Opleiding: Master Power BI - AI-Ready: Ontwerpen voor en met Copilot

Wil je Power BI-modellen ontwerpen die écht werken met Copilot? In deze training leer je hoe modellering, semantiek, naamgeving en beveiliging bepalen wat Copilot begrijpt, genereert en uitlegt. Je werkt met praktijkvoorbeelden en herstructureert bestaande modellen tot AI-ready architecturen onder begeleiding van een ervaren specialist, zodat Copilot betrouwbaar, controleerbaar en waardevol wordt ingezet binnen je organisatie.

Algemene omschrijving

Copilot verandert de manier waarop we werken met Power BI, maar alleen als je er bewust voor ontwerpt. Deze training laat zien hoe jij als Power BI-professional niet alleen gebruik kunt maken van Copilot, maar ook hoe je modellen, rapportages en datasets structureert zodat je interne klant straks met Copilot werkelijk iets zinnigs kan doen.

Je leert hoe Copilot reageert op jouw modelstructuur, naming, semantiek, relaties en measure-definities - en wat er misgaat als die structuur ontbreekt. Daarmee wordt duidelijk dat AI geen extra laag bovenop Power BI is, maar een directe spiegel van je ontwerpkeuzes. Copilot kan alleen versnellen wat jij expliciet en begrijpelijk hebt gebouwd.

We verkennen hoe Copilot je helpt bij het bouwen van measures, transformatiestappen en rapporten – maar ook waar het (nog) tekortschiet. Je ziet hoe lineage, transparantie en uitlegbaarheid (explainability) niet alleen verplichtingen zijn vanuit compliance, maar juist bouwstenen voor een model dat werkt voor mens én machine.

Deze training koppelt terug naar elke eerdere module in de leerlijn: performance, modelleren, DAX, Power Query, SQL, en laat zien hoe jouw ontwerpkeuzes daar invloed hebben op wat Copilot begrijpt, genereert en uitlegt. Je werkt aan realistische use cases waarin je onderzoekt: hoe moet ik dit bouwen zodat Copilot functioneert voor mij én mijn eindgebruiker?

Zo leer je niet alleen slimmer bouwen met AI, maar ontwerp je Power BI-architectuur als een betrouwbare interface tussen data, logica en gebruiker. Voor vandaag - en voor de toekomst.

Deze training bieden we ook als bedrijfstraining voor jou en je team

De inhoud stemmen we dan af op jullie werksituatie, systemen en concrete vraagstukken, zodat de training direct aansluit op wat er binnen de organisatie speelt. Zo ontstaat een gerichte en praktische training waarmee je de volgende dag direct aan de slag kunt.

Programma

Tijdens de Master Power BI – AI-Ready: Ontwerpen voor en met Copilot  komen in basis onderstaande onderwerpen aan bod. Afhankelijk van ontwikkelingen op het vakgebied, kan de feitelijke trainingsinhoud hier echter van afwijken. Bel ons gerust voor meer informatie over de actuele inhoud.

• Introductie: de rol van AI en Copilot in Power BI
• • Waarom Copilot geen tool is, maar een interface tot je ontwerp
  • Hoe Copilot reflecteert wat je hebt gebouwd (modellering, semantiek, performance)
  • Hoe deze training aansluit op de voorgaande modules en waarom dit het sluitstuk is
  • Mindset: AI begrijpt wat jij ontwerpt - niet wat je bedoelt
• Wat Copilot kan en wat het niet kan
• • Overzicht van Copilot‑capabilities in Power BI Desktop en Service
  • Begrenzingen en “hallucinaties”: wanneer klopt het en wanneer niet?
  • Evalueren van output: valide maar onzinnig vs onjuist
  • Rollen en verantwoordelijkheid: wie controleert wat Copilot genereert?
• Semantiek en modelontwerp als AI‑interface
• • Waarom een semantisch rijk model Copilot effectief maakt
  • Hoe duidelijke entiteit‑ en kolomnamen het AI‑begrip bevorderen
  • Werken met hiërarchieën, KPI‑definities en businessnamen
  • Lineage, auditability en uitlegbaarheid als assets voor Copilot‑gebruik
• Copilot en data lineage / explainability
• • Wat is lineage en waarom is het essentieel voor AI‑aanbod
  • Hoe ontwerp je modellen zodat de bron van getallen traceerbaar is
  • Voorbeeldpatronen: lineage‑tabellen, annotaties, documentatie‑aanpak
  • Copilot als “uitlegger”: hoe vraagt en interpreteer je lineage‑output
• Copilot in de dag‑tot‑dag ontwikkelworkflow
• • Copilot voor DAX: van eenvoudige measures tot performante patronen
  • Copilot voor Power Query: interpretatie van transformaties en alternatieven
  • Copilot voor SQL‑queries en view‑ontwerp
  • Copilot als code‑assistent vs Copilot als ontwerpadviseur
• Copilot en performancebewust ontwerpen
• • Hoe Copilot performance‑advies kan geven (en wanneer niet)
  • Feedback‑loops: Copilot output terug koppelen naar modelkeuzes
  • Integratie met Performance Analyzer en DAX Studio voor interpretatie
• Integratie met voorgaande trainingen
• • Performance & Optimalisatie: Copilot helpt bij het analyseren van symptomen, maar valideert ook diagnoses
  • Data Modeling & Stermodelleren: Copilot werkt beter met analytische structuren; herkennen van antipatronen
  • Advanced DAX & Performance Patterns: Copilot suggereert DAX‑patronen - maar je leert beoordelen kwaliteit en performance‑impact
  • Advanced Power Query & SQL: Copilot kan SQL‑logica genereren, maar jij bepaalt locatie, taakverdeling en performance
• AI‑Ready Architectuurprincipes
• • Wat betekent “AI‑ready” echt?
  • Ontwerpen voor valide AI‑interactie: consistentie, naamgeving, semantiek
  • Beheer van modellen zodat Copilot reliability verbetert
  • Praktijken voor test‑ en validatieregels zodra Copilot wordt gebruikt
• Case: van bestaand rapport naar AI‑Ready model
• • Analyse van een complexe bestaande dataset (bijv. klanttransacties, productdata, HR‑mutaties)
  • Stappenplan:
  • • Interpretatie van het huidig model
    • Identificeren van semantische leemtes
    • Herstructureren voor performance én AI‑gebruik
    • Uitvoeren van Copilot‑gestuurde queries en correcties
  • Reflectie: wat verbeterde Copilot‑output? Wat blijft handwerk?
• Use Cases voor interne klanten
• • Scenario’s waarin interne klanten Copilot willen gebruiken
  • Copilot‑vragen zoals:
  • • “Waarom is KPI X gedaald in kwartaal Y?”
    • “Wat zijn de top 5 drivers van churn volgens model?”
    • “Geef uitleg over deze measure en link naar bronomschrijving”
  • Ontwerppatronen voor betrouwbare Copilot‑interactie
• Copilot-toegang als bewuste ontwerpkeuze (opt-in)
• • Verschil tussen wat zichtbaar is in rapporten en wat technisch toegankelijk is in het semantisch model
  • Waarom afwezigheid van row-level security óók een ontwerpkeuze is
  • Rol van column-level security bij het beschermen van gevoelige attributen
  • Wanneer een model functioneel correct is, maar nog niet geschikt voor Copilot-gebruik
  • Opt-in voor Copilot als moment van verantwoordelijkheid richting productie en eindgebruikers
  • Criteria om te beoordelen of een model Copilot-ready is
  • Situaties waarin bewust wordt gekozen om Copilot (nog) niet beschikbaar te maken
• Governance en monitoring
• • Wie is verantwoordelijk voor wat Copilot genereert?
  • Validatieroutines en monitoring van AI‑acties
  • Logging, audits en lineage‑verificatie
  • Processen voor review en correctie
• Compliance, security en uitlegbaarheid
• • Waarom uitlegbaarheid geen extra is maar een must
  • Copilot in gereguleerde omgevingen (bijv. banken)
  • Copilot output documenteren en valideren
  • Best practices rond data‑privacy in context van AI
• Toekomstgericht bouwen met Copilot
• • Visie: eindgebruikers die via natuurlijke taal rapporten analyseren
  • Hoe je modellen future‑proof maakt voor voice‑ en agent‑based workflows
  • Rollen, skills en verantwoordelijkheden in een AI‑gedreven BI‑organisatie
• Afsluiting en reflectie
• • Wat heb je nu geleerd over:
  • • Ontwerpen vóór Copilot
    • Werken mét Copilot
    • Gebruiken door interne klanten
  • Checklist: AI‑Ready Power BI
  • Roadmap voor adoptie binnen organisatie en team

De training is interactief en praktijkgericht opgezet. Je werkt met bestaande modellen en onderzoekt hoe je ze AI-ready maakt door expliciete semantiek, heldere naamgeving en bewuste beveiligingskeuzes toe te passen. Er is ruimte om eigen rapporten en use cases in te brengen en samen te herontwerpen met het oog op betrouwbaar Copilot-gebruik.

De training wordt verzorgd door specialisten die dagelijks werken met Power BI-architectuur en AI-integratie in complexe omgevingen. Bij klassikale trainingen stemmen we vooraf leerdoelen en verwachtingen af, zodat de inhoud aansluit op het niveau en de praktijk van de deelnemers.

Benodigheden

Let op: voor een optimale trainingservaring is een Copilot-licentie vereist.

Doelen

Na deze training kan je:

• Power BI-modellen ontwerpen die expliciet en begrijpelijk zijn voor Copilot
• Semantiek, naamgeving en relaties structureren zodat Copilot betrouwbare output genereert
• Beveiligingskeuzes (zoals RLS en column-level security) bewust integreren in AI-ready ontwerpen
• Copilot-output inhoudelijk beoordelen en terugkoppelen naar model- en ontwerpkeuzes
• Een bestaand model herstructureren tot een AI-ready architectuur die schaalbaar en controleerbaar is