Como criar sugestões automáticas de filtros no Copilot do Power BI

Este tutorial mostra como configurar o Copilot no Power BI para gerar sugestões automáticas de filtros relevantes para cada relatório. Ter sugestões automáticas ajuda utilizadores a encontrar respostas mais rapidamente e reduz perguntas repetitivas à equipa de BI.

Pré-requisitos

• Conta com acesso ao Power BI e Copilot ativado no tenant.
• Relatório publicado no Power BI Service com dataset bem modelado.
• Permissões para editar a página do relatório (Edit).
• Noções básicas de DAX e modelação de dados.

Passo 1: Identificar campos relevantes para sugestões

Começa por escolher quais os campos (colunas) que fazem mais sentido como filtros automáticos — por exemplo: Country, ProductCategory, Year, SalesRegion. O objetivo é reduzir ruído e apresentar apenas opções úteis ao utilizador.

Passo 2: Criar uma tabela de metadados de filtros

Cria uma tabela simples no Power BI que descreva cada filtro que queres sugerir. Esta tabela permite ao Copilot usar contexto estruturado para formular sugestões.

// Exemplo de tabela em DAX ou Power Query (Power Query recomendado)
let
  Source = Table.FromRecords({
    [Field = "Country", Label = "País", Type = "categorical"],
    [Field = "ProductCategory", Label = "Categoria", Type = "categorical"],
    [Field = "Year", Label = "Ano", Type = "numeric"],
    [Field = "SalesRegion", Label = "Região de Vendas", Type = "categorical"]
  })
in
  Source

Guarda esta tabela como FilterMetadata e carrega-a no dataset.

Passo 3: Adicionar colunas de suporte (exemplos de valores)

Adiciona uma coluna com exemplos representativos (sample values) para cada Field — assim o Copilot vê exemplos concretos ao gerar sugestões.

// Exemplo em Power Query para adicionar SampleValues
Table.AddColumn(FilterMetadata, "SampleValues", each
  if [Field] = "Country" then "Portugal, Spain, France"
  else if [Field] = "ProductCategory" then "Software, Hardware"
  else if [Field] = "Year" then "2022, 2023"
  else "Norte, Sul")

Passo 4: Publicar e testar o dataset no Power BI Service

Publica o relatório com a tabela FilterMetadata. No Power BI Service, certifica-te de que o dataset está atualizado e de que a tabela é visível para o Copilot.

Passo 5: Criar prompts estruturados para o Copilot

Usa um campo de texto ou um botão com instruções (prompt) que o utilizador pode usar. O ideal é guardar exemplos de prompts ao nível do relatório para orientar o Copilot.

// Exemplo de prompt guardado numa caixa de texto visível ao utilizador
"Sugere 3 filtros úteis para analisar vendas este mês com base em Country, ProductCategory e Year. Explica por que cada filtro é relevante."

Passo 6: Ajustar a experiência do Copilot (configurações e instruções)

No Power BI Service, abre o painel do Copilot para o relatório. Adiciona instruções curtas que refiram a tabela FilterMetadata — por exemplo, "Usa FilterMetadata para sugerir campos e exemplos". Isto melhora a precisão das sugestões.

Passo 7: Criar respostas de exemplo e testar variações

Experimenta várias versões do prompt e regista boas respostas do Copilot. Se necessário, refina a tabela FilterMetadata (por exemplo, adiciona peso/priority para campos mais importantes).

// Possível coluna adicional na tabela
// Priority: 1 (alto) a 5 (baixo)
[Field = "Country", Label = "País", Type = "categorical", SampleValues = "Portugal, Spain", Priority = 1]

Verificar o resultado

Para confirmar que está bem: pede ao Copilot sugestões com o prompt guardado. Deves ver 3 sugestões de filtros com explicação curta e exemplos de valores. Verifica também que as sugestões refletem Priority e SampleValues de FilterMetadata.

Conclusão

Agora tens uma forma estruturada de ensinar o Copilot a propor filtros úteis no Power BI usando uma tabela FilterMetadata e prompts orientadores. Próximos passos possíveis: automatizar a actualização de SampleValues com uma query sobre dados reais ou integrar sinais de utilização para ajustar Priority. Dica: começa com poucos campos e refina com feedback dos utilizadores.