Sneller ontwikkelen in Microsoft Fabric met Copilot en AI

Herken je dit? Een pipeline bouwen kost tijd, een stuk PySpark-code testen en herschrijven nog meer, en zodra er een Spark-job faalt, ben je zo een halve middag kwijt aan het uitpluizen van de foutmelding. Voor veel data engineers en analisten is dit gewoon het werk. Maar het hoeft niet meer per se zo te gaan.

Copilot is inmiddels breed geïntegreerd in Microsoft Fabric, van notebooks tot pipelines tot Power BI. In deze blog laten we zien waar AI je ontwikkeltijd in Fabric concreet verkort, en waar je in de praktijk op moet letten.

Wat is Copilot in Fabric precies?

Copilot in Fabric is geen los product, maar een AI-laag die door meerdere Fabric-workloads heen werkt. In notebooks helpt Copilot bij het schrijven, verbeteren en debuggen van code. In Data Factory ondersteunt het bij het opzetten van pipelines en Airflow DAG's. In Power BI genereert het DAX-formules op basis van een vraag in gewone taal. En in Data Warehouse maakt het gebruik van ingebouwde AI-functies rechtstreeks in T-SQL.

Niet elk onderdeel heeft dezelfde status. Copilot voor Data Engineering en Data Science (notebooks) en Copilot voor Data Factory, Data Warehouse en Real-Time Intelligence bevinden zich op dit moment nog in preview. Copilot in Power BI is breder uitgerold. Het is dus verstandig om per onderdeel te checken wat de actuele status is voordat je hier volledig op vertrouwt.

Waar AI je ontwikkeltijd concreet verkort

Code schrijven en verbeteren in notebooks. Copilot in Fabric-notebooks is direct context-bewust: het kent je huidige workspace, de gekoppelde Lakehouse-schema's, tabellen en bestanden, en de structuur van je notebook, zonder dat je daar apart een sessie voor hoeft te starten. Je kunt Copilot vragen code te genereren, te herschrijven tot herbruikbare functies, of een volledige notebook samen te vatten.

Prestatieverbeteringen voorstellen. Copilot kijkt niet alleen naar of je code werkt, maar ook naar hoe efficiënt die is. Op basis van datavolume, join-patronen en runtime-gedrag kan het efficiëntere join-strategieën voorstellen, potentiële data shuffles signaleren die de prestaties kunnen schaden, en datakwaliteitsproblemen aanwijzen.

Fouten oplossen met "Fix with Copilot". Zodra een cel of Spark-job faalt, geeft deze functie (in preview) een samenvatting van de fout, een root-cause-analyse, en een voorgestelde oplossing. Je kunt de voorgestelde wijziging bekijken via een diff-weergave voordat je die daadwerkelijk doorvoert, zodat je zelf de controle houdt.

Pipelines en Airflow DAG's opzetten in gewone taal. In Data Factory helpt Copilot bij het opzetten van ETL-flows op basis van een beschrijving in natuurlijke taal. Voor teams die met Apache Airflow werken binnen Fabric, biedt Airflow Copilot ondersteuning bij het schrijven en debuggen van DAG's, eveneens in gewone taal in plaats van uitsluitend code.

DAX genereren in Power BI. In plaats van zelf een DAX-formule uit te schrijven, beschrijf je in gewone taal wat je wilt berekenen, en genereert Copilot de bijbehorende formule. Dat verlaagt de drempel voor analisten die minder ervaring hebben met DAX, en versnelt het werk voor wie dat wel heeft.

Praktijkvoorbeelden

Snellere doorlooptijd bij data-engineering

Een data engineer moet een bestaand transformatiescript herschrijven naar herbruikbare functies, omdat meerdere pipelines dezelfde logica nodig hebben. In plaats van dit handmatig te doen, vraagt de engineer Copilot de code te refactoren binnen het notebook. Wat normaal een uur werk was, is nu in enkele minuten gereviewd en toegepast.

Snellere probleemoplossing bij een falende Spark-job

Een nachtelijke Spark-job faalt, en het team ontdekt dit pas de volgende ochtend. In plaats van de logs handmatig door te spitten, gebruikt de engineer "Fix with Copilot" om direct een root-cause-analyse en voorgestelde oplossing te krijgen. De fout wordt binnen enkele minuten begrepen en opgelost, in plaats van na een lange zoektocht door foutmeldingen.

Analisten die zelf rapportages verrijken

Een BI-analist wil een nieuwe berekening toevoegen aan een bestaand Power BI-rapport, maar heeft beperkte ervaring met complexe DAX. Door de gewenste berekening in gewone taal te beschrijven aan Copilot, krijgt de analist een werkende formule als startpunt, die vervolgens nog wordt gecontroleerd en verfijnd.

Waar je op moet letten

AI-gegenereerde code en formules zijn een startpunt, geen eindpunt. Controleer altijd of de voorgestelde oplossing daadwerkelijk doet wat je bedoelt, zeker bij bedrijfskritische pipelines of rapportages. De diff-weergave bij "Fix with Copilot" is daarvoor bedoeld, gebruik die ook echt voordat je een wijziging doorvoert.

Houd daarnaast rekening met de licentie- en capaciteitsvereisten. Copilot in Fabric vereist een betaalde Fabric-capaciteit (F2 of hoger) of een Power BI Premium-capaciteit (P1 of hoger). Trial-capaciteiten ondersteunen geen Copilot, en een losse Power BI Pro- of Premium Per User-licentie is niet voldoende. Werkt je organisatie buiten de Verenigde Staten of Frankrijk, dan moet een tenant-beheerder bovendien de instelling voor cross-geo dataverwerking inschakelen.

Tot slot: meerdere Copilot-onderdelen in Fabric zijn nog in preview. Functionaliteit en beschikbaarheid kunnen dus nog veranderen. Voor experimenten en interne ontwikkeling is dat geen probleem, voor volledige afhankelijkheid in productieprocessen is het verstandig dit in de gaten te houden.

Veelgestelde vragen

Vervangt Copilot de kennis van een data engineer of analist?

Nee. Copilot versnelt het schrijven en debuggen van code en formules, maar de beoordeling of het resultaat klopt en aansluit bij de bedrijfscontext blijft mensenwerk. Zie het als een versneller, niet als vervanging van vakkennis.

Welke Fabric-onderdelen ondersteunen Copilot op dit moment?

Onder andere notebooks (Data Engineering en Data Science), Data Factory, Data Warehouse, Real-Time Intelligence en Power BI. De diepgang en status (preview of breder beschikbaar) verschilt per onderdeel.

Heb ik een speciale licentie nodig om Copilot in Fabric te gebruiken?

Ja. Je hebt een betaalde Fabric-capaciteit (F2 of hoger) of Power BI Premium-capaciteit (P1 of hoger) nodig. Een trial-capaciteit of een losse Power BI Pro-licentie is niet voldoende.

Is het veilig om AI-gegenereerde code direct in productie te gebruiken?

Dat raden we af zonder controle. Gebruik de diff-weergave en test de voorgestelde wijzigingen, net zoals je dat zou doen bij code die een collega heeft aangeleverd.

Werkt Copilot ook buiten de Verenigde Staten en Frankrijk?

Ja, maar dan moet een tenant-beheerder eerst de instelling voor cross-geo dataverwerking inschakelen, aangezien de verwerking van Copilot-verzoeken buiten die twee regio's anders niet is toegestaan.

Aan de slag met AI-versneld ontwikkelen in Fabric?

Copilot maakt het ontwikkelen in Microsoft Fabric merkbaar sneller, van het schrijven van code tot het oplossen van fouten en het bouwen van pipelines. Mits goed ingezet, met controle op de resultaten, kan dat behoorlijk wat tijd schelen voor je data- en BI-team.

Wil je weten hoe je Copilot effectief inzet binnen jouw Fabric-omgeving? Neem contact met ons op. Bij Mount Data helpen we teams met het inrichten en verantwoord gebruiken van AI-ondersteuning in hun Fabric-ontwikkelproces.