Preguntas y respuestas en lenguaje natural en Power BI: haga preguntas, obtenga gráficos

La promesa del análisis de autoservicio siempre ha sido la siguiente: los usuarios empresariales deberían poder responder sus propias preguntas sin esperar a que un desarrollador cree un informe. Las preguntas y respuestas en lenguaje natural (NL Q&A) de Power BI acercan esta promesa a la realidad: los usuarios escriben una pregunta en inglés sencillo (o en uno de los más de 20 idiomas admitidos) y Power BI genera una visualización que la responde.

"Muéstrame las ventas por región del tercer trimestre del año pasado como un gráfico de barras" produce un gráfico de barras de las ventas regionales del tercer trimestre. "¿Cuáles fueron los 10 clientes principales por ingresos el mes pasado?" muestra una tabla de clientes ordenados por ingresos. "¿Cómo cambió el margen bruto en comparación con el año pasado?" produce un gráfico de líneas con ambas series.

Esta guía cubre cómo funciona NL Q&A internamente, cómo optimizar su modelo semántico para un mejor rendimiento de NL Q&A, las limitaciones que rigen dónde funciona y dónde no, y cómo se integra con el ecosistema de análisis de IA de Power BI más amplio.

Conclusiones clave

• Power BI Q&A convierte preguntas en lenguaje natural en consultas DAX utilizando un modelo de lenguaje de IA
• Las preguntas y respuestas funcionan mejor con tablas, columnas y medidas bien nombradas: la calidad del modelo semántico determina directamente la calidad de las preguntas y respuestas
• Los sinónimos enseñan terminología empresarial de preguntas y respuestas que difiere de los nombres de campos técnicos
• Las herramientas de preguntas y respuestas en Power BI Desktop permiten a los modeladores de datos ver qué preguntas las preguntas y respuestas pueden y no pueden responder
• Preguntas y respuestas admite más de 20 idiomas, aunque el inglés proporciona la capacidad de consulta más completa
• El objeto visual de preguntas y respuestas se puede agregar a cualquier página de informe de Power BI para consultas integradas en lenguaje natural.
• La integración de Cortana y Smart Narratives extienden las capacidades de NL más allá de las preguntas y respuestas interactivas
• Limitaciones: Preguntas y respuestas no pueden realizar cálculos Preguntas y respuestas no pueden conceptualizar, manejar preguntas ambiguas de manera confiable ni ejecutar consultas entre conjuntos de datos

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Cómo funcionan las preguntas y respuestas en lenguaje natural

El motor de preguntas y respuestas de NL de Power BI procesa la pregunta de un usuario mediante varios pasos:

1. Análisis lingüístico: la pregunta se analiza en sus componentes semánticos: entidades (a qué cosas se hace referencia), relaciones (cómo se relacionan esas cosas) e intención (qué operación realizar: contar, sumar, comparar, clasificar, filtrar, tendencia).

2. Coincidencia de esquemas: las entidades analizadas se comparan con las tablas, columnas y medidas del modelo semántico. "Ventas" puede coincidir con una medida denominada [Net Sales] o una tabla denominada Sales. "Último mes" se reconoce como un período de tiempo y se traduce a un filtro de fecha.

3. Generación de consultas: los componentes coincidentes se ensamblan en una consulta DAX que captura la intención del usuario. "Ingresos totales por país último trimestre" pasa a ser:

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

4. Selección de visualización: Preguntas y respuestas selecciona el tipo de gráfico más apropiado según la estructura de la consulta. Las comparaciones entre categorías producen gráficos de barras. Las tendencias a lo largo del tiempo producen gráficos de líneas. Las clasificaciones producen gráficos de barras ordenados. El usuario puede anular el tipo de gráfico especificándolo en la pregunta ("como mapa", "como gráfico circular", "como tabla").

5. Representación: la visualización seleccionada se representa en la interfaz de Preguntas y respuestas, con la pregunta interpretada mostrada para que los usuarios puedan ver cómo Preguntas y respuestas entendieron su pregunta.

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La calidad del modelo semántico determina la calidad de las preguntas y respuestas

El factor más importante en el desempeño de las preguntas y respuestas es la calidad del modelo semántico. Las preguntas y respuestas solo pueden responder preguntas sobre cosas que el modelo expresa claramente.

Borrar nombres de tablas y columnas: los nombres de columnas como cust_nm, txn_dt y rev_amt son opacos al procesamiento del lenguaje natural. Cámbieles el nombre a Customer Name, Transaction Date y Revenue Amount. Preguntas y respuestas utiliza estos nombres directamente en la coincidencia de entidades.

Descripciones de medidas: cada medida debe tener una descripción que explique lo que mide en términos comerciales. Preguntas y respuestas utiliza estas descripciones como señales de coincidencia adicionales.

Ocultar columnas técnicas: la experiencia de preguntas y respuestas es mejor cuando los usuarios solo ven campos relevantes para el negocio. Oculte claves técnicas (ID, claves externas), indicadores internos y columnas de preparación de la vista del informe. Esto reduce la posibilidad de que Preguntas y respuestas relacione la pregunta de un usuario con una columna técnica en lugar de con una medida comercial.

Marcar la tabla de fechas: En Power BI Desktop → Herramientas de tabla → Marcar como tabla de fechas. Esto permite que Preguntas y respuestas reconozca preguntas relacionadas con el tiempo ("el año pasado", "este mes", "tercer trimestre") y las traduzca correctamente a filtros de fecha.

Defina sinónimos para términos clave: los usuarios empresariales suelen utilizar terminología diferente a la de los nombres de campo en el modelo. Consulte la sección de sinónimos a continuación.

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Configurar sinónimos

Los sinónimos enseñan a Preguntas y respuestas el vocabulario empresarial utilizado por su organización. Sin sinónimos, las preguntas y respuestas deben hacer coincidir las preguntas de los usuarios con los nombres exactos de los campos en el modelo, que a menudo no coinciden con la forma en que la gente habla realmente sobre el negocio.

Agregar sinónimos en Power BI Desktop:

Inicio → Configuración de preguntas y respuestas → Sinónimos (o seleccione Configuración de preguntas y respuestas en el panel Datos)

El panel de sinónimos muestra todas las tablas, columnas y medidas del modelo. Para cada elemento, puede agregar sinónimos que Preguntas y respuestas reconocerán como formas alternativas de referirse a ese elemento.

Ejemplos:

Los sinónimos de medidas son particularmente valiosos: los usuarios empresariales a menudo usan términos coloquiales ("¿cuántos acuerdos cerramos?" se asigna a [Closed Opportunities]) que no guardan ningún parecido textual con el nombre de la medida.

Vocabulario específico del dominio: las organizaciones médicas añaden terminología clínica. Las empresas de servicios financieros agregan nombres de métricas específicas de la industria (AUM, NAV, índice de gastos). Las empresas manufactureras añaden terminología de producción (rendimiento, rendimiento, tasa de desperdicio).

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Visual de preguntas y respuestas en informes

El objeto visual de preguntas y respuestas se puede incrustar en cualquier página de informe de Power BI, brindando a los usuarios una interfaz en lenguaje natural junto con los elementos visuales interactivos tradicionales.

Agregando la imagen de preguntas y respuestas: En Power BI Desktop, Insertar → Objeto visual Preguntas y respuestas. Cambie su tamaño y colóquelo en la página del informe. Opcionalmente, complete previamente una pregunta predeterminada para que el objeto visual se cargue con un gráfico útil en lugar de un mensaje vacío.

Preguntas sugeridas: configure las preguntas sugeridas que aparecen como mensajes en los que se puede hacer clic en el objeto visual Preguntas y respuestas. Estos guían a los usuarios menos experimentados hacia los tipos de preguntas que Q&A maneja bien. Configure en Configuración de preguntas y respuestas → Preguntas sugeridas.

Conversión de resultados de preguntas y respuestas en objetos visuales: cuando un usuario obtiene una respuesta útil de preguntas y respuestas, puede hacer clic en "Convertir este resultado en un objeto visual", convirtiendo la visualización de preguntas y respuestas en un objeto visual estándar de Power BI que puede agregar a un marcador personal o pedirle a un desarrollador que lo haga permanente.

Incrustación en paneles: en un panel de Power BI (a diferencia de un informe), las preguntas y respuestas están disponibles de forma nativa en la barra superior. Los usuarios hacen clic en "Hacer una pregunta sobre sus datos" y consultan el conjunto de datos subyacente.

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Herramientas de preguntas y respuestas: prueba y mejora de la cobertura

Power BI Desktop incluye herramientas de preguntas y respuestas que ayudan a los modeladores de datos a comprender qué preguntas pueden manejar las preguntas y respuestas y dónde tienen dificultades.

Herramienta de prueba de preguntas y respuestas: ingrese preguntas en la interfaz de prueba y vea cómo Q&A las interpreta. La herramienta muestra:

• Qué campos coincidieron con cada parte de la pregunta.
• Si el partido fue seguro o incierto
• La consulta DAX generada
• La visualización resultante.

Revisar preguntas sugeridas: Preguntas y respuestas sugiere automáticamente preguntas basadas en la estructura del modelo. Revíselos para comprender qué preguntas y respuestas creen que preguntarán los usuarios y si esas preguntas producen resultados correctos.

Enseñar preguntas y respuestas: cuando una pregunta produce un resultado incorrecto, el flujo de trabajo "Enseñar preguntas y respuestas" le permite corregir la interpretación. Usted especifica qué campos deben coincidir con cada parte de la pregunta y Preguntas y respuestas aprende de esta corrección para sesiones futuras.

Prueba de cobertura de pregunta a respuesta: un enfoque práctico es compilar una lista de 20 a 30 preguntas que sus usuarios probablemente hagan, ejecutarlas a través de la herramienta de prueba de preguntas y respuestas e identificar entre 5 y 10 que producen malos resultados. Solucionarlos (mediante sinónimos, cambios de nombre o cambios de modelo) mejora drásticamente la experiencia de preguntas y respuestas para usuarios reales.

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Idiomas admitidos

Power BI Q&A admite consultas en lenguaje natural en más de 20 idiomas:

Inglés, alemán, español, francés, italiano, portugués, holandés, sueco, danés, noruego, finlandés, chino (simplificado y tradicional), japonés, coreano, árabe, turco, ruso, polaco y checo.

La calidad del idioma varía: el inglés proporciona la capacidad de preguntas y respuestas más rica: el motor de preguntas y respuestas de NL de Microsoft está mejor entrenado en inglés. Otros lenguajes manejan bien patrones comunes, pero pueden tener dificultades con referencias temporales complejas, vocabulario específico de la industria o frases ambiguas.

Modelos multilingües: si su modelo atiende a usuarios en varios idiomas, considere agregar sinónimos en cada idioma admitido. Un usuario alemán que escribe "Umsatz nach Region" (ingresos por región) necesita Umsatz como sinónimo de medida de ingresos y Region como sinónimo del campo geográfico.

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Narrativas inteligentes: explicaciones de texto automatizadas

El objeto visual Smart Narratives de Power BI complementa las preguntas y respuestas con explicaciones de texto generadas automáticamente sobre lo que muestran los datos. En lugar de que el usuario haga una pregunta, Smart Narratives explica de forma proactiva tendencias, anomalías y hallazgos clave en lenguaje natural.

Agregar un objeto visual de Narrativas inteligentes a una página de informe genera un bloque de texto que describe las ideas clave de los otros objetos visuales de la página. A medida que los usuarios filtran con segmentaciones, la narrativa se actualiza para describir la vista filtrada.

Casos de uso:

• Describe automáticamente lo que cambió en los datos desde el último período.
• Explicar por qué un gráfico muestra lo que muestra.
• Muestra los puntos de datos más importantes sin que el usuario los identifique visualmente.
• Generar comentarios de informes para paneles ejecutivos.

Narrativas personalizadas permiten a los desarrolladores de informes escribir texto de plantilla con marcadores de posición de valores dinámicos: la estructura del texto se crea, pero los valores se actualizan con los datos:

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

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Limitaciones y cuándo no utilizar Preguntas y respuestas

Las preguntas y respuestas en lenguaje natural son una herramienta poderosa, pero tiene limitaciones reales que establecen expectativas realistas.

Preguntas y respuestas no pueden:

• Realizar cálculos que no puede conceptualizar desde el lenguaje natural (expresiones DAX complejas, modelado estadístico)
• Responder preguntas sobre datos que no están en el conjunto de datos conectado (no puede buscar en Internet ni en fuentes externas)
• Manejar preguntas muy ambiguas de manera confiable ("muéstrame nuestras mejores cosas" es demasiado vago)
• Ejecutar consultas que requieran contexto de preguntas anteriores (no tiene memoria de conversación entre preguntas)
• Responder preguntas que involucran múltiples conjuntos de datos sin relaciones entre conjuntos de datos definidas en el modelo

Preguntas y respuestas tienen problemas:

• Las siglas y abreviaturas específicas de la organización no se agregan como sinónimos.
• Preguntas muy largas y complejas con múltiples condiciones.
• Preguntas sobre métricas derivadas no definidas como medidas (no inferirá cálculos complejos a partir del lenguaje natural)
• Cálculos de fechas más complejos que los de períodos relativos (por ejemplo, "últimos 3 trimestres fiscales excluyendo el trimestre actual incompleto")

Para quién están diseñadas las preguntas y respuestas: usuarios empresariales que saben qué pregunta quieren responder pero no saben cómo encontrarla en un informe prediseñado. Usuarios avanzados que desean explorar datos rápidamente sin crear un informe. Ejecutivos que desean una interfaz natural para verificar números específicos.

¿Quién debería usar informes prediseñados?: usuarios que hacen las mismas preguntas repetidamente (crear un informe para ellos), usuarios que necesitan especificaciones visuales exactas (los gráficos seleccionados automáticamente de Preguntas y respuestas pueden no coincidir con los requisitos de gobernanza) y usuarios que necesitan realizar filtros cruzados entre múltiples preguntas relacionadas (el informe interactivo estándar es mejor).

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Preguntas frecuentes

¿Las preguntas y respuestas de Power BI funcionan con todos los orígenes de datos?

Preguntas y respuestas de Power BI funciona con conjuntos de datos en modo de importación (los más comunes y mejor admitidos). También funciona con conjuntos de datos de DirectQuery, aunque el rendimiento puede ser más lento ya que cada pregunta de preguntas y respuestas genera una consulta de base de datos en vivo. Preguntas y respuestas no funciona con modelos compuestos de múltiples fuentes donde la pregunta tendría que abarcar múltiples fuentes de DirectQuery. Live Connection a Azure Analysis Services o Power BI Datasets admite preguntas y respuestas si el modelo conectado está bien configurado.

¿Cómo puedo hacer para que las preguntas y respuestas produzcan resultados correctos para la terminología de mi organización?

El mecanismo principal son los sinónimos: agregue el vocabulario empresarial de su organización como sinónimos para los campos y medidas correspondientes en el modelo semántico. Además: cambie el nombre de los nombres de las columnas técnicas a nombres amigables para la empresa, oculte campos técnicos irrelevantes, marque la tabla de fechas y utilice la herramienta de enseñanza de Preguntas y respuestas para corregir interpretaciones incorrectas específicas. Probar las preguntas y respuestas con una muestra de 20 preguntas de usuarios reales y corregir las fallas es el camino más eficiente hacia una experiencia de preguntas y respuestas de alta calidad.

¿Pueden las preguntas y respuestas de Power BI responder preguntas sobre varias tablas?

Sí. Preguntas y respuestas pueden formular consultas que abarquen varias tablas relacionadas en el modelo semántico. Una pregunta como "ventas totales por categoría de cliente" puede unir la tabla de hechos de Ventas a la dimensión Cliente a través de la relación definida del modelo. Preguntas y respuestas maneja bien las relaciones de un solo paso; Las rutas complejas de relaciones de múltiples saltos pueden producir resultados incorrectos si las relaciones del modelo son ambiguas.

¿Las preguntas y respuestas están disponibles en Power BI Report Server (local)?

Preguntas y respuestas de Power BI es principalmente una característica del servicio Power BI (nube). Power BI Report Server (la versión local) admite un subconjunto de funciones de preguntas y respuestas, pero no incluye el procesamiento NL completo disponible en el servicio en la nube. Las organizaciones que requieren una implementación local deben evaluar qué funciones de preguntas y respuestas están disponibles en su versión del servidor de informes.

¿Cómo se comparan las preguntas y respuestas de Power BI con Microsoft Copilot para Power BI?

Power BI Q&A utiliza lenguaje natural para consultar el modelo de datos directamente, generando gráficos y tablas. Microsoft Copilot para Power BI (disponible en Fabric) va más allá: puede generar páginas de informes, escribir medidas DAX, resumir información valiosa del informe en texto y responder preguntas sobre el informe en lugar de solo los datos. Copilot utiliza modelos de lenguaje grandes (clase GPT-4) para una interfaz conversacional más capaz, mientras que Q&A utiliza un motor de procesamiento NL más restringido y optimizado para consultas de datos. Copilot requiere Microsoft Fabric y está disponible en regiones compatibles.

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Próximos pasos

Las preguntas y respuestas en lenguaje natural funcionan mejor cuando se basan en un modelo semántico bien diseñado con nombres de campos claros, sinónimos completos y tablas de fechas correctamente marcadas. La tecnología es poderosa, pero la experiencia del usuario depende en gran medida de la calidad del modelo de datos subyacente.

Los servicios de análisis de Power BI AI de ECOSIRE incluyen configuración de preguntas y respuestas, desarrollo de sinónimos e integración de características de Power BI AI, incluidas narrativas inteligentes, detección de anomalías y Microsoft Copilot. Contáctenos para evaluar la preparación para preguntas y respuestas de su modelo semántico e implementar una experiencia de lenguaje natural optimizada para sus usuarios.