Como criar métricas explanatórias em Copilot no Power BI

João Barros 26 de October de 2026 4 min de leitura

Este tutorial mostra como criar métricas explanatórias em Copilot no Power BI para que o Copilot gere automaticamente interpretações textuais e explicações para os teus KPI. É útil porque transforma números em contexto imediato, ajudando utilizadores a compreender variações sem escrever manualmente cada descrição.

Pré-requisitos

Conta com acesso ao Power BI e Copilot ativado.
Relatório Power BI com um modelo de dados básico (tabelas de factos e dimensões).
Medidas DAX já criadas para os KPI que queres explicar (ex.: TotalVendas, CrescimentoYTD).

Passo 1: Definir o objetivo da métrica explanatória

Decide que tipo de explicação queres: tendência (subida/descida), contribuição por categoria, ou comparação com período anterior. Esta escolha orienta o prompt que o Copilot usará e as medidas DAX adicionais que vais precisar.

Passo 2: Criar medidas DAX de suporte

Cria medidas que o Copilot possa usar para identificar causa e contexto: variação %, top categorias e sinais de anomalia. Mantém as medidas simples e nomeadas de forma clara.

// Exemplo mínimo de medidas DAX
TotalVendas = SUM(Sales[Amount])
VendasPeriodoAnterior = CALCULATE([TotalVendas], SAMEPERIODLASTYEAR(Date[Date]))
VariaçãoAno = DIVIDE([TotalVendas] - [VendasPeriodoAnterior], [VendasPeriodoAnterior])
TopCategoria = TOPN(1, SUMMARIZE(Products, Products[Category], "CatVendas", SUM(Sales[Amount])), [CatVendas], DESC)

Passo 3: Preparar campos e descritores para o Copilot

Cria uma tabela auxiliar (se necessário) com descritores legíveis que o Copilot pode usar no prompt — por exemplo nomes completos das medidas e texto de contexto do negócio. Isso ajuda a evitar ambiguidade quando o Copilot gera a explicação.

// Exemplo de tabela calculada para rótulos
Descritores = DATATABLE(
  "Key", STRING,{"TotalVendas","VariaçãoAno","TopCategoria"},
  "Label", STRING,{"Total de Vendas","Variação anual","Categoria com maior peso"}
)

Passo 4: Criar um visual de suporte para Copilot (Cartão + Tooltip)

Adiciona um cartão para o KPI principal e configura tooltips com as medidas de suporte. O Copilot usa o contexto do visual para gerar explicações mais precisas; garantir que as medidas estão visíveis no relatório melhora a qualidade do texto.

Passo 5: Configurar prompt no Copilot dentro do relatório

Abre o painel Copilot no Power BI e fornece um prompt claro que refira as medidas e o objetivo (ex.: explicar variação anual e top categoria). Inclui instruções sobre tom (formal/resumido) e extensão do texto.

Prompt de exemplo:
"Explica em 2-3 frases a variação anual de [TotalVendas] usando [VariaçãoAno] e indica a principal causa recorrendo a [TopCategoria]. Mantém o texto simples e acionável."

Passo 6: Testar e iterar o texto gerado

Pede ao Copilot a explicação e verifica se o texto refere corretamente os valores e categorias. Se houver ambiguidades, ajusta o prompt ou adiciona mais medidas de suporte (ex.: participação % por categoria, variação mensal).

Passo 7: Automatizar atualizações do texto com bookmarks e parâmetros

Cria bookmarks ou usa filtros de página para diferentes segmentos (região, produto). Quando o utilizador muda o filtro, pede novamente ao Copilot para regenerar a explicação; assim tens explicações contextuais sem editar manualmente.

Verificar o resultado

Confirma que o Copilot gera explicações que referem corretamente os valores e a categoria principal: compara os números no texto com os cartões do relatório. Testa vários filtros e períodos para garantir coerência. Erros comuns: texto que menciona valores desatualizados (verifica se o relatório foi atualizado) ou termos ambíguos (melhora os nomes das medidas).

Conclusão

Com estas etapas criaste métricas explanatórias que permitem ao Copilot transformar KPI em texto acionável. Próximos passos: enriquecer as medidas com análises de contribuição (decomposição) e criar prompts padrão para diferentes públicos. Dica: guarda prompts eficazes num ficheiro de referência para replicar em outros relatórios — qual o KPI que queres tornar explicável a seguir?