Natural Language Query (NLQ) is een functie in Power BI waarmee gebruikers op een natuurlijke manier vragen kunnen stellen aan hun gegevens en antwoorden kunnen krijgen in de vorm van rapporten of dashboards. In plaats van te hoeven zoeken naar de juiste gegevens en deze handmatig te selecteren of te filteren, kunnen gebruikers simpelweg in eenvoudige taal vragen stellen en direct de gewenste resultaten ontvangen.
NLQ gebruikt machine learning-algoritmen om vragen van gebruikers te begrijpen en te vertalen naar SQL-query’s. Het kan vragen begrijpen in verschillende talen en dialecten en kan zelfs suggesties doen om vragen te verduidelijken of te verbeteren.
Waarvoor kun je NLQ inzetten?
NLQ kan worden gebruikt met verschillende soorten gegevensbronnen, waaronder relationele databases, cloudservices en big data-oplossingen. Het kan worden gebruikt in combinatie met andere Power BI-functies zoals gegevensvisualisatie en rapportage om de gebruikerservaring verder te verbeteren.
Voordelen NLQ
Een voordeel van NLQ is dat het de drempel verlaagt voor gebruikers die niet bekend zijn met de technische aspecten van het werken met gegevens. Door eenvoudige vragen te stellen, kunnen gebruikers snel inzicht krijgen in hun gegevens en kunnen ze betere beslissingen nemen op basis van deze inzichten. Dit kan het gebruik van gegevensanalyse en rapportage in een organisatie vergroten en leiden tot meer gegevensgestuurde besluitvorming.
Nadelen NLQ
en ander voordeel van NLQ is dat het kan helpen bij het verminderen van de tijd die nodig is voor het opstellen van rapporten en het verkrijgen van inzichten. In plaats van handmatig gegevens te selecteren en te filteren, kan NLQ de antwoorden rechtstreeks leveren en de gebruiker tijd besparen.
Er zijn echter ook enkele beperkingen aan NLQ. Het kan soms moeilijk zijn om complexe vragen te begrijpen en te beantwoorden, en het kan leiden tot onnauwkeurige of onvolledige resultaten als gevolg van ambiguïteit in de vraagstelling. Bovendien kunnen sommige gegevensbronnen moeilijker te begrijpen zijn dan andere vanwege de complexiteit van de gegevens of de structuur van de database.
In het algemeen kan NLQ een nuttige functie zijn voor gebruikers die snel en gemakkelijk antwoorden op hun vragen willen krijgen zonder de noodzaak van technische kennis. Door het gebruik van machine learning-technologie kan NLQ helpen bij het verbeteren van de gegevensanalyse en rapportage in een organisatie en bijdragen aan een meer gegevensgestuurde besluitvorming.