利用可能な： Azure AI ファウンドリと Power BI
情報技術シナリオ: Fabric内で分析を構築する
シナリオ
Copilotを使用してFabric内で分析を構築する
IT チームは、Azure AI Foundry を使用してアプリケーション内のデータにアクセスし、ダッシュボードの Power BI で利用できるようにすることができます。
管理者は、M クエリを変更して複数日のデータ取り込み用のループを含め、日常のタスクが失敗した場合のバックフィルとして機能する別の DataFlow Gen2 パイプラインを作成することを計画しています。
Microsoft Fabric の Copilot
サンプル プロンプト: この M クエリを書き直して、相対日付「昨日」を変更し、「MM/dd/yyyy」の文字列形式の「startDate」および「endDate」パラメータを受け入れます。元のクエリと同様に、ループで 1 日ずつ処理するようにしてください。
Lakehouse には複数のテーブルがあるため、管理者は複雑なカスタム SQL クエリを作成するための支援を必要としています。管理者は、クエリの構築に AI スキルの支援を利用することにしました。
Microsoft Fabric の Copilot
サンプルプロンプト: 過去 30 日間と 31 ～ 60 日前に、CreateNewPublication のアクション レベル 2 を持つユーザーは何人いますか? それらを 2 つの異なる列に分けます。職業別に分類し、ユーザー数の多い順から少ない順にランク付けしてください。
管理者は、類似のレコードをグループ化して行数を減らし、レポートを簡素化したいと考えています。
Microsoft Fabric の Copilot
サンプルプロンプト: 職業列で、製品管理とプログラム管理を製品管理として結合します。次に、職業ごとにグループ化し、他の 2 つの列に合計を適用します。
管理者は、Power BI でレポートを作成する際に、前月比で最も高い成長を示すデータの領域を強調したいと考えています。
Power BI の Copilot
サンプルプロンプト: 今月、製品使用量が最も増加した職業はどれですか?
管理者は、どのグループで公開アクティビティの減少が最も大きかったかを判断し、製品の使用状況の変化がそれらのユーザーにどのような影響を与えるかを分析します。
Power BI の Copilot
サンプルプロンプト: 出版活動の最も大きな減少が見られた職業はどれですか? また、最も大きな減少が見られた職業にとって、製品使用量の増加/減少の潜在的な影響は何でしょうか?
管理者はインタラクティブなエクスペリエンスを作成し、レポートにアクセスできるすべてのユーザーがレポート内のデータに対して質問できるようにしたいと考えています。
Power BI の Copilot
サンプルプロンプト: ビジネスオペレーションまたはデザイン＆クリエイティブの専門職を持つ出版物作成者の MOM
次のシナリオ: 補助機器の取得 このサンプル シナリオの内容は、デモンストレーションのみを目的としています。Copilot が組織のビジネス プロセス、規制要件、責任ある AI 原則とどのように適合するかを評価する必要があります。
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