Copilot For Data Warehouse มอบข้อมูลเชิงลึกที่ชาญฉลาด

Copilot for Data Warehouse ใช้ชื่อของตารางและวิว ชื่อคอลัมน์ ข้อมูลเมตาของ Primary Key และ Foreign Key ในการสร้างโค้ด T-SQL โดย Copilot จะไม่ใช้ข้อมูลภายในตารางในการสร้างคำแนะนำ T-SQL

Copilot for Data Warehouse คืออะไร?

เป็นฟีเจอร์ AI ที่ Microsoft Fabric พัฒนาขึ้นเพื่อช่วยให้การบริหารจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลในคลังข้อมูล (Data Warehouse) เป็นเรื่องง่ายและรวดเร็วขึ้น โดยใช้เทคโนโลยี Generative AI ผสานกับความสามารถของ Natural Language Processing (NLP) ช่วยให้คุณสามารถแปลงภาษามนุษย์เป็นคำสั่ง SQL ได้ทันที พร้อมทั้งฟังก์ชันแนะนำโค้ดและ Insight อัจฉริยะที่ปรับเปลี่ยนตาม Context ของการใช้งานจริง

คุณสมบัติหลักประกอบด้วย:

แปลงภาษาธรรมชาติเป็น SQL: สั่งให้ Copilot สร้างคำสั่ง SQL โดยใช้คำถามภาษาธรรมชาติที่เข้าใจง่าย
การเติมโค้ดอัตโนมัติ: เพิ่มประสิทธิภาพในการเขียนโค้ดด้วยการเติมโค้ดที่ขับเคลื่อนด้วย AI
การดำเนินการด่วน: แก้ไขและอธิบายคำสั่ง SQL ได้อย่างรวดเร็วด้วยการดำเนินการที่พร้อมใช้งาน
ข้อมูลเชิงลึกอัจฉริยะ: รับคำแนะนำและข้อมูลเชิงลึกอย่างชาญฉลาดโดยอิงตามโครงสร้างและเมตาดาต้าของคลังข้อมูลของคุณ

มี 3 วิธีในการโต้ตอบกับ Copilot ภายใน Fabric Warehouse editor ได้แก่:

Chat Pane: ใช้หน้าต่างแชทเพื่อถามคำถามกับ Copilot ด้วยภาษาธรรมชาติ Copilot จะตอบกลับด้วยคำสั่ง SQL ที่สร้างขึ้นหรือเป็นภาษาธรรมชาติ ขึ้นอยู่กับคำถามที่ถาม

การเติมโค้ดอัตโนมัติ: เริ่มเขียน T-SQL ใน SQL query editor จากนั้น Copilot จะสร้างคำแนะนำโค้ดเพื่อช่วยเติมคำสั่งของคุณโดยอัตโนมัติ กดปุ่ม Tab เพื่อยอมรับคำแนะนำ หรือพิมพ์ต่อเพื่อไม่รับคำแนะนำนั้น

การดำเนินการด่วน (Quick Actions): ในริบบอนของ SQL query editor จะมีตัวเลือก Fix และ Explain เป็นการดำเนินการด่วน เลือกคำสั่ง SQL ที่ต้องการ จากนั้นเลือกหนึ่งในปุ่ม Quick Actions เพื่อให้ Copilot ดำเนินการตามที่เลือก

Explain: Copilot สามารถให้คำอธิบายคำสั่ง SQL และโครงสร้างของคลังข้อมูลในรูปแบบคอมเมนต์ด้วยภาษาธรรมชาติ
Fix: Copilot สามารถแก้ไขข้อผิดพลาดในโค้ดเมื่อเกิดข้อความแจ้งข้อผิดพลาดขึ้น เช่น โค้ด T-SQL ที่ไม่ถูกต้อง/ไม่รองรับ การสะกดผิด และอื่น ๆ นอกจากนี้ Copilot ยังใส่คอมเมนต์อธิบายการเปลี่ยนแปลงและแนะนำแนวทางการเขียน SQL ที่ดีที่สุดให้ด้วย

คุณสมบัติเด่นของ Copilot for Data Warehouse

1. Natural Language to SQL

ไม่ต้องเขียน SQL เองทุกคำสั่ง เพียงแค่พิมพ์คำถามหรือ Requirement เป็นภาษาธรรมดา เช่น
“แสดงยอดขายรายไตรมาสแยกตามภูมิภาคในปี 2024”
Copilot จะทำการแปลข้อความเป็น SQL Query ที่พร้อมใช้งาน เช่น:

SELECT region, SUM(sales) AS total_sales, QUARTER(sale_date) AS quarter
FROM sales_data
WHERE YEAR(sale_date) = 2024
GROUP BY region, QUARTER(sale_date);

ลดเวลาที่เสียไปกับการเขียนโค้ดและตรวจสอบ Syntax ผิดพลาด

2. Code Completion

Copilot ช่วยเติมโค้ด SQL ที่ยังเขียนไม่จบหรือซับซ้อน โดยจะพิจารณา Context จากโครงสร้างของ Data Warehouse และ Query ที่เขียนไว้ก่อนหน้า ช่วยให้เขียนคำสั่ง SQL ได้เร็วขึ้นและลดความผิดพลาดจากการเขียนโค้ดเอง

3. Quick Actions

สร้างตารางใหม่อัตโนมัติ
สร้าง View และ Index ตาม Best Practices
ช่วยสร้าง Query สำหรับ Data Partitioning และ Performance Tuning

4. Intelligent Insights

Copilot วิเคราะห์ข้อมูลและ Query ที่รันใน Data Warehouse เพื่อแนะนำ Insight ที่สำคัญ เช่น:

ระบุว่าคอลัมน์ไหนถูกใช้งานบ่อยและควรมี Index
แจ้งเตือน Query ที่มี Performance ต่ำ
แนะนำการปรับปรุง Schema หรือโครงสร้าง Data Warehouse ให้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น

ตัวอย่างการใช้งาน Copilot ในงานจริง

กรณีศึกษาที่ 1: ทีมวิเคราะห์ยอดขายทั่วโลก

ทีม Data Analyst ต้องการรายงานยอดขายทั่วโลกแยกตามประเภทสินค้า Copilot สามารถแปลง Requirement นี้เป็น SQL พร้อม Insight เพิ่มเติม เช่น การชี้ให้เห็นสินค้าที่สร้างรายได้สูงสุดในแต่ละประเทศ พร้อมสร้าง Visualization ด้วย Power BI ได้ทันที

กรณีศึกษาที่ 2: Data Engineer กับการดูแล Performance

Data Engineer ใช้ Copilot วิเคราะห์ Query Log เพื่อระบุ SQL ที่ทำงานช้า และให้คำแนะนำทันที เช่น:

เพิ่ม Index ให้คอลัมน์ order_date
ใช้ Materialized View สำหรับ Query ที่ซับซ้อน
ปรับ Query Structure เพื่อลดเวลาในการประมวลผล

ประโยชน์ทางธุรกิจของ Copilot for Data Warehouse

ประโยชน์	รายละเอียด
ลดเวลาในการพัฒนา	จากเดิมที่ใช้เวลาหลายชั่วโมงในการเขียนและปรับ Query ลดเหลือเพียงไม่กี่นาที
เพิ่มความแม่นยำ	ลดความผิดพลาดจาก Syntax Error และ Logic Error
สนับสนุนการตัดสินใจ	Copilot ช่วยวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกเพื่อให้ผู้บริหารตัดสินใจได้อย่างแม่นยำขึ้น
เพิ่มประสิทธิภาพ Data Warehouse	ลดภาระของทีม Data Engineer ในการ Optimize Query และโครงสร้างระบบ

ข้อจำกัดและข้อควรระวัง

Copilot ทำงานได้ดีที่สุดกับภาษาอังกฤษ การใช้ภาษาท้องถิ่นอาจยังมีข้อจำกัด
ผลลัพธ์ที่ได้จาก AI ต้องมีการตรวจสอบโดยผู้เชี่ยวชาญก่อนนำไปใช้งานจริง
ข้อมูลที่ส่งเข้า Copilot อาจถูกประมวลผลข้ามภูมิภาค ขึ้นอยู่กับการตั้งค่าของ Azure OpenAI Service

พร้อมเชื่อมต่อกับ Microsoft Ecosystem

Copilot ทำงานร่วมกับบริการอื่นใน Microsoft Fabric และ Power BI ได้อย่างไร้รอยต่อ เช่น:

สร้าง Report และ Dashboard จาก Query ที่ Copilot สร้าง
ส่งข้อมูลไปยัง Data Factory เพื่อจัดการ Pipeline ได้ทันที
เชื่อมต่อกับ AI Accelerator เพื่อสร้าง Copilot แบบ Custom ได้อีกด้วย

สรุป

Copilot for data warehouse เป็นมากกว่า AI ผู้ช่วยเขียน SQL แต่เป็นเครื่องมือที่จะช่วยให้ทีม Data Engineer และ Data Analyst ทำงานได้รวดเร็ว มีประสิทธิภาพ และพร้อมรับมือกับปริมาณข้อมูลที่เพิ่มขึ้นในอนาคต

อ่านข้อมูลเชิงลึกเพิ่มเติมได้ที่ Microsoft Docs

สนใจผลิตภัณฑ์และบริการของ Microsoft หรือไม่ ส่งข้อความถึงเราที่นี่

สำรวจเครื่องมือดิจิทัลของเรา

หากคุณสนใจในการนำระบบจัดการความรู้มาใช้ในองค์กรของคุณ ติดต่อ SeedKM เพื่อขอข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับระบบจัดการความรู้ภายในองค์กร หรือสำรวจผลิตภัณฑ์อื่นๆ เช่น Jarviz สำหรับการบันทึกเวลาทำงานออนไลน์, OPTIMISTIC สำหรับการจัดการบุคลากร HRM-Payroll, Veracity สำหรับการเซ็นเอกสารดิจิทัล, และ CloudAccount สำหรับการบัญชีออนไลน์

อ่านบทความเพิ่มเติมเกี่ยวกับระบบจัดการความรู้และเครื่องมือการจัดการอื่นๆ ได้ที่ Fusionsol Blog, IP Phone Blog, Chat Framework Blog, และ OpenAI Blog.