Fragen und Antworten in natürlicher Sprache in Power BI: Stellen Sie Fragen, erhalten Sie Diagramme

Das Versprechen von Self-Service-Analysen war schon immer: Geschäftsanwender sollten in der Lage sein, ihre eigenen Fragen zu beantworten, ohne darauf warten zu müssen, dass ein Entwickler einen Bericht erstellt. Power BIs Natural Language Q&A (NL Q&A) bringt dieses Versprechen der Realität näher: Benutzer geben eine Frage in einfachem Englisch (oder einer von über 20 unterstützten Sprachen) ein und Power BI generiert eine Visualisierung, die die Frage beantwortet.

„Zeigen Sie mir die Umsätze nach Region für das 3. Quartal des letzten Jahres als Balkendiagramm“ erstellt ein Balkendiagramm der regionalen Umsätze im 3. Quartal. „Was waren die umsatzstärksten 10 Kunden im letzten Monat?“ zeigt eine Tabelle mit Kunden, sortiert nach Umsatz. „Wie hat sich die Bruttomarge im Vergleich zum letzten Jahr verändert?“ Erstellt ein Liniendiagramm mit beiden Serien.

Dieser Leitfaden behandelt, wie NL Q&A unter der Haube funktioniert, wie Sie Ihr semantisches Modell für eine bessere NL Q&A-Leistung optimieren, welche Einschränkungen bestimmen, wo es funktioniert und wo nicht, und wie es in das breitere Power BI-KI-Analyseökosystem integriert wird.

Wichtige Erkenntnisse

– Power BI Q&A konvertiert Fragen in natürlicher Sprache mithilfe eines KI-Sprachmodells in DAX-Abfragen

• Q&A funktioniert am besten mit gut benannten Tabellen, Spalten und Kennzahlen – die Qualität des semantischen Modells bestimmt direkt die Q&A-Qualität – Synonyme lehren Q&A-Geschäftsterminologie, die sich von technischen Fachgebietsnamen unterscheidet – Mit den Q&A-Tools in Power BI Desktop können Datenmodellierer sehen, welche Fragen Q&A beantworten können und welche nicht – Q&A unterstützt mehr als 20 Sprachen, wobei Englisch die umfassendsten Abfragefunktionen bietet – Q&A-Visuals können zu jeder Power BI-Berichtsseite hinzugefügt werden, um eingebettete Abfragen in natürlicher Sprache zu ermöglichen – Cortana-Integration und Smart Narratives erweitern die NL-Funktionen über interaktive Fragen und Antworten hinaus
• Einschränkungen: Q&A kann keine Berechnungen durchführen. Q&A kann keine Konzepte erstellen, mehrdeutige Fragen nicht zuverlässig bearbeiten oder datensatzübergreifende Abfragen ausführen

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Wie Fragen und Antworten in natürlicher Sprache funktionieren

Die NL Q&A-Engine von Power BI verarbeitet die Frage eines Benutzers in mehreren Schritten:

1. Linguistische Analyse: Die Frage wird in ihre semantischen Komponenten zerlegt – Entitäten (welche Dinge referenziert werden), Beziehungen (wie diese Dinge zusammenhängen) und Absicht (welche Operation auszuführen ist – Zählen, Summieren, Vergleichen, Rangfolge, Filter, Trend).

2. Schemaabgleich: Geparste Entitäten werden mit den Tabellen, Spalten und Kennzahlen des semantischen Modells abgeglichen. „Umsätze“ könnte mit einer Kennzahl namens [Net Sales] oder einer Tabelle mit dem Namen Sales übereinstimmen. „Letzter Monat“ wird als Zeitraum erkannt und in einen Datumsfilter übersetzt.

3. Abfragegenerierung: Die übereinstimmenden Komponenten werden zu einer DAX-Abfrage zusammengesetzt, die die Absicht des Benutzers erfasst. „Gesamtumsatz nach Land im letzten Quartal“ wird zu:

EVALUATE
SUMMARIZECOLUMNS(
    Geography[Country],
    CALCULATETABLE(
        'Date'[Date],
        'Date'[Quarter] = 3,
        'Date'[Year] = YEAR(TODAY()) -- adjusted for "last quarter"
    ),
    "Revenue", [Net Revenue]
)

4. Visualisierungsauswahl: Q&A wählt basierend auf der Abfragestruktur den am besten geeigneten Diagrammtyp aus. Vergleiche zwischen Kategorien führen zu Balkendiagrammen. Trends im Zeitverlauf erzeugen Liniendiagramme. Rankings erzeugen sortierte Balkendiagramme. Der Benutzer kann den Diagrammtyp überschreiben, indem er ihn in der Frage angibt („als Karte“, „als Kreisdiagramm“, „als Tabelle“).

5. Rendering: Die ausgewählte Visualisierung wird in der Q&A-Oberfläche gerendert, wobei die interpretierte Frage angezeigt wird, sodass Benutzer sehen können, wie Q&A ihre Frage verstanden hat.

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Die Qualität des semantischen Modells bestimmt die Q&A-Qualität

Der wichtigste Faktor für die Q&A-Leistung ist die Qualität des semantischen Modells. Mit Fragen und Antworten können nur Fragen zu Dingen beantwortet werden, die das Modell klar zum Ausdruck bringt.

Klare Tabellen- und Spaltennamen: Spaltennamen wie cust_nm, txn_dt und rev_amt sind für die Verarbeitung natürlicher Sprache undurchsichtig. Benennen Sie sie in Customer Name, Transaction Date und Revenue Amount um. Q&A verwendet diese Namen direkt beim Entitätsabgleich.

Maßnahmenbeschreibungen: Jede Maßnahme sollte eine Beschreibung haben, die erklärt, was sie in geschäftlicher Hinsicht misst. Q&A nutzt diese Beschreibungen als zusätzliche Matching-Signale.

Technische Spalten ausblenden: Das Q&A-Erlebnis ist besser, wenn Benutzer nur geschäftsrelevante Felder sehen. Blenden Sie technische Schlüssel (IDs, Fremdschlüssel), interne Flags und Staging-Spalten aus der Berichtsansicht aus. Dies verringert die Wahrscheinlichkeit, dass Fragen und Antworten die Frage eines Benutzers eher einer technischen Spalte als einer geschäftlichen Kennzahl zuordnen.

Datumstabelle markieren: In Power BI Desktop → Tabellentools → Als Datumstabelle markieren. Dies ermöglicht es Q&A, zeitbezogene Fragen („letztes Jahr“, „dieser Monat“, „Q3“) zu erkennen und sie korrekt in Datumsfilter zu übersetzen.

Synonyme für Schlüsselbegriffe definieren: Geschäftsanwender verwenden häufig eine andere Terminologie als die Feldnamen im Modell. Siehe den Abschnitt „Synonyme“ unten.

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Synonyme konfigurieren

Synonyme vermitteln Q&A das von Ihrer Organisation verwendete Geschäftsvokabular. Ohne Synonyme müssen Fragen und Antworten der Benutzer den genauen Feldnamen im Modell zugeordnet werden – die oft nicht mit der Art und Weise übereinstimmen, wie die Leute tatsächlich über das Unternehmen sprechen.

Hinzufügen von Synonymen in Power BI Desktop:

Startseite → Q&A-Setup → Synonyme (oder wählen Sie „Q&A-Setup“ im Datenfenster)

Im Synonymbereich werden alle Tabellen, Spalten und Kennzahlen im Modell angezeigt. Für jedes Element können Sie Synonyme hinzufügen, die von Q&A als alternative Verweismöglichkeiten auf dieses Element erkannt werden.

Beispiele:

Synonyme für Kennzahlen sind besonders wertvoll – Geschäftsanwender verwenden oft umgangssprachliche Begriffe („Wie viele Geschäfte haben wir abgeschlossen?“ entspricht [Closed Opportunities]), die keine inhaltliche Ähnlichkeit mit dem Kennzahlnamen haben.

Domänenspezifisches Vokabular: Medizinische Organisationen fügen klinische Terminologie hinzu. Finanzdienstleistungsunternehmen fügen branchenspezifische Kennzahlen hinzu (AUM, NAV, Kostenquote). Fertigungsunternehmen fügen Produktionsterminologie hinzu (Ausbeute, Durchsatz, Ausschussrate).

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Visuelle Fragen und Antworten in Berichten

Das Q&A-Visual kann in jede Power BI-Berichtsseite eingebettet werden und bietet Benutzern neben herkömmlichen interaktiven Visuals eine natürlichsprachliche Oberfläche.

Hinzufügen des Q&A-Visuals: In Power BI Desktop Einfügen → Q&A-Visual. Ändern Sie die Größe und positionieren Sie es auf der Berichtsseite. Füllen Sie optional eine Standardfrage vorab aus, damit das Bild mit einem nützlichen Diagramm und nicht mit einer leeren Eingabeaufforderung geladen wird.

Vorgeschlagene Fragen: Konfigurieren Sie vorgeschlagene Fragen, die als anklickbare Eingabeaufforderungen im Q&A-Visual angezeigt werden. Diese führen weniger erfahrene Benutzer zu den Arten von Fragen, mit denen Q&A gut zurechtkommt. Konfigurieren Sie es im Q&A-Setup → Vorgeschlagene Fragen.

Fragen-und-Antwort-Ergebnisse in visuelle Darstellungen umwandeln: Wenn ein Benutzer eine nützliche Frage-und-Antwort-Antwort erhält, kann er auf „Dieses Ergebnis in eine visuelle Darstellung umwandeln“ klicken. Dadurch wird die Frage-und-Antwort-Visualisierung in eine standardmäßige Power BI-Visualisierung umgewandelt, die er einem persönlichen Lesezeichen hinzufügen oder einen Entwickler bitten kann, diese dauerhaft zu machen.

Einbettung in Dashboards: Auf einem Power BI-Dashboard (im Gegensatz zu einem Bericht) sind Fragen und Antworten nativ in der oberen Leiste verfügbar. Benutzer klicken auf „Frage zu Ihren Daten stellen“ und fragen den zugrunde liegenden Datensatz ab.

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Q&A-Tools: Testen und Verbessern der Abdeckung

Power BI Desktop enthält Q&A-Tools, die Datenmodellierern helfen, zu verstehen, welche Fragen Q&A beantworten können und wo es Probleme gibt.

Q&A-Testtool: Geben Sie Fragen in die Testoberfläche ein und sehen Sie, wie Q&A sie interpretiert. Das Tool zeigt:

• Welche Felder wurden jedem Teil der Frage zugeordnet?
• Ob das Spiel zuversichtlich oder unsicher war – Die DAX-Abfrage wurde generiert
• Die resultierende Visualisierung

Vorgeschlagene Fragen überprüfen: Q&A schlägt automatisch Fragen basierend auf der Modellstruktur vor. Sehen Sie sich diese an, um zu verstehen, welche Fragen und Antworten die Benutzer Ihrer Meinung nach stellen werden – und ob diese Fragen zu korrekten Ergebnissen führen.

Fragen und Antworten unterrichten: Wenn eine Frage zu einem falschen Ergebnis führt, können Sie mit dem Workflow „Fragen und Antworten unterrichten“ die Interpretation korrigieren. Sie geben an, welche Felder jedem Teil der Frage zugeordnet werden sollen, und Q&A lernt aus dieser Korrektur für zukünftige Sitzungen.

Testen der Frage-zu-Antwort-Abdeckung: Ein praktischer Ansatz besteht darin, eine Liste mit 20 bis 30 Fragen zu erstellen, die Ihre Benutzer wahrscheinlich stellen werden, sie durch das Q&A-Testtool laufen zu lassen und die 5 bis 10 zu identifizieren, die zu schlechten Ergebnissen führen. Durch die Behebung dieser Probleme (durch Synonyme, Umbenennungen oder Modelländerungen) wird das Q&A-Erlebnis für echte Benutzer erheblich verbessert.

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Unterstützte Sprachen

Power BI Q&A unterstützt Abfragen in natürlicher Sprache in über 20 Sprachen:

Englisch, Deutsch, Spanisch, Französisch, Italienisch, Portugiesisch, Niederländisch, Schwedisch, Dänisch, Norwegisch, Finnisch, Chinesisch (vereinfacht und traditionell), Japanisch, Koreanisch, Arabisch, Türkisch, Russisch, Polnisch und Tschechisch.

Sprachqualität variiert: Englisch bietet die umfassendsten Frage-und-Antwort-Funktionen – die NL-Q&A-Engine von Microsoft ist am gründlichsten auf Englisch geschult. Andere Sprachen kommen gut mit gängigen Mustern zurecht, haben jedoch möglicherweise Probleme mit komplexen zeitlichen Bezügen, branchenspezifischem Vokabular oder mehrdeutigen Formulierungen.

Mehrsprachige Modelle: Wenn Ihr Modell Benutzer in mehreren Sprachen bedient, sollten Sie erwägen, in jeder unterstützten Sprache Synonyme hinzuzufügen. Ein deutscher Benutzer, der „Umsatz nach Region“ eingibt, benötigt Umsatz als Synonym für die Umsatzkennzahl und Region als Synonym für das Geografiefeld.

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Smart Narratives: Automatisierte Texterklärungen

Das Smart Narratives-Visual von Power BI ergänzt Fragen und Antworten durch automatisch generierte Texterklärungen zu den Datenanzeigen. Anstatt dass der Benutzer eine Frage stellt, erklärt Smart Narratives proaktiv Trends, Anomalien und wichtige Erkenntnisse in natürlicher Sprache.

Durch das Hinzufügen eines Smart Narratives-Visuals zu einer Berichtsseite wird ein Textblock generiert, der die wichtigsten Erkenntnisse aus den anderen Visuals auf der Seite beschreibt. Wenn Benutzer mit Slicern filtern, wird die Beschreibung aktualisiert, um die gefilterte Ansicht zu beschreiben.

Anwendungsfälle:

• Beschreiben Sie automatisch, was sich in den Daten seit dem letzten Zeitraum geändert hat
• Erklären Sie, warum ein Diagramm zeigt, was es zeigt
• Zeigen Sie die wichtigsten Datenpunkte an, ohne dass der Benutzer sie visuell identifizieren kann
• Generieren Sie Berichtskommentare für Executive-Dashboards

Benutzerdefinierte Erzählungen ermöglichen es Berichtsentwicklern, Vorlagentext mit dynamischen Wertplatzhaltern zu schreiben – die Textstruktur wird erstellt, aber die Werte werden mit den Daten aktualisiert:

Revenue was [Revenue Measure] in [Period], representing a [Growth %]
[increase/decrease] compared to [Prior Period Revenue] in [Prior Period].

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Einschränkungen und wann man Fragen und Antworten nicht verwenden sollte

Fragen und Antworten in natürlicher Sprache sind ein leistungsstarkes Tool, weisen jedoch echte Einschränkungen auf, die realistische Erwartungen wecken.

Fragen und Antworten können nicht:

• Führen Sie Berechnungen durch, die in natürlicher Sprache nicht konzeptualisiert werden können (komplexe DAX-Ausdrücke, statistische Modellierung).
• Beantworten Sie Fragen zu Daten, die nicht im verbundenen Datensatz enthalten sind (das Internet oder externe Quellen können nicht durchsucht werden).
• Behandeln Sie höchst zweideutige Fragen zuverlässig („Zeigen Sie mir unser Bestes“ ist zu vage)
• Führen Sie Abfragen aus, die den Kontext vorheriger Fragen erfordern (es gibt keinen Konversationsspeicher zwischen den Fragen).
• Beantworten Sie Fragen zu mehreren Datensätzen ohne im Modell definierte datensatzübergreifende Beziehungen

Q&A-Probleme mit:

• Organisationsspezifische Akronyme und Abkürzungen wurden nicht als Synonyme hinzugefügt – Sehr lange, komplexe Fragen mit mehreren Bedingungen
• Fragen zu abgeleiteten Metriken, die nicht als Kennzahlen definiert sind (es werden keine komplexen Berechnungen aus natürlicher Sprache abgeleitet)
• Datumsberechnungen, die komplexer sind als relative Zeiträume (z. B. „letzte drei Geschäftsquartale ohne das aktuelle unvollständige Quartal“)

Für wen Q&A konzipiert ist: Geschäftsanwender, die wissen, welche Frage sie beantworten möchten, aber nicht wissen, wie sie sie in einem vorgefertigten Bericht finden können. Power-User, die Daten schnell erkunden möchten, ohne einen Bericht zu erstellen. Führungskräfte, die eine natürliche Schnittstelle zum Überprüfen bestimmter Zahlen wünschen.

Wer sollte stattdessen vorgefertigte Berichte verwenden: Benutzer, die dieselben Fragen wiederholt stellen (für sie einen Bericht erstellen), Benutzer, die genaue visuelle Spezifikationen benötigen (die automatisch ausgewählten Diagramme von Q&A entsprechen möglicherweise nicht den Governance-Anforderungen) und Benutzer, die eine Kreuzfilterung zwischen mehreren verwandten Fragen durchführen müssen (der standardmäßige interaktive Bericht ist besser).

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Häufig gestellte Fragen

Funktioniert Power BI Q&A mit allen Datenquellen?

Power BI Q&A funktioniert mit Datensätzen im Importmodus (die gebräuchlichsten und am besten unterstützten). Es funktioniert auch mit DirectQuery-Datensätzen, allerdings kann die Leistung langsamer sein, da jede Frage und Antwort eine Live-Datenbankabfrage generiert. Fragen und Antworten funktionieren nicht mit zusammengesetzten Modellen mit mehreren Quellen, bei denen sich die Frage über mehrere DirectQuery-Quellen erstrecken müsste. Die Live-Verbindung zu Azure Analysis Services oder Power BI-Datensätzen unterstützt Fragen und Antworten, wenn das verbundene Modell gut konfiguriert ist.

Wie sorge ich dafür, dass Fragen und Antworten korrekte Ergebnisse für die Terminologie meiner Organisation liefern?

Der primäre Mechanismus sind Synonyme – fügen Sie das Geschäftsvokabular Ihrer Organisation als Synonyme für die entsprechenden Felder und Kennzahlen im semantischen Modell hinzu. Zusätzlich: Benennen Sie technische Spaltennamen in geschäftsfreundliche Namen um, blenden Sie irrelevante technische Felder aus, markieren Sie die Datumstabelle und verwenden Sie das Q&A-Lehrtool, um bestimmte falsche Interpretationen zu korrigieren. Das Testen von Q&A anhand einer Stichprobe von 20 echten Benutzerfragen und das Beheben der Fehler ist der effizienteste Weg zu einem qualitativ hochwertigen Q&A-Erlebnis.

Kann Power BI Q&A Fragen zu mehreren Tabellen beantworten?

Ja. Q&A kann Abfragen formulieren, die mehrere verwandte Tabellen im semantischen Modell umfassen. Eine Frage wie „Gesamtumsatz nach Kundenkategorie“ kann die Faktentabelle „Sales“ über die definierte Beziehung des Modells mit der Kundendimension verbinden. Mit Fragen und Antworten können einstufige Beziehungen gut gehandhabt werden. Komplexe Multi-Hop-Beziehungspfade können zu falschen Ergebnissen führen, wenn die Beziehungen des Modells nicht eindeutig sind.

Sind Fragen und Antworten im Power BI-Berichtsserver (lokal) verfügbar?

Power BI Q&A ist in erster Linie eine Funktion des Power BI-Dienstes (Cloud). Power BI Report Server (die lokale Version) unterstützt einen Teil der Q&A-Funktionalität, umfasst jedoch nicht die vollständige NL-Verarbeitung, die im Cloud-Dienst verfügbar ist. Organisationen, die eine lokale Bereitstellung benötigen, sollten prüfen, welche Q&A-Funktionen in ihrer Report Server-Version verfügbar sind.

Wie schneidet Power BI Q&A im Vergleich zu Microsoft Copilot für Power BI ab?

Power BI Q&A verwendet natürliche Sprache, um das Datenmodell direkt abzufragen und Diagramme und Tabellen zu erstellen. Microsoft Copilot für Power BI (verfügbar in Fabric) geht noch einen Schritt weiter – es kann Berichtsseiten generieren, DAX-Kennzahlen schreiben, Berichtserkenntnisse in Textform zusammenfassen und Fragen zum Bericht und nicht nur zu den Daten beantworten. Copilot verwendet große Sprachmodelle (GPT-4-Klasse) für eine leistungsfähigere Konversationsschnittstelle, während Q&A eine eingeschränktere NL-Verarbeitungs-Engine verwendet, die für Datenabfragen optimiert ist. Copilot erfordert Microsoft Fabric und ist in unterstützten Regionen verfügbar.

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Nächste Schritte

Fragen und Antworten in natürlicher Sprache funktionieren am besten, wenn sie auf einem gut gestalteten semantischen Modell mit klaren Feldnamen, umfassenden Synonymen und ordnungsgemäß markierten Datumstabellen basieren. Die Technologie ist leistungsstark, das Benutzererlebnis hängt jedoch stark von der Qualität des zugrunde liegenden Datenmodells ab.

Die Power BI-KI-Analysedienste von ECOSIRE umfassen die Q&A-Konfiguration, die Synonymentwicklung und die Integration von Power BI-KI-Funktionen, einschließlich Smart Narratives, Anomaly Detection und Microsoft Copilot. Kontaktieren Sie uns, um die Frage-und-Antwort-Bereitschaft Ihres semantischen Modells zu bewerten und ein optimiertes Erlebnis in natürlicher Sprache für Ihre Benutzer zu implementieren.