Microsoft Fabric mullistaa datan hallinnan yhdistämällä data engineeringin, analytiikan, reaaliaikaisen datankäsittelyn ja paljon muuta yhteen SaaS-alustaan. Keskeinen osa tätä muutosta on Copilot in Fabric – generatiivinen tekoälyavustaja, joka tuo luonnollisen kielen käyttöliittymän datan hallintaan ja analytiikkaan. Sen avulla monimutkaisista tehtävistä tulee nopeampia ja yksinkertaisempia, oli kyseessä sitten tietoputkien rakentaminen, SQL-optimointi tai reaaliaikainen analyysi.
Mitä Copilot in Fabric tarjoaa?
Copilot toimii älykkyyskerroksena Fabricin eri työkuormien päällä, tulkiten käyttäjän tarkoituksen ja generoiden koodia, kyselyitä, muunnoksia ja oivalluksia – kaikki luonnollisella kielellä annettujen pyyntöjen perusteella.
1. Datan integrointi eri lähteistä (Data Factory)
Haaste: Eri lähteiden yhdistäminen tietoputkiin on aikaa vievää ja virhealtista.
Ratkaisu Copilotin avulla:
- Luo tietoputkia ja dataflow’ta pelkän tekstikuvauksen perusteella.
- Generoi automaattisesti Spark- tai PySpark-koodia datan muokkaukseen.
- Ehdottaa parhaita liittimiä ja transformaatioita skeeman perusteella.
Hyöty: ETL-prosessit nopeutuvat minuuteissa, vähemmän manuaalista koodausta ja virheitä.
2. Semanttinen mallinnus ja Power BI -integraatio
Haaste: Affiniteetin luominen liiketoimintalogiikan ja Power BI -suorituskyvyn välille.
Ratkaisu:
- Luo DAX-mittareita luonnollisella kielellä.
- Analysoi ja optimoi datamallien suhteet automaattisesti.
- Generoi kokonaisia semanttisia malleja tekstikuvauksista.
Hyöty: Nopeampi siirtyminen liiketoimintalogiikasta optimoituihin BI-malleihin.
3. Tietovarastointi ja SQL-kyselyiden optimointi
Haaste: Suorituskykyisten SQL-kyselyiden kirjoittaminen laajoihin tietoaineistoihin.
Ratkaisu:
- Luo optimoituja SQL-kyselyitä luonnollisesta kielestä.
- Ehdottaa liitoksia, suodattimia ja aggregaatioita metadatan pohjalta.
- Selittää kyselyjen logiikkaa ja antaa parannusehdotuksia.
Hyöty: Nopeampi siirtyminen kysymyksistä optimoituihin SQL-ratkaisuihin ilman turhaa virheenkorjausta.
4. Reaaliaikainen analytiikka ja KQL-kyselyt
Haaste: Nopeiden oivallusten saaminen virtaavasta datasta.
Ratkaisu:
- Muuttaa luonnollisen kielen kysymykset KQL-kyselyiksi.
- Ehdottaa oikeita visualisointeja.
- Selittää ja optimoi KQL-logiikkaa.
Hyöty: Nopeat ja saavutettavat reaaliaikaiset analyysit, vähemmän KQL:n opetteluun kuluvaa aikaa.
Yhteenveto
Copilot Microsoft Fabricissa on kuin uusi tiimin jäsen: se nopeuttaa datan integrointia, mallintamista, kyselyjen optimointia ja reaaliaikaista analytiikkaa. Kun data on siistitty ja dokumentoitu, Copilot auttaa organisaatioita siirtymään ajatuksesta tuotantoon minuuteissa – tehden data engineeringistä ja analytiikasta tehokkaampaa, saavutettavampaa ja älykkäämpää.
