Copilot в Power BI: подробный обзор

By Mirko Peters · 2026-02-13

Copilot в Power BI — это основанный на ИИ цифровой помощник Microsoft, встроенный непосредственно в Power BI, который помогает пользователям анализировать данные, создавать отчёты и быстрее находить инсайты — зачастую с помощью обычного английского языка. По мере того как данные растут в объёме и усложняются, Copilot берёт на себя часть работы, и чтобы получить от отчётов реальную пользу, не нужно

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

Titelbild: Copilot in Power BI Explained

Вы бизнес-аналитик, которому нужно избавиться от рутины, или руководитель, которому необходимы быстрые и надёжные ответы из дашбордов, — Copilot призван сократить этот разрыв. В этом руководстве вы узнаете, что умеет Copilot, как он работает и, пожалуй, самое важное — как добиться от его растущих возможностей ИИ действительно лучших результатов. Как новички в Power BI, так и опытные пользователи найдут здесь стратегии, которые помогут максимально использовать возможности Copilot, экономя время и повышая результативность.

Что такое Copilot в Power BI

Copilot в Power BI — это генеративный ИИ-помощник Microsoft, созданный для того, чтобы работа с бизнес-данными стала проще и продуктивнее. Он выступает в роли интеллектуального помощника внутри экосистемы Power BI: с помощью искусственного интеллекта он интерпретирует ваши запросы и помогает создавать запросы, визуализации, сводки и даже целые отчёты, не требуя глубоких технических навыков.

Задача Copilot — сделать продвинутые аналитические возможности доступными более широкой аудитории. Вместо того чтобы писать сложные формулы DAX или вручную просматривать таблицы, вы можете задать вопросы вроде «Какие основные тенденции в этом квартале?» или «Суммируй продажи по регионам», и Copilot ответит инсайтами, диаграммами или понятными сводками отчётов на основе модели данных Power BI.

Интеграция с Power BI выполнена бесшовно: Copilot встроен именно туда, где вы создаёте отчёты, анализируете дашборды или изучаете наборы данных. Это отлично согласуется с общей стратегией Microsoft в области ИИ, цель которой — демократизировать аналитику, чтобы каждый пользователь, от бизнес-аналитика до пользователя, который просто читает отчёты, мог принимать решения на основе данных без технических преград. Короче говоря, назначение Copilot — упростить, автоматизировать и существенно повысить эффективность работы с Power BI.

Как Copilot работает в Power BI

Copilot работает, объединяя модели данных вашей организации в Power BI с мощными технологиями обработки естественного языка и машинного обучения. Когда вы задаёте запрос — будь то бизнес-вопрос, просьба составить сводку или изучение отчёта, — он интерпретирует ваше намерение, анализирует соответствующие данные и отвечает адресными инсайтами, визуализациями или рекомендациями.

Этот процесс обеспечивается передовыми ИИ-моделями Microsoft, которые работают бок о бок с сервисом Power BI, так что ваш контекст, разрешения и связи между данными учитываются. В результате получается цифровой помощник, который отвечает не на общие вопросы, а действительно настроен на специфику вашей компании и бизнес-правила. Он способен учитывать нюансы данных, выявлять закономерности и общаться на повседневном языке.

Вскоре мы подробно разберём механику интеграции ИИ в Copilot и его ключевые функции, но сначала важно понять, что эта система задумана одновременно интуитивной и строгой. Идея в том, чтобы дать пользователям любого уровня подготовки возможность получать от Power BI больше — быстрее и с меньшим количеством трудностей, а в итоге помочь командам принимать более обоснованные решения на ходу.

Copilot и интеграция ИИ в Power BI

«Магия» Copilot основана на глубокой интеграции с последними достижениями в области искусственного интеллекта. Microsoft объединила большие языковые модели, анализ данных в реальном времени и понимание контекста, чтобы формировать ответы Copilot. Он не просто ищет ключевые слова — он понимает естественный язык, разбирается в базовой модели данных Power BI и возвращает пользователю релевантные ответы или визуализации.

Эта ИИ-основа меняет процесс создания отчётов. То, что раньше требовало нескольких шагов или экспертных навыков, теперь занимает считанные секунды, и любой может взаимодействовать с данными так, будто ведёт диалог. Всё дело в превращении сложной аналитики в доступные и полезные инсайты для всех, а не только для технически подкованных специалистов.

Ключевые возможности Copilot в Power BI

Вопросы и ответы на естественном языке: Вы можете задавать Copilot вопросы обычным английским языком (или другим поддерживаемым естественным языком), и он преобразует ваши запросы в полезные выводы. Будь то «Show sales by product over time» или «Which segment is underperforming?», основную работу выполняет Copilot в фоновом режиме.
Создание отчётов: Copilot может создавать визуализации и даже целые отчёты на основе ваших запросов. Расскажите, что вас интересует, или опишите нужную панель мониторинга, и он соберёт визуальные элементы, расположит их в макете и даже добавит пояснения и заголовки.
Автоматическое суммирование: Получайте короткие и понятные сводки по сложным отчётам. Copilot сжимает большие наборы KPI, трендов и отклонений в обзоры, готовые для руководства, всего за несколько секунд. Это идеальный вариант для быстрого информирования или подготовки к собраниям.
Помощь в исследовании данных: Когда вы изучаете данные, Copilot предлагает вопросы для изучения или закономерности, которые стоит проверить, помогая глубже разобраться даже в том случае, если вы пока не уверены, что в наборе данных «интересно».
Умные рекомендации: Copilot может предложить следующие шаги, выделить необычные тренды или подсказать, как улучшить ваши отчёты, исходя из контекста вашей работы и опираясь как на ваши данные, так и на общепринятые практики аналитики.

Сценарии использования Copilot в Power BI

Copilot — это не просто эффектная игрушка. Он меняет то, как разные специалисты решают ежедневные аналитические задачи в Power BI. Встроив ИИ-помощника прямо в рабочий процесс, вы получаете множество практических применений, которые выходят далеко за рамки создания красивых диаграмм.

С самого начала Copilot выделяется тем, что умеет превращать вопросы на естественном языке в практичные выводы, быстро суммировать целые отчёты и помогать как новичкам, так и опытным специалистам в исследовании информации с меньшими ручными усилиями. Хотите ли вы быстро создать панели мониторинга, углубиться в бизнес-вопросы или просто сэкономить часы на подготовке сводок для руководства, Copilot найдёт для себя применение.

В следующих разделах мы подробнее разберём реальные сценарии — диалоговую аналитику, мгновенные обзоры отчётов и интеллектуальное исследование данных, — чтобы вы увидели, где Copilot действительно добавляет ценность и как эти сценарии соотносятся с потребностями разных бизнес-задач.

Вопросы на естественном языке — к выводам

Одна из выдающихся возможностей Copilot — отвечать на вопросы о ваших данных, заданные простым английским языком (или другим поддерживаемым языком). Не нужно помнить сложные формулы: достаточно ввести что-то вроде «What are the top 5 products by revenue last month?», и Copilot мгновенно вернёт результаты, визуализации или тренды, relevant к вашему запросу.

Эта возможность лучше всего подходит для простых бизнес-вопросов, поиска значений KPI и исследования данных без знания технических терминов. Она делает Power BI доступным для всех, а не только для тех, кто владеет DAX или моделированием данных.

Автоматическое суммирование отчётов

Copilot может просмотреть весь отчёт Power BI и создать легко воспринимаемую сводку, выделив KPI, тренды или отклонения в виде абзаца или маркированного списка. Это особенно полезно, когда нужен быстрый обзор для руководства или когда вы хотите ознакомиться с отчётом, который создали не вы.

Процесс полностью основан на ИИ: Copilot анализирует ключевые визуальные элементы, извлекает контекст и формирует сводки, adapted под то, что важно в ваших данных. В результате отчётность становится быстрее и понятнее, а ручной работы по обобщению требуется намного меньше.

Помощь в исследовании данных

Copilot пошагово направляет пользователей через изучение бизнес-данных. Если вы не уверены, с чего начать или что искать, он может выделить тренды, отметить выбросы и предложить уточняющие вопросы — всё автоматически.

Эта возможность отлично подходит для менее технических пользователей, которым нужны выводы без долгого обучения. Она помогает всей команде замечать новые возможности, выявлять риски и уверенно углубляться в данные с минимальным ручным поиском и догадками.

Суммирование отчётов с помощью Copilot

Получить «общую картину» из подробного отчёта Power BI бывает непросто — особенно когда времени мало или аудитория не расположена к изучению диаграмм. Copilot меняет ситуацию: он мгновенно создаёт сводки, которые передают ключевые выводы, главные показатели и тренды, экономя часы ручных заметок и подготовки.

Такое суммирование на основе ИИ не просто быстрое: оно помогает создавать понятные и согласованные обзоры для публикации, презентаций или архивирования. Кроме того, вы сохраняете контроль: уточняйте запросы, редактируйте результаты или меняйте уровень детализации, пока всё не станет идеально для вашей аудитории.

В следующих разделах вы найдёте пошаговые инструкции по использованию Copilot для суммирования отчётов, а также несколько полезных приёмов, которые помогут получать более точные и учитывающие контекст результаты, будь то подготовка еженедельной сводки или брифинг для руководства.

Как суммировать отчёт Power BI с помощью Copilot

Откройте отчёт Power BI: перейдите к отчёту, который хотите суммировать. Убедитесь, что Copilot включён и у вас есть разрешение на работу с данными.
Найдите панель Copilot: найдите значок Copilot (обычно он расположен рядом с отчётом или в интерфейсе рабочей области) и нажмите на него, чтобы открыть окно запросов.
Введите команду: напишите запрос обычным языком, например: «Суммируй этот отчёт» или добавьте больше контекста, например: «Подготовь сводку ключевых трендов продаж и отклонений».
Проверьте ответ ИИ: Copilot проанализирует визуализации, KPI и элементы повествования в отчёте. Затем он составит краткое резюме прямо на панели, выделив основные моменты и важные выводы.
Доработайте и экспортируйте: если первоначальное резюме нужно скорректировать, добавьте уточняющие запросы («Сосредоточься на результатах второго квартала», «Сделай короче» и т. д.) или отредактируйте результат вручную. Затем вы можете скопировать резюме для использования в письмах, презентациях или документации.
Рекомендации: формулируйте запросы чётко и конкретно, чтобы добиться большей точности. Если в отчёте несколько вкладок, укажите, какой раздел или представление Copilot должен суммировать.

Советы по доработке сводок, созданных Copilot

Добавьте контекст: задавайте Copilot конкретные области фокуса, чтобы получать сводки, адаптированные для руководства, отдела продаж или операционного блока.
Запрашивайте разные форматы: попросите маркированные списки, краткие изложения или развёрнутые абзацы в зависимости от потребностей вашей аудитории.
Комбинируйте запросы: если в сводке не хватает ключевой информации, объедините или выстройте запросы в последовательность (например: «Суммируй по продуктам, а затем по кварталам»).
Обязательно проверьте точность: всегда сверяйте результат Copilot с вашими данными, особенно перед передачей внешним сторонам.

Настройка поведения Copilot в Power BI

У каждой организации есть свои особые аналитические потребности и даже личные предпочтения в том, как суммируются отчёты или подаются выводы. К счастью, Copilot в Power BI не работает по единому шаблону: у вас есть возможности настроить, как он отвечает, какую информацию выводит и кто может использовать те или иные функции.

Являетесь ли вы потребителем отчётов, который хочет изменить взаимодействие с Copilot, или администратором, которому нужно применять корпоративные политики и обеспечивать защиту данных, настройки Copilot помогут вам. Вы найдёте детальные средства управления разрешениями, стилем ответов и персонализацией, все они созданы для того, чтобы поведение Copilot соответствовало реальным бизнес-требованиям.

Если вы хотите глубже разобраться в устранении неполадок, управлении настройками или в том, как оптимизировать Copilot в более широкой среде Microsoft 365, ознакомьтесь с этим подробным руководством по устранению неполадок Copilot. В разделах ниже мы разберём, как получить доступ к этим элементам управления, какие разрешения важны и как максимально эффективно использовать свои запросы.

Доступ к элементам управления и настройкам Copilot

Расположение меню настроек: настройки Copilot обычно находятся в службе Power BI в разделе «Параметры» или «Портал администратора». Ищите вкладку «Copilot» или «ИИ» в зависимости от вашей среды.
Персонализация: пользователи могут настраивать ответы Copilot: от кратких или подробных сводок до предпочтительного языка вывода или форматирования.
Средства безопасности: администраторы управляют доступом Copilot к данным, разрешениями пользователей и включением функций на уровне рабочей области или клиента, обеспечивая защиту конфиденциальных данных.
Помощь по устранению неполадок: подробные руководства по настройкам, устранению неполадок и эффективному использованию административных инструментов, таких как панели мониторинга и PowerShell, см. в этом подробном ресурсе по устранению неполадок Copilot.

Настройка разрешений и управление действиями Copilot

Администраторы могут точно контролировать, кому разрешено использовать Copilot, и объём доступа к данным. Разрешения часто соответствуют стандартным ролям Power BI, что позволяет управлять на уровне рабочей области и клиента. Организации могут применять политики с помощью групп безопасности и правил доступа к данным, гарантируя, что Copilot получает данные только из авторизованных и соответствующих требованиям наборов данных.

Для расширенного контроля и применения политик могут понадобиться такие решения, как Microsoft Purview и Power Platform DLP (Data Loss Prevention). Они помогают предотвращать утечки данных и обеспечивать доступ по принципу наименьших привилегий. Практические стратегии описаны в статьях advanced governance for Copilot with Microsoft Purview и making Copilot governance a policy, not just a dream. Эффективный контроль Copilot также включает использование меток конфиденциальности и распространение DLP на контент, созданный ИИ: подробнее — в этом разборе this Copilot security and governance breakdown.

Copilot и классические функции Power BI

Для многих пользователей вопрос звучит не просто «Как работает Copilot?», а «Чем он действительно отличается от классической ручной отчётности в Power BI?» С появлением Copilot происходит явный переход от трудоёмкого пошагового создания отчётов к гораздо более диалоговому подходу, опосредованному ИИ.

В этом разделе рассматриваются ключевые различия, которые важнее всего: скорость, доступность и, пожалуй, самое главное, глубина аналитики для разных типов пользователей. Где Copilot действительно хорош, а где традиционный подход всё ещё оправдан?

Вы увидите прямые сравнения бок о бок и поймёте, когда стоит заменить привычные инструменты ИИ, а когда лучше оставить проверенные методы. Более глубокое погружение в полный рабочий процесс «разработчик против Copilot» вы найдёте в материале Copilot vs. developer for Power BI.

Сравнение Copilot и ручного создания отчётов

Скорость и эффективность: Copilot быстро превращает запросы в выводы и визуализации, тогда как ручная работа часто съедает часы на подготовку данных и написание DAX.
Доступность: Copilot снижает порог входа и позволяет пользователям без технической подготовки создавать и исследовать отчёты. Традиционные методы требуют технических навыков или глубокого обучения.
Согласованность: Copilot создаёт стандартные, воспроизводимые результаты, что помогает поддерживать качество отчётов в командах. Ручная работа может приводить к несогласованности и ошибкам.
Контроль и настройка: ручные процессы обеспечивают детальный, пиксельно точный контроль — это идеально для сильно настраиваемых или сложных сценариев, где экспертиза человека превосходит автоматизацию ИИ.
Развитие навыков: классическая ручная работа развивает навыки Power BI, тогда как Copilot ускоряет результат, но может обходить возможности для обучения, если вы намеренно не изучаете оба метода. Взгляд разработчика Power BI представлен в статье who wins: Copilot or the developer?.

Когда использовать Copilot, а когда стандартные инструменты

Быстрое прототипирование: используйте Copilot, чтобы за несколько минут создать черновики отчётов или макеты дашбордов.
Сложная настройка: Используйте ручные инструменты для сильно индивидуализированных макетов, сложной логики DAX и дизайна с точностью до пикселя.
Повседневная аналитика: Внедряйте Copilot для регулярных сводок, анализа трендов и интерактивных вопросов и ответов по существующим наборам данных.
Контроль качества: Выбирайте ручные методы, когда важны точность и контекст и на каждом шаге необходим контроль.

Требования и настройка Copilot в Power BI

Прежде чем начать работу с Copilot в Power BI, важно убедиться, что у вас есть правильная основа, как с технической стороны, так и с точки зрения лицензирования. Не в каждой среде Power BI Copilot включен по умолчанию, и перед тем как ИИ начнёт приносить пользу вашей организации, необходимо выполнить несколько ключевых шагов конфигурации.

В этом разделе описаны основные требования к Copilot: в каких редакциях Power BI он работает, какие лицензии нужны и базовые шаги конфигурации для активации. Служит ли вы ИТ-специалистом, отвечающим за внедрение, или пользователем, который продвигает Copilot перед руководством, понимание этого процесса настройки заранее критически важно для плавной работы и широкого принятия.

Мы рассмотрим особенности доступности Copilot и пошаговое включение, а также приведём внутренние ссылки на более продвинутые архитектурные рекомендации и подходы через учебный центр, если нужно масштабировать работу за пределы одной рабочей области.

Версии Power BI и доступность Copilot

Copilot в настоящее время доступен в Power BI Service для пользователей с соответствующими лицензиями Microsoft 365 или Power BI Premium. Он недоступен в старых установках Power BI Desktop и в бесплатных или устаревших планах.

Некоторые функции могут быть ограничены в зависимости от региона, типа пользователя или включения на уровне клиента. Всегда проверяйте актуальную документацию Microsoft, чтобы убедиться, что ваша редакция поддерживает Copilot, и сравнивайте возможности в Pro, Premium и рабочих областях на базе Fabric, поскольку ограничения и возможности могут меняться с каждым крупным обновлением.

Настройка Copilot для вашей организации

Проверьте лицензирование: Убедитесь, что у ваших пользователей есть рабочие области с лицензиями Power BI Premium, Pro или Fabric (в зависимости от требований), чтобы включить функции Copilot.
Включите Copilot в настройках: Используйте портал администратора Power BI, чтобы включить Copilot для вашего клиента. Перейдите в «Settings», затем в «Copilot» и включите его для подходящих рабочих областей или групп пользователей.
Назначьте разрешения: Ограничивайте доступ к Copilot по группе безопасности или роли, чтобы защитить конфиденциальные данные и соответствовать политикам ИТ. Архитектурные требования к управлению Copilot рассмотрены в этом подробном подкасте.
Обучайте и поддерживайте пользователей: Проведите обучение команды по настройкам безопасности и правильному использованию Copilot. Создайте централизованный ресурс для обучения, чтобы снизить нагрузку на поддержку: подробнее о том, почему это важно, в разборе Copilot Learning Center.
Устраните проблемы первоначальной настройки: Проверьте подключения к данным, разрешения и лицензирование. Если у пользователей возникают проблемы с доступом к Copilot, дважды проверьте статус функциональных флагов и совместимость типа учётной записи.
Планируйте рост: По мере распространения использования отслеживайте, как применяется Copilot. Корректируйте разрешения и доступ по необходимости, чтобы управление данными оставалось надёжным, а развёртывание масштабировалось под контролем политик.

Copilot в Power BI для разных ролей пользователей

Не все в организации работают с Power BI, а значит и с Copilot, одинаково. Бизнес-аналитики, разработчики, администраторы и обычные потребители отчётов имеют разные ожидания и потребности, и Copilot спроектирован так, чтобы адаптироваться к ним.

В этом разделе показано, как Copilot может упростить работу для каждой ключевой роли. Аналитикам это может означать более быстрые выводы и меньше ручной работы с данными. Разработчикам — возможность быстро справляться с повторяющимися задачами программирования. Администраторам Copilot добавляет более простое управление и контроль, а не просто функции, спрятанные за паролями. Даже для руководителя или просто читателя отчётов Copilot убирает жаргон и переводит дашборды на понятный язык.

В каждом заголовке ниже показана ценность Copilot в понятных ролевых терминах, чтобы вы могли обосновать его использование или понять, когда он естественно вписывается в существующие рабочие процессы Power BI.

Преимущества для бизнес-аналитиков

Более быстрое исследование данных: Забудьте о сложных запросах: задавайте вопросы простым языком, и Copilot выдаст выводы за считаные секунды.
Автоматизация рутinnой работы: Поручите Copilot подводить итоги по трендам и готовить черновые отчёты, чтобы аналитики могли сосредоточиться на более глубоком исследовании.
Генерация идей: Используйте предложения Copilot на основе ИИ, чтобы находить закономерности и выбросы, которые аналитики могли бы пропустить при ручном анализе.
Единообразная отчётность: Получайте стандартизированные сводки для руководства, которые легко внедрить в несколько проектов или команд.

Расширяем возможности разработчиков Power BI

Copilot помогает разработчикам ускорить рутинные задачи, такие как написание формул DAX, создание визуализаций и настройка базовой структуры отчётов. Благодаря умным подсказкам кода и трансформациям данных, сгенерированным ИИ, разработчики могут сосредоточиться на архитектуре более высокого уровня и пользовательском моделировании, а не на ручной черновой работе.

Интеграция с возможностями расширяемости, например с Microsoft Graph Connectors, позволяет разработчикам подключать данные из внешних источников к Power BI с сохранением соответствия политикам. Подробнее о расширении возможностей Copilot и подключении внешних данных читайте в руководстве по созданию пользовательских плагинов Copilot, а также в материалах о расширяемости Copilot.

Copilot для администраторов и опытных пользователей

Администраторы получают упрощённое управление данными, ускоренное устранение неполадок и подробный контроль использования благодаря интеграции Copilot с разрешениями и средствами безопасности. Опытные пользователи могут тонко настраивать ответы Copilot под потребности рабочих областей или управлять доступом к функциям в соответствии с меняющимися требованиями соответствия.

Если точность и доверие к результатам ИИ вызывают вопросы, администраторам стоит обратиться к подробному разбору информационной архитектуры и точности ИИ. В этом материале объясняется, почему надёжные результаты зависят от продуманной структуры и хорошего управления, а не только от «более умного» ИИ.

Copilot для потребителей отчётов

Пользователям, которые просто просматривают отчёты, нужны быстрые и понятные ответы, без необходимости становиться специалистами по данным. Copilot позволяет задавать простые вопросы, мгновенно получать пояснения и извлекать смысл из дашбордов на понятном им языке.

Это означает, что руководители, менеджеры и нетехнические пользователи могут использовать всю ценность Power BI без необходимости разбираться в сложных диаграммах, что сокращает время до получения инсайтов и повышает общий уровень грамотности в работе с данными в организации.

Copilot в Power BI и Power Platform

Copilot работает не только в рамках Power BI. Его возможности распространяются на всю платформу Power Platform, включая Power Apps, Power Automate и, в особенности, Microsoft Fabric. Это значит, что вы можете запускать автоматизации на основе ИИ, обогащать модели и создавать более умные приложения, используя один и тот же источник интеллекта.

С Microsoft Fabric Copilot выходит на новый уровень: он ускоряет сложное моделирование данных, автоматизирует проверку схем и помогает превращать цифры в убедительные истории. Синергия Copilot с такими инструментами, как Power Apps или Power Automate, открывает новые рабочие процессы и повышает эффективность бизнес-процессов и дизайна приложений, на создание которых раньше у команд специалистов уходили месяцы.

Интересно, как эти связи работают на практике? Далее мы разберём, что происходит, когда Copilot объединяет усилия с Fabric для продвинутой аналитики, и как автоматизация Power Platform получает импульс, когда ИИ работает за кулисами. Чтобы узнать больше о влиянии Copilot на построение моделей, см. Copilot в Microsoft Fabric для моделирования данных или интеграцию Power Pages и Power Platform.

Copilot с Microsoft Fabric для расширенного моделирования данных

Связка Copilot с Microsoft Fabric позволяет упростить сложные задачи моделирования данных. ИИ может автоматизировать проверку схем, выявлять проблемы при преобразовании и даже предлагать оптимальные структуры данных, при этом соблюдая стандарты управления.

Разговорный интерфейс Copilot в Fabric позволяет отправлять запросы на естественном языке, которые преобразуются в управляемые и защищённые операции с данными. Это расширяет доступ к данным для большего числа пользователей, не раскрывая при этом лежащих в основе рисков. Подробнее о безопасной аналитике на естественном языке в Fabric читайте в материале о упрощении языка в Copilot Studio для Fabric.

Автоматизация в Power Platform с Copilot

Возможности Copilot в Power Platform позволяют запускать автоматизации, создавать пользовательские приложения и проектировать многоэтапные рабочие процессы с помощью управляемых ИИ шагов. Подключаясь к таким компонентам, как Power Apps и Power Automate, Copilot снижает технический порог для бизнес-пользователей, которые создают решения для самообслуживания.

Одна из главных возможностей — потоки согласования на основе ИИ в Copilot Studio: проверки по политикам, валидация документов и эскалация выполняются автоматически, а сложные случаи передаются людям. Это сокращает сроки процессов и обеспечивает контроль. Как это работает для многоэтапных согласований, вы можете узнать в материале об автоматизации согласований в Copilot Studio.

Качество данных и управление ими в Copilot

Насколько бы умным ни был ИИ Copilot, если он работает с неполными, неупорядоченными или плохо управляемыми данными, это не имеет значения. Поэтому чистые данные и надёжное управление критически важны для получения достоверных и полезных аналитических выводов от Copilot в Power BI.

Этот раздел посвящён тому, что происходит, когда качество данных снижается, и почему даже лучший ИИ выдаёт результаты по принципу «мусор на входе — мусор на выходе», если исходные данные недостоверны. Эффективное управление, понятные разрешения и тщательное управление метаданными составляют основу надёжной отчётности на основе ИИ. Следуя советам и лучшим практикам из приведённых материалов, вы сможете сохранить ответы Copilot одновременно точными и безопасными.

Если у вас есть проблемы с качеством данных или вы опасаетесь чрезмерного доступа к конфиденциальным материалам, практические рекомендации по устранению ошибок вы найдёте в материалах 10 вредных привычек при работе с данными, которые снижают полезность Copilot и о том, как «гоблины данных» могут сорвать безопасное внедрение Copilot. Также вы можете узнать, почему некачественные модели Fabric могут вводить Copilot в заблуждение, в этом разборе модели Medallion.

Как качество данных влияет на аналитику Copilot

Надёжность результатов Copilot полностью зависит от качества исходных данных. Когда библиотеки SharePoint захламлены, разрешения настроены неверно или в метаданных отчётов отсутствует информация, Copilot с трудом выдаёт осмысленные и даже точные результаты. Например, расплывчатые сводки или некорректные тренды могут быть связаны с такими проблемами, как неполная разметка, устаревшие показатели или запутанная структура папок.

Низкое качество данных не только сбивает с толку пользователей, но и может привести к дорогостоящим ошибкам в бизнесе и подорвать доверие к отчётности на основе ИИ. Чтобы раскрыть потенциал Copilot, организации должны инвестировать в корректные метаданные, своевременно обновляемые разрешения и автоматизированные процессы, которые исправляют неработающие ссылки. Подробнее об этих ошибках и способах их устранения можно узнать в этом руководстве по исправлению типичных ошибок качества данных в Copilot.

Помимо точности, надёжное управление данными (см. риски, связанные с «гоблинами данных») является базовым условием предотвращения угроз безопасности, особенно потому, что Copilot может обращаться ко всему, к чему у пользователя есть разрешение. Без регулярных аудитов и ролевого контроля доступа даже хороший ИИ может непреднамеренно показать не те сведения не тем людям.

Лучшие практики управления данными при работе с Copilot

Соблюдайте принцип наименьших привилегий: используйте ролевой доступ и разрешения Microsoft Graph, чтобы Copilot обращался только к данным, которые пользователям разрешено видеть. Практическое руководство по настройке см. в материале Основы управления Copilot.
Классификация данных и политики DLP: разделите деловые и неделовые данные и настройте DLP (Data Loss Prevention) через Microsoft Purview и политики на уровне клиента, чтобы блокировать универсальные конечные точки. Подробнее о том, как это сделать, читайте в материале расширенное управление агентами Copilot.
Метки конфиденциальности и аудит: распространите метки конфиденциальности на результаты, созданные ИИ, и регулярно проверяйте доступ (с помощью Purview и Sentinel) для соответствия требованиям и снижения рисков.
Стандартизация метаданных и терминологии: понятные и единообразные теги и деловая терминология не дают Copilot допускать логические ошибки и делать вводящие в заблуждение выводы.
Автоматизация проверок качества: внедрите средства автоматического исправления на основе Power Automate, которые будут выявлять и устранять неработающие ссылки на отчеты, отсутствующие метаданные и устаревший контент.

Вопросы безопасности Copilot в Power BI

Когда вы открываете ИИ доступ к деловым данным, безопасность и соответствие требованиям должны быть на первом плане. Power BI Copilot здесь не исключение: чтобы использовать его возможности ИИ, нужно защищать конфиденциальные данные и выполнять нормативные требования.

Безопасность в эпоху Copilot выходит за рамки паролей и журналов доступа. Она означает, что Copilot никогда не раскрывает и не использует конфиденциальную информацию ненадлежащим образом и что автоматизированные выводы остаются в рамках таких законов, как GDPR, и внутренних политик компании. Грамотные организации выстраивают многоуровневые средства контроля, надзор и принудительное применение политик, прежде чем позволить Copilot работать в производственной среде без ограничений.

В следующих разделах рассматриваются практические стратегии и возможности для управления конфиденциальными данными, а также схемы соответствия требованиям, которые Copilot поддерживает из коробки. Хотите копнуть глубже? Изучите рекомендации по безопасности ИИ-агентов, а также посмотрите, как на практике работает подход «соответствие по замыслу» в материале разбор заявлений о соответствии требованиям Copilot.

Управление конфиденциальными данными в рабочих пространствах Copilot

Управление конфиденциальными данными с Copilot требует большего, чем простое ограничение доступа: важно активно присваивать метки, отслеживать и регулировать, с какими отчетами и наборами данных может работать Copilot. Используйте встроенные средства безопасности Power BI (например, безопасность на уровне строк и разрешения рабочей области), чтобы ограничить доступ к конфиденциальной информации на уровне источника.

Применяйте метки конфиденциальности к отчетам и наборам данных, чтобы сводки и рекомендации на основе ИИ случайно не раскрыли конфиденциальные выводы. Используйте журналы аудита и инструменты мониторинга, чтобы проверять, кто, что, когда и с какой целью открывал, особенно если решения принимает ИИ в большом масштабе. Регулярная проверка разрешений и соответствия меток имеет решающее значение, чтобы двери оставались закрытыми для посторонних глаз.

Для отраслей с жесткими требованиями к соответствию рассмотрите сочетание ИИ Copilot с Microsoft Purview для расширенного контроля и автоматических оповещений. Это гарантирует, что ваши конфиденциальные данные защищены от случайного раскрытия и соответствуют требованиям регуляторов и стандартам внутреннего аудита.

Функции соответствия требованиям и нормативам

Copilot в Power BI создан для поддержки требований соответствия, таких как GDPR, законы США о конфиденциальности данных и корпоративные требования безопасности. Функции из коробки включают ведение журналов, шифрование, присвоение меток конфиденциальности и интеграцию с Purview и Microsoft Defender для отчетности о соответствии.

Но соответствие требованиям — это не только галочки в чек-листе: Microsoft 365 Copilot предоставляет надежные «защитные барьеры», такие как аудит Purview, ограничение областей действия разрешений Graph и распространение конфиденциальности на все результаты ИИ. Критический анализ сильных сторон Copilot в части соответствия требованиям и обязанностей при внедрении читайте в материале Compliant by Design: Reality or Myth?.

Преодоление типичных сложностей при работе с Copilot

Как и любая новая технология на основе ИИ, Copilot в Power BI не застрахован от трудностей: будь то неверная интерпретация ИИ вашего замысла, низкокачественные данные, искажающие выводы, или организационная нерешительность, замедляющая внедрение. Осознавая эти типичные препятствия, вы сможете заранее спланировать действия и получить максимум от возможностей Copilot.

Этот раздел рассматривает повседневные трудности, с которыми сталкиваются пользователи и администраторы: непонятные запросы, нестабильные результаты или обычное сопротивление пользователей. Каждый подзаголовок предлагает конкретные практические решения: от технического устранения неполадок и доработки запросов до тактик изменения корпоративной культуры.

Для более глубокого разбора стратегических барьеров внедрения, готовности и управления изменениями см. Agent or Hype: Copilot’s real-world choice?, why Copilot rollouts stumble, а также материал о факторах изменения поведения пользователей: 90-day Copilot adoption lessons.

Типичные проблемы при использовании Copilot в Power BI

Неправильно понятые запросы: Copilot иногда не справляется с расплывчатыми, многословными или лишёнными контекста запросами и возвращает общие или нерелевантные выводы.
Низкое качество данных: Устаревшие, неправильно помеченные или неполные данные приводят к неточным и искажённым рекомендациям ИИ. Это постоянная проблема, которую сложно полностью устранить с помощью ИИ.
Несовместимость систем: Copilot опирается на новейшую версию службы Power BI Service и лицензированные функции. Устаревшие конфигурации, отсутствующие флаги функций или неподдерживаемые регионы могут нарушить интерактивность ИИ.
Риски избыточного доступа: Без детальных разрешений Copilot может получить доступ к информации, которую пользователи не должны видеть, или обобщить её, что создаёт потенциальные сбои в управлении.
Поведенческие барьеры: Сопротивление изменениям, будь то со стороны аналитиков или руководителей, привыкших к традиционной отчётности, может замедлить внедрение, затормозить возврат инвестиций или привести к недоиспользованию функций ИИ. Подробнее см. why Copilot adoption fails: it’s not about the tech.

Как устранить неверные интерпретации Copilot

Переформулируйте запрос: Стремитесь к кратким, структурированным запросам. Чётко указывайте метрики, фильтры и нужный результат.
Добавляйте контекст или примеры: Ссылайтесь на конкретные визуальные элементы, периоды или поля в отчёте, а не оставляйте Copilot гадать.
Разбивайте вопросы на последовательность: Делите крупные запросы на более мелкие части, чтобы каждый раз получать более точные и сфокусированные ответы.
Используйте Custom Engine Agents: Интегрируйте пользовательских агентов Copilot, чтобы заложить в них правила компании, политики и определения данных. Как это снижает галлюцинации, читайте в материале custom agents fix hallucinations.

Барьеры внедрения и способы их преодоления

Оценка готовности: Оцените инфраструктуру, состояние данных и навыки сотрудников до развёртывания, чтобы не угодить в зыбучие пески позже. См. why readiness matters.
Управление изменениями: Сопровождайте развёртывание понятной коммуникацией, обучением и поддержкой. Определите «чемпионов Copilot» внутри команд, которые будут стимулировать вовлечённость.
Сценарии использования по ролям: Сосредоточьте внедрение на наиболее ценных ролях и повторяемых процессах, а не только на общих задачах написания текстов. Так вы сразу получите более весомый эффект.

Будущее Copilot в Power BI

Будущее Copilot в Power BI выглядит быстрее, умнее и глубже интегрированным. Публичная дорожная карта Microsoft указывает на расширение поддержки естественного языка, более глубокую интеграцию со всей Power Platform и новые возможности на основе генеративного ИИ для ещё более продвинутого создания отчётов и извлечения аналитических выводов.

Gartner прогнозирует, что к 2025 году более 80% рабочих процессов бизнес-аналитики будут включать те или иные элементы автоматизации на основе ИИ, что повысит производительность и демократизирует доступ к данным. Эксперты отрасли отмечают возросшее внимание к объяснимости, соответствию требованиям и прозрачности моделей. Это означает, что Copilot всё больше будет ориентироваться не только на предоставление ответов, но и на понятные, поддающиеся аудиту обоснования своих выводов.

Ранние примеры использования уже показывают заметное сокращение времени подготовки отчётов и рост вовлечённости пользователей без технической подготовки. Это сигналы того, что такие инструменты, как Copilot, быстро становятся ключевым элементом стратегии бизнес-аналитики.

Ресурсы и получение помощи по Copilot в Power BI

Вокруг Copilot в Power BI сложилось активное сообщество и растёт набор обучающих материалов для тех, кто хочет разобраться глубже. Официальная документация Microsoft охватывает всё: от настройки до устранения неполадок, а форумы сообщества Power BI и учебные пути Microsoft по Copilot дают советы от коллег и обновлённые руководства.

Для практического освоения обратитесь к модулям Copilot в Microsoft Learn, блогу Power BI, где публикуются обновления функций, и форумам вроде Stack Overflow для поддержки сообщества. Лидеры отрасли часто делятся кейсами и советами на конференциях и вебинарах — сегодня прокачать навыки работы с Copilot или выйти из тупика на этапе внедрения проще, чем когда-либо.

Нужны более подробные сведения или помощь с устранением неполадок? Сочетайте официальную документацию с проверенными экспертными форумами и следите за группами пользователей Copilot, которые организуют вебинары и делятся практическими советами по максимизации ROI в аналитике Power BI.