Setelah berhasil mengaktifkan Copilot Power BI di Microsoft Fabric SKU F2, kini saatnya memaksimalkan fitur AI ini untuk persiapan data, penulisan DAX dan visualisasi data. Namun, seperti alat canggih lainnya, potensi penuh Copilot baru akan terbuka jika kita, sebagai pengguna, memahami cara mengoptimalkan penggunaannya.
Pendahuluan
Copilot di Power BI memang menawarkan kemampuan luar biasa untuk mempercepat analisis, menghasilkan kode DAX, dan membuat visualisasi dengan perintah bahasa alami. Namun, penting untuk diingat bahwa Copilot bukanlah tongkat sihir yang bekerja dalam ruang hampa.
“Kualitas output Copilot sangat bergantung pada kualitas input dan arahan yang Anda berikan”.
Di sinilah peran pengguna sebagai analis, pengembang, atau pengguna bisnis menjadi sangat vital.
Panduan ini tidak hanya akan memaparkan berbagai keahlian Copilot, tetapi lebih jauh lagi, akan membekali Anda dengan strategi dan teknik untuk mengoptimalkan setiap interaksi. Anda akan belajar bagaimana memberikan “bahan baku” terbaik kepada Copilot, mulai dari data yang bersih dan terstruktur, model data yang solid, hingga prompt (perintah) yang jelas dan kontekstual. Dengan memahami cara “berbicara” yang efektif dengan Copilot dan mempersiapkan landasan data yang optimal, Anda akan mampu mengeluarkan kemampuan Copilot yang lebih maksimal, mengubahnya dari sekadar asisten menjadi mitra strategis dalam pengambilan keputusan berbasis data.
Apa yang akan anda pelajari?
- Strategi persiapan data dan model data agar Copilot bekerja lebih efektif.
- Teknik prompt engineering untuk memberikan perintah yang presisi dan mendapatkan hasil yang diinginkan.
- Cara mengoptimalkan penggunaan Copilot dalam setiap tahapan siklus BI: persiapan data, DAX, visualisasi, dan analisis.
- Tips mengatasi tantangan umum dan menghindari jebakan saat menggunakan Copilot.
- Studi kasus praktis yang menunjukkan optimasi Copilot dalam skenario nyata.
Untuk Siapa Panduan Ini?
Panduan ini ditujukan untuk siapa saja yang menggunakan atau berencana menggunakan Copilot di Power BI, termasuk:
- Analis Data: Untuk mempercepat analisis, eksplorasi data, dan pembuatan laporan.
- Pengembang BI: Untuk efisiensi dalam pembuatan model data, DAX, dan visualisasi kompleks.
- Pengguna Bisnis: Untuk mendapatkan jawaban cepat atas pertanyaan bisnis dan membuat laporan sederhana secara mandiri.
- Siapa pun yang ingin memanfaatkan kekuatan AI untuk meningkatkan produktivitas dan kualitas wawasan dari data mereka.
Mari kita mulai perjalanan untuk menjadi pengguna Copilot Power BI yang cerdas dan optimal!
Bagian 1: Persiapan Optimal Sebelum Menggunakan Copilot
Kualitas data dan model data Anda secara langsung memengaruhi kemampuan Copilot untuk memahami permintaan dan menghasilkan output yang akurat dan relevan.
Kualitas Data adalah Kunci
- Mengapa Penting: Copilot belajar dari data yang Anda miliki. Data yang kotor, tidak konsisten, atau ambigu akan menghasilkan analisis dan saran yang kurang optimal, bahkan menyesatkan.
- Tips Optimasi:
- Pembersihan Data: Lakukan pembersihan data di Power Query Editor sebelum memuatnya ke model. Atasi nilai yang hilang, duplikat, atau format yang salah.
- Penamaan Deskriptif: Gunakan nama kolom dan tabel yang jelas, konsisten, dan mudah dipahami baik oleh manusia maupun AI. Hindari singkatan yang ambigu atau nama teknis yang rumit jika tidak perlu. Misalnya, `TotalPendapatanBulanan` lebih baik daripada `TPB`.
- Tipe Data yang Tepat: Pastikan setiap kolom memiliki tipe data yang sesuai (misalnya, angka untuk nilai numerik, tanggal untuk data tanggal).
Model Data yang Jelas dan Terstruktur:
- Mengapa Penting: Model data yang baik dengan relasi yang benar antar tabel membantu Copilot memahami konteks bisnis dan bagaimana data saling terkait. Ini krusial untuk menghasilkan DAX yang benar dan visualisasi yang bermakna.
- Tips Optimasi:
- Skema Bintang (Star Schema): Jika memungkinkan, rancang model data Anda menggunakan skema bintang (satu tabel fakta di tengah dikelilingi oleh beberapa tabel dimensi). Ini adalah praktik terbaik yang memudahkan analisis dan dipahami dengan baik oleh Power BI dan Copilot.
- Relasi yang Akurat: Pastikan relasi antar tabel didefinisikan dengan benar (arah kardinalitas dan filter).
- Hierarki yang Jelas: Definisikan hierarki (misalnya, Tahun > Kuartal > Bulan > Tanggal, atau Kategori > Subkategori > Produk) untuk memudahkan analisis drill-down dan dipahami Copilot saat diminta membuat visualisasi terkait hierarki.
- Sembunyikan Kolom Tidak Perlu: Sembunyikan kolom teknis atau kolom yang tidak relevan untuk analisis dari tampilan laporan agar tidak membingungkan Copilot dan pengguna.
Memahami Kemampuan dan Batasan Awal Copilot:
- Mengapa Penting: Mengatur ekspektasi yang realistis akan menghindarkan Anda dari frustrasi. Copilot adalah alat bantu yang sangat kuat, tetapi bukan pengganti total keahlian manusia, terutama untuk skenario yang sangat kompleks atau memerlukan pemahaman domain bisnis yang mendalam.
- Tips Optimasi:
- Mulai dari yang Sederhana: Jika baru menggunakan Copilot, mulailah dengan permintaan yang sederhana untuk memahami cara kerjanya.
- Iterasi: Anggap interaksi dengan Copilot sebagai sebuah dialog. Jika hasil pertama kurang memuaskan, perbaiki prompt Anda dan coba lagi.
- Validasi: Selalu validasi output dari Copilot, terutama kode DAX atau kesimpulan analitis.
Dengan fondasi data dan model yang optimal, Anda siap untuk memaksimalkan interaksi dengan Copilot.
Bagian 2: Strategi Prompting yang Efektif
Kemampuan Anda merumuskan prompt (perintah atau pertanyaan) adalah faktor penentu utama keberhasilan dalam menggunakan Copilot. Prompt engineering adalah seni dan ilmu memberikan instruksi yang jelas, kontekstual, dan spesifik kepada AI.
Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Ut elit tellus, luctus nec ullamcorper mattis, pulvinar dapibus leo.