Azure OpenAI werkt beter dan Copilot voor data analisten
AI-tools zoals ChatGPT, DeepSeek en Azure OpenAI zijn niet meer weg te denken uit de wereld van data analisten. Steeds meer data analisten en bedrijven experimenteren met deze technologieën om te ontdekken welke oplossing het meest waardevol is. Binnen organisaties draaien volop pilots om te testen welke AI-tool breed inzetbaar is. Veel bedrijven kiezen automatisch voor Microsoft Copilot – logisch, want het zit naadloos in Microsoft 365 en vereist geen extra tools of websites. Maar is dat altijd de slimste keuze? Azure OpenAI biedt meer flexibiliteit en maatwerk, maar vraagt om een andere aanpak.
Voordelen van Copilot
Copilot heeft het grote voordeel dat het direct aan de rechterkant van je scherm staat, en je er meteen mee aan de slag kunt. Of je nu analyses maakt, complexe vragen beantwoordt of nieuwe berekeningen doet in bijvoorbeeld PowerPoint, Excel of Power BI. Het is zo simpel dat zelfs de minder technische gebruiker er mee aan de slag kan. Maar is Copilot werkelijk de oplossing voor iedereen? Voor data-analisten denk ik van niet. Sterker nog, ik ben er bijna zeker van dat Copilot niet altijd geschikt is voor deze groep professionals.
Tegenvallers van Copilot binnen Power BI
Hoewel Copilot de data in visualisaties goed kan analyseren en een nieuw dashboard kan genereren op basis van je behoeften, komt het in de knel als je met complexere vraagstukken werkt. Stel dat je meerdere bronnen wilt combineren om een oplossing te vinden voor een casus, zoals hieronder beschreven:
- Casusanalyse
- Data-analyse
- Foto-analyse
In dit geval slaat Copilot de casus en de afbeeldingen over die bijvoorbeeld betrekking hebben op de optimale looproute binnen een ziekenhuisafdeling voor medicatietoediening. Dit soort gedetailleerde en multidimensionale vraagstukken gaat soms te ver voor Copilot om te verwerken.
Voordelen van Azure OpenAI in combinatie met Power BI
Azure OpenAI biedt een naadloze integratie met andere Microsoft-tools zoals Azure Data Factory, Power Automate en Power Apps – de tools die veel data-engineers en analisten al dagelijks gebruiken. Dit maakt het mogelijk om een bredere en complexere analyse te automatiseren met dezelfde prompt voor verschillende datatypes. Stel je voor: je hebt data die je elke week moet bijwerken om tot de beste inzichten te komen. In dat geval is je prompt samen met je casus en de bijbehorende afbeeldingen al klaar voor verwerking, waardoor je veel tijd bespaart. Volgende keer zal ik uitleggen hoe je Azure OpenAI kunt integreren binnen je Power BI-omgeving.
Tegenvallers van Azure OpenAI binnen Power BI
Het grootste nadeel van Azure OpenAI binnen Power BI is dat het niet standaard is geïntegreerd als een functie. Dit betekent dat er extra configuraties en API-aanroepen nodig zijn om OpenAI-modellen samen te laten werken met Power BI. Deze extra stap kan wat complexiteit met zich meebrengen en vereist de nodige technische kennis. In mijn volgende blog zal ik uitleggen hoe je kunt beginnen met het implementeren van Azure OpenAI in je Power BI-omgeving, zodat je niet meer hoeft te worstelen met deze extra uitdaging.
