KI in der Microsoft-Cloud effektiv einsetzen So lassen sich „Copilot für Microsoft 365“ und Fabric zur Datenanalyse nutzen

Unternehmen, die mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) ihre Daten analysieren wollen, können beim Einsatz von Microsoft auf die Copiloten für Microsoft 365 sowie für Microsoft Fabric setzen. Dieser ist wiederum direkt in Power BI integriert.

Beim Einsatz von Copilot für Microsoft 365 und Copilot für Microsoft Fabric muss allerdings beachtet werden, dass der Copilot nur auf die Daten zugreifen kann, auf die der Benutzer mit seinem Konto zugreifen kann. Das schützt die Daten, weil dadurch keine Gefahr besteht, dass Anwender über Copilot auf Daten zugreifen können, auf die sie normalerweise keinen Zugriff haben. Über Konnektoren können Admins allerdings auch externe Systeme an den KI-Assistenten anbinden. Anwender können die über diesen Weg angebundenen Datenquellen ebenfalls im Chat-Fenster befragen.

Copilot für Microsoft 365 nutzen

Buchen Unternehmen den Copilot für Microsoft 365 über das Microsoft Admin Center über „Abrechnung -> Dienste kaufen“, lässt sich der KI-Assistent direkt im Admin Center über „Copilot -> Manage licenses“ Benutzern zuordnen. Nach einem Klick auf einen der Benutzer kann auch gleich festgelegt werden, auf welche Bereiche von Copilot für Microsoft 365 der Nutzer zugreifen darf. Über den Menüpunkt „Benutzer -> Aktive Benutzer“ kann in den Eigenschaften jedes Benutzerkontos bei „Lizenzen und Apps“ die Lizenz ebenfalls zugewiesen werden. Benutzer, denen eine Lizenz für Copilot für Microsoft 365 zugewiesen wurde, können den KI-Chat nutzen, den der Copilot bietet. Dieser steht über www.microsoft365.com/chat zur Verfügung oder auch über das Copilot-Icon oben rechts in Microsoft Edge.

Interessant an Copilot für Microsoft 365 ist, dass der KI-Assistent auf die Daten zugreifen kann, die in Microsoft 365 gespeichert sind, zum Beispiel in OneDrive for Business oder SharePoint Online. Dazu gehören auch Tabellen und andere Daten. Im Chatfenster können Anwender gezielt aus Microsoft 365 einzelne Tabellen auswählen und den Chatbot danach zu den Daten befragen. Auch das Erstellen von Diagrammen ist über diesen Weg möglich. Spezifische Tabellen können im Chatfenster mit dem Büroklammer-Icon ausgewählt werden.

Befragen Anwender den Chatbot mit natürlicher Sprache nach Informationen, die in Dateien gespeichert sind, die sich wiederum in SharePoint Online befindet, kann Copilot für Microsoft 365 in seinen Antworten auf diese Daten zugreifen. Parallel dazu zeigt der Copilot Links zu den Dateien an, auf deren Basis die Antwort entstanden ist.

Copilot für Fabric

Parallel zu Copilot für Microsoft 365 ist auch der Copilot für Fabric ein KI-Bot, der für die Datenanalyse in Zukunft eine immer größere Rolle spielen kann. In den Einstellungen von Microsoft Fabric können Admins den Copilot für Fabric aktivieren, sodass er für Benutzer zur Verfügung steht. Die Anpassung des Copilot für die Microsoft Fabric wird über das Fabric Admin Center vorgenommen, das über die Adresse app.fabric.microsoft.com erreicht wird.

Der Copilot für Microsoft Fabric ist ein vielseitiges Tool, das die Arbeit mit Daten in verschiedenen Workloads erleichtert. Copilot kann dazu in den Bereichen Notebooks, Dataflows Gen2 und Power BI eingesetzt werden, zum Beispiel, um Daten zu kopieren, zu analysieren und zu visualisieren. Der Prozess beginnt zum Beispiel mit der Auswahl von Optionen zum Kopieren von Daten in Microsoft Fabric. Im Data Engineering Workload wird ein Notebook erstellt, und die notwendigen Bibliotheken für die Nutzung der Copilot-Funktion werden geladen. Über die Interaktion in natürlicher Sprache mit Copilot im Chat wird eine CSV-Datei als DataFrame geladen. Anschließend werden typische Schritte für eine explorative Datenanalyse abgefragt und der Code für eine Visualisierung generiert. Das erleichtert den Einstieg in die Datenanalyse erheblich.

Data Factory und Dataflows mit Copilot

Der nächste Schritt beinhaltet die Nutzung der Data Factory. Hier lässt sich zum Beispiel ein Data Flow erstellen und die CSV-Datei vom One Lake Data Hub laden. Copilot kommt hier zum Einsatz, um zum Beispiel die erste Zeile als Spaltennamen zu verwenden und eine bestehende Spalte in zwei zu teilen. Dies zeigt die Fähigkeit von Copilot, Datenvorbereitungsaufgaben zu automatisieren und zu vereinfachen.

Im letzten Schritt wird zum Power-BI-Modul gewechselt. Ein semantisches Modell dient als Grundlage für den Power-BI-Bericht. Copilot liefert eine Zusammenfassung über den Inhalt der Daten und kann zum Beispiel einen Bericht über die Verkaufstransaktionen sowie ein Chart mit den Kernaussagen erstellen. Der typische Beginn erfolgt mit der Data Factory, um externe Daten in den Fabric OneLake zu kopieren. Es stehen zwei Hauptfunktionen zur Verfügung: Dataflows als eine No-code-/Low-code-Variante und Data Pipelines, die von technischen Rollen für die Datenintegration großer Datenmengen und ETL-Aufgaben genutzt werden.

Für das Laden von Daten in Fabric wird eine Data Pipeline erstellt. Über Konnektoren können diverse Quellsysteme angebunden werden, beispielsweise ein Azure Data Lake Storage Account. Dies ermöglicht die Auswahl und Authentifizierung der Dateien, die in den Fabric OneLake kopiert werden sollen. Nach der Datenintegration wird im Demo Lakehouse weitergearbeitet, um die Daten zu organisieren und mit verschiedenen Tools zu analysieren. In der Funktion eines Data Engineers oder Data Scientists wird ein neues Notebook erstellt, um einen Überblick über den Dateninhalt zu erhalten.

Nach der Benennung des Notebooks wird die Copilot-Funktion genutzt, um notwendige Bibliotheken zu laden und Vorschläge für erste Schritte zu erhalten, wie das Laden von Dateien aus dem Demo Lakehouse in einen DataFrame. Copilot generiert den notwendigen Python-Code, der direkt in das Notebook eingefügt werden kann. Dies erleichtert die Arbeit durch die Bereitstellung typischer Schritte für eine explorative Datenanalyse und die Erstellung von Visualisierungen.

Für die Aufbereitung von Daten für ein Reporting kann die No-code-/Low-code-Funktion Dataflows genutzt werden. Daten aus unterschiedlichen Quellen können über Konnektoren kopiert werden, und bereits vorhandene Daten im One Lake Data Hub lassen sich für das Szenario nutzen. Mithilfe von Copilot bereiten Anwender die Customer-CSV-Datei für den späteren Power BI Report auf und speichern diese als Delta-Parquet-Tabelle. Copilot generiert die notwendigen Funktionen in der M-Sprache, um die Transformationen im Hintergrund anzuwenden.

Nach der Transformation wird ein semantisches Modell der ausgewählten Tabellen erstellt und die Beziehungen zueinander definiert, damit Power BI die Zusammenhänge versteht. Copilot ermöglicht es, schnell und einfach den Dateninhalt zu verstehen, indem eine Zusammenfassung angefordert wird. Ein entsprechender Power BI Report wird über die Chatfunktion erstellt, wobei Copilot diverse interaktive Kacheln und Filter passend zum Dateninhalt generiert. Diese können weiter angepasst und verändert werden, um die wichtigsten Erkenntnisse hervorzuheben.

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Copilot Studio

Parallel zum Copilot für Microsoft 365 und dem Copilot für Fabric können Unternehmen auch eigene Copiloten erstellen und zum Beispiel mit Copilot für Microsoft 365 verbinden. Dazu kommt das Copilot Studio zum Einsatz. Parallel dazu ist es möglich mit den Copiloten eigenen Datenquellen zu verbinden, um spezielle Chat-Bots zu erstellen, die zum Beispiel zur Datenanalyse genutzt werden.

Microsoft Copilot erleichtert die Datenanalyse, indem sie Generative KI und ein leistungsstarkes Dialog-Builder-Tool integriert, um benutzerdefinierte Konversationsschnittstellen zu erstellen. Diese können über verschiedene Kanäle bereitgestellt werden, was die Zugänglichkeit und Flexibilität erhöht. Mit Copilot Studio lassen sich benutzerdefinierte Copilots für spezifische Geschäftsanforderungen entwickeln. Die Plattform unterstützt die Einbindung verschiedener Datenquellen wie Dokumente, SharePoint-Seiten, Dataverse und CRM- sowie ERP-Systeme. Das erlaubt es, Copilots mit umfassendem Wissen auszustatten, ohne dass für jede mögliche Benutzeranfrage hunderte von Dialogen erstellt und kuratiert werden müssen. Beispielsweise kann ein Copilot mit Informationen aus Unternehmenswebsites, Dateien und internen SharePoint-Seiten gefüttert werden, um eine fundierte Datenbasis für Interaktionen zu bieten.

Copilot Studio erlaubt es, benutzerdefinierte Workflows zu erstellen, die komplexe, langwierige Geschäftsprozesse automatisieren. So können beispielsweise Anfragen zu Urlaubsansprüchen oder Arbeitsfreistellungen effizient bearbeitet werden, indem der Copilot relevante Informationen abruft und die notwendigen Schritte zur Genehmigung einleitet. Die Plattform passt automatisch ihre Antworten an die Berechtigungen und den Datenzugriff des jeweiligen Benutzers.

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