7 Fakta Mengejutkan tentang Copilot untuk Power BI

By Mirko Peters · 2026-08-12

Selamat datang kembali di podcast dan blog pendamping kami! Jika Anda mengikuti diskusi kami belakangan ini tentang persinggungan antara kecerdasan buatan dan perusahaan …

Automatically translated with AI from the original post. Read the English original

Selamat datang kembali di podcast dan blog pendamping kami! Jika Anda mengikuti diskusi kami belakangan ini tentang persinggungan antara kecerdasan buatan dan pelaporan perusahaan, Anda tahu bahwa lanskap data sedang bergeser di bawah kaki kita. Di episode terbaru kami, kami membahas salah satu pertanyaan paling provokatif di komunitas business intelligence saat ini: Can Copilot Replace Power BI Developers? Kami membahas bagaimana asisten AI Microsoft mengubah pengambilan keputusan sehari-hari, mengapa pengawasan manusia tetap krusial, dan bagaimana pengembang laporan memberikan nilai unik yang tidak dapat ditiru algoritma. Untuk memperluas wawasan audio tersebut, tulisan ini membahas secara mendalam realitas teknis analitik berbasis AI, serta mengungkap tujuh fakta mengejutkan tentang Copilot untuk Power BI yang perlu diketahui setiap profesional data dan pemimpin bisnis.

Pengantar Copilot untuk Power BI

Kecerdasan buatan secara resmi telah melampaui siklus euforia dan tertanam di inti infrastruktur perusahaan. Dalam ekosistem Microsoft, Copilot merepresentasikan pergeseran paradigma yang mendasar. Copilot tidak lagi sekadar menulis makro atau memberikan saran pelengkapan otomatis dasar. Saat ini, Copilot berperan sebagai kolaborator cerdas yang terintegrasi langsung ke dalam Power BI dan Microsoft Fabric, dirancang untuk menafsirkan perintah bahasa alami, menyusun measure DAX, dan membangun laporan visual dengan cepat. Namun, meski teknologi ini menjanjikan peningkatan produktivitas yang belum pernah ada sebelumnya, teknologi ini juga menghadirkan nuansa tak terduga, utang teknis tersembunyi, dan batasan tata kelola yang ketat yang kerap membuat banyak organisasi terkejut.

7 Fakta Mengejutkan tentang Copilot untuk Power BI

Ketika organisasi pertama kali menerapkan alat AI, mereka sering berharap ada tongkat sihir yang langsung membangun solusi perusahaan tanpa cacat. Kenyataannya, sebagaimana diketahui para arsitek data berpengalaman, jauh lebih kompleks. Berikut tujuh fakta mengejutkan tentang Copilot untuk Power BI yang membentuk perdebatan berkelanjutan antara alat otomatis dan keahlian manusia:

1. Copilot menghasilkan kueri DAX dan M, tetapi tidak selalu menghasilkan kode yang siap produksi. Copilot dapat menulis measure DAX yang kompleks dan transformasi Power Query dari perintah bahasa alami, namun hasilnya sering kali perlu dioptimalkan dan divalidasi oleh pengembang yang memahami performa serta pemodelan yang spesifik pada konteks tertentu.
2. Kesadaran konteks mencakup seluruh laporan. Berbeda dengan pelengkapan otomatis sederhana, Copilot dapat menggunakan model data, relasi, visual, dan measure yang ada dalam file Power BI saat ini untuk menghasilkan saran. Hal ini membantu ketika membandingkan alur kerja karena secara drastis mengurangi tugas-tugas yang berulang.
3. Copilot dapat menyarankan perbaikan model data, tidak hanya kueri. Copilot menawarkan rekomendasi untuk kolom terhitung dibandingkan measure, perubahan relasi, dan persoalan kardinalitas, sehingga mendorong perbaikan struktural yang mungkin terlewat oleh pengembang.
4. Batasan keamanan dan privasi dapat membatasi kegunaannya. Ketika kebijakan penyewa atau dataset membatasi pemrosesan eksternal, Copilot mungkin tidak dapat mengakses data sensitif atau hanya memberikan saran umum. Pengembang harus memverifikasi kepatuhan sebelum mengandalkan hasilnya.
5. Copilot mempercepat prototipe, tetapi dapat menumbuhkan utang teknis. Pembuatan visual, measure, dan halaman laporan secara cepat mempercepat prototipe, namun tanpa tinjauan pengembang, hasilnya dapat mencakup DAX yang tidak efisien, logika yang terduplikasi, atau penamaan yang tidak jelas sehingga menyulitkan pemeliharaan.
6. Copilot memahami metrik bisnis berbahasa alami. Anda dapat meminta measure seperti "penjualan year-to-date tidak termasuk promo" dengan bahasa Inggris biasa dan menerima formula DAX yang berfungsi. Hal ini mempersempit kesenjangan dengan membuat analitik lebih mudah diakses oleh non-pengembang, sekaligus tetap memperoleh manfaat dari pengawasan.
7. Copilot belajar dari suntingan pengguna dalam satu sesi, tetapi tidak dari semua pola di seluruh organisasi. Copilot menyesuaikan diri dengan koreksi yang Anda lakukan selama sesi, sehingga meningkatkan saran yang langsung diberikan. Namun, Copilot tidak otomatis mewarisi konvensi pemodelan perusahaan kecuali konvensi tersebut dikodekan dalam templat, measure yang ditentukan pengembang, atau aturan tata kelola.

Fitur Utama Copilot di Power BI

Pembuatan Laporan Bertenaga AI

Perintah Bahasa Alami

Anda kini dapat berinteraksi dengan data Anda dengan cara yang terasa alami. Dengan Copilot di Power BI, Anda cukup mendeskripsikan apa yang ingin Anda lihat, dan sistem akan memahami permintaan Anda. Fitur ini, yang didukung oleh Microsoft, memungkinkan Anda mengajukan pertanyaan atau meminta visual menggunakan bahasa sehari-hari. Anda tidak perlu mengetahui istilah teknis atau rumus yang rumit. Microsoft 365 Copilot mendengarkan instruksi Anda dan membantu Anda membangun laporan dengan cepat. Pendekatan ini membuat analisis data lebih mudah diakses dan membantu Anda fokus pada nilai di balik data Anda.

Visualisasi Otomatis

Copilot dapat membuat laporan secara otomatis dengan mengubah ide Anda menjadi bagan dan grafik. Anda tidak perlu memulai dari nol. Microsoft 365 Copilot menggunakan otomatisasi untuk membuat model data dan visualisasi yang sesuai dengan kebutuhan Anda. Anda dapat menjelajahi data, merangkum temuan utama, dan membagikan hasilnya kepada tim Anda. Proses ini menghemat waktu dan memastikan laporan Anda tetap akurat dan mutakhir. Visualisasi menjadi lebih mudah, dan Anda dapat memberikan nilai lebih cepat.

Bantuan DAX dan Model Data

Rekomendasi Cerdas

Saat Anda perlu menulis DAX, Copilot menawarkan saran cerdas berdasarkan model data Anda. Anda dapat meminta bantuan dengan bahasa sehari-hari, dan Microsoft 365 Copilot akan menuliskan DAX untuk Anda. Fitur ini mendukung pengguna dengan tingkat keterampilan yang berbeda. Meskipun Anda baru mengenal Power BI, Anda tetap dapat membuat analitik lanjutan tanpa pengetahuan teknis yang mendalam. Rekomendasi cerdas membantu Anda menghindari kesalahan dan menjaga konsistensi laporan Anda.

Pembuatan Kode

Otomatisasi memegang peran besar dalam pembuatan kode. Copilot memungkinkan Anda meninjau hasil, memodifikasi ukuran analitis, dan berinteraksi dengan data Anda di satu tempat. Anda dapat mengajukan pertanyaan terbuka dan langsung menerima jawaban. Microsoft 365 Copilot menjaga konteks percakapan Anda, sehingga Anda tidak kehilangan jejak analisis Anda. Alur kerja ini memberdayakan Anda untuk fokus pada tugas bernilai tinggi dan pengambilan keputusan.

Integrasi Alur Kerja

Copilot di Power BI bekerja secara mulus dengan Microsoft Fabric. Anda dapat menyatukan tim data dan mengumpulkan semua orang dalam satu platform analitik. Berikut beberapa cara Copilot dan Microsoft Fabric meningkatkan alur kerja Anda:

• Berdayakan tim Anda dengan pemrosesan dan analitik data yang dapat diskalakan.
• Aktifkan jawaban self-service menggunakan data yang terkelola dan akurat.
• Kurangi fragmentasi dan pastikan data yang andal dan mutakhir.
• Sederhanakan analisis data untuk semua pengguna, terlepas dari tingkat keterampilan mereka.
• Percepat pembuatan laporan dan sarankan topik yang relevan untuk dieksplorasi.
• Rangkum data dengan mudah melalui fitur narasi cerdas.
• Maksimalkan return on investment Anda dengan merampingkan penanganan data dan meningkatkan efisiensi operasional.

Tips: Otomatisasi di Copilot menggantikan langkah-langkah berulang seperti memformat laporan, mengonsolidasikan metrik, atau mengirim pembaruan. Fitur AI membantu Anda mengenali pola, memproyeksikan tren, dan membuat keputusan yang tepat tanpa masukan teknis yang mendalam.

Anda dapat melihat bagaimana Copilot di Power BI, yang didukung oleh Microsoft, mengubah cara Anda membangun laporan, menulis DAX, dan membuat model data. Kombinasi otomatisasi, rekomendasi cerdas, dan integrasi yang mulus dengan Microsoft Fabric memberikan nilai lebih bagi laporan dan analisis data Anda.

Keterbatasan dan Tantangan Copilot

Tantangan Pemodelan Data yang Kompleks

Logika Bisnis Kustom

Anda sering menghadapi situasi di mana laporan Anda membutuhkan aturan bisnis yang unik. Copilot dapat mempercepat banyak tugas, tetapi tidak selalu mampu menangkap kedalaman logika bisnis kustom secara utuh. Sebagai pengembang laporan, Anda tahu bahwa setiap organisasi memiliki aturannya sendiri dan pengecualiannya. Anda mungkin perlu membuat kalkulasi yang mencerminkan harga khusus, kebijakan regional, atau alur kerja yang unik. Meskipun Copilot dapat menganalisis dan mengoptimalkan laporan dengan cepat, 20% terakhir dari pengambilan keputusan yang bernuansa tetap membutuhkan keahlian Anda.

Berikut perbandingan kinerja Copilot dalam pengoptimalan laporan yang kompleks:

Anda melihat waktu refresh yang lebih cepat dan ukuran file yang lebih kecil, tetapi peran Anda tetap penting saat perlu menerapkan logika bisnis khusus. Copilot dapat menangani sebagian besar tugas optimasi, namun Anda tetap perlu memandu langkah akhir untuk memastikan akurasi dan relevansi.

Integrasi Multi-Sumber

Saat Anda bekerja dengan data dari banyak sumber, Anda menghadapi tantangan baru. Copilot dapat membantu menggabungkan data, tetapi arsitektur sistem yang kompleks dan integrasi hybrid cloud sering kali memerlukan pengawasan Anda. Anda harus memastikan bahwa data dari berbagai platform tetap konsisten dan andal.

• Anda mungkin melihat celah dalam tata kelola AI dan kemampuan penjelasannya, yang dapat menimbulkan risiko kepatuhan.
• Tata kelola dan observabilitas data secara real-time menjadi semakin sulit seiring bertambahnya sumber data.
• Data tidak terstruktur menambah kompleksitas sehingga kualitasnya lebih sulit dijaga.
• Lingkungan multi-cloud dapat menimbulkan inkonsistensi dan tantangan operasional.

Sebagai pengembang laporan, Anda memegang peran kunci dalam mengatasi masalah ini. Anda memastikan bahwa data yang Anda gunakan akurat dan bahwa laporan Anda mencerminkan kebenaran di balik angka-angka tersebut.

Tata Kelola dan Keamanan Data

Isu Kepatuhan

Anda harus mematuhi aturan ketat saat menangani data sensitif, terutama di industri yang diatur secara ketat. Copilot mendukung banyak kebutuhan kepatuhan, tetapi Anda tetap perlu memastikan laporan Anda memenuhi semua persyaratan. Misalnya, di bidang kesehatan, Anda harus melindungi informasi pasien berdasarkan HIPAA. Di sektor keuangan, Anda harus mendokumentasikan kontrol akses untuk audit SOC 2. Proyek pemerintah mensyaratkan data tetap berada di wilayah yang disetujui.

Anda harus tetap waspada terhadap persyaratan ini. Copilot menyediakan alatnya, tetapi Andalah yang memutuskan cara menggunakannya untuk menjaga organisasi Anda tetap aman dan patuh.

Pengelolaan Data Sensitif

Mengelola data sensitif lebih dari sekadar mengikuti aturan. Anda perlu melindungi informasi di setiap tahap. Copilot menawarkan fitur seperti label sensitivitas, pencegahan kehilangan data, dan jejak audit. Alat-alat ini membantu Anda mengklasifikasikan dan memantau data, tetapi Anda yang harus mengonfigurasi dan meninjaunya.

• Label sensitivitas membantu Anda menandai data berdasarkan tingkat kepentingannya.
• Pencegahan kehilangan data menghentikan kebocoran sebelum terjadi.
• Jejak audit memungkinkan Anda melacak siapa yang mengakses atau mengubah data.
• Information barrier mencegah akses yang tidak sah.
• Pemantauan berkelanjutan membantu Anda mendeteksi masalah sejak dini.

Anda memberikan nilai tambah dengan memastikan kontrol ini sesuai dengan kebutuhan organisasi Anda. Penilaian Anda memastikan data sensitif tetap aman.

Celah Visualisasi dan Penceritaan

Anda tahu bahwa pelaporan yang baik lebih dari sekadar angka dan bagan. Copilot dapat membuat visual dan ringkasan, tetapi mungkin tidak selalu menangkap cerita yang ingin Anda sampaikan. Anda sering kali perlu menyesuaikan dan memformat narasi untuk audiens yang berbeda. Terkadang, konten yang dihasilkan AI kurang memiliki konteks atau daya tarik yang dibutuhkan pemangku kepentingan Anda.

• Anda mungkin perlu menyunting dan memformat laporan agar sesuai dengan branding organisasi Anda.
• Menyesuaikan konten untuk eksekutif, manajer, atau tim teknis membutuhkan wawasan Anda.
• Penyesuaian manual membantu Anda menyoroti temuan utama dan mendorong tindakan.

Sebagai pengembang laporan, Anda menjembatani kesenjangan antara data dan pengambilan keputusan. Keahlian Anda dalam penceritaan dan visualisasi memunculkan nilai penuh dari laporan Anda.

Catatan: Copilot meningkatkan alur kerja Anda, tetapi pemikiran kritis dan pengawasan Anda memastikan laporan memenuhi tujuan bisnis dan standar kepatuhan. Anda tetap berperan penting dalam memberikan nilai, terutama saat menghadapi data yang kompleks, regulasi yang ketat, atau kebutuhan pelaporan yang unik.

Nilai Abadi Keahlian Pengembang Power BI

Analisis Strategis

Anda memegang peran penting dalam analisis strategis. Sebagai pengembang laporan, Anda tidak hanya membuat bagan. Anda melihat gambaran yang lebih besar dan membantu tim mengambil keputusan yang tepat. Keahlian Anda digunakan untuk menemukan pola dan tren dalam data. Hal ini membantu organisasi merencanakan masa depan. Pakar optimasi Power BI seperti Anda tahu cara mengubah angka mentah menjadi wawasan yang jelas. Anda mengajukan pertanyaan yang tepat dan membimbing tim menuju hasil terbaik. Microsoft menyediakan alatnya, tetapi penilaian Andalah yang memberikan nilai tambah yang nyata.

Pengetahuan Domain

Pemahaman Anda tentang bisnis membuat Anda berbeda. Anda memahami seluk-beluk industri dan tujuan perusahaan Anda. Pengetahuan domain ini membantu Anda membuat laporan yang benar-benar berarti. Anda tidak sekadar mengikuti templat. Anda merancang solusi yang sesuai dengan kebutuhan unik Anda. Pakar optimasi Power BI memanfaatkan pengalaman mereka untuk membangun model yang mencerminkan situasi dunia nyata. Anda memahami cara berbagai departemen menggunakan data. Hal ini memungkinkan Anda membuat dasbor yang menjawab pertanyaan yang tepat. Microsoft menyediakan platform yang kuat, tetapi Andalah yang membawa konteks yang membuat laporan menjadi berguna.

• Anda memahami konteks bisnis yang lebih dalam dan kebutuhan pengguna.
• Anda membuat solusi yang disesuaikan dan melampaui kemampuan pelaporan dasar.
• Keahlian Anda mencakup pemodelan data dan tata kelola, yang sangat penting untuk pengelolaan data yang efektif.

Komunikasi dengan Pemangku Kepentingan

Anda terhubung dengan orang-orang di seluruh organisasi. Sebagai pengembang laporan, Anda mendengarkan apa yang dibutuhkan para pemangku kepentingan. Anda menerjemahkan pertanyaan bisnis menjadi solusi data. Komunikasi yang baik membantu Anda mengungkap wawasan yang mungkin terlewat oleh alat AI. Anda menjelaskan hasil yang kompleks dengan bahasa yang sederhana. Hal ini membangun kepercayaan dan membantu orang lain melihat nilai dari pekerjaan Anda. Alat Microsoft memudahkan berbagi, tetapi kemampuan Anda menyampaikan cerita melalui data yang membuat perbedaan.

Anda membantu tim melihat cerita di balik angka. Keahlian Anda memastikan setiap laporan memberikan nilai dan mendukung tujuan organisasi. Power BI menyediakan platformnya, tetapi Andalah yang memberikan wawasan dan arahan.

Solusi Kustom

Anda memberikan nilai unik bagi organisasi dengan membuat solusi kustom di Power BI. Setiap bisnis memiliki tantangan dan tujuannya sendiri. Laporan siap pakai atau keluaran yang dihasilkan AI sering kali melewatkan detail yang paling penting bagi tim Anda. Anda memahami kebutuhan spesifik pengguna Anda. Anda merancang dasbor dan model yang sesuai persis dengan kebutuhan tersebut.

Solusi kustom memungkinkan Anda menyelesaikan masalah yang tidak dapat ditangani alat generik. Misalnya, Anda mungkin perlu melacak proses penjualan khusus atau mengukur kinerja dengan cara yang selaras dengan strategi perusahaan Anda. Anda dapat membangun kalkulasi, filter, dan visual yang mencerminkan aturan bisnis Anda. Tingkat kustomisasi ini memastikan laporan Anda menjawab pertanyaan yang tepat.

Pekerjaan berat tetap terletak pada membangun model data yang kokoh. Jika kita menginginkan jawaban yang cerdas dan andal, pemodelan itu wajib. Jika tidak, yang terjadi hanyalah Garbage In di sisi PBI, dan Garbage Out yang luar biasa dari Power BI + LLM.

Anda tahu bahwa model data yang kuat menjadi fondasi dari setiap laporan hebat. Copilot dapat membantu Anda memulai, tetapi Anda harus membentuk data agar sesuai dengan logika bisnis Anda. Andalah yang memutuskan bagaimana tabel terhubung, bidang mana yang penting, dan cara menangani pengecualian. Pekerjaan ini mencegah kesalahan dan menjaga keandalan wawasan Anda.

Berikut beberapa cara Anda memberikan nilai melalui solusi kustom:

• Anda membuat measure dan KPI yang disesuaikan dengan tujuan perusahaan Anda.
• Anda merancang dasbor interaktif yang memandu pengguna melalui data yang kompleks.
• Anda mengotomatisasi proses, seperti penyegaran terjadwal atau peringatan, agar informasi tetap mutakhir.
• Anda membangun aturan keamanan yang melindungi informasi sensitif dan memenuhi kebutuhan kepatuhan.
• Anda menyesuaikan laporan untuk berbagai audiens, mulai dari eksekutif hingga analis.

Solusi kustom juga berarti Anda dapat merespons perubahan dengan cepat. Jika bisnis Anda meluncurkan produk baru atau mengubah strategi, Anda dapat langsung memperbarui laporan. Anda tidak perlu menunggu alat generik menyesuaikan diri. Fleksibilitas Anda membuat organisasi tetap unggul.

Anda memegang peran kunci dalam membuat data bekerja untuk organisasi Anda. Keahlian Anda dalam solusi kustom memastikan Power BI menghadirkan wawasan yang mendorong hasil nyata.

Peran Pengembang Power BI yang Terus Berkembang

Dari Tugas Rutin ke Tugas Bernilai Tinggi

Anda mungkin melihat pekerjaan harian Anda sebagai pengembang laporan berubah seiring makin hadirnya Copilot dan alat AI Microsoft. Dulu, Anda menghabiskan banyak waktu untuk tugas berulang seperti memformat laporan atau membuat visual dasar. Kini, Copilot menangani banyak langkah tersebut untuk Anda. Pergeseran ini memungkinkan Anda fokus pada pekerjaan bernilai tinggi yang membutuhkan keahlian Anda.

Anda dapat menghabiskan lebih banyak waktu untuk merancang model data yang lebih baik dan menemukan wawasan baru. Anda membantu tim Anda membuat keputusan yang lebih cerdas dengan menggali angka lebih dalam. Banyak pengembang laporan kini mengoptimalkan laporan mereka agar Copilot dapat bekerja lebih baik lagi. Anda mungkin menyempurnakan model data dengan menghapus kolom atau tabel yang berlebihan. Hal ini membuat laporan Anda lebih cepat dan lebih mudah digunakan. Perubahan ini mungkin membutuhkan usaha di awal, tetapi hasilnya akan terbayar seiring Copilot dan alat Microsoft terus berkembang.

• Anda fokus pada pengoptimalan laporan agar kompatibel dengan Copilot.
• Anda menyempurnakan model data untuk meningkatkan performa dan pembuatan wawasan.
• Anda menemukan wawasan baru yang mungkin sebelumnya terlewatkan.
• Anda berinvestasi dalam perubahan ini untuk manfaat jangka panjang seiring kemajuan AI.

Keterampilan Esensial

Seiring berkembangnya peran Anda, Anda perlu membangun keterampilan baru. Keterampilan ini membantu Anda memaksimalkan Copilot dan alat data Microsoft.

Arsitektur Data

Anda perlu memahami cara menyusun data agar pelaporan jelas dan andal. Arsitektur data yang baik berarti Anda tahu cara menghubungkan tabel, mengatur relasi, dan menata informasi. Anda memastikan model data Anda sederhana dan efisien. Hal ini membantu Copilot menghasilkan hasil yang lebih baik dan menjaga laporan Anda tetap berjalan lancar.

Analisis Bisnis

Anda harus memahami bisnis Anda secara menyeluruh. Analisis bisnis berarti Anda mengajukan pertanyaan yang tepat dan menemukan jawabannya dalam data. Anda bekerja sama dengan tim di seluruh perusahaan untuk memahami hal yang paling penting. Anda menggunakan alat Microsoft untuk mengubah kebutuhan bisnis menjadi laporan yang jelas. Keterampilan Anda membantu mengenali tren dan membimbing tim menuju pilihan yang lebih baik.

Data Storytelling

Anda mengubah angka menjadi cerita yang mudah dipahami semua orang. Data storytelling berarti Anda menjelaskan hasil dengan cara yang masuk akal bagi siapa pun. Anda menggunakan visual, ringkasan, dan bahasa yang jelas. Anda membantu tim melihat gambaran besarnya dan mengambil tindakan. Copilot dapat membantu Anda membuat bagan, tetapi Andalah yang menambahkan makna di balik data.

Kolaborasi dengan Copilot

Anda bekerja paling baik ketika berkolaborasi dengan Copilot. Microsoft merancang Copilot untuk bekerja bersama Anda, bukan menggantikan Anda. Saat menggunakan Copilot, Anda dapat bergerak lebih cepat dalam alur kerja dengan kesalahan yang lebih sedikit. Anda dapat mengeksplorasi data lebih dalam dan membuat laporan dalam waktu yang lebih singkat.

• Anda merampingkan alur kerja dan menghemat waktu.
• Anda menemukan wawasan yang membantu tim membuat keputusan yang lebih baik.
• Anda membuat laporan dengan cepat, sehingga Anda dapat fokus pada analisis.
• Anda mendukung pengguna non-teknis, membantu mereka membuat laporan sendiri.
• Anda memberdayakan seluruh tim dengan analitik self-service.

Tips: Saat berkolaborasi dengan Copilot, Anda menjadi pemandu bagi organisasi Anda. Anda membantu orang lain menggunakan alat Microsoft untuk menjawab pertanyaan dan memecahkan masalah. Peran Anda berkembang ketika Anda mengajar, mendukung, dan memimpin tim Anda di dunia yang digerakkan oleh data dan AI.

Pembelajaran Berkelanjutan

Bidang Anda bergerak cepat. Alat dan fitur baru terus bermunculan. Copilot untuk Power BI menghadirkan cara baru untuk membuat laporan dan menganalisis data. Anda perlu terus belajar agar tetap unggul. Pembelajaran berkelanjutan membantu Anda mengembangkan keterampilan dan beradaptasi dengan teknologi baru.

Ada beberapa strategi yang bisa Anda terapkan agar tetap relevan sebagai pengembang Power BI. Berikut beberapa langkah yang bisa Anda ikuti:

1. Sederhanakan skema data Anda
   Laporan Anda menjadi lebih baik ketika Anda mengoptimalkan model semantik. Sembunyikan bidang yang tidak dibutuhkan Copilot. Dengan begitu, respons Copilot menjadi lebih akurat dan relevan. Anda membantu Copilot fokus pada data yang paling penting.

2. Buat jawaban terverifikasi
   Laporan Anda lebih mudah digunakan ketika Anda mengurasi respons untuk pertanyaan yang sering muncul. Tautkan visual dengan frasa yang sering diketik pengguna. Hal ini membantu tim Anda menemukan jawaban dengan cepat. Anda membangun kepercayaan dengan menyediakan informasi yang jelas dan andal.

3. Tambahkan instruksi AI
   Anda memandu Copilot dengan memberikan konteks tentang bisnis Anda. Tambahkan instruksi yang menjelaskan tujuan dan kebutuhan Anda. Copilot menggunakan informasi ini untuk menghasilkan wawasan yang lebih baik. Anda memastikan Copilot memahami hal yang paling penting bagi organisasi Anda.

Tips: Anda dapat bergabung dengan komunitas daring, mengikuti webinar, dan membaca dokumentasi Microsoft. Aktivitas ini membantu Anda mempelajari fitur baru dan praktik terbaik. Anda juga dapat berbagi pengetahuan dengan orang lain dan belajar dari pengalaman mereka.

Keterampilan Anda terbangun melalui latihan dan eksperimen. Cobalah fitur-fitur baru di Power BI dan Copilot. Uji berbagai cara untuk memodelkan data dan membuat laporan. Anda akan mengetahui apa yang paling cocok untuk tim Anda. Anda menjadi pemimpin di organisasi Anda dengan tetap ingin tahu dan terbuka terhadap perubahan.

Pembelajaran berkelanjutan membuat Anda siap menghadapi tantangan baru. Anda beradaptasi dengan alat dan metode baru. Anda membantu tim Anda berhasil di dunia tempat data dan AI mendorong pengambilan keputusan.

Masa Depan Power BI dengan Copilot

AI sebagai Mitra

Anda akan melihat cara kerja baru ketika Copilot menjadi bagian dari rutinitas harian Anda. Microsoft menghadirkan Copilot ke Power BI untuk membantu Anda mengotomatiskan tugas yang berulang. Anda dapat menghabiskan lebih banyak waktu untuk analisis yang kompleks dan penyampaian cerita dari data. AI membantu dengan menangani langkah-langkah rutin, sehingga Anda dapat fokus menemukan wawasan dan membagikannya kepada tim Anda.

Para pakar industri memperkirakan Copilot akan membuat analitik menjadi lebih percakapan dan mudah diakses. Anda dapat mengajukan pertanyaan dalam bahasa alami dan mendapatkan jawaban dengan cepat. Copilot mengubah cara Anda berinteraksi dengan data. Anda tidak perlu menulis rumus panjang atau mencari bagan yang tepat. Sebaliknya, Anda cukup mendeskripsikan apa yang Anda inginkan, dan Copilot membantu membuat laporan serta visual.

• Copilot mengotomatiskan tugas yang berulang dan menghasilkan langkah DAX dan Power Query yang sudah dioptimalkan.
• Anda dapat berfokus pada interpretasi hasil dan pemahaman konteks di balik data.
• Copilot memberi Anda kemampuan untuk memprioritaskan penyampaian cerita dan wawasan yang berdampak.

Catatan: Analis yang andal menonjol karena mampu menginterpretasi hasil secara kritis dan memahami cerita di balik angka. AI tidak sepenuhnya dapat menggantikan penilaian dan kreativitas Anda.

Ketahanan Karier

Anda dapat membangun karier yang kuat di dunia yang digerakkan AI dengan berfokus pada keterampilan yang membedakan Anda. Microsoft mendorong Anda untuk mengembangkan kemampuan berpikir strategis dan pemecahan masalah. Perusahaan mencari orang yang mampu menafsirkan informasi kompleks dan mengambil keputusan yang tepat.

Berikut langkah-langkah yang bisa Anda ambil agar tetap tangguh:

1. Lakukan audit keterampilan dan identifikasi kesenjangan dalam literasi digital.
2. Ikuti kursus atau sertifikasi yang relevan dalam 90 hari ke depan.
3. Perkuat keterampilan kepemimpinan dan komunikasi.
4. Cari mentor di dalam industri Anda.
5. Bangun jejaring secara konsisten di komunitas bisnis lokal Anda.
6. Konsultasikan dengan pakar penempatan profesional untuk mengevaluasi posisi Anda di pasar.

Anda sebaiknya fokus mengembangkan keterampilan yang tidak dapat direplikasi oleh AI. Pemikiran strategis dan pemecahan masalah membantu Anda membimbing tim dan membuat keputusan yang mendorong pertumbuhan. Anda memberikan nilai dengan menimbang risiko dan memahami kebutuhan bisnis.

Tips: Pembelajaran berkelanjutan membuat Anda siap menghadapi tantangan baru. Anda dapat bergabung dengan komunitas daring, mengikuti webinar, dan membaca dokumentasi Microsoft agar tetap mutakhir.

Sebagai penutup, Copilot menghadirkan kemampuan yang luar biasa pada alur kerja analitik Anda, tetapi ia berfungsi sebagai akselerator, bukan pengganti kecerdasan manusia. Seperti yang kami bahas dalam episode kami Can Copilot Replace Power BI Developers?, keterampilan Anda dalam pemodelan data, tata kelola, dan penyampaian cerita tetap menjadi pembeda utama. Dengan merangkul alat AI sambil memperdalam analisis strategis dan pembelajaran berkelanjutan, Anda dapat mempersiapkan karier Anda untuk masa depan dan memimpin organisasi Anda memasuki generasi berikutnya dari business intelligence.

Daftar Periksa Copilot for Power BI

Gunakan daftar periksa ini untuk mengevaluasi dan menerapkan Microsoft Copilot bersama alur kerja pengembang di Power BI.

Pengaturan & Akses

• Pastikan lisensi dan penugasan langganan Copilot untuk pengguna
• Aktifkan fitur Copilot di pengaturan penyewa Power BI
• Verifikasi kontrol akses berbasis peran dan izin untuk pembuat dan penampil laporan
• Pastikan akses ke ruang kerja dan dataset diberikan secara tepat

Integrasi dengan Alur Kerja Pengembang

• Tentukan kapan menggunakan Copilot vs solusi buatan pengembang (ETL berbasis skrip, DAX lanjutan, visual kustom)
• Tetapkan panduan peninjauan konten yang dihasilkan Copilot oleh pengembang
• Dokumentasikan cara saran Copilot dicatat dan diberi versi bersama pekerjaan pengembang
• Integrasikan keluaran Copilot ke dalam pipeline CI/CD jika berlaku

Tata Kelola Data & Keamanan

• Validasi sumber data dan terapkan label sensitivitas sebelum Copilot mengakses data
• Pastikan Copilot menghormati keamanan tingkat baris dan kebijakan data penyewa
• Audit kueri dan keluaran Copilot untuk risiko kebocoran data
• Pertahankan alur persetujuan untuk laporan yang dibuat Copilot sebelum dipublikasikan ke produksi

Kualitas & Validasi

• Tinjau measure dan DAX yang dibuat Copilot untuk kebenaran dan performanya
• Jalankan pengujian yang membandingkan keluaran Copilot dengan baseline buatan pengembang
• Validasi visual untuk aksesibilitas, akurasi, dan maksud bisnis
• Verifikasi jadwal penyegaran dan kredensial sumber data setelah menerapkan perubahan Copilot

Performa & Optimasi

• Evaluasi ukuran model dan performa kueri setelah modifikasi Copilot
• Optimalkan DAX atau desain model yang disarankan Copilot dengan tinjauan pengembang
• Pantau waktu muat laporan dan dampaknya terhadap pengalaman pengguna

Pemantauan & Audit

• Aktifkan pencatatan untuk interaksi Copilot dan artefak yang dihasilkan
• Jadwalkan audit berkala atas penggunaan dan hasil Copilot
• Lacak perubahan dan kepenulisan (Copilot vs manusia) dalam riwayat laporan

Pelatihan & Manajemen Perubahan

• Sediakan pelatihan bagi pengembang dan analis agar dapat menggunakan Copilot secara efektif
• Buat panduan praktik terbaik untuk prompt dan penyempurnaan Copilot
• Komunikasikan kebijakan tata kelola dan tanggung jawab peninjauan kepada para pemangku kepentingan

Cadangan & Eskalasi

• Tentukan jalur eskalasi ketika keluaran Copilot tidak akurat atau tidak aman
• Pertahankan proses manual untuk laporan kritis selama adopsi Copilot sedang divalidasi

Perbaikan Berkelanjutan

• Kumpulkan umpan balik dari pengembang dan pengguna mengenai efektivitas Copilot
• Lakukan iterasi pada templat prompt dan tata kelola berdasarkan pelajaran yang diperoleh
• Evaluasi metrik produktivitas Copilot vs pengembang dan sesuaikan peran sesuai kebutuhan

Pertanyaan Umum

Apa perbedaan antara Copilot dan pengembang yang bekerja di Power BI?

Copilot adalah agen AI yang membantu membuat kueri, membuat visual, dan menghasilkan penjelasan naratif menggunakan AI generatif, sedangkan pengembang membawa keahlian manusia dalam rekayasa data, DAX, SQL, dan solusi kustom. Copilot membantu mempercepat tugas umum, seperti membuat dasbor atau interaksi Copilot dalam cakupan laporan, sedangkan pengembang menangani pemodelan yang kompleks, penyetelan performa, keamanan, dan integrasi dengan sistem eksternal atau Microsoft Fabric.

Dapatkah Copilot menggantikan Power BI Desktop atau pengembang untuk membangun laporan?

Copilot melengkapi, tetapi tidak sepenuhnya menggantikan Power BI Desktop atau keterampilan pengembang. Copilot dapat mengotomatiskan tugas rutin, menghasilkan kueri, dan mengusulkan visualisasi di panel atau chat Copilot, tetapi rekayasa data yang kompleks, DAX lanjutan, dan keputusan arsitektur memerlukan pengetahuan pengembang serta pengalaman dengan alat BI dan perencanaan kapasitas Fabric.

Bagaimana Copilot untuk Power BI berinteraksi dengan layanan Power BI dan aplikasi Power BI?

Copilot dapat tersedia di layanan Power BI dan di dalam aplikasi Power BI sebagai pengalaman Copilot yang dibatasi aplikasi (app-scoped) atau Copilot yang dibatasi laporan (report-scoped). Di layanan, Copilot membantu membuat laporan, menjelaskan metrik, dan membuat kartu dasbor. Di aplikasi, Copilot mendukung eksplorasi terpandu serta tindakan yang dibatasi aplikasi dan disesuaikan dengan konten serta izin aplikasi tersebut.

Apa saja persyaratan umum untuk Copilot di Microsoft Fabric dan Power BI?

Persyaratan umum Copilot mencakup lisensi Microsoft 365 (M365) yang sesuai, penyiapan ruang kerja, dan pengaktifan fitur Copilot seperti Fabric Copilot untuk Power BI. Anda mungkin perlu mengaktifkan Fabric Copilot untuk Power BI serta mengonfigurasi kapasitas Fabric atau kapasitas Power BI agar Copilot aktif dan dapat mengakses sumber data serta model yang diperlukan.

Bagaimana cara memulai obrolan baru atau menghapus obrolan Copilot saat menggunakan Copilot?

Untuk memulai obrolan baru, buka panel Copilot atau Copilot di dalam aplikasi, lalu pilih "start a new chat". Untuk menghapus obrolan Copilot, gunakan perintah atau tombol clear the Copilot chat yang tersedia di antarmuka. Tindakan ini mengatur ulang konteks percakapan sehingga Copilot tidak lagi merujuk pada perintah sebelumnya.

Apakah Copilot mendukung SQL, DAX, dan bahasa kueri lainnya untuk analisis data?

Ya. Copilot mendukung pembuatan kueri SQL dan DAX serta dapat membantu menulis dan mengoptimalkan kueri untuk analisis data. Copilot membantu menghasilkan saran kueri, contoh kode, dan menjelaskan hasil kueri. Meski demikian, pengembang tetap perlu meninjau dan menguji kode yang dihasilkan sebelum digunakan di lingkungan produksi.

Apa perbedaan antara Copilot yang dibatasi laporan (report-scoped) dan Copilot yang dibatasi aplikasi (app-scoped)?

Copilot yang dibatasi laporan berfokus pada data dan visual dari satu laporan, sehingga memungkinkan wawasan, penjelasan, dan penyuntingan dengan cepat di dalam laporan tersebut. Copilot yang dibatasi aplikasi mendukung fungsi tingkat aplikasi yang lebih luas di berbagai laporan dan dasbor, menggunakan izin konten aplikasi, serta dapat beroperasi dengan metadata dan navigasi yang dibatasi aplikasi.

Bagaimana pengembang dapat menggunakan Copilot untuk mengotomatiskan tugas Power BI yang berulang?

Pengembang dapat menggunakan Copilot untuk mengotomatiskan tugas seperti membuat visual, membangun model data awal, menghasilkan ukuran DAX contoh, atau menyusun dokumentasi. Copilot dapat menghasilkan perintah untuk membuat dataset, menulis kueri, dan membangun elemen dasbor. Selanjutnya, pengembang menyempurnakan, mengoptimalkan, dan mengintegrasikan artefak tersebut ke dalam alur kerja produksi.

Apakah Copilot tersedia dalam solusi Copilot mandiri atau hanya di dalam Power BI?

Copilot tersedia sebagai Copilot di dalam aplikasi dan pengalaman terintegrasi di Power BI serta Microsoft Fabric, dan juga dalam beberapa alat Copilot mandiri. Integrasinya bervariasi: sebagian pengalaman disematkan sebagai panel Copilot di Power BI Desktop atau layanan Power BI, sedangkan Fabric Copilot untuk Power BI terhubung dengan kemampuan Microsoft Fabric untuk rekayasa data dan tata kelola yang lebih luas.

Pertimbangan privasi dan tata kelola apa yang berlaku saat menggunakan Copilot di Power BI?

Penggunaan Copilot di Power BI memerlukan perhatian pada tata kelola data, label sensitivitas, dan kontrol akses. Organisasi harus memastikan izin kapasitas Fabric dan ruang kerja, menerapkan kebijakan untuk akses data, serta meninjau cara AI generatif memproses konten. Fitur Copilot menghormati izin data, tetapi administrator harus mengonfigurasi pengaturan dan memantau penggunaan untuk memenuhi persyaratan kepatuhan.

Bagaimana Copilot memengaruhi pengalaman Power BI bagi pengguna bisnis?

Copilot memperkaya pengalaman Power BI dengan memungkinkan pelaporan percakapan, menghasilkan penjelasan naratif, dan mempercepat pembuatan visual serta dasbor. Pengguna bisnis dapat mengajukan pertanyaan melalui obrolan, mendapatkan wawasan secara instan, dan menerima saran visual, sehingga meningkatkan visualisasi dan penemuan data. Copilot menurunkan hambatan masuk, tetapi tidak menghilangkan kebutuhan akan model yang terkurasi dan pengawasan dari pengembang.

Bisakah Anda mengontrol kapan Copilot menggunakan dataset lakehouse atau Fabric dibandingkan dataset yang diimpor?

Bisa. Copilot menghormati model data dan jenis dataset yang tersedia di ruang kerja. Administrator dan pengembang mengendalikan lokasi data—lakehouse, Fabric, atau dataset yang diimpor—dan mengonfigurasi izin agar Copilot mengakses sumber yang dimaksud. Lihat konfigurasi Copilot di Microsoft Fabric dan aktifkan Fabric Copilot untuk Power BI untuk mengelola perilakunya.

Bagaimana cara saya mempelajari cara kerja Copilot dan praktik terbaik untuk menggunakannya secara efektif?

Gunakan sumber daya dan dokumentasi resmi Microsoft Learn untuk memahami cara kerja Copilot. Lakukan eksperimen di lingkungan nonproduksi, tinjau kueri yang dihasilkan, validasi hasilnya, dan terapkan prompt serta praktik terbaik prompt engineering. Menggabungkan Copilot dengan tinjauan developer memastikan hasil yang andal dan dapat dipercaya.

Apakah ada persyaratan khusus untuk mengaktifkan Fabric Copilot untuk laporan Power BI?

Persyaratan khusus dapat mencakup lisensi Microsoft yang sesuai, konfigurasi ruang kerja, dan pengaktifan fitur Fabric Copilot di pengaturan penyewa. Anda mungkin juga perlu mengonfigurasi kapasitas Fabric dan memastikan set data memiliki akses dan metadata yang diperlukan. Periksa dokumentasi terbaru untuk melihat cara mengaktifkan Fabric Copilot dan persyaratan umum Copilot di organisasi Anda.

Bagaimana Copilot dan developer dapat berkolaborasi untuk menghasilkan dashboard yang lebih baik?

Developer dapat menggunakan Copilot untuk membuat prototipe visual, menghasilkan transformasi data, dan menyusun narasi, lalu menyempurnakan hasilnya agar sesuai dengan performa, tata kelola, dan kemudahan penggunaan. Siklus kolaboratif ini mempercepat iterasi: Copilot menghasilkan, developer mengoptimalkan, dan pengguna bisnis memvalidasi, sehingga dashboard dan laporan menjadi lebih efektif.

Apa peran Copilot dalam alur kerja rekayasa data di Microsoft Fabric?

Di dalam Microsoft Fabric, Copilot dapat membantu tugas rekayasa data seperti menghasilkan skrip ETL/transformasi, menyarankan desain skema, dan menulis kueri SQL untuk lakehouse. Fitur ini membantu mempercepat pengembangan pipeline data, tetapi developer tetap bertanggung jawab atas rekayasa, pengujian, dan pengelolaan kapasitas Fabric untuk tingkat produksi.

Apakah Copilot mendukung prompt multi-modal atau bahasa alami untuk membuat visual?

Ya. Copilot menerima prompt bahasa alami melalui chat dan dapat menghasilkan visual, measure, dan kueri dari instruksi percakapan. Prompt yang efektif meningkatkan hasil, dan developer dapat terus menyesuaikan atau mengubah konten yang dihasilkan agar selaras dengan standar performa dan desain di laporan Power BI.

Bagaimana penggunaan Copilot memengaruhi performa dan optimalisasi laporan?

Copilot dapat menghasilkan kueri dan visual yang cocok untuk eksplorasi, tetapi mungkin belum dioptimalkan dari sisi performa. Developer sebaiknya meninjau SQL atau DAX yang dihasilkan, mengoptimalkan logika kueri, menerapkan pengindeksan atau agregasi, serta menguji dengan mempertimbangkan kapasitas Fabric agar performa laporan tetap dapat diskalakan.

Apa saja keterbatasan Copilot dalam menangani skenario BI yang sensitif atau kompleks?

Keterbatasannya meliputi kemungkinan ketidakakuratan, kurangnya pemahaman terhadap konteks organisasi, dan potensi pembuatan kueri yang tidak efisien. Copilot mungkin tidak sepenuhnya mampu menangani model keamanan yang kompleks, seluk-beluk row-level security, atau pola DAX yang canggih. Developer harus memvalidasi keluaran, menerapkan tata kelola, dan menempatkan Copilot sebagai asisten, bukan satu-satunya sumber otoritas.

Bagaimana cara mengaktifkan atau menonaktifkan Copilot di penyewa atau ruang kerja saya?

Mengaktifkan atau menonaktifkan Copilot biasanya memerlukan akses admin ke pengaturan penyewa dan konfigurasi ruang kerja di layanan Power BI atau Pusat admin Microsoft Fabric. Administrator dapat mengaktifkan atau menonaktifkan fitur Copilot, mengatur siapa saja yang dapat melihat Copilot dan dukungan Copilot, serta mengonfigurasi pengalaman yang dibatasi pada aplikasi atau laporan tertentu sesuai kebijakan organisasi.

Dapatkah Copilot membuat tata letak dashboard lengkap dan wireframe untuk Power BI?

Copilot dapat menyarankan tata letak dashboard, merekomendasikan jenis visual, dan menghasilkan halaman laporan awal atau tile. Fitur ini membantu menyusun elemen-elemen dashboard, tetapi developer dan desainer tetap perlu menyempurnakan tata letak, interaksi, dan aksesibilitas agar pengalaman Power BI yang dihasilkan rapi dan sesuai kebutuhan bisnis.

Bagaimana Copilot mendukung pembelajaran dan adopsi bagi pengguna baru Power BI?

Copilot mempercepat pembelajaran dengan memberikan panduan langkah demi langkah, menghasilkan contoh kueri, dan menjelaskan visual dengan bahasa yang sederhana. Dikombinasikan dengan materi Microsoft Learn, fitur ini membantu pengguna baru mengeksplorasi visualisasi data, memahami dasar-dasar DAX, dan menjadi produktif lebih cepat sambil mendorong eksperimen yang aman.

Apa yang perlu dipertimbangkan organisasi ketika memutuskan antara mengandalkan Copilot atau mempekerjakan lebih banyak developer?

Organisasi perlu menimbang kemampuan Copilot untuk mengotomatisasi tugas berulang dan mempercepat prototipe dengan kebutuhan akan keahlian teknis yang mendalam. Copilot memangkas waktu untuk memperoleh wawasan dan mendukung pengguna nonteknis, tetapi integrasi yang kompleks, tata kelola, dan rekayasa data tingkat lanjut tetap memerlukan developer yang terampil. Pendekatan hibrida umumnya memberikan hasil terbaik.