Die Zukunft der Datenanalyse - Lassen sich ChatGPT und Power BI vereinen?

Die Frage, wie ChatGPT Anwender:innen bei der Berichtserstellung mit Power BI unterstützen kann, haben wir im vorherigen Blogeintrag betrachtet. Neben der Chat-Funktion über das Webinterface bietet ChatGPT auch eine API an, um die Stärken des Sprachmodells in bestehende Anwendungen zu integrieren. Wir haben ein einfaches Szenario gewählt, um die API von ChatGPT in Power BI einzubinden. Mithilfe der API sollen zentrale Schlüsselwörter in Textausschnitten erkannt werden, um eine Auswertung der wichtigsten Begriffe zu ermöglichen.

Wir haben den API-Aufruf mithilfe der Python-Unterstützung in PowerQuery implementiert. Um die API von ChatGPT nutzen zu können, wird ein Premium Account benötigt. Dieser Account ermöglicht es, einen API-Schlüssel zu generieren, mit dem Prompts an die API gesendet werden können. Der API-Schlüssel sollte aus Sicherheitsgründen nicht direkt im Code hinterlegt werden. Es empfiehlt sich, den Schlüssel in einer benutzerspezifischen Umgebungsvariable abzulegen und den Variablenwert in Python abzufragen. In dem Prompt weisen wir ChatGPT an, ein Experte für KI zu sein und einen bestimmten Algorithmus (hier: TF-TDF) für die Analyse der Schlüsselwörter in den übergebenen Texten anzuwenden. Es sollen jeweils die drei wichtigsten Begriffe zurückgegeben werden.

Das Ergebnis des Prompts wird im JSON-Format zurückgegeben. Mit wenigen Transformationsschritten in PowerQuery können die Schlüsselwörter aus der JSON Nachricht in separate Spalten (Transformation: "Teilen Nach" Trennzeichen "Komma") extrahiert werden.

Bild 1: Value.ChatGPT enthält die Schlüsselwörter als durch Komma getrennten Text

Bild 2: Tabellen-Visual mit Schlüsselwörtern

Dank der Python-Transformation in PowerQuery ist der Aufruf der API von OpenAI einfach umsetzbar. Das Senden der Prompts funktioniert problemlos. Die zurückgegebenen Werte sind brauchbar und können zwecks Visualisierung leicht weiterverarbeitet werden. Einziger Wermutstropfen in unserem Test war die recht lange Antwortzeit. Bei zwei verwendeten Datensätzen dauerte die Verarbeitung einige Sekunden. Mit dem kürzlich veröffentlichten neuen Modell gpt-4-1106-preview (06.11.2023), das sich aktuell in der Vorschau befindet, ist die Performance etwas besser, aber dennoch nicht massendatentauglich (siehe Bild 3 für einen Vergleich zwischen gpt-3.5-turbo und gpt-4-1106-preview). Daher können wir den Einsatz auf großen Datenmengen nicht empfehlen. Beim Experimentieren und Evaluieren bestimmter Verfahren und Algorithmen vor einer Implementierung oder zum "Mocken" von Funktionen in der Entwicklungsphase (mit einem reduzierten Datensatz) ist diese Möglichkeit durchaus denkbar. Vorsicht ist allerdings bei der Preisgabe vertraulicher Inhalte in den Prompts geboten. Hier sollte genau geprüft werden, ob die Informationen mit OpenAI und potenziell auch mit anderen Nutzer:innen geteilt werden dürfen oder nicht.

Bild 3: Verarbeitungsgeschwindigkeit von gpt-3.5-turbo und gpt-4-1106-preview

Eine weitere Variante des verwendeten Szenarios könnte eine Sentimentanalyse von Rezensionen über das eigene Unternehmen sein. Wenn diese Informationen ohnehin öffentlich zugänglich sind (z. B. Google, Bing), kann eine Verarbeitung durch ChatGPT bedenkenlos zugelassen werden.

Können LLMs für Power BI nützlich sein?

Aus unserer Sicht können ChatGPT und DALL·E durchaus Quellen für Inspiration bei der Konzeption von BI-Dashboards sein. Der Chatbot kann Ideen für Visualisierungen liefern und allgemeine Fragen zu Power BI beantworten. ChatGPT kann auch DAX-Ausdrücke und Themes entwickeln, macht dabei jedoch häufig Fehler. Eigene Power BI-Kenntnisse für die Berichtserstellung sind daher weiterhin erforderlich.

Wie geht die Entwicklung von KI-Assistenz für Power BI weiter?

Neben ChatGPT von OpenAI und Googles Bard stellt Copilot, die künstliche Intelligenz von Microsoft, vielversprechende Unterstützung für Microsoft-Produkte in Aussicht. Microsoft hat Copilot für Power BI im Mai dieses Jahres vorgestellt. Copilot basiert auf dem Large Language Model GPT-4 von OpenAI. Es soll Anwender:innen ermöglichen, Anforderungen an ihre Berichte, Dashboards und Kennzahlen in natürlicher Sprache zu beschreiben, während Copilot DAX-Measures und Visualisierungen generiert. Auch wenn sich keine genauen Informationen zur Trainingsbasis von Copilot für Power BI finden lassen, liegt es nahe, dass spezifische Ressourcen über Power BI zu einem höheren Anteil in das Training eingeflossen sind. Durch die Integration von Copilot in Power BI und dessen Spezialisierung ist eine bessere Unterstützung zu erwarten als durch ChatGPT und Co. Power BI Copilot ist aktuell in einer privaten Vorschau für ausgewählte Entwickler verfügbar. Wir beobachten die Entwicklung mit großem Interesse und werden über spannende Neuigkeiten in unserem Blog berichten.

Können ChatGPT und Co. gute Beratung ersetzen?

Trotz sinnvoller Anwendungsbereiche von ChatGPT und anderen LLMs bei der Entwicklung von Power BI-Berichten sind wir davon überzeugt, dass KI eine gute Beratung nicht ersetzen kann. Eine passende Reporting-Lösung ist von vielen individuellen Faktoren abhängig, die berücksichtigt und abgewogen werden müssen, um einen Mehrwert für Unternehmen zu generieren. Bei der Erstellung wertstiftendender Power BI-Berichte ist Expertise in den Bereichen Datenquellen und Datenformate, Datenmodellierung, DAX-Programmierung in Verbindung mit Fachwissen erforderlich. Zudem ist in der Regel die richtige Art der Visualisierung für ein erfolgreiches Dashboard entscheidend. Bei all dem sind zusätzlich noch Anforderungen an Performance und Datenqualität zu berücksichtigen. All diese Faktoren in der richtigen Mischung machen letztlich eine gute Beratung aus und führen zu einem wertschöpfenden Ergebnis. Künstliche Intelligenz kann dieses Gesamtpaket (noch) nicht liefern. Sie kann allerdings punktuell eine sinnvolle Ergänzung sein und die Produktivität von Entwickler:innen steigern. Trotz leistungsfähiger KI-Assistenten sind wir überzeugt, dass es sich weiterhin lohnt, in die Entwicklung von Berichten mit Microsoft Power BI einzusteigen und die vorhandenen Fähigkeiten auszubauen. 

Sie möchten die Grundlagen von Power BI erlernen oder bereits vorhandene Kenntnisse vertiefen? Sprechen Sie uns an und besuchen Sie unsere Power BI Grundlagenschulung oder das Power BI Advanced Seminar.

Die Autor:innen

Michael Brylka ist Berater bei der viadee Unternehmensberatung. Seine Schwerpunkte liegen in den Bereichen Data Engineering und Reporting mit Power BI. Er hält regelmäßig Seminare zum Thema Power BI.

Sina Nordlohne ist Beraterin bei der viadee IT-Unternehmensberatung. Hier beschäftigt sie sich mit den Themen Business Intelligence, Data Warehouse und SAS-Entwicklung, besonders im Bereich Banken und Finanzdienstleister. 

Ronja Köhling ist als Beraterin bei der viadee IT-Unternehmensberatung tätig. Ihre Schwerpunkte sind Künstliche Intelligenz und Data Mining.