Latest / M365.FM – Microsoft 365, Copilot & AI podcast in het Nederlands / Copilot voor Microsoft Fabric uitgelegd: AI voor SQL, PySpark, DAX en Power BI – gids voor beginners (AI-nasynchronisatie)

Transcript

Copilot voor Microsoft Fabric uitgelegd: AI voor SQL, PySpark, DAX en Power BI – gids voor beginners (AI-nasynchronisatie) · M365.FM – Microsoft 365, Copilot & AI podcast in het Nederlands

• 0:00
  Speaker 2: Welkom bij weer een nieuwe aflevering van Microsoft Knowledge Nuggets
• 0:02
  Speaker 2: hier op M365FM. Ik ben je host Mirko Peters. Het
• 0:06
  Speaker 2: onderwerp van vandaag is er een waar bijna iedereen van
• 0:08
  Speaker 2: heeft gehoord, maar dat weinigen echt kunnen uitleggen. Copilot voor
• 0:10
  Speaker 2: Microsoft Fabric. Je hoort het woord copilot tegenwoordig overal in Word,
• 0:14
  Speaker 2: in Teams, in GitHub, in Windows. Dus als iemand copilot
• 0:16
  Speaker 2: voor Fabric noemt, denk je waarschijnlijk, zelfde ding, andere app. Toch, fout.
• 0:20
  Speaker 2: Aan het einde van deze aflevering weet je precies wat
• 0:22
  Speaker 2: het is, waar het werkt en waarom het ertoe doet,
• 0:24
  Speaker 2: zelfs als je nog nooit een regel SQL hebt geschreven.
• 0:27
  Speaker 2: De Copilot-verwarring. Het zit zo, Microsoft heeft veel Copilots en
• 0:30
  Speaker 2: de meeste mensen gooien ze allemaal op één hoop, maar
• 0:32
  Speaker 2: ze zijn totaal niet hetzelfde. Microsoft 365 Copilot helpt je
• 0:36
  Speaker 2: documenten schrijven in Word, e-mails samenvatten in Outlook en notities
• 0:39
  Speaker 2: maken in Teams. GitHub Copilot suggereert code wanneer je in
• 0:42
  Speaker 2: VS Code werkt. Het is voor softwareontwikkelaars die applicaties bouwen,
• 0:46
  Speaker 2: en dan is er nog Copilot in Fabric. Dat is
• 0:48
  Speaker 2: compleet anders. Het werkt specifiek met data en analyses binnen
• 0:51
  Speaker 2: Microsoft Fabric. Zie het op deze manier. Stel je een
• 0:53
  Speaker 2: bedrijf voor met drie specialisten. De een schrijft rapporten voor
• 0:56
  Speaker 2: het directieteam, de ander bouwt softwareproducten en de derde beheert
• 0:59
  Speaker 2: alle bedrijfsdata, opschonen, bevragen en er rapporten van maken. Het
• 1:02
  Speaker 2: zijn allemaal slimme mensen, maar ze doen totaal verschillend werk.
• 1:05
  Speaker 2: Dat is hoe de copilots van Microsoft werken. M365 Copilot
• 1:09
  Speaker 2: is je rapportschrijver, GitHub Copilot is je softwarebouwer en Fabric
• 1:12
  Speaker 2: Copilot is je dataspecialist. Dus, nu we weten wat het
• 1:14
  Speaker 2: niet is, laten we praten over wat het daadwerkelijk is.
• 1:17
  Speaker 2: Wat Copilot for Fabric eigenlijk is. Welkom bij weer een
• 1:20
  Speaker 2: Knowledge Nugget. Ik ben Mirko Peters van M365 FM. Het
• 1:23
  Speaker 2: onderwerp van vandaag is iets waar velen van hebben gehoord,
• 1:25
  Speaker 2: maar weinigen echt begrijpen. Copilot for Fabric. Dus, wat is
• 1:28
  Speaker 2: het eigenlijk? Hier is de simpelste definitie. Copilot for Fabric
• 1:31
  Speaker 2: is een AI-assistent die direct in Microsoft Fabric is ingebouwd.
• 1:34
  Speaker 2: Je typt wat je nodig hebt in begrijpelijke taal en
• 1:36
  Speaker 2: hij schrijft de code, bouwt de queries of maakt de
• 1:38
  Speaker 2: rapporten voor je. Het gebruikt grote taalmodellen van Azure Open AI.
• 1:42
  Speaker 2: Maar hier gaat het om. Het begrijpt jouw specifieke schema's,
• 1:46
  Speaker 2: tabellen en data. Dus als je typt, laat me de
• 1:48
  Speaker 2: totale verkoop per regio zien voor het laatste kwartaal. Dan
• 1:51
  Speaker 2: weet het al naar welke tabellen het moet kijken en
• 1:53
  Speaker 2: hoe die query geschreven moet worden. Denk erover als een
• 1:55
  Speaker 2: junior data-analyst die ongelooflijk snel werkt, maar wel wil dat
• 1:58
  Speaker 2: je het werk controleert. Je geeft ze instructies en seconden
• 2:01
  Speaker 2: later leveren ze iets nuttigs op. Ze kunnen je verzoek
• 2:03
  Speaker 2: verkeerd begrijpen of code schrijven die wel werkt, maar niet
• 2:06
  Speaker 2: efficiënt is. Daarom controleer je altijd wat er terugkomt voordat
• 2:09
  Speaker 2: je het in productie neemt. Het werkelijke voordeel is heel eenvoudig.
• 2:12
  Speaker 2: Je hoeft geen SQL, DAX of PySpark te kennen om
• 2:14
  Speaker 2: aan de slag te gaan. Als je je data begrijpt
• 2:16
  Speaker 2: en kunt omschrijven wat je nodig hebt, helpt Copilot je daarbij. Dus,
• 2:20
  Speaker 2: waar vind je dit hulpmiddel precies binnen Fabric? Waar het
• 2:22
  Speaker 2: zich bevindt? Data Factory en Data Engineering. Copilot is geïntegreerd
• 2:26
  Speaker 2: in meerdere Fabric workloads. Het is geen apart hulpmiddel dat
• 2:29
  Speaker 2: je apart moet openen. Het bevindt zich precies daar waar
• 2:32
  Speaker 2: je al aan het werk bent. Begin met Data Factory.
• 2:34
  Speaker 2: Dit is waar je pipelines bouwt om data te verplaatsen
• 2:36
  Speaker 2: en te transformeren. In plaats van activiteiten naar een canvas
• 2:39
  Speaker 2: te slepen en ze handmatig in te stellen, beschrijf je
• 2:41
  Speaker 2: gewoon wat je nodig hebt. Iets als combineer deze twee
• 2:44
  Speaker 2: tabellen en verwijder de nalwaarden. Copilot genereert de power query
• 2:48
  Speaker 2: stappen voor je. Het maakt de samenvoeging, het filter en
• 2:50
  Speaker 2: de wijzigingen in datatypen allemaal vanuit één zin. Je controleert
• 2:54
  Speaker 2: de output nog steeds, maar het repetitieve werk is gedaan.
• 2:56
  Speaker 2: Dan is er data engineering, specifiek Fabric Notebook. Dit is
• 3:00
  Speaker 2: waar je PySpark code schrijft om data op grote schaal
• 3:02
  Speaker 2: te laden, op te schonen en te transformeren. Als de
• 3:04
  Speaker 2: Spark syntax nieuw voor je is, kan zelfs een eenvoudige
• 3:06
  Speaker 2: transformatie voelen als het leren van een nieuwe taal. Copilot
• 3:09
  Speaker 2: verandert dat. Je beschrijft de logica, laat dit CSV-bestand uit
• 3:12
  Speaker 2: het lakehouse, filter geannuleerde bestellingen eruit en groepeer per regio.
• 3:15
  Speaker 2: En het genereert de PySpark-code. Je kunt het uitvoeren, aanpassen
• 3:19
  Speaker 2: en ervan leren. Dit is iets wat veel mensen zich
• 3:21
  Speaker 2: niet realiseren. Copilot kan ook bestaande code uitleggen. Open je
• 3:24
  Speaker 2: een notebook dat iemand anders heeft geschreven en heb je
• 3:26
  Speaker 2: geen idee wat een specifieke cel doet. Vraag gewoon, wat
• 3:29
  Speaker 2: doet deze transformatie? Copilot leest de code en vat het
• 3:31
  Speaker 2: samen in begrijpelijke taal. Hetzelfde geldt voor pipelines. Vraag om
• 3:35
  Speaker 2: een complexe pipeline samen te vatten en het vertelt je
• 3:37
  Speaker 2: wat elke stap doet en in welke volgorde. Maar dat
• 3:39
  Speaker 2: is slechts de helft van het verhaal. Copilot bevindt zich
• 3:41
  Speaker 2: ook daar waar je je data verbruikt. Waar het zich bevindt,
• 3:44
  Speaker 2: Data Warehouse en Power BI. Dus, waar bevindt Copilot zich
• 3:47
  Speaker 2: eigenlijk binnen Microsoft 365? Op twee hoofdlocaties, het Data Warehouse
• 3:50
  Speaker 2: en Power BI. Laten we beginnen bij het Data Warehouse.
• 3:52
  Speaker 2: Hier kun je in begrijpelijke taal om een SQL-query vragen. Typ,
• 3:55
  Speaker 2: laat me de totale verkoop per product zien voor het
• 3:57
  Speaker 2: laatste kwartaal. En Copilot genereert de SQL voor je. Je
• 4:00
  Speaker 2: hoeft de exacte group by of where syntax niet uit
• 4:03
  Speaker 2: je hoofd te kennen. Je beschrijft gewoon wat je wilt
• 4:05
  Speaker 2: en Copilot schrijft de code. Het punt is, veel mensen
• 4:07
  Speaker 2: kennen hun data door en door, maar ze schrijven niet
• 4:09
  Speaker 2: elke dag SQL. U kent de zakelijke vraag. U weet
• 4:12
  Speaker 2: in welke tabellen het antwoord staat, maar het omzetten daarvan
• 4:14
  Speaker 2: in een correcte, efficiënte query kost tijd. Copilot neemt die
• 4:17
  Speaker 2: wrijving weg. Dan is er Power B. De meeste zakelijke
• 4:19
  Speaker 2: gebruikers brengen hier hun tijd door. Copilot helpt u rapporten
• 4:22
  Speaker 2: vanaf nul op te bouwen. Beschrijf wat u wilt. Maak
• 4:25
  Speaker 2: een rapport met de omzet per maand in een staafdiagraam.
• 4:28
  Speaker 2: Copilot suggereert de juiste visuals, zet ze uit en schrijft
• 4:31
  Speaker 2: de DAX-metingen op de achtergrond. Het kan ook een dashboard
• 4:34
  Speaker 2: voor u samenvatten. Stel u voor dat u een rapport
• 4:36
  Speaker 2: met 20 visuals opent en u heeft 5 minuten om
• 4:38
  Speaker 2: het te presenteren. Vraag Copilot om een samenvatting en u
• 4:41
  Speaker 2: krijgt een helder overzicht van de belangrijkste trends en cijfers.
• 4:43
  Speaker 2: Copilot kan ook uitleggen hoe een maatstaf wordt berekend. Ziet
• 4:46
  Speaker 2: u een getal en weet u niet hoe dit is afgeleid?
• 4:48
  Speaker 2: Vraag het gewoon. Copilot leest de DAX en vertelt u
• 4:50
  Speaker 2: wat het doet. Dat betekent dat zakelijke gebruikers vragen in
• 4:53
  Speaker 2: begrijpelijke taal kunnen stellen en antwoorden krijgen zonder op het
• 4:55
  Speaker 2: datateam te wachten. Laten we naar een paar echte voorbeelden kijken.
• 4:58
  Speaker 2: Dit is waar alles samenkomt. Echte voorbeelden, hoe het in
• 5:01
  Speaker 2: de praktijk werkt. Stel u een winkelbedrijf voor dat zowel
• 5:03
  Speaker 2: online als in fysieke winkels verkoopt. Hun verkoopgegevens komen uit
• 5:07
  Speaker 2: verschillende bronnen. Transactiegegevens uit het kassasysteem, klantgegevens uit het CRM
• 5:11
  Speaker 2: en voorraad langs uit het magazijn. Typische bedrijfsgegevens die analyse vereisen.
• 5:15
  Speaker 2: Beeld u nu drie verschillende mensen in het team in.
• 5:17
  Speaker 2: Ieder gebruikt Copilot op een andere manier. Begin bij de
• 5:19
  Speaker 2: data engineer. Hun taak is om ruwe data voor te
• 5:22
  Speaker 2: bereiden voor analyse. Ze openen een Fabric Notebook en typen
• 5:25
  Speaker 2: iets als plaat de verkoop CSV uit het lakehouse... Filter
• 5:27
  Speaker 2: alle rijen waar het transactietyp retour is, groepeer vervolgens op
• 5:30
  Speaker 2: regio en bereken de totale omzet voor elke groep. Co-pilot
• 5:33
  Speaker 2: genereert de PySpark code in seconden. De engineer controleert het,
• 5:37
  Speaker 2: voert het uit en gaat door. Wat voorheen 20 minuten duurde,
• 5:39
  Speaker 2: duurt nu 2 minuten. Dan is er de business-analyst. Zij
• 5:42
  Speaker 2: hebben een rapport nodig voor de wekelijkse verkoopvergadering. Ze openen Powerbee,
• 5:46
  Speaker 2: maken verbinding met de opgeschoonde data en vragen Copilot, maken
• 5:49
  Speaker 2: rapport met omzet per maand in een staafdiagram en voegen
• 5:51
  Speaker 2: lijn toe voor het doel. Copilot bouwt de layout, kiest
• 5:54
  Speaker 2: de juiste visuals en schrijft de DAX-meting voor de doelvergelijking.
• 5:57
  Speaker 2: De analist past de kleuren en de layout aan en
• 5:59
  Speaker 2: heeft de minuten in plaats van uren een verzorgd rapport klaar.
• 6:01
  Speaker 2: Ten slotte is er iemand die SQL kent, maar geen
• 6:04
  Speaker 2: database expert is. Zij moeten een kolom voor winstmarge toevoegen
• 6:07
  Speaker 2: aan een bestaande tabel. Ze openen het data warehouse en typen,
• 6:09
  Speaker 2: voeg een kolom voor winstmarge toe aan de verkoopt tabel,
• 6:12
  Speaker 2: berekend als omzet minus kostengedeeld door omzet, opgemaakt als percentage.
• 6:15
  Speaker 2: Copilot schrijft het alter table statement. De gebruiker voert het uit,
• 6:19
  Speaker 2: controleert de cijfers en gaat door. Hier is het punt,
• 6:21
  Speaker 2: Copilot is niet perfect. Soms interpreteert het verkeerd wat je bedoelde.
• 6:25
  Speaker 2: Soms werkt de code, maar is deze niet optimaal. Soms
• 6:27
  Speaker 2: kiest het de verkeerde visualisatie. Je moet de output altijd
• 6:30
  Speaker 2: controleren voordat je het in productie gebruikt. Maar voor de start,
• 6:33
  Speaker 2: voor prototyping en voor leren, is het als een schabloonfabriek
• 6:35
  Speaker 2: binnen handbereik. Je beschrijft wat je wilt en krijgt een
• 6:37
  Speaker 2: werkend eerste concept, dat je vervolgens verfijnt. Dus, wat heb
• 6:40
  Speaker 2: je eigenlijk nodig om dit te gaan gebruiken? Wat je
• 6:42
  Speaker 2: nodig hebt om het te gebruiken? Dus, wat heb je
• 6:44
  Speaker 2: echt nodig om Copilot te gebruiken? De vereisten zijn eenvoudiger
• 6:47
  Speaker 2: dan je misschien verwacht. Ten eerste heb je een betaalde
• 6:49
  Speaker 2: Fabric-capaciteit nodig, specifiek een F2 SKU of hoger. Als je
• 6:52
  Speaker 2: een Proof-capaciteit hebt of Power BI Premium, heb je mogelijk
• 6:55
  Speaker 2: al toegang. Controleer gewoon je tenant-instellingen om dit te bevestigen.
• 6:58
  Speaker 2: En ten tweede moet je Fabric-beheerder Copilot inschakelen in de tenant-instellingen.
• 7:02
  Speaker 2: Het staat niet standaard aan in elke organisatie. Sommige beheerders
• 7:05
  Speaker 2: rollen het liever geleidelijk uit, testen het eerst met een
• 7:08
  Speaker 2: pilotgroep en schakelen het daarna breed in. Dus als je
• 7:10
  Speaker 2: Fabric opent en het Copilot-icoon niet ziet, is dat waarschijnlijk
• 7:13
  Speaker 2: de reden. Je kunt het beste contact opnemen met je beheerder.
• 7:15
  Speaker 2: Dit is het goede nieuws, er zijn geen extra licentiekosten
• 7:18
  Speaker 2: bovenop je Fabric-capaciteit. Copilot is inbegrepen. Je hoeft geen apart
• 7:22
  Speaker 2: abonnement te kopen of je aan te melden voor een
• 7:23
  Speaker 2: andere dienst. Als je Fabric hebt, heb je Copilot, zolang
• 7:26
  Speaker 2: je beheerder de schakelaar heeft omgezet. Zodra het is ingeschakeld,
• 7:30
  Speaker 2: zie je een Copilot-icoon in de ondersteunde workloads. Klik erop
• 7:32
  Speaker 2: en er opent een paneel waar je je prompts kunt typen.
• 7:35
  Speaker 2: Dat is alles wat je hoeft te doen. Geen configuratie,
• 7:37
  Speaker 2: geen installatie, geen trainingsdata om voor te bereiden. Je begint
• 7:40
  Speaker 2: gewoon met typen en Copilot begint te helpen. Maar hier
• 7:43
  Speaker 2: is een belangrijke beperking. Copilot werkt alleen met data waar
• 7:46
  Speaker 2: je al toegang toe hebt. Het respecteert je bestaande rechten.
• 7:49
  Speaker 2: Als jij een tabel in het warehouse niet kunt zien,
• 7:52
  Speaker 2: kan Copilot dat ook niet. Als je geen toegang hebt
• 7:54
  Speaker 2: tot een semantisch model, zou Copilot daarop geen queries genereren.
• 7:57
  Speaker 2: En dat is eigenlijk een goede zaak. Het betekent dat
• 7:59
  Speaker 2: Copilot je beveiligingscontroles niet omzeilt. Het werkt binnen de grenzen
• 8:03
  Speaker 2: die je al hebt ingesteld. Dus waarom zou dit uitmaken
• 8:05
  Speaker 2: als je nieuw bent in data-analyse? Waarom beginners dit moeten weten?
• 8:08
  Speaker 2: De grootste barrière om met data te werken was nooit
• 8:11
  Speaker 2: intelligentie of bedrijfskennis. Het is altijd de technische vaardigheid geweest. SQL, Python, DAX.
• 8:16
  Speaker 2: Dit kost allemaal tijd om te leren. Maanden, soms jaren.
• 8:19
  Speaker 2: voordat je echt productief bent. En voor iemand wiens hoofdtaak
• 8:21
  Speaker 2: geen data engineering is, is die tijd er simpelweg niet.
• 8:24
  Speaker 2: Je hebt rapporten te maken, vragen te beantwoorden, beslissingen te nemen.
• 8:27
  Speaker 2: Leren om een perfecte window functie te schrijven staat niet
• 8:29
  Speaker 2: op de lijst. Copilot verlaagt die drempel aanzienlijk. Je kunt
• 8:32
  Speaker 2: in begrijpelijke taal uitleggen wat je wilt en krijgt werkende
• 8:35
  Speaker 2: code terug. Niet altijd perfecte code, maar wel werkende code
• 8:37
  Speaker 2: die je kunt uitvoeren, inspecteren en waarvan je kunt leren.
• 8:40
  Speaker 2: Dat verandert de dynamiek volledig. In de praktijk kunnen niet
• 8:43
  Speaker 2: technische teamleden data verkennen, rapporten bouwen en vragen stellen zonder
• 8:46
  Speaker 2: op IT te wachten. De persoon bij marketing die campagneresultaten
• 8:50
  Speaker 2: moet begrijpen, hoeft geen ticket in te dienen en drie
• 8:52
  Speaker 2: dagen te wachten. Zij openen Fabric, beschrijven wat ze nodig
• 8:55
  Speaker 2: hebben en krijgen een rapport. De operations lead die voorraadtrends
• 8:58
  Speaker 2: wil volgen, hoeft geen PySpark te leren. Ze hoeven het
• 9:01
  Speaker 2: alleen maar te vragen. Voor self-service analytics is dit de
• 9:03
  Speaker 2: verandering die de manier van werken in teams transformeert. Maar
• 9:06
  Speaker 2: er zit een addertje onder het gras. Het werkt alleen
• 9:08
  Speaker 2: goed als de onderliggende data goed georganiseerd is. Als je
• 9:10
  Speaker 2: data rommelig is, tabellen niet duidelijk benoemd zijn of relaties
• 9:13
  Speaker 2: niet gedefinieerd zijn, heeft Copilot het moeilijk. Garbage in, garbage
• 9:16
  Speaker 2: out is nog steeds van toepassing. De AI is slechts
• 9:19
  Speaker 2: zo goed als het fundament waarop het is gebouwd. Beginners
• 9:21
  Speaker 2: moeten nog steeds begrijpen wat ze vragen en de resultaten valideren.
• 9:24
  Speaker 2: Copilot kan een query schrijven die correct lijkt, maar het
• 9:26
  Speaker 2: verkeerde antwoord geeft omdat je de verkeerde vraag stelde. Het
• 9:29
  Speaker 2: kan een prachtig rapport genereren, maar de verkeerde maatstaf gebruiken.
• 9:32
  Speaker 2: De trol versnelt je werk, maar vervangt niet je eigen oordeelsvermogen.
• 9:35
  Speaker 2: Bekijk het eens zo. Copilot is een hulpmiddel dat leren versnelt,
• 9:39
  Speaker 2: geen vervanging voor begrip. Je moet nog steeds weten wat
• 9:41
  Speaker 2: een join is, wat een measure doet en wat een
• 9:43
  Speaker 2: filter betekent. Maar in plaats van wekenlang syntax uit je
• 9:46
  Speaker 2: hoofd te leren, kun je die tijd besteden aan het
• 9:48
  Speaker 2: begrijpen van concepten. Je ziet de code die Copilot schrijft,
• 9:51
  Speaker 2: je leest het, past het aan en leert ervan. Het
• 9:53
  Speaker 2: is alsof je een privé-leraar hebt die eerst het antwoord
• 9:55
  Speaker 2: opschrijft en het daarna uitlegt. En na verloop van tijd
• 9:57
  Speaker 2: begin je de patronen te herkennen. Diezelfde joins syntaxen. wat
• 10:00
  Speaker 2: een filter daadwerkelijk doet. Je bouwt je vaardigheden op zonder
• 10:03
  Speaker 2: de frustratie van het staren naar een leeg scherm. Maar
• 10:05
  Speaker 2: er is nog één ding om rekening mee te houden.
• 10:07
  Speaker 2: De mens doet er nog steeds toe. De waarheid is,
• 10:09
  Speaker 2: Copilot is krachtig, maar niet perfect. Het kan je bedoeling
• 10:13
  Speaker 2: verkeerd interpreteren, code genereren die technisch werkt maar traag is,
• 10:16
  Speaker 2: of een DAX query schrijven die de verkeerde getallen pakt
• 10:19
  Speaker 2: omdat de tabel niet klopt. En dit is geen zeldzame fout.
• 10:22
  Speaker 2: Het gebeurt vaak genoeg dat je alles wat Copilot produceert
• 10:24
  Speaker 2: moet behandelen als een eerste concept, niet als een definitief antwoord.
• 10:27
  Speaker 2: Het is dus jouw taak om de SQL te controleren,
• 10:29
  Speaker 2: de DAX te testen en elke stap in de pijplijn
• 10:31
  Speaker 2: te valideren voordat deze live gaat. Dit gaat niet om wantrouwen,
• 10:33
  Speaker 2: maar om verantwoordelijkheid. Als een rapport het verkeerde cijfer toont,
• 10:36
  Speaker 2: maakt het de business niet uit dat Copilot de maatstaf
• 10:38
  Speaker 2: heeft geschreven. Ze geven erom dat jij er je goedkeuring
• 10:40
  Speaker 2: aan hebt gegeven. Zie Copilot als een slimme assistent, niet
• 10:43
  Speaker 2: als een autonome werknemer. Het regelt de saaie zaken, de
• 10:45
  Speaker 2: standaard queries, de herhalende scripts, het startpunt dat veel beter
• 10:49
  Speaker 2: is dan een leegblad. Maar jij bent nog steeds degene
• 10:51
  Speaker 2: die de beslissingen neemt. Jij bepaalt wat correct is, wat
• 10:53
  Speaker 2: naar productie gaat en wat de business daadwerkelijk te zien krijgt.
• 10:56
  Speaker 2: En governance verdwijnt niet. Datakwaliteit, toegangscontrole, compliance, dat blijft allemaal
• 11:00
  Speaker 2: jouw verantwoordelijkheid. Copilot schoonkt je data niet op en dwingt
• 11:03
  Speaker 2: geen beveiligingsbeleid af. Het werkt binnen de machtigingen die je
• 11:05
  Speaker 2: al hebt ingesteld, maar het repareert geen kapot datamodel of
• 11:08
  Speaker 2: een slecht ontworpen toegangsstructuur. Die fundamenten moeten solide zijn voordat
• 11:11
  Speaker 2: Copilot echt waarde kan toevoegen. Voor IT-professionals is er eigenlijk
• 11:15
  Speaker 2: ook een zonnige kant. Copilot regelt het routinewerk, de standaardrapporten,
• 11:19
  Speaker 2: de basisqueries, de dagelijkse pijplijnen. Dat maakt jou vrij voor
• 11:22
  Speaker 2: het moeilijkere werk, performance tuning, data architectuur, complexe modellering, het
• 11:26
  Speaker 2: werk dat er echt toe doet. En omdat zakelijke gebruikers
• 11:28
  Speaker 2: hun eigen basisvragen kunnen beantwoorden, krijgt je team minder routinematige
• 11:31
  Speaker 2: verzoeken en meer tijd voor de analyse die er toe doet. Dus,
• 11:34
  Speaker 2: hier is de kern van het verhaal. Copilot for Fabric
• 11:36
  Speaker 2: is een AI-assistent die begrijpelijke taal omzet in datawerk. Pijplijnen, queries, rapporten,
• 11:41
  Speaker 2: jij beschrijft wat je nodig hebt en Copilot schrijft de code.
• 11:44
  Speaker 2: Het is geen magie, het is een tool, een tool
• 11:46
  Speaker 2: die beginners helpt te starten en experts sneller laat werken.
• 11:48
  Speaker 2: Als je nieuw bent bij Fabric, Is Copilot de beste
• 11:50
  Speaker 2: vriend waarvan je niet wist dat je die had? Abonneer
• 11:52
  Speaker 2: je op je favoriete podcast platform en deel deze aflevering
• 11:54
  Speaker 2: met iedereen die Microsoft Fabric probeert te begrijpen.