הנתונים הגולמיים נטענו, הצינור נבנה – ואז ה-join נכשל בגלל סוגי נתונים שגויים או שהוויזואליזציות ב-Power BI נשארות ריקות. הפרק מראה איפה Copilot ב-Microsoft Fabric באמת מאיץ את העבודה, מקליטת הנתונים דרך טרנספורמציות ו-DAX ועד לדוח המוגמר, ואיפה עדיין נדרש שיקול דעת אנושי.מה תלמדו:איך Copilot בודק את הנתונים כבר ברגע החיבור: שמות עמודות לא עקביים, סוגי נתונים מעורבים ותבניות תאריך שונות – עם הצעות תיקון מעשיות לפני הייבואחלוקה של מערכי נתונים גדולים למחיצות ותצוגה מקדימה של קשרים, קרדינליות ואיכות הנתונים הצפויה של המודל העתידימדדי DAX מוכנים עם הסבר, התראות על צווארי בקבוק בביצועים כמו שאילתות משורשרות ללא צורך, ויומן שינויים אוטומטי שנשמר כמטא-נתונים במודלהוויזואליזציות הנכונות ב-Power BI: תרשים מפל, מפה או עץ פירוק במקום תרשימי עוגה עמוסים, וגם טיפים לעיצוב ולנגישותלולאת המשוב: איך Copilot לומד את כללי העסק שלכם מהתיקונים שלכם, ואיך אתם עצמכם הופכים למדלי נתונים טובים יותרמיועד לאנליסטים של נתונים, מפתחי BI ומהנדסי נתונים שרוצים להגיע מהר יותר למודלי נתונים נקיים ואמינים עם Microsoft Fabric ו-Power BI.הפרק הזה הוא גרסה עברית בדיבוב AI של הסרטון המונפש מתוך M365 Show של Microsoft MVP מירקו פטרס.▶ לצפייה בסרטון: https://youtu.be/fGsHFWHEDOU🎧 פרקים נוספים: https://www.m365.fm🎤 M365Con – כנס Microsoft מקוון בחינם: https://m365con.net💼 מירקו פטרס ב-LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/m365showpodcast/

This episode includes AI-generated content.