deve ser habilitado se você tiver a capacidade correta criada conforme Fig. 3 – O Copilot mostra:
Figura 3 – Copiloto

Bate-papo mágico

“A biblioteca Chat-magics Python aprimora seu fluxo de trabalho de ciência de dados e engenharia em notebooks Microsoft Fabric. Ele se integra perfeitamente ao ambiente Fabric e permite a execução de comandos mágicos IPython especializados em uma célula de notebook, para fornecer saídas em tempo real” , e essas são as informações dos documentos. Vamos testar!

Ref: Visão geral da magia do bate-papo em notebooks do Microsoft Fabric (visualização) – Microsoft Fabric | Microsoft Aprenda

  1. Depois de clicar no Copilot -> O seguinte deverá aparecer como Fig. 4 – ChatMagic mostra:
Figura 4 – ChatMagic

Agora comece a jogar!

Cenário : A partir do conjunto de dados aberto Cultural Infrastructure Map – London Datastore , verificando, por exemplo, o conjunto de dados de informações do teatro. Quais insights o Copilot poderia fornecer?

2. Utilizando o exemplo da documentação, foi colocada uma questão geral sobre variáveis. Referindo-se à Fig. 5-Conversando, no lado esquerdo, você pode observar uma pergunta genérica sem muito contexto e sua resposta correspondente. No lado direito da figura, o chat foi utilizado para uma pergunta sobre insights do conjunto de dados. Observe que este ainda é um produto de visualização no momento da publicação desta postagem.

%%chat  
What variables are currently defined? 

O conjunto de dados “Theater.csv” foi carregado no Onelake após ser baixado de um repositório público. A resposta fornecida aqui é apenas uma sugestão para análise potencial. Para uma resposta mais precisa, informações adicionais devem ser fornecidas.

Figura 5 – Bate-papo

3. Conforme mencionado anteriormente, ao analisar a resposta do Copilot, observei a necessidade de detalhes adicionais sobre as colunas do conjunto de dados e informações necessárias para obter uma resposta mais precisa. Consequentemente, ao consultar a Figura 6 – Detalhes do Chat, uma resposta mais precisa foi obtida após o refinamento da questão. É importante observar que diversas perguntas foram feitas e respondidas durante esse período.

O exemplo está usando o %%code Copilot para fornecer respostas para o seguinte:

Desvio padrão, média e plote os resultados:

Fig. 6 – Detalhes do bate-papo

Acompanhe os resultados da execução do código, Fig. 7 – Resultados:

Figura 7 – Resultados

4. No próximo teste fui por exemplo usando distribuição Normal, então foi feita uma nova questão com código %% e a Fig 8 – Distribuição Normal mostra os resultados da seguinte forma:

Figura 8 – Distribuição Normal:

Resumo : Essa experiência com o Microsoft Fabric utilizando o Copilot foi incrivelmente tranquila e altamente eficiente. Provou ser fácil de usar e imensamente valioso. Simplesmente carregando o conjunto de dados, obtive insights valiosos, compreendi a distribuição de dados e tracei os resultados sem esforço

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