هوش مصنوعی(AI) در Power BI
ادغام هوش مصنوعی در Power BI همچنان در حال تحول و بلوغ است. با این حال، تا به امروز، هنوز فاصله زیادی با آن تأثیرات تحول‌آفرینی داریم که در مطالب تبلیغاتی و ارائه‌های کنفرانسی وعده داده می‌شود؛ چه در بهبود نتایج کسب‌وکار و چه در افزایش بهره‌وری.
اما ابزارها و فناوری‌های جدیدی که به‌تازگی معرفی شده‌اند، می‌توانند این وضعیت را تغییر دهند: پروتکل Model Context و سرورهای MCP در Power BI. در این مقاله، وضعیت فعلی هوش مصنوعی در Power BI را بررسی می‌کنیم، با سرورهای MCP آشنا می‌شویم و توضیح می‌دهیم که چرا این نوآوری‌ها می‌توانند تغییرات بزرگی برای توسعه‌دهندگان و کاربران Power BI به همراه داشته باشند.
ما فقط به گفتن بسنده نمی‌کنیم، بلکه نشان می‌دهیم. بنابراین، در ادامه یک دمو را مشاهده می‌کنید که در آن، یک کاربر از طریق ابزار Claude روی دسکتاپ، درخواست می‌دهد تا مشکلی در یک داشبورد شناسایی شده و فایل آن برای اصلاح در Power BI Desktop بازیابی شود.
فهرست مطالب
همانطور که مشاهده کردید، یک درخواست ساده به زبان طبیعی باعث می‌شود مدل زبانی بزرگ (LLM) مجموعه‌ای از اقدامات را به صورت خودکار انجام دهد: ابتدا نام فضای کاری را حدس می‌زند، سپس داشبورد را پیدا می‌کند و بعد با بررسی ویژوال، مشکل موجود را تشخیص می‌دهد.
حتی یک اشتباه تایپی در یکی از ستون‌های دیتاست نیز شناسایی شد (استفاده از “Reptitions” به‌جای “Repetitions”). تمام این فرآیند به این دلیل ممکن شده که کاربر از سرور MCP در Power BI استفاده می‌کند؛ این ابزار امکان می‌دهد که تنها با زبان طبیعی، آیتم‌های Power BI – حتی خود Power BI Desktop – را جست‌وجو، مدیریت و کنترل کنید.
در جمع‌بندی می‌توان گفت که اکنون می‌توان بیشتر بخش‌های Power BI و Fabric را از طریق زبان طبیعی و با استفاده از یک سرور MCP روی دسکتاپ کنترل کرد. این شامل ایجاد، خواندن، ویرایش و حذف فضای‌های کاری، آیتم‌ها و پیکربندی یا متادیتای آن‌هاست. استفاده از این سرور نیازی به فعال بودن Fabric Capacity ندارد و حتی می‌تواند به‌صورت محلی روی لپ‌تاپ (ویندوز یا مک) اجرا شود.
معتقدیم که سرورهای MCP می‌توانند تأثیر عمیقی بر شیوه تعامل ما با Power BI بگذارند. به همین دلیل، ما تصمیم گرفته‌ایم مجموعه‌ای سه‌قسمتی از مقالات در مورد سرورهای MCP و نقش آن‌ها در Power BI، Fabric و به‌طور کلی در حوزه هوش تجاری بنویسیم. این مقاله نخست، سرور MCP را معرفی می‌کند و نشان می‌دهد چگونه می‌توان با استفاده از ابزارهایی مثل Claude Desktop با داده‌ها در هر فضای کاری Power BI گفتگو کرد و آن‌ها را به‌صورت بصری نمایش داد.
اگر مایل هستید جزئیات فنی مربوط به پروتکل Model Context را بدانید یا قصد دارید سرور MCP مخصوص به خود را ایجاد کنید، ما مستندات منتشرشده توسط شرکت Anthropic را توصیه می‌کنیم. در این مقاله به آن بخش فنی نمی‌پردازیم و در ادامه، تمرکزمان را بر کاربرد این سرورها در Power BI و Fabric و اهمیت آن‌ها خواهیم گذاشت.
در ابتدا، بیایید مروری کوتاه بر وضعیت فعلی هوش مصنوعی در Power BI تا ماه ژوئن ۲۰۲۵ داشته باشیم.
هوش مصنوعی در Power BI: داستان تا اینجا
راه‌ها و روش‌های مختلفی برای استفاده از هوش مصنوعی در Power BI وجود دارد. کاربران تاکنون با بهره‌گیری از ابزارها و سرویس‌های متنوع داخلی (First-party) و خارجی (Third-party) از قابلیت‌های هوش مصنوعی در این پلتفرم استفاده کرده‌اند.
نمودار زیر، نمایی کلی از برخی از این روش‌ها را به تصویر می‌کشد و دید بهتری نسبت به گستردگی و تکامل کاربردهای هوش مصنوعی در Power BI ارائه می‌دهد.
این نمای کلی ساده و در سطح بالا طراحی شده، اما تا اینجا می‌توانیم هوش مصنوعی در Power BI را در دو دسته اصلی درک کنیم:
۱. تجربه‌های مخصوص سازندگان (یا توسعه‌دهندگان)
۲. تجربه‌های مخصوص مصرف‌کنندگان (یا کاربران تجاری)
تجربه‌های توسعه‌دهنده (Creator Experiences):
این دسته به افراد کمک می‌کند تا با استفاده از هوش مصنوعی، داشبوردها و گزارش‌ها را تولید یا بهبود دهند. شامل موارد زیر است:
Copilotهای مایکروسافت: برای استفاده از این ابزارها باید به ظرفیت Fabric دسترسی داشته باشید و این ابزارها از منابع محاسباتی (Compute Resources) شما استفاده می‌کنند.
ابزارهای شخص ثالث مبتنی بر LLM مانند ChatGPT، Claude و Gemini که می‌توان از آن‌ها در مرورگر، محیط VS Code و سایر اپلیکیشن‌ها استفاده کرد.
برخی از کاربردهای رایج عبارت‌اند از:تولید یا عیب‌یابی کد DAX و M؛
جست‌وجو در وب و خلاصه‌سازی اطلاعات؛
تولید مستندات، توضیحات فیلدها و توضیحات کد؛
طراحی بک‌گراند گزارش یا تم گزارش به‌صورت خودکار؛
تولید داده نمونه برای تست، پورتفولیو یا نمونه‌سازی.
تجربه‌های مصرف‌کننده (Consumer Experiences):
این بخش به کاربران کمک می‌کند با استفاده از هوش مصنوعی، داده‌ها را تحلیل و تفسیر کنند. معمولاً در قالب گفتگو با داده‌ها، پاسخ‌هایی به صورت متنی، جدولی یا بصری ارائه می‌شود که به آن هوش تجاری مکالمه‌ای (Conversational BI) می‌گوییم.
برای موفقیت در پیاده‌سازی Conversational BI در Power BI و Fabric، لازم است مدل‌های معنایی (Semantic Models) و داده‌ها را برای استفاده با هوش مصنوعی، به‌خوبی آماده‌سازی کنید.
برخی ابزارهای مرتبط با این نوع تجربه:
Copilot: به شما اجازه می‌دهد اطلاعات را خلاصه‌سازی کرده و از آن‌ها سؤال بپرسید. این قابلیت در پنل Copilot در گزارش‌ها، اپلیکیشن‌ها و همچنین در پنجره مستقل Copilot در Fabric قابل استفاده است؛ جایی که می‌توانید با هر آیتمی که به آن دسترسی دارید، گفتگو کنید.
Fabric Data Agents: آیتم‌هایی جداگانه در Fabric هستند که به شما امکان می‌دهند تجربه مکالمه‌ای سفارشی ایجاد کنید، چه با مدل معنایی باشد، چه با Lakehouse و چه با Data Warehouse. این عوامل داده (Data Agents) از نظر پیکربندی انعطاف‌پذیرترند، اما از نظر خروجی محدودتر هستند و نمودار یا ویژوال تولید نمی‌کنند.
Power BI Q&A: تجربه‌ای محدودتر در زمینه هوش تجاری مکالمه‌ای است، اما برخلاف Copilot به ظرفیت Fabric نیازی ندارد.
تا این لحظه، بزرگ‌ترین تأثیر این ابزارها و تجربیات، کمک به کاربران در نوشتن و دیباگ کردن کدها بوده است.
با این حال، تأثیر آن‌ها در سایر حوزه‌ها هنوز محدود بوده و تجربه Conversational BI با Copilot تا کنون چندان چشمگیر نبوده است.
اما احتمالاً این وضعیت با عرضه سرورهای MCP به‌زودی تغییر خواهد کرد.
در این بخش، قصد داریم شما را با سرورهای MCP آشنا کنیم و نشان دهیم که این فناوری در کجای تصویر کلی (Big Picture) اکوسیستم Power BI و Fabric قرار می‌گیرد.
نمودار زیر به شما کمک می‌کند جایگاه دقیق سرورهای MCP را در میان اجزای مختلف این پلتفرم‌ها بهتر درک کنید.
می‌توانید روند عملکرد این فناوری را به‌صورت زیر تصور کنید:
یک کاربر سؤالی را از طریق یک اپلیکیشن میزبان (مانند Claude Desktop یا VS Code) از یک مدل زبانی بزرگ (LLM) می‌پرسد.
اپلیکیشن میزبان – اگر از پروتکل Model Context پشتیبانی کند – می‌تواند با استفاده از این پروتکل، به یک یا چند سرور MCP متصل شود.
سرورهای MCP کدی را تعریف می‌کنند که به مدل زبانی امکان می‌دهد به پرامپت‌ها، منابع و ابزارهایی دسترسی پیدا کند که می‌توانند با داده‌ها و سرویس‌های محلی یا خارجی، از جمله Power BI و Fabric، تعامل داشته باشند.اطلاعاتی که سرور MCP به LLM برمی‌گرداند می‌تواند به‌عنوان کانتکست غیرفعال (Passive Context) به بهبود پاسخ کمک کند. ابزارهای MCP همچنین می‌توانند اقداماتی مانند اجرای کوئری، تغییر تنظیمات، خواندن/نوشتن متادیتا و… را فعال کنند.
به‌طور خلاصه، سرورهای MCP این امکان را فراهم می‌کنند که با منابع و سرویس‌های خارجی به زبان طبیعی تعامل کنید.
به عنوان مثال، می‌توانید از سرور MCP برای:
پرسیدن سؤال در مورد داده‌هایتان در Power BI؛
رفرش کردن مدل‌های معنایی؛
تغییر تنظیمات گزارش؛
یا حتی فرمت‌بندی ویژوال‌ها استفاده کنید.
این اقدامات می‌توانند به‌صورت تکی یا گروهی، از طریق رابط گفتگویی انجام شوند. حتی می‌توانید چندین سرور MCP را به‌طور هم‌زمان به کار بگیرید؛ مثلاً ابتدا یک عمل در Power BI انجام دهید، سپس یک ایمیل ارسال کنید، فایلی را تغییر دهید یا یک تیکت پشتیبانی بسازید. امکانات این فناوری بسیار گسترده است.
در ادامه، مثالی از این روند را می‌بینید:
یک کاربر در Claude Desktop از یک سرور MCP در Power BI برای جست‌وجوی یک مشکل احتمالی در کیفیت داده استفاده می‌کند. مدل زبانی (LLM) از طریق سرور، به بررسی مدل زیرین می‌پردازد، هم از طریق بررسی اسکیمای مدل و هم اجرای کوئری DAX برای تحلیل داده‌ها.
ابزارهایی مانند سرورهای MCP جذاب هستند، زیرا هدفشان جایگزین کردن شما نیست، بلکه ارتقای روند کاری موجود و افزایش بهره‌وری انسان است.
در مثالی که پیش‌تر دیدیم، کاربر می‌تواند عامل (Agent) را برای بررسی گزارش فعال کند، در حالی که هم‌زمان به کار دیگری بپردازد. سپس، نتایج تحلیل را برای عیب‌یابی دقیق‌تر و اصلاح گزارش مورد استفاده قرار دهد.
در واقع، سرورهای MCP با هدف حل مشکلات واقعی طراحی شده‌اند، در حالی که بسیاری از ابزارهای هوش مصنوعی جدید، بیشتر به دنبال ساخت مسئله برای ابزار خود هستند!
چگونه سرورهای MCP این کار را انجام می‌دهند؟
این سرورها با افزایش توانایی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) از طریق ادغام ابزارهای شخص ثالث، عملکردی قدرتمند ارائه می‌دهند.
این ادغام‌ها:
مستقل از مدل هستند (Model-Agnostic)
و راه‌اندازی آسانی دارند
برای استفاده از یک سرور MCP، باید از یک اپلیکیشن میزبان استفاده کنید که از کلاینت MCP پشتیبانی کند. مانند:
اپلیکیشن دسکتاپ Claude.ai
Claude Code
Visual Studio Code
این اپلیکیشن‌ها چگونه عمل می‌کنند؟
اپلیکیشن میزبان، به مدل اجازه می‌دهد که به قابلیت‌های MCP دسترسی داشته باشد از طریق:
Resources: اطلاعات متنی یا ساختاری برای ایجاد زمینه (مثل فایل‌ها یا اسکیمای مدل)
Tools: ابزارهایی برای انجام اقدامات روی رایانه یا دنیای واقعی (مثلاً از طریق API)
Prompts: قالب‌هایی استاندارد برای دستورات، که استفاده از منابع و ابزارها را ساده‌تر می‌کنند
نمونه‌هایی از سرورهای MCP و قابلیت‌های آن‌ها:
💡 توجه: در استفاده از سرورهای MCP متن‌باز یا شخص ثالث، باید مراقب مسائل امنیتی باشید.
Obsidian: جست‌وجو، خواندن و مدیریت یادداشت‌ها در یک Vault
Excel: ساخت، ویرایش و خواندن فایل‌های اکسل – حتی بدون نصب Excel
Filesystem: جست‌وجو، خواندن، ساخت و مدیریت فایل‌ها و پوشه‌های محلی
GitHub: تعامل کامل با ریپازیتوری‌ها، از جمله Pull Request، Issue و فایل‌ها
انواع سرورهای MCP:
1. سرورهای محلی (Local Servers):
روی کامپیوتر خودتان اجرا می‌شوند (مثل یک اسکریپت پایتون ساده)
فقط در همان دستگاه قابل استفاده‌اند
مناسب اپ‌هایی مثل Claude Desktop
2. سرورهای ابری (Remote Servers):
روی زیرساخت‌های ابری اجرا می‌شوند
با وارد کردن یک آدرس endpoint به آن‌ها متصل می‌شوید (ممکن است نیاز به احراز هویت داشته باشند)
می‌توانند از هر دستگاهی و توسط هر اپلیکیشن پشتیبانی‌شده استفاده شوند
سرور MCP به شما این امکان را می‌دهد که از طریق یک مدل زبانی (LLM) به اطلاعات یا امکانات یک اپلیکیشن دسترسی داشته باشید و اقدامات واقعی انجام دهید.
اگر مدل، ادغام (Integration) مناسب داشته باشد، می‌تواند دستور شما را اجرا کند – مثل رفرش مدل Power BI، تغییر تنظیمات، ایجاد فایل یا حتی ارسال ایمیل.
این کار با استفاده از «ابزارهایی» انجام می‌شود که در کد تعریف شده‌اند.
به همین دلیل، در استفاده از MCPهای ناشناس یا غیرقابل اعتماد باید احتیاط زیادی داشته باشید؛ زیرا ممکن است به‌صورت ناخواسته کدهایی روی سیستم شما اجرا کنند یا به داده‌های حساس دسترسی یابند.
با این حال، MCPهایی که توسط مایکروسافت ارائه شده‌اند یا آن‌هایی که خودتان با استفاده از APIهای مایکروسافت ساخته‌اید، ایمن هستند.
شاید این فرآیند پیچیده به نظر برسد، اما ساخت یک سرور MCP شخصی بسیار ساده‌تر از چیزی است که فکر می‌کنید.
به‌عنوان نمونه، می‌توانید با کمک Claude یا ابزار مشابه، در کمتر از یک ساعت، یک MCP بسازید که بتواند یک مدل Power BI را کوئری بگیرد و به آن پاسخ دهد.
سرورهای MCP در Power BI و Microsoft Fabric
یک سرور MCP برای Power BI و Fabric می‌تواند شکل‌های مختلفی داشته باشد.
اما ساده‌ترین نسخه آن به شما این امکان را می‌دهد که به‌صورت برنامه‌نویسی‌شده آیتم‌های مختلف در تِـنِنت خود را مشاهده و مدیریت کنید؛ برای مثال با استفاده از Power BI API یا Fabric API.
با استفاده از این APIها، می‌توانید ابزارهای متنوعی تعریف کنید. به‌عنوان نمونه، یک سرور MCP ساده می‌تواند ابزارهای زیر را شامل شود:
list_workspaces: استفاده از Fabric API برای نمایش فضای‌های کاری که شما به آن‌ها دسترسی دارید.list_models: استفاده از Fabric API برای لیست کردن مدل‌های معنایی (semantic models) موجود در یک فضای کاری.get_model_definition: بازیابی و خواندن متادیتای یک مدل معنایی از طریق Fabric API.execute_dax: اجرای کوئری‌های DAX روی مدل با استفاده از Power BI executeQueries API.
نکته مهم اینجاست که استفاده از این APIها نیاز به Fabric capacity ندارد، و در صورت استفاده از احراز هویت کاربر، تمامی سطوح امنیت داده و مجوزها رعایت می‌شوند. به همین دلیل، می‌توانید MCP Server خود را در هر فضای کاری دلخواه به‌کار ببرید.
با این سرور چه کارهایی می‌توانید انجام دهید؟
با داشتن یک سرور MCP و استفاده از اپلیکیشن میزبان پشتیبانی‌شده، می‌توانید:
با مدل‌های معنایی خود به زبان طبیعی گفتگو کنید؛
ابزارهای بیشتری اضافه کنید تا به داده‌های Lakehouse، Data Warehouse و سایر منابع نیز دسترسی داشته باشید.
مقایسه MCP با سایر ابزارهای Conversational BI
استفاده از MCP Server برای گفتگو با داده‌ها تجربه‌ای متفاوت با سایر ابزارهای مکالمه‌ای رایج در بازار فراهم می‌کند.
در ابزارهای متداول هوش تجاری مکالمه‌ای مانند Copilot:
ساختار مکالمه به‌صورت یک سؤال = یک کوئری است.
فقط می‌توانند اطلاعات را از یک منبع خاص بازیابی کنند.
ترکیب داده از منابع مختلف بسیار محدود است.
نمی‌توانند از منابع خارجی مانند جست‌وجوی وب یا اسناد استفاده کنند، مگر اینکه به‌طور مستقیم در مکالمه وارد شوند.
شما نمی‌توانید مدل داده‌ای آن‌ها را تغییر دهید یا رفتار و خروجی آن‌ها را به‌طور قابل‌توجهی شخصی‌سازی کنید.
در خروجی نیز محدود هستند: مثلاً Copilot فقط ویژوال‌های پایه Power BI را تولید می‌کند با کمترین امکانات برای سفارشی‌سازی، و Fabric Data Agent معمولاً فقط جداول و متن ارائه می‌دهد.
امکان بهینه‌سازی یا تغییر ظاهر ویژوال‌ها در این ابزارها وجود ندارد.
مزایای سرور MCP در مقایسه:
کنترل کامل روی ابزارها، منابع، و نحوه نمایش داده‌ها
ادغام‌پذیری بالا با منابع مختلف داده‌ای، از جمله local، cloud، lakehouse و غیره
امکان اجرای چند مرحله‌ای یا ترکیبی از اقدامات در یک مکالمه
قابلیت توسعه و شخصی‌سازی توسط خود شما
پشتیبانی از مدل‌های زبانی مختلف، نه فقط ابزارهای خاص مایکروسافت
در مقابل ابزارهایی مانند Copilot یا سرورهای MCP پایه، تجربه کار با بسیاری از ابزارهای LLM مانند Claude از یک جریان منطقی چندمرحله‌ای (reasoning flow) پیروی می‌کند.
به این معنا که:
این ابزارها می‌توانند چندین کوئری را به‌صورت پیاپی اجرا کنند تا به یک پاسخ دقیق، عمیق و زمینه‌دار برسند.
در صورت برخورد با نتایج ناقص یا غیرمنتظره، ممکن است روش‌های جایگزین را امتحان کنند.
همچنین می‌توانند زمینه اطلاعاتی پاسخ را با استفاده از منابع داده‌ای دیگر، اطلاعات وب یا حتی سایر سرورهای MCP توسعه دهند.
مزایای استفاده از ابزارهای LLM مانند Claude:
کنترل بیشتر بر روی مدل‌ها: شما می‌توانید مشخص کنید که از چه مدل‌هایی استفاده شود و این مدل‌ها چگونه رفتار کنند.
خروجی‌های متنوع‌تر: از جمله جداول، متن، چارت‌های کاملاً سفارشی و قابل ویرایش.
ویژوال‌های سفارشی و منعطف: می‌توانید یک چارت اختصاصی ایجاد کرده و بلافاصله ظاهر و ساختار آن را تغییر دهید.
این ویژوال‌ها معمولاً به صورت HTML و CSS ایجاد می‌شوند.
اگرچه معمولاً حداقل تعامل را دارند (مثلاً tooltip یا انیمیشن)، اما همچنان جذاب و قابل استفاده هستند.
داده‌های مورد استفاده در این ویژوال‌ها معمولاً از مدل استخراج شده و استاتیک هستند، اما نمایش داده‌ای واضح و قابل کنترل ارائه می‌دهند.
جمع‌بندی:
| ویژگی | سرور MCP | ابزارهای LLM مثل Claude |
|---|---|---|
| نوع تعامل | تک‌کوئری | چندمرحله‌ای، پویا |
| منابع اطلاعاتی | محدود به APIهای Power BI/Fabric | ترکیب چند منبع، شامل وب و MCP دیگر |
| شخصی‌سازی ویژوال | محدود | بالا و بلادرنگ |
| مدل‌های داده قابل انتخاب | محدود | قابل انتخاب و قابل کنترل |
| نوع خروجی | ویژوال‌های استاندارد یا جدول ساده | HTML/CSS ویژوال قابل طراحی |
آینده هوش تجاری مکالمه‌ای با سرورهای MCP
با توجه به اینکه نتایج حاصل از جریان منطقی چندمرحله‌ای (reasoning flow) در هوش تجاری مکالمه‌ای، به‌مراتب کاربردی‌تر و جذاب‌تر هستند، احتمال زیادی وجود دارد که بیشتر ابزارها به این روش روی آورده یا در حال تغییر به این رویکرد باشند.
با این حال، بعید است که اکثر ابزارهای BI اجازه دهند شما به‌طور کامل پاسخ‌ها را با زمینه‌ای خارج از پلتفرم داده‌ای آن ابزار غنی‌سازی کنید، یا بتوانید پیکربندی ابزار یا مدل را به‌دلخواه تغییر دهید، زیرا این موارد می‌تواند ریسک‌های امنیتی سازمانی ایجاد کند.
آماده‌سازی مدل‌ها برای هوش مصنوعی
تا امروز، لازم بوده که زمان و تلاش زیادی صرف آماده‌سازی مدل‌های داده‌ای کنید؛ مانند پیروی از قواعد نام‌گذاری خاص، افزودن اسکیمای زبانی، استفاده از دستورالعمل‌های AI و محدود کردن دسترسی فیلدها به هوش مصنوعی.
نقش سرور MCP در کاهش پیچیدگی‌ها
با استفاده از ابزارهای LLM به همراه سرورهای MCP، این نیازها کمتر اهمیت پیدا می‌کنند.
چون شما کنترل بیشتری روی ابزار، سرور یا اپلیکیشن میزبان دارید، می‌توانید:
قبل از استفاده از فیلدها، سوالات رفع ابهام بپرسید؛
نتایج را تصحیح کنید تا عملکرد بهبود یابد؛
و حتی با استفاده از سرورهای MCP خاص، به اپلیکیشن «سیستم حافظه» بدهید که بتواند آموخته‌ها (درباره مدل و داده‌ها) را ذخیره و برای استفاده‌های بعدی به‌کار گیرد.
(این موضوع در مقاله بعدی با جزئیات بیشتر بررسی خواهد شد.)
جمع‌بندی کلی:
سرورهای MCP امکان کنترل و انعطاف‌پذیری بالا در تجربه هوش تجاری مکالمه‌ای فراهم می‌کنند.
کاربران می‌توانند با ابزارهای مختلف این خروجی‌ها را به روش‌های گوناگون به‌کار گیرند، شامل تولید نمودارها، ترکیب داده‌ها و همکاری با سایر سرورهای MCP.
راه‌اندازی تجربه Conversational BI با MCP نیازمند سرمایه‌گذاری اولیه کمتر برای آماده‌سازی مدل‌ها است و می‌توان دانش مورد نیاز را به مرور زمان و با اپلیکیشن ساخت.
تأثیر هوش تجاری مکالمه‌ای بر گزارش‌دهی
همانطور که دیدید، چت با داده‌ها و تولید ویژوال‌های سفارشی به زبان طبیعی، امروزه به‌طرز قابل توجهی ساده‌تر، کم‌هزینه‌تر و مؤثرتر شده است.
این تجربه‌ها می‌توانند موانع فنی استفاده از داده را کاهش دهند و به کاربران توانایی انعطاف و شخصی‌سازی ابزارها را بدهند.
آیا داشبوردها و گزارش‌ها منسوخ می‌شوند؟
قطعاً نه!
اما ممکن است کاربران به‌جای جستجو در داشبوردها، ترجیح دهند به‌سرعت با ابزارهای مکالمه‌ای، داده‌ها را پیدا و تحلیل کنند.
هوش تجاری مکالمه‌ای می‌تواند به‌خوبی در بخشی از فرآیند تحلیلی قرار گیرد؛ مثلاً در دید ۳۰ ثانیه‌ای یا ۳۰۰ ثانیه‌ای برای فیلتر کردن و تمرکز بر موارد مهم.
اهمیت داشبورد و گزارش
گزارش‌ها و داشبوردها همچنان نقش مهمی در ارائه نمای کلی و اطلاعات کلیدی دارند که به کاربران نشان می‌دهد کجا باید وقت و توجه بیشتری بگذارند.
اطلاعات مهم باید همیشه قابل مشاهده باشند؛ مثلاً فروش ماه جاری یا عملکرد نسبت به اهداف نباید نیاز به پرسیدن داشته باشد.
نقش مکمل هوش تجاری مکالمه‌ای
پس از شناخت حوزه‌های مورد نیاز تحلیل عمیق‌تر، هوش تجاری مکالمه‌ای می‌تواند به بررسی جزییات، داده‌های خاص و تحلیل‌های ad hoc کمک کند؛ مواردی که گزارش‌ها به‌راحتی پوشش نمی‌دهند.
البته این به شرطی است که مدل‌های معنایی به‌خوبی ساخته شده باشند، داده‌ها کیفیت مناسبی داشته باشند و کاربران آموزش دیده باشند.
محدودیت‌ها و ریسک‌ها
با وجود همه پیشرفت‌ها، فناوری LLM همچنان محدودیت‌هایی دارد:
پاسخ‌ها غیرقطعی هستند و ممکن است با همان ورودی‌ها پاسخ‌های متفاوت دریافت کنید.
مدل‌ها ممکن است اطلاعات نادرست یا ساختگی (hallucination) ارائه دهند.
فناوری جدید است و هنوز الگوهای رفتاری کاملاً شناخته‌شده نیستند.
اما در مقابل، استفاده از سرورهای MCP می‌تواند این مشکلات را کاهش داده و نقاط قوت LLM را تقویت کند.
نتیجه‌گیری نهایی
سرورهای MCP راهی برای ادغام مدل‌های زبانی بزرگ با سرویس‌ها و داده‌های خارجی فراهم می‌کنند. برای Power BI و Fabric، این یعنی امکان دریافت اطلاعات از منابع تِـنِنت شما و ایجاد سرورهای سفارشی با کنترل کامل روی نحوه استفاده و خروجی‌ها.
این فناوری می‌تواند به مرور باعث تولید خروجی‌های بهتر و کاربردی‌تر در هوش تجاری مکالمه‌ای شود، البته همراه با مدیریت ریسک‌ها و محدودیت‌های فناوری پایه.
دیدگاهتان را بنویسید