Copilot у Power BI та Fabric: що AI дає бізнес-аналітиці

На Microsoft Build 2023 HR-аналітик попросив Power BI показати демографію співробітників і тенденції найму звичайною мовою. Copilot проаналізував модель даних, зібрав сторінку звіту, а наступний запит про плинність кадрів перетворив на окремий аналіз.

Тоді Copilot у Power BI був доступний лише в обмеженому тестовому режимі. У 2026 році він уже створює та редагує звіти за текстовими запитами, допомагає з DAX, формує підсумки та відповідає на запитання про дані природною мовою.

Для бізнесу головна зміна — сам спосіб роботи з BI: частину задач можна починати зі звичайного запиту до даних. Розберемо, як працює Copilot Power BI, що він уміє та де все ще потрібен аналітик.

Що таке Copilot у Power BI та Microsoft Fabric

Power BI Copilot — набір функцій генеративного AI для роботи зі звітами та даними природною мовою. Він враховує таблиці, поля, міри, зв’язки та метадані семантичної моделі, тому якість результату напряму залежить від її підготовки.

У Power BI можливості Copilot умовно можна поділити на два сценарії:

Copilot у Microsoft Fabric працює ширше за Power BI та охоплює Data Engineering, Data Science, Data Warehouse, SQL Database та інші компоненти Fabric. Зокрема, природною мовою можна генерувати SQL, а в середовищі для роботи з кодом — створювати та пояснювати його.

Для компаній, які лише вибудовують Power BI для бізнесу, важливо пам’ятати: Copilot не виправить хаотичні джерела, помилкові зв’язки чи неоднозначні KPI. Він працює поверх уже створеної аналітичної системи.

Які задачі вирішує Copilot

Що вміє Copilot у Power BI найкраще видно на конкретних задачах: роботі з DAX, аналізі звітів і створенні візуалізацій.

Генерація DAX-формул і мір

DAX залишається одним із найбільш технічних елементів Power BI: навіть звичне порівняння продажів рік до року потребує правильної роботи з контекстом, календарем і мірами.

Copilot дозволяє описати потрібний результат словами та отримати DAX-запит — наприклад, для розрахунку річного темпу зростання або вибірки певної групи клієнтів. Результат можна перевірити у DAX Query View.

У вебмоделюванні Copilot також може генерувати DAX-міри та пропонувати зміни до семантичної моделі.

Це прискорює рутинні обчислення, але формули для фінансових KPI та управлінської звітності все одно потрібно перевіряти. Докладніше про логіку розрахунків — у нашому матеріалі DAX формули в Power BI.

Підсумки та пояснення звітів мовою запитів

У сценарії natural language analytics користувач може попросити Copilot пояснити готовий звіт, сформувати підсумок або відповісти на конкретне запитання щодо даних.

Copilot може аналізувати весь звіт, окрему сторінку або конкретні візуали. Відповідь також можна звірити з візуалами, на яких вона базується.

Наприклад, менеджер може запитати, які категорії дали найбільший внесок у продажі за період, замість того щоб вручну порівнювати кілька візуалів.

Створення візуалів за текстовим описом

Copilot для створення звітів дозволяє описати потрібну сторінку текстом. Система підбирає таблиці, поля, міри та типи візуалізацій, а готовий результат можна редагувати вручну або через Copilot.

У запитах це часто називають Copilot для дашбордів, однак у Power BI Copilot фактично створює сторінки звітів, які потім можна використовувати для побудови дашборда.

Штучний інтелект у Power BI скорочує шлях від задуму до першої версії звіту, хоча якість результату все ще залежить від моделі даних і бізнес-логіки.

Обмеження і ризики AI-аналітики

Найслабшим місцем Copilot є контекст. Якщо в моделі неоднозначні назви мір, неописані бізнес-терміни або заплутана структура таблиць, AI в Power BI може неправильно інтерпретувати запит.

Microsoft попереджає, що відповіді Copilot недетерміновані: однаковий запит може дати дещо різні результати. Тому компанія радить готувати семантичну модель до AI: спрощувати її, описувати бізнес-терміни та заздалегідь задавати перевірені відповіді на критичні запитання.

На практиці основні обмеження виглядають так:

Згенерований DAX потрібно перевіряти перед застосуванням. Copilot працює в межах прав конкретного користувача, а дані організації, за документацією Microsoft, не використовуються для навчання базових моделей.

Є і технологічний нюанс. У 2026 році частина можливостей Copilot у Power BI вже доступна для загального використання, тоді як окремі AI-функції Data Factory, Data Engineering, Data Science, Data Warehouse та Real-Time Intelligence у Fabric усе ще перебувають на етапі попереднього тестування. Тому перед впровадженням Copilot у Microsoft Fabric варто перевіряти статус саме тієї функції, яку компанія планує використовувати.

Чи готовий бізнес в Україні до AI в BI

Інтерес до AI в українських компаніях уже важко назвати експериментальним. Серед понад 200 опитаних українських компаній 93% уже використовують штучний інтелект. Серед найпоширеніших напрямів застосування — аналіз даних і ринку та прогнозування.

Для AI в бізнес-аналітиці головний виклик — якість корпоративних даних і можливість використовувати AI-висновки в управлінських рішеннях. Український бізнес поки частіше використовує AI для автоматизації рутини, ніж для стратегічної аналітики та підтримки рішень.

Саме тут проходить межа готовності компанії до generative AI in business intelligence. Для впровадження Copilot недостатньо лише надати співробітникам доступ до нового інструменту. Потрібна база, з якою він зможе нормально працювати:

Для компанії зі зрілою BI-системою AI в Microsoft Fabric може бути наступним рівнем розвитку. Якщо дані досі вручну збираються з Excel-файлів, спочатку доведеться впорядкувати саму аналітичну систему.

Microsoft також розвиває інструменти підготовки моделей до AI: схеми даних для AI, бізнес-інструкції та перевірені відповіді. Для natural language analytics це критично: Copilot має правильно розуміти не лише дані, а і бізнес-контекст.

Як IWIS впроваджує AI-інструменти в аналітику клієнтів

Ми починаємо впровадження AI в бізнес-аналітиці з підготовки даних: аналізу джерел, усунення суперечностей, узгодження KPI та побудови аналітичної моделі.

Наприклад, для «Планети Кіно» команда IWIS побудувала сховище даних, інтеграцію з Google Analytics і власні процеси обробки та збагачення інформації. Окремий дослідницький напрям працював із моделями машинного навчання для прогнозування та сегментації. Такий технологічний фундамент може слугувати основою для подальшого використання генеративного штучного інтелекту.

Під час впровадження бізнес-аналітики на базі Power BI AI-функції підключаються вже до перевіреної моделі даних. Залежно від задач це можуть бути:

AI-функції доцільно спочатку тестувати на одному вимірюваному сценарії — наприклад, на прискоренні підготовки управлінських звітів або поясненні дашбордів для керівників.

Так користь штучного інтелекту у Power BI можна оцінити до масштабування на всю компанію.