في عصر البيانات المتسارع، أصبحت أدوات تحليل البيانات الذكية ضرورة حيوية، وتميّزت منصة Power BI بتحديثاتها المتطورة التي تدمج الذكاء الاصطناعي لتحسين تجربة التصور والتحليل. تُعدّ ثلاث رؤى ذكية مدعومة بالذكاء الاصطناعي من أبرز الميزات التي تُسهّل على المحللين استخلاص رؤى قيّمة بسرعة وبدون حاجة إلى برمجة. أول هذه الرؤى هو مخطط "العوامل المؤثرة الرئيسية" (Key Influencers)، الذي يحلل البيانات لتحديد أهم المتغيرات التي تؤثر على المتغير المستهدف. في مثال على بيانات قروض سكنية، تم استخدامه لتحليل ما إذا كان العملاء يطلبون قروضًا تزيد عن 10 ملايين روبية. أظهر المخطط أن العملاء في الفئة العمرية 26–32 عامًا أكثر احتمالاً بـ 2.15 مرة لطلب قروض كبيرة، مما يوفر رؤية استراتيجية دقيقة لاستهداف العملاء. ثانيًا، مخطط "الشجرة التحليلية" (Decomposition Tree)، الذي يُظهر تأثير مجموعة من المتغيرات على المتغير المستهدف بطريقة شجرية قابلة للتفصيل. في نفس السياق، أظهر أن أقصى عدد من القروض فوق 10 ملايين روبية تم تقديمها من قبل الفئة العمرية 26–32، وتحديداً 8482 طلبًا، مع تفاصيل إضافية حول المبلغ والفرع. يُعد هذا المخطط أداة قوية لتحليل الأسباب الجذرية، ويُستخدم بكفاءة في تحليل البيانات الاستكشافي (EDA) ودعم اتخاذ القرارات التسويقية. ثالثًا، مخطط "الأسئلة والأجوبة" (Q&A)، الذي يسمح للمستخدمين بطرح أسئلة باللغة الطبيعية مثل "ما عدد القروض الأعلى من 10 ملايين في فرع غانديناغار؟" ويتلقى إجابة فورية على شكل تصور تفاعلي. يُعد هذا الميزة المثالية للمديرين غير التقنيين، الذين يرغبون في استكشاف البيانات بسهولة دون الحاجة إلى بناء تقارير معقدة. إضافة إلى هذه الرؤى، تُعزز ميزة Copilot في Power BI تجربة التقارير من خلال دعم التحليل الذكي، واقتراح أسئلة، وكتابة تفسيرات تلقائية للرؤى، مما يجعل عملية إعداد التقارير أسرع وأكثر دقة. بشكل عام، تُظهر هذه الأدوات كيف يُحوّل الذكاء الاصطناعي تحليل البيانات من مهارة تقنية إلى عملية استكشافية وسهلة، تخدم المحللين، المديرين، والفرق التسويقية على حد سواء، وتجعل من Power BI أداة شاملة لاتخاذ قرارات مبنية على بيانات دقيقة وذكية.