Como gerar um Data Dictionary em Copilot no Power BI

Criaremos um Data Dictionary que documenta colunas, exemplos e se existem valores nulos, e usaremos o Copilot no Power BI para transformar esses metadados em descrições legíveis. Um Data Dictionary facilita a compreensão do modelo por outras pessoas e melhora a qualidade do relatório.

Pré-requisitos

• Power BI Desktop (ou acesso ao serviço Power BI) atualizado
• Acesso ao Copilot no Power BI (conta organizacional com o Copilot ativado)
• Relatório com, pelo menos, uma tabela chamada Sales (ou adaptar o nome no passo)

Passo 1: Criar uma consulta Data Dictionary em Power Query

Vamos criar uma nova consulta que percorre as colunas de uma tabela (ex: Sales) e gera o nome da coluna, um valor de exemplo e um indicador de nulos. Este conjunto é a base do Data Dictionary.

let
  Source = Sales,
  ColNames = Table.ColumnNames(Source),
  Build = List.Transform(ColNames, (c) => 
    [ Name = c,
      Sample = try List.First(List.RemoveNulls(Table.Column(Source,c))) otherwise null,
      HasNulls = List.Contains(Table.Column(Source,c), null)
    ]),
  Result = Table.FromRecords(Build)
in
  Result

Como aplicar: no Power BI Desktop escolha Transform data, depois Home > New Source > Blank Query. Abra o Advanced Editor e cole o código. Se a tabela não se chamar Sales, substitua pelo nome da sua tabela (por exemplo Customers).

Passo 2: Refinar descrições com o Copilot no Power BI

Agora que tem uma tabela de metadados, exporte-a para uma página de relatório (crie uma tabela visual com Name, Sample, HasNulls) e invoque o Copilot no painel do relatório. Peça ao Copilot para gerar descrições curtas por coluna usando o nome e o exemplo.

Exemplo de prompt para o Copilot:
Gerar descrições curtas (1-2 frases) para cada coluna usando Name e Sample. Indicar se HasNulls é relevante. Retorna numa tabela com Coluna e Descrição.

O Copilot vai analisar os nomes e exemplos e devolver sugestões de descrições. Revise cada descrição para garantir precisão (especialmente para abreviaturas e códigos).

Passo 3: Incorporar as descrições no modelo Power BI

Existem duas formas simples de adicionar as descrições ao modelo:

1. Manual: no Power BI Desktop abra o Model view, selecione uma coluna e cole a descrição no campo Description do painel de propriedades.
2. Documentar na própria página: mantenha a tabela do Data Dictionary numa página de documentação do relatório para que utilizadores a consultem sem alterar o modelo.

Para equipas maiores, pode exportar a tabela do Data Dictionary para CSV (Home > Export data) e partilhá-la com a equipa de modelagem para atualizarem as propriedades em massa usando o Tabular Editor (fluxo de trabalho separado).

Passo 4: Automatizar e manter atualizado

Configure a consulta do Data Dictionary para actualizar automaticamente com o resto do modelo: no Power BI Service publique o relatório e ative o agendamento de refresh no dataset. Assim, a tabela de metadados reflete mudanças de colunas e valores.

Se as colunas mudarem com frequência, inclua uma coluna Version ou LastUpdated na tabela de Data Dictionary que registe a última data de execução do refresh para controlo histórico.

Verificar o resultado

Para confirmar que tudo está bem:

• Abra a página de documentação e verifique se a tabela mostra nomes, exemplos e HasNulls coerentes com os dados atuais.
• Se tiver copiado as descrições para o modelo, verifique no Model view que as propriedades Description aparecem ao selecionar colunas.
• Peça ao Copilot uma lista resumida: por exemplo, pergunte "Mostrar as 5 colunas mais importantes com as descrições" e confirme se as descrições geradas correspondem ao que copiou.

Conclusão

Com este processo obtém um Data Dictionary útil e fácil de manter, que melhora a compreensão do modelo e acelera o onboarding. Próximos passos: automatizar a exportação para CSV e integrar revisão humana no ciclo de desenvolvimento. Dica: comece por gerar descrições para as 10 colunas mais críticas e valide com a equipa antes de documentar tudo — qual é a primeira tabela que vai documentar?