Každý měsíc procházíme, co nového přibylo v Power BI a Microsoft Fabric. Hledáme způsoby, jak tyto výstupy pro vás zatraktivnit – udělat zajímavější, přínosnější a čtivější. A tak zkoušíme něco nového – interně to pojímáme jako diskuzi a přehled toho, co nás zaujalo.
Snažíme se přidávat kontext, poznámky, případně praktické zkušenosti, když můžeme. Berte prosím tento první blogpost v novém formátu jako test – budeme rádi za jakoukoliv zpětnou vazbu. Čerpáme z oficiálního blogu Microsoftu a od komunitních legend.
Novinky z Power BI
COPILOT & AI: PĚTKRÁT JINAK A STÁLE S OTAZNÍKY
Ve Fabricu je nyní k dispozici pět samostatných Copilotů:
- Copilot pro reporty (Power BI) – pomáhá s návrhem a tvorbou reportů,
- Copilot pro SQL – generování a úprava SQL dotazů,
- Copilot pro Python – integrovaný v noteboocích,
- Copilot pro komunikaci/Q&A – umožňuje pokládat dotazy nad daty,
- Copilot pro Data Factory (pipeliny) – asistence při návrhu datových toků.
Každý funguje izolovaně a nesdílí kontext s ostatními. Navíc všechny spotřebovávají kapacitu, a to i v nečinnosti – podle testů až 30 %. Nově je dostupná i podpora pro mobilní zařízení (např. iPad nebo Android tablet), ale otázka stále zní, jak moc se zatím na Copilota můžeme spolehnout. Podrobnější rozbor publikoval Kurt Buhler ze SQLBI. V tuto chvíli jde spíše o experimentální nástroj, který zatím nedoporučujeme nasazovat do ostrého provozu.
Kurt narážel na problémy typu:
“Zadal jsem stejný dotaz pětkrát a dostal pět různých odpovědí. Dvakrát správně, třikrát mimo. Přitom šlo o jednoduchý dotaz na revenue.”
VISUAL CALCULATIONS A PODMÍNĚNÉ FORMÁTOVÁNÍ: NOVÉ MOŽNOSTI
Visual calculations začínají být prakticky využitelné. Komunita (např. Erik Svensen) denně sdílí příklady, kde dávají smysl – např. odečty nebo výpočty rozdílů přímo ve vizuálu, bez nutnosti vytvářet nové metriky v modelu.
“Potřeboval jsem v Power BI Service rychle porovnat hodnoty v tabulce – pomocí visual calculation to máte na pár kliknutí.”
Výhoda je jasná: není potřeba opakovaně počítat stejnou hodnotu, jako tomu bylo doposud. Výpočty lze nyní aplikovat i v rámci nativního vizuálního formátování. Novinka navíc umožňuje, že v rámci .PBIR projektu lze přepsat každý vizuál na EXPR. Díky tomu je možné použít podmíněné formátování i tam, kde to dříve nebylo možné – například na jednotlivá slova v nadpisu stránky. Pozor však na výkonnost – některé scénáře mohou celý report naopak zpomalit. Ačkoliv jsou visual calculations určeny primárně pro business uživatele, už se objevují případy, kdy dávají smysl i vývojářům.
AZURE MAPY V PUBLISHED TO WEB: POZOR NA DATA
Azure Mapy jsou nyní oficiálně podporovány i ve scénáři “Published to Web”. To je dobrá zpráva, ale stále platí, že dochází k přenosu geolokačních dat na servery třetí strany – konkrétně TomTom (hostováno v Azure).
Co je TomTom?
Nizozemská technologická firma zaměřená na digitální mapy a geolokační služby. Microsoft využívá jejich mapové podklady v Azure Maps. Přestože jsou servery hostovány v Azure, jedná se o službu třetí strany. I když se neodesílají samotné hodnoty, pro některé společnosti to může být zásadní problém z pohledu governance.
MODELING: EDITACE DIRECT LAKE MODELŮ V DESKTOPU
Nově lze upravovat Direct Lake modely přímo v Power BI Desktop. Dříve to bylo možné pouze v Power BI Service, což znamenalo nejen komplikovanější práci, ale i vyšší spotřebu kapacity (CU). Tato změna umožňuje lokální přípravu modelu a následné nasazení, čímž se snižují náklady a zvyšuje efektivita.
WRITE-BACK OD MICROSOFTU
Microsoft připravuje vlastní write-back vizuál, který bude součástí transanalytických aplikací. Zatím není veřejně dostupný, ale oficiálně byl oznámen.
ONELAKE KATALOG V TEAMS
Do Power BI integrace v Microsoft Teams přibyl OneLake katalog. Uživatelé nyní mohou jednodušeji vyhledávat datasety, ke kterým mají přístup, a filtrovat podle domény. Malé upozornění: již není možné vytvářet reporty z Teams aktivity – tato možnost byla zrušena.
MONITORING HUB + NASAZOVÁNÍ NAPŘÍČ REGIONY
Monitoring Hub nyní nabízí podrobnější metadata, včetně chybových hlášení, a vygeneruje i příslušné Python skripty pro práci se Semantic Linkem. Výraznou novinkou je také podpora deployment pipeline mezi regiony – např. z West Europe do East Europe.
Novinky z Fabric
Na únor padla slušná dávka novinek i do Fabricu. Co jsme stihli probrat?
ROZŠÍŘENÍ REST API PRO CAPACITY MANAGEMENT
Konečně je možné přes REST API:
- vytvářet Fabricové kapacity,
- upravovat jejich konfiguraci,
- spravovat jejich alokaci.
Tohle dává smysl zejména tam, kde se infrastruktura automatizuje a kapacity se orchestruálně nasazují podle potřeby.
LOGOVÁNÍ: O NĚCO LEPŠÍ
Vylepšení logů se týká hlavně toho, že:
- jednotlivé Spark joby jsou nově svázané s konkrétními notebooky,
- takže když hledáte chybu, víte, odkud to pochází.
Zároveň jsou nově dostupné určité segmenty logů pro lepší filtrování, ale…
“Spark cluster zvládne vygenerovat za pár minut miliardy záznamů. Filtrace je možná, ale orientace v takovém objemu není úplně snadná.”
AI SKILLS
Microsoft silně tlačí na tzv. AI Skills – připravené prostředí se zabudovanými komponentami (částečné LLM, předinstalované knihovny, atd.). Využívají Spark, takže kdo není kamarád se Sparkovým světem, může trochu narážet. Na Learn portálu už ale najdete scénáře, které se dají vyzkoušet – zatím spíš sandboxový přístup než něco, co by se rovnou dávalo do produkce.
COLLATIONS VE WAREHOUSE: DROBNOST, KTERÁ POTĚŠÍ
Doteď byly collations ve Fabric warehouse dost omezené (v podstatě binární – case-sensitive vždy). Teď je:
- možné nastavit collation při CREATE TABLE,
- nebo změnit přes ALTER TABLE,
- zatím pouze skriptem, v UI to ještě není.
“Hledali jste ‘Franta Vomáčka’ a nenašli jste ‘franta vomáčka’? Teď už jo.”
BULK INSERT + OPENROWSET
Další příjemná novinka – možnost provádět bulk insert přímo z externích zdrojů pomocí OPENROWSET.
- Hodí se pro scénáře, kdy potřebujete dostat velké objemy dat dovnitř bez pipeline.
- V kombinaci s externími tabulkami dává smysl i pro automatizovaný příjem dat.
EVENT HOUSE JIŽ NENÍ ZDARMA
Dříve bylo možné aktivovat monitoring workspace a data byla automaticky ukládána do Event Housu bez dalších nákladů. Nyní se však za tuto funkcionalitu platí – především kvůli tomu, že běží nad Event Stream technologií, která je nákladná na provoz (zejména v kombinaci s KQL dotazy a objemem dat).
Doporučujeme zkontrolovat konfigurace a očekávanou spotřebu CU před nasazením.
EXTERNAL DATA SHARING: FABRIC DOSTÁVÁ „DATA SHARE“ FUNKCI
Tahle věc je dost podobná tomu, co známe z Azure Data Share:
- vytvoříte „obal“ dat (dataset, tabulky, schémata),
- nastavíte příjemce,
- data se automaticky pravidelně posílají přes zabezpečený most.
“Microsoft nám takhle každé ráno pushuje data z MS Learn o certifikacích. V podstatě hotové API bez nutnosti si něco tvořit.”
Potenciál pro poskytování dat klientům formou Data as a Service ať už z Lakehouse, Warehouse nebo Kusto databáze. Vše lze konzumovat přes SQL Analytics endpoint.
To je od nás vše k únorovým novinkám. Pokud Vás některá z funkcí zaujala, dejte nám vědět. Budeme rádi za zpětnou vazbu.