Grundlegendes zu Copilot für Microsoft Fabric Data Factory

Copilot für Data Factory in Microsoft Fabric ist ein KI-basierter Assistent, der gängige Datenintegrationsworkflows unterstützt. Es ermöglicht Ihnen, Datenflüsse und Pipelines mithilfe natürlicher Spracheingaben zu erstellen, zu transformieren und zu verwalten.

Copilot für Dataflow Gen2

Copilot für Dataflow Gen2 unterstützt mehrere Aufgaben, die benutzer häufig herausfordern. So haben viele Personen z. B. Schwierigkeiten beim Schreiben komplexer Abfragen oder beim Ändern vorhandener Abfragen, um neue Anforderungen zu erfüllen. Mit der Abfragegenerierung können Sie beschreiben, was Sie in natürlicher Sprache benötigen, und Copilot erstellt oder aktualisiert Abfragen für Sie. Wenn Sie Beispieldaten benötigen oder auf vorhandene Abfragen verweisen möchten, hilft Copilot dabei, die Datenvorbereitung zu beschleunigen.

Bei der Datentransformation kann das Definieren der richtigen Schritte zum Filtern, Aggregieren oder Neuformen von Daten verwirrend sein, insbesondere für diejenigen, die neu im Umgang mit Mashup-Code sind. Mit Copilot können Sie Ihre Transformationsanforderungen in einfacher Sprache angeben und dann automatisch den erforderlichen Mashup-Code generieren. Dadurch werden die Schätzarbeiten entfernt und sie helfen Ihnen, genaue Ergebnisse ohne umfassende Codierungskompetenz zu erzielen.

Das Verständnis komplexer Abfragen ist ein weiterer häufiger Schmerzpunkt. Mit der Code-Erklärung unterbricht Copilot den generierten Mashup-Code und erläutert die Logik und den Zweck hinter jedem Transformationsschritt. Dieses Feature hilft Ihnen, Vertrauen in Ihre Datenflüsse zu schaffen, bewährte Methoden zu erlernen und intelligenter zu arbeiten, indem Sie sich auf Ihre Datenziele anstatt auf technische Details konzentrieren.

Copilot unterstützt auch AI-Powered Prompt Transform, mit dem Sie Daten während der Transformation mithilfe natürlicher Sprache anreichern können, z. B. durch Übersetzen einer Spalte oder Klassifizieren der Stimmung, ohne Code zu schreiben oder Machine Learning-Modelle zu erstellen. Darüber hinaus ist Copilot in der Modern Get Data Benutzeroberfläche verfügbar, in der Sie die Datenquelle beschreiben können, mit der Sie eine Verbindung herstellen möchten, und was geladen werden soll, alles in einfacher Sprache.

Mithilfe dieser Copilot-Features können Sie häufige Hindernisse bei der Datenvorbereitung und -transformation bei der Arbeit mit Dataflow Gen2 beheben.

Hier ist ein Beispiel für die Interaktion mit Copilot im Dataflow Gen2-Editor:

In einem späteren Modul werden wir dieses Thema ausführlicher untersuchen.

Copilot für Datenpipelinen

Copilot für Datenpipelines behandelt häufige Herausforderungen bei der Erstellung und Verwaltung von Pipelines. Viele Benutzer finden es schwierig, komplexe Pipelines von Grund auf neu zu entwerfen, insbesondere, wenn sie nicht sicher sind, welche Aktivitäten einbezogen werden sollen oder wie sie konfiguriert werden. Mit der Pipelinegenerierung können Sie Ihren gewünschten Workflow in natürlicher Sprache beschreiben, z. B. "Kopieren von Daten aus Azure SQL in ein Lakehouse und Senden einer Benachrichtigung nach Abschluss", und Copilot generiert die erforderlichen Datenpipelineaktivitäten. Dies kann den anfänglichen Einrichtungsaufwand verringern.

Die Problembehandlung bei Fehlern in Pipelines ist ein weiterer Bereich, in dem Benutzer häufig Probleme haben, insbesondere, wenn Fehlermeldungen unklar sind oder Lösungen nicht offensichtlich sind. Das Feature zur Fehlerbehandlung in Copilot enthält Erläuterungen zu Pipelinefehlern und Anleitungen zum Beheben von Problemen. Wenn eine Pipeline beispielsweise aufgrund eines fehlenden Datasets fehlschlägt, identifiziert Copilot das Problem und schlägt Schritte zur Behebung vor.

Das Verständnis der Struktur und der Beziehungen in einer komplexen Pipeline kann gerade für Benutzer, die neu mit Data Factory arbeiten, eine Herausforderung darstellen. Mit der Pipelinezusammenfassung kann Copilot einen Überblick über Ihre Pipeline generieren und die beteiligten Aktivitäten beschreiben und wie sie interagieren. Dadurch können Sie Ihre Pipelines einfacher überprüfen, freigeben und optimieren.

Hier ist ein Beispiel für die Interaktion mit Copilot im Data Factory-Pipeline-Editor:

Vorteile

Mithilfe von Copilot für Data Factory können Sie Datenintegrationsaufgaben ausführen und sich auf die Ableitung von Werten aus Ihren Daten konzentrieren. Hier sind einige Bereiche, in denen es hilfreich sein kann:

• Effizienz: Automatisiert Teile der Erstellung und Verwaltung von Datenflüssen und Pipelines.
• Barrierefreiheit: Unterstützt Sowohl Bürger- als auch professionelle Datentechniker über Eingaben in natürlicher Sprache.
• Fehlerunterstützung: Bietet Vorschläge für Pipelinefehler.
• Zusammenarbeit: Bietet Pipeline-Zusammenfassungen und Code-Erklärungen zum Teilen.