माइक्रोसॉफ्ट फैब्रिक में कोपायलट: व्यवसायों और पेशेवरों के लिए एक उन्नत और अद्यतन मार्गदर्शिका

माइक्रोसॉफ्ट फैब्रिक में सह-पायलट यह व्यावसायिक डेटा विश्लेषण और प्रबंधन में गुणात्मक उछाल के प्रमुख चालकों में से एक बन गया है। जनरेटिव एआई और उन्नत भाषा मॉडल पर आधारित इसका एकीकरण, कंपनियों और पेशेवरों को डिजिटल परिवर्तन को अधिक चुस्त, सहज और सुरक्षित तरीके से करने में सक्षम बनाता है। आज, जटिल डेटा परिवेश में प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त हासिल करने के लिए कोपायलट की क्षमताओं और संभावनाओं की गहरी समझ महत्वपूर्ण है।

इस लेख में, आप Microsoft Fabric में Copilot के बारे में सब कुछ जानेंगे: इसे कैसे सक्रिय करें और Fabric इकोसिस्टम में प्रत्येक कार्यभार के लिए यह कौन-सी सुविधाएँ प्रदान करता है, Power BI, डेटा फ़ैक्टरी, डेटा साइंस नोटबुक, इंजीनियरिंग और रीयल-टाइम परिवेशों में अपने वर्कफ़्लोज़ को तेज़ करने के लिए इसका लाभ कैसे उठाएँ, साथ ही व्यवस्थापकों और व्यवसायों के लिए सबसे प्रासंगिक सुरक्षा, गोपनीयता और संसाधन प्रबंधन संबंधी विचार। एक व्यावहारिक, आकर्षक और व्यापक मार्गदर्शिका में गोता लगाने के लिए तैयार हो जाइए, जो एक सहज और सहज शैली में, फिर भी अत्यंत तकनीकी सटीकता के साथ लिखी गई है।

माइक्रोसॉफ्ट फैब्रिक: क्लाउड में एकीकृत डेटा और एनालिटिक्स क्रांति

माइक्रोसॉफ्ट फैब्रिक में कोपायलट क्या है?

माइक्रोसॉफ्ट फैब्रिक परिवेश के अंतर्गत कोपायलट, जनरेटिव एआई पर आधारित एक बुद्धिमान सहायक है, जिसे प्लेटफॉर्म पर डेटा, रिपोर्ट, विश्लेषणात्मक मॉडल और एकीकरण प्रक्रियाओं के साथ सभी प्रकार के उपयोगकर्ताओं के अनुभव को बेहतर बनाने के लिए विशेष रूप से प्रशिक्षित किया गया है। यह Azure OpenAI के लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) की बदौलत काम करता है, जो फ़ैब्रिक इकोसिस्टम में ही एकीकृत हैं। यह तकनीकी, विश्लेषणात्मक और प्रबंधकीय कर्मचारियों को सूचना के साथ अपनी अंतःक्रिया को बदलने की अनुमति देता है, स्वचालित रूप से कोड और क्वेरीज़ उत्पन्न करने से लेकर मॉडल, विज़ुअलाइज़ेशन और विश्लेषणात्मक वर्कफ़्लो की व्याख्या करने तक।

कोपायलट का बड़ा लाभ जटिल कार्यों को स्वचालित और समृद्ध बनाने, प्राकृतिक भाषा का उपयोग करके व्यावसायिक या तकनीकी समस्याओं के उत्तर और अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में निहित है। कोपाइलट से कोड स्निपेट, रिपोर्ट स्पष्टीकरण, विज़ुअलाइज़ेशन सुझाव, या यहाँ तक कि कार्यकारी सारांश माँगने के लिए आपको डेवलपर होने की ज़रूरत नहीं है। डेटा विशेषज्ञों को कोडिंग, परीक्षण और बड़े पैमाने पर पाइपलाइन बनाने में कहीं अधिक चुस्त वर्कफ़्लो और अधिक सटीकता का भी लाभ मिलता है। संक्षेप में, कोपाइलट क्लाउड में डेटा तक उन्नत पहुँच को लोकतांत्रिक बनाता है।

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माइक्रोसॉफ्ट फैब्रिक में कोपायलट से कौन लाभान्वित हो सकता है?

कोपायलट को डेटा प्रबंधन और शोषण से संबंधित संगठन में सभी प्रकार की भूमिकाओं का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है:

• बीआई और बिजनेस एनालिटिक्स क्षेत्रों के निदेशक और प्रमुख: कोपायलट को सक्षम करने का निर्णय लेने से उन्हें अपनी डेटा रणनीति को बढ़ावा देने, अपनी टीमों में अपनाने और मूल्य को अनुकूलित करने और सबसे बढ़कर, निर्णय लेने में तेजी लाने की अनुमति मिलती है।
• फ़ैब्रिक प्रशासक: वे उपयोगकर्ताओं, कार्यभार और कुशल क्षमता उपयोग का प्रबंधन करते हैं। वे यह भी तय करते हैं कि कौन से क्षेत्र और परियोजनाएँ Copilot को सक्षम बनाती हैं, और संसाधनों और सुरक्षा पर पड़ने वाले प्रभाव को नियंत्रित करती हैं।
• आर्किटेक्ट और डेटा टीमें: वे कोपायलट के प्रवाह और क्षमताओं को मूल रूप से शामिल करके वास्तुकला को डिजाइन करते हैं ताकि यह संगठन के भविष्य के विकास के लिए अनुकूलित और अनुकूलित हो सके।
• उत्कृष्टता केंद्र, आईटी और नवाचार प्रबंधक: वे कोपायलट के उपयोग को अपनाने, समर्थन और प्रशिक्षण का नेतृत्व करते हैं, तथा कंपनी में अन्य एआई उपकरणों और शासन को एकीकृत करते हैं।
• इंजीनियर, डेटा वैज्ञानिक, स्वयं-सेवा उपयोगकर्ता और विश्लेषक: वे पहले से कहीं अधिक तेजी से रिपोर्ट बनाने, डेटा को रूपांतरित करने, विज़ुअलाइज़ करने और विश्लेषण करने में वास्तविक समय की सहायता का अनुरोध कर सकते हैं, साथ ही दोहराए जाने वाले कार्यों के दस्तावेज़ीकरण और स्वचालन की सुविधा भी प्राप्त कर सकते हैं।

माइक्रोसॉफ्ट फैब्रिक में कोपायलट के लाभ और व्यावहारिक अनुप्रयोग

माइक्रोसॉफ्ट फैब्रिक में कोपायलट के व्यावहारिक अनुप्रयोग असंख्य हैं और डेटा एनालिटिक्स के अधिकांश क्षेत्रों में उपयोग के मामलों को कवर करते हैं। कुछ सबसे महत्वपूर्ण लाभ हैं:

• डेटा परियोजनाओं के विकास और कार्यान्वयन समय में कमी: बस लक्ष्य को प्राकृतिक भाषा में वर्णित करें और कोपायलट कोड तैयार करेगा, प्रश्नों को रूपांतरित करेगा, मॉडल तैयार करेगा, या उपयोग के लिए तैयार विज़ुअलाइज़ेशन का प्रस्ताव देगा।
• प्रासंगिक जानकारी निकालना और अंतर्दृष्टि का स्वचालन: कोपायलट स्वचालित रूप से डेटासेट का विश्लेषण करता है, पैटर्न, प्रवृत्तियों का सारांश तैयार करता है, या यहां तक ​​कि पावर बीआई में तैयार की गई रिपोर्टों के लिए कस्टम स्पष्टीकरण भी तैयार करता है।
• त्वरित शिक्षण और ऑनबोर्डिंग: नए टीम सदस्य, चाहे तकनीकी हों या नहीं, कोपायलट द्वारा उत्पन्न स्पष्टीकरण के कारण प्रक्रियाओं, कोड और मॉडलों को शीघ्रता से समझ सकते हैं, साथ ही विश्लेषण के लिए रणनीति या युक्तियां भी सुझा सकते हैं।
• तकनीकी और व्यावसायिक प्रश्नों के त्वरित उत्तर: इंजीनियरों और विश्लेषकों को त्रुटियों, परिवर्तनों को समझने, मशीन लर्निंग मॉडल चुनने, डेटा सफाई अनुशंसाओं और बहुत कुछ पर तत्काल सहायता मिलती है।
• दस्तावेज़ीकरण और विनियामक अनुपालन: कोपायलट मॉडल, प्रवाह या कोड में किए गए परिवर्तनों पर विस्तृत सारांश और टिप्पणियां बना सकता है, जिससे ऑडिटिंग और निरंतर सुधार प्रक्रियाओं में मूल्यवर्धन होता है।

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माइक्रोसॉफ्ट फैब्रिक वातावरण में कोपायलट कहां उपलब्ध है?

कोपायलट एक एकल सुविधा नहीं है, बल्कि यह संपूर्ण फैब्रिक और पावर BI पारिस्थितिकी तंत्र में एक क्रॉस-कटिंग सूट के रूप में मौजूद है, जो प्रत्येक कार्य क्षेत्र की आवश्यकताओं के अनुकूल है:

• डेटा फ़ैक्टरी: यह आपको प्राकृतिक भाषा का उपयोग करके तर्क का वर्णन करके पाइपलाइन, रूपांतरण और एकीकरण प्रक्रियाएं उत्पन्न करने की अनुमति देता है, साथ ही प्रत्येक चरण की व्याख्या और दस्तावेजीकरण भी करता है।
• इंजीनियरिंग और डेटा विज्ञान (नोटबुक): यह कोड के निर्माण, सुधार, दस्तावेज़ीकरण और अनुकूलन, विज़ुअलाइज़ेशन निर्माण, फ़ीचर्स की तैयारी और मॉडल विश्लेषण में सहायता करता है। यह लेक्स डेटासेट, तालिकाओं और फ़ाइलों तक सीधी पहुँच को एकीकृत करता है, यहाँ तक कि स्पार्क या पांडा डेटाफ़्रेम के साथ इंटरैक्ट करके अंतर्दृष्टि और पुन: प्रयोज्य कोड उत्पन्न करता है।
• डेटा वेयरहाउस और SQL: यह उन्नत SQL क्वेरीज़ लिखना आसान बनाता है, स्वचालित रूप से स्क्रिप्ट तैयार करता है और प्रक्रियाओं का सारांश तैयार करता है। यह प्राकृतिक भाषा के अनुरोधों का सीधे कोड में अनुवाद कर सकता है, जटिल कथनों की व्याख्या कर सकता है, और त्रुटियों को डीबग करने में सहायता कर सकता है।
• पावर BI और पावर BI डेस्कटॉप: यह मॉडल के भीतर ही पृष्ठ, सारांश, विवरण और समानार्थी शब्द उत्पन्न करके रिपोर्ट निर्माण में क्रांतिकारी बदलाव लाता है। इसके अलावा, कोपायलट प्राकृतिक प्रश्नोत्तर कार्यक्षमता को डेटा और मॉडल के साथ एकीकृत करता है, जिससे अंतिम-उपयोगकर्ता अनुभव बेहतर होता है।
• वास्तविक समय खुफिया: यह प्राकृतिक भाषा में डेटा के बारे में सीधे प्रश्नों को KQL (कुस्टो क्वेरी लैंग्वेज) क्वेरीज़ में अनुवादित करता है, जिससे अधिकतम सरलता के साथ वास्तविक समय में सूचना की खोज को सुविधाजनक बनाया जा सकता है।

इनमें से प्रत्येक क्षेत्र में कोपायलट की भूमिका, अनुमति और सुरक्षा का सम्मान किया जाता है, जिसका अर्थ है कि यह उपयोगकर्ता को सामान्य रूप से देखने के लिए दिए गए डेटा से अधिक डेटा प्रदर्शित या एक्सेस नहीं करेगा।

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Microsoft Fabric में Copilot को कैसे सक्रिय और कॉन्फ़िगर करें

माइक्रोसॉफ्ट फैब्रिक के अंतर्गत अधिकांश टेनेन्ट्स और F2 या उच्चतर भुगतान क्षमताओं में कोपायलट डिफ़ॉल्ट रूप से सक्षम होता है। हालांकि, यह सुनिश्चित करने के लिए कि कार्यक्षमता सही ढंग से तैनात की गई है, सक्रियण और कॉन्फ़िगरेशन प्रक्रिया को चरणों की एक श्रृंखला का पालन करना होगा जो सुनिश्चित करता है कि केवल अधिकृत उपयोगकर्ता ही इसका उपयोग कर सकते हैं, और यह कि संचालन गोपनीयता, सुरक्षा और कानूनी अनुपालन आवश्यकताओं का अनुपालन करता है।

चरण 1: अपना लाइसेंस प्रकार और क्षेत्र सत्यापित करें

कोपायलट केवल सशुल्क फैब्रिक क्षमताओं (F2 या उच्चतर), पावर BI प्रीमियम (P1 या उच्चतर) या कोपायलट क्षमता के साथ विशेष रूप से कॉन्फ़िगर किए गए कार्यस्थानों में उपलब्ध है। प्रो और PPU वर्कस्पेस सीधे Copilot का समर्थन नहीं करते हैं। इसके अतिरिक्त, क्षमता किसी समर्थित क्षेत्र में स्थित होनी चाहिए, क्योंकि Azure OpenAI केवल कुछ ही स्थानों (मुख्य रूप से संयुक्त राज्य अमेरिका और यूरोपीय संघ, अन्य क्षेत्रों के लिए भौगोलिक सीमाओं के साथ) में समर्थित है।

चरण 2: सुरक्षा और पहुँच समूह कॉन्फ़िगर करें

व्यापक या अनुचित उपयोग से बचने के लिए, कोपायलट की प्रारंभिक तैनाती को केवल कुछ उपयोगकर्ता समूहों तक सीमित रखना अच्छा अभ्यास है। Microsoft 365 एडमिन पैनल से विशिष्ट सुरक्षा समूह बनाएँ और प्रबंधित करें, और उन्हें उन प्रमुख क्षेत्रों और भूमिकाओं को स्पष्ट रूप से असाइन करें जिनके लिए Copilot एक्सेस की आवश्यकता होती है। इससे न केवल सुरक्षा में सुधार होता है, बल्कि प्रशिक्षण और उपभोग नियंत्रण में भी तेज़ी आती है।

चरण 3: टेनेंट सेटिंग और क्षमता समायोजित करें

फैब्रिक प्रशासन पैनल से, व्यवस्थापक वैश्विक स्तर पर कोपायलट को सक्षम या अक्षम कर सकता है, साथ ही यह नियंत्रित कर सकता है कि डेटा को मूल क्षेत्र के बाहर संसाधित किया जा सकता है या नहीं, जो कि कुछ स्थानों के लिए एक आवश्यक आवश्यकता है। यदि आपके संगठन को सख्त डेटा रेजीडेंसी विनियमों का पालन करना आवश्यक है, तो अपनी टीमों के लिए Copilot को सक्षम करने से पहले विकल्पों की सावधानीपूर्वक समीक्षा करें और उन्हें समायोजित करें।

चरण 4: कार्य क्षेत्र निर्दिष्ट करें और भूमिकाएँ कॉन्फ़िगर करें

प्रत्येक उपयोगकर्ता जो कोपायलट का उपयोग करना चाहता है, उसके पास (प्रशासक, सदस्य या योगदानकर्ता के रूप में) एक या अधिक कार्यस्थानों तक पहुंच होनी चाहिए जो उचित क्षमता के साथ कॉन्फ़िगर किए गए हों। जिन तत्वों और मॉडलों पर कोपायलट काम कर सकता है, उन्हें इन क्षेत्रों में रहना चाहिए, भले ही वे अन्य क्षेत्रों के बीच क्रॉस-रेफरेंस किए गए हों, यदि उपयुक्त कॉन्फ़िगरेशन मौजूद हो।

चरण 5: Power BI डेस्कटॉप और सेवा में Copilot सक्रिय करें

Power BI डेस्कटॉप में, Copilot सक्रिय करते समय बस एक समर्थित कार्यक्षेत्र चुनें; वेब सेवा पर भी यही नियम लागू होते हैं। यह ध्यान रखना ज़रूरी है कि कार्यक्षेत्र अंतिम रिपोर्ट प्रकाशन क्षेत्र के समान ही हो। याद रखें कि कोपायलट अनुभव केवल तभी उपलब्ध होगा जब प्रशासनिक सेटिंग्स इसकी अनुमति देंगी और यदि क्षेत्र और संबंधित लाइसेंस आवश्यकताओं को पूरा करते हैं।

चरण 6: कोपायलट के उपयोग और पहुँच को नियंत्रित करें

कोपायलट का संसाधन उपभोग सीधे अनुरोधों की संख्या और मांगे गए कार्यों की जटिलता (टोकन में मापा जाता है) से संबंधित है, इसलिए उपयोग की निगरानी करना और क्षमता स्केलिंग योजना तैयार करना उचित है, विशेष रूप से बड़े संगठनों में। माइक्रोसॉफ्ट फैब्रिक उपयोगकर्ताओं, क्षेत्रों और कार्यों द्वारा खपत की निगरानी करने के लिए मेट्रिक्स एप्लिकेशन प्रदान करता है, जिससे बाधाओं या लागत में वृद्धि का पूर्वानुमान लगाया जा सकता है।

माइक्रोसॉफ्ट फैब्रिक में कोपायलट का तकनीकी संचालन

आंतरिक रूप से, कोपायलट का संचालन कई चरणों में संरचित है जो एक व्यक्तिगत, सुरक्षित और अनुकूलित अनुभव सुनिश्चित करता है:

1. उपयोगकर्ता चैट इंटरफ़ेस के माध्यम से या पूर्वनिर्धारित प्रॉम्प्ट का चयन करके प्रश्न, निर्देश या अनुरोध दर्ज करता है। यह प्रविष्टि ब्राउज़र, पावर BI डेस्कटॉप या मोबाइल ऐप से आ सकती है।
2. अनुरोध में प्रासंगिक जानकारी शामिल होती है, जैसे कि उपयोगकर्ता, सत्र इतिहास, कार्यक्षेत्र के बारे में मेटाडेटा, तथा जिस डेटा या रिपोर्ट पर कार्रवाई की जा रही है उसका प्रकार।
3. कोपायलट इनपुट को पूर्व-संसाधित करता है, तथा निष्पादित की जाने वाली क्रिया के लिए प्रासंगिक संदर्भ (आधार) जैसे स्कीमा, डेटा, अनुमतियाँ या मेटाडेटा जोड़ता है। यह कदम संदर्भ और उपयोगकर्ता के अनुरूप प्रतिक्रिया तैयार करने के लिए महत्वपूर्ण है।
4. कॉन्फ़िगरेशन के आधार पर, कोपायलट बार-बार परिणाम प्राप्त करने में तेजी लाने और अनावश्यक संसाधन खपत से बचने के लिए अनुरोधों को 48 घंटों तक कैश कर सकता है।
5. यह सिस्टम Microsoft द्वारा होस्ट की गई Azure OpenAI सेवा को इनपुट और तर्क भेजता है। सार्वजनिक API के साथ कोई डेटा साझा नहीं किया जाता है, और OpenAI अपने मॉडलों को क्लाइंट के डेटा से प्रशिक्षित नहीं करता है।
6. Azure OpenAI अपने GPT मॉडल का उपयोग करके अनुरोध को संसाधित करता है, पाठ को टोकन करता है और प्राकृतिक भाषा, कोड या प्रौद्योगिकी मेटाडेटा में प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करता है।
7. सह-पायलट प्रतिक्रिया प्राप्त करता है और उसे पोस्ट-प्रोसेसिंग प्रक्रिया के अधीन करता है: सामग्री फ़िल्टरिंग, कोड सत्यापन, जिम्मेदार कृत्रिम बुद्धिमत्ता नीतियों के अनुपालन की जांच और, यदि आवश्यक हो, तो त्रुटियों या अनुपयुक्त प्रतिक्रियाओं का पता चलने पर अनुरोधों को अग्रेषित करना।
8. अंततः, उपयोगकर्ता को आउटपुट प्राप्त होता है, जो प्राकृतिक भाषा, कोड स्निपेट, विज़ुअलाइज़ेशन या कोई विशिष्ट क्रिया हो सकती है। एलएलएम की संभाव्यतावादी और गैर-नियतात्मक प्रकृति को देखते हुए, उपयोगकर्ता को हमेशा उत्तर का उपयोग करने से पहले उसकी समीक्षा और सत्यापन करना चाहिए।

कोपायलट के साथ प्रविष्टियाँ, इंटरैक्शन प्रकार और बेहतर परिणाम

परिदृश्य के आधार पर, कोपायलट से अनुरोध प्राकृतिक भाषा में टाइप करके या पूर्वनिर्धारित क्रिया बटन का चयन करके किया जा सकता है:

• सह-पायलट के साथ सीधी बातचीत: खुले प्रश्न या स्पष्ट आदेश तैयार करें; उदाहरण के लिए: “क्षेत्र के अनुसार बिक्री चार्ट तैयार करें” या “इस अर्थ मॉडल की व्याख्या करें”।
• विशिष्ट अनुभवों में पॉप-अप विंडो: जैसे कि पावर BI डेस्कटॉप में DAX या TMDL क्वेरीज़ को संपादित करना, जहाँ चैट के अतिरिक्त आप बटन और प्रासंगिक सहायता तक पहुँच सकते हैं।

कोपायलट की उपयोगिता में सुधार के लिए कुछ सर्वोत्तम अभ्यास:

• जब भी संभव हो अंग्रेजी का प्रयोग करें। क्योंकि प्रशिक्षण डेटा की बड़ी मात्रा को देखते हुए मॉडल उस भाषा में बेहतर उत्तर देते हैं।
• अपने प्रश्न में विशिष्ट और स्पष्ट रहें; आप जितना अधिक संदर्भ और विवरण देंगे, उतने ही बेहतर परिणाम प्राप्त होंगे।
• अपने क्षेत्र, क्रियाएं या अपेक्षाएं शामिल करें; उदाहरण के लिए, यह निर्दिष्ट करना कि आप कौन सा विज़ुअलाइज़ेशन प्राप्त करना चाहते हैं या कौन सी तालिका क्वेरी करना चाहते हैं।
• यदि उत्तर पूरी तरह से आवश्यकता को संतुष्ट नहीं करता है तो अपने निर्देशों को दोहराएं और समायोजित करें; कोपायलट आपको अनुरोधों को दोहराने या संदर्भ को परिष्कृत करने की अनुमति देता है जब तक कि आप संतोषजनक आउटपुट प्राप्त नहीं कर लेते।

सत्र के चैट इतिहास का उपयोग वार्तालाप के दौरान संदर्भ बनाए रखने के लिए किया जाता है, लेकिन गोपनीयता कारणों से इसे विभिन्न सत्रों या उपयोगकर्ताओं के बीच साझा नहीं किया जाता है।

प्रत्येक लोड पर कोपायलट के साथ कार्य को अनुकूलित करना और फैब्रिक में उपयोग को हाइलाइट करना

डेटा फ़ैक्टरी में सह-पायलट

डेटा फैक्ट्री में कोपायलट का एकीकरण, प्राकृतिक भाषा में आवश्यकताओं के विश्लेषण के कारण पाइपलाइनों और रूपांतरणों के निर्माण में दक्षता को अधिकतम करता है। इसकी क्षमताओं में शामिल हैं:

• डेटाफ्लो जेन2 में प्रवाह के उद्देश्य का वर्णन करके, स्वचालित रूप से नए रूपांतरण उत्पन्न करें।
• प्रत्येक चरण की व्याख्या करें और उसका दस्तावेजीकरण करें, जिससे जटिल प्रक्रियाओं को समझने और उनका लेखा-परीक्षण करने में सुविधा होगी।
• प्राकृतिक भाषा निर्देशों से पूर्ण पाइपलाइनों के निर्माण की अनुमति दें (“SQL सर्वर से Azure डेटा लेक तक डेटा की प्रतिलिपि बनाने वाली पाइपलाइन बनाएं”)।
• त्रुटियों की व्याख्या करके या चरण-दर-चरण समाधान सुझाकर निष्पादन संबंधी समस्याओं का निवारण करना।
• जटिल प्रक्रियाओं का सारांश प्रस्तुत करें, पाइपलाइन के भीतर गतिविधियों के तर्क और संबंधों का वर्णन करें।

अनुशंसित प्रथाएँ: अपने अनुरोधों में स्पष्ट रहें, उत्पन्न चरणों की समीक्षा करें, पूर्ववत कार्यों का उपयोग करें, और कोपायलट की सभी क्षमताओं से परिचित होने के लिए स्टार्टअप संकेतों का लाभ उठाएं।

सीमाएं: वर्तमान में, कोपाइलट एक साथ कई क्वेरीज़ को हैंडल नहीं करता है, न ही यह एक बार किए गए बड़े बदलावों को पूर्ववत कर सकता है। यह असमर्थित क्षमताओं के लिए त्रुटि संदेश भी प्रदान नहीं करता है।

इंजीनियरिंग और डेटा विज्ञान के लिए सह-पायलट

फैब्रिक नोटबुक्स में, कोपायलट डेटा वैज्ञानिकों और इंजीनियरों के लिए एक सच्चा स्विस आर्मी चाकू है, जो अन्वेषण और विज़ुअलाइज़ेशन से लेकर पायथन कोड, स्पार्क कोड या प्रासंगिक विश्लेषण उत्पन्न करने तक सब कुछ सक्षम करता है:

• विश्लेषण, मॉडलिंग, विज़ुअलाइज़ेशन, फ़िल्टरिंग, रूपांतरण और मशीन लर्निंग के लिए कस्टम कोड जेनरेशन, नोटबुक से जुड़े डेटाफ्रेम और तालिकाओं के अनुकूल।
• यह कोड त्रुटियों को स्वचालित रूप से डीबग और सही करने में मदद करता है, सही किए गए अंशों और विस्तृत स्पष्टीकरण का सुझाव देता है।
• "टिप्पणियाँ जोड़ें" सुविधा के कारण अर्ध-स्वचालित दस्तावेज़ीकरण, जो कोड और डेटा परिवर्तनों का स्पष्ट सारांश प्रस्तुत करता है।
• वास्तविक समय विकास की दक्षता और गुणवत्ता में सुधार के लिए कोड अनुकूलन और सुझाव।
• संलग्न लेकहाउस के भीतर स्कीमा, फ़ाइलों और डेटा संरचनाओं का विज़ुअलाइज़ेशन और स्पष्टीकरण।
• चैट इतिहास और सत्र प्रबंधन, अनुपालन आवश्यकताओं के अनुसार वार्तालापों को निर्यात और हटाने के आदेशों के साथ।

सीमाएं: फ़िलहाल, कोपायलट की डेटा साइंस सुविधाएँ नोटबुक तक ही सीमित हैं। इसके अतिरिक्त, निजी नेटवर्क या निजी लिंक परिदृश्यों में, कुछ चैट अनुभव लोड नहीं हो सकते हैं।

डेटा वेयरहाउस और SQL डेटाबेस में कोपायलट

डेटाबेस विशेषज्ञों के लिए, कोपायलट SQL क्वेरीज़ के निर्माण, प्राकृतिक भाषा निर्देशों को कोड में रूपान्तरित करने, तथा डेटा वेयरहाउस और SQL OLTP डेटाबेस में जटिल कथनों की डिबगिंग को गति प्रदान करता है। प्रमुख विशेषताएं इस प्रकार हैं:

• क्वेरी, विश्लेषण या रूपांतरण के लिए पाठ से पूर्ण SQL कथनों में सीधा अनुवाद।
• कोड पूर्णता सुझाव और जटिल कथनों का स्पष्टीकरण।
• परिचालन दक्षता के लिए तीव्र क्वेरी लोडिंग और स्मार्ट क्रियाएं।
• संबंधपरक मॉडल के बारे में प्रश्न और उत्तर, जिसमें त्वरित अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने की क्षमता हो।

पावर BI और पावर BI डेस्कटॉप में सह-पायलट

पावर बीआई में, कोपायलट स्वचालित रिपोर्ट निर्माण, सारांश निर्माण, उन्नत खोज के लिए समानार्थी शब्द और व्यावसायिक डेटा के बारे में प्राकृतिक भाषा प्रश्नों के लिए स्टार टूल है।

• यह आपको वांछित रिपोर्ट या विश्लेषण के प्रकार का वर्णन करने की अनुमति देता है, और कोपायलट पावर BI पृष्ठ बनाता है, विज़ुअलाइज़ेशन की सिफारिश करता है, और कार्यकारी सारांश तैयार करता है।
• यह डेटा मॉडल के बारे में सहज प्रश्नोत्तर चर्चा को प्रोत्साहित करने के लिए स्वचालित रूप से समानार्थी शब्द और विवरण उत्पन्न करता है।
• यह उपयोगकर्ता को बेहतर प्रश्न लिखने या रिपोर्ट के उद्देश्यों को परिष्कृत करने में मदद करता है।
• यह पावर BI डेस्कटॉप के साथ पूर्ण एकीकरण प्रदान करता है, जिससे आप संबंधित कार्यक्षेत्र चुन सकते हैं और ऊपर वर्णित क्षमताओं के माध्यम से खपत को नियंत्रित कर सकते हैं।

सीमाएं: वर्तमान में प्राइवेट लिंक या बंद नेटवर्क परिवेशों के साथ संगत नहीं है। स्टैंडअलोन अनुभव के लिए समर्थित क्षेत्र में होना आवश्यक है और इसके लिए फ़ैब्रिक को उपयोग के लिए सक्षम करने की आवश्यकता नहीं है, केवल उपयुक्त क्षेत्र में।

वास्तविक समय सह-पायलट (वास्तविक समय खुफिया)

कोपायलट और कुस्टो क्वेरी लैंग्वेज (KQL) के साथ इसके एकीकरण के कारण वास्तविक समय डेटा अन्वेषण और विश्लेषण एक और स्तर पर पहुंच गया है। यह उन्नत और नौसिखिए उपयोगकर्ताओं को व्यावसायिक इरादे को प्रभावी प्रश्नों में बदलने और प्राप्त परिणामों के बारे में विस्तृत स्पष्टीकरण प्राप्त करने की अनुमति देता है।