Microsoft Copilot은 숙련된 개발자보다 더 빨리 Power BI 대시보드를 만들 수 있을까요? 그리고 그것은 여러분의 직업에 어떤 의미일까요? 이번 에피소드는 같은 판매 데이터 세트로 AI와 사람의 전문성을 정면 대결시키고 속도, 정확성, 품질을 평가합니다.이번 에피소드에서 배울 내용:테스트 설계: 주문, 고객, 제품, 날짜 테이블이 포함된 판매 데이터 세트를 속도, 정확성, 대시보드 품질로 평가Copilot이 속도에서는 앞서지만 연초 대비 이익률 같은 측정값에서 필터 컨텍스트를 놓치는 이유데이터 모델링: 열 이름 기반 관계, 다대다 조인으로 부풀려진 합계, 일대다 브리지 테이블을 이용한 해결시간 인텔리전스: 전용 날짜 테이블과 회계연도 로직 대신 거래 날짜에 전년 대비 비교를 적용하는 문제대시보드 디자인: 일반적인 템플릿과 우선순위가 정해진 KPI, 총이익·순이익과 연결된 할인으로 만든 명확한 스토리의 차이Copilot이 어디에서 도움이 되고 어디에서 사람의 판단이 꼭 필요한지 알고 싶은 Power BI 개발자, 데이터 분석가, BI 리더를 위한 에피소드입니다.이 에피소드는 Microsoft MVP 미르코 피터스의 M365 Show 애니메이션 영상을 AI로 더빙한 한국어 버전입니다.▶ 영상 보기: https://youtu.be/ktDZ_8iLMcE🎧 더 많은 에피소드: https://www.m365.fm🎤 M365Con – 무료 온라인 Microsoft 콘퍼런스: https://m365con.net💼 LinkedIn의 미르코 피터스: https://www.linkedin.com/in/m365showpodcast/

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