Dataverse com Copilot: modelagem que potencializa (ou limita) a IA

O Copilot só é tão bom quanto o seu modelo de dados. No Dataverse, nomes de tabelas e colunas, descrições, Option Sets e Lookups formam o “vocabulário” que a IA usa para entender o seu negócio. Se o modelo é confuso, o Copilot erra intenções, sugere telas imprecisas e cria fluxos com retrabalho. Se é claro, ele acerta de primeira: gera apps úteis no Power Apps, automatiza no Power Automate e responde melhor no dia a dia. Neste guia, você vai ver o que mudar na modelagem para potencializar o Copilot — com exemplos práticos, anti-padrões e um checklist para aplicar hoje.

Princípios de design pró-IA

1. Semântica antes da técnica: nomes e descrições que um humano de negócio entende.
2. Normalização suficiente: evite texto livre quando houver domínio controlado.
3. Relacionamentos explícitos: conecte entidades que se relacionam no mundo real.
4. Contexto onde importa: descreva colunas e tabelas, não só processos.
5. Segurança por design: privilégio mínimo, papéis claros, colunas sensíveis rotuladas.
6. Linhas do tempo e status: datas, estados e “quem fez o quê” enriquecem a compreensão do Copilot.
7. Evolução guiada por métricas: monitore acertos/erros e itere no modelo.

Nomeação e descrições: onde a IA aprende contexto

Tabelas (singular, substantivo):

• ✅ SolicitacaoCompra, Fornecedor, ItemPedido

• ❌ TblSC, SC_2024, Gerais

Colunas (clareza + tipo):

• ✅ DataAprovacao (Data), ValorTotal (Moeda), StatusAprovacao (OptionSet), Comprador (Lookup → Usuário)

• ❌ Data1, Numero, FlagOK, Resp

Descrições úteis (exemplos curtos):

• StatusAprovacao: “Estado atual da solicitação (Rascunho, Enviado, Aprovado, Reprovado).”
• CentroCusto: “Centro de custo financeiro responsável pela despesa (tabela CentrosCustos).”

Dica prática: preencha a descrição das colunas mais usadas em telas/fluxos. O ganho de entendimento do Copilot é imediato.

Tipos de dados: Option Set vs Lookup vs Texto

Option Set (conjunto de opções)

• Use quando os valores são estáveis, finitos e padronizados (ex.: StatusAprovacao, Prioridade).
• Ajuda o Copilot a “entender estados” e sugerir lógicas condicionais.

Lookup (relacionamento para outra tabela)

• Use quando os valores mudam com o tempo ou têm atributos próprios (ex.: Responsavel, Projeto, CentroCusto).
• Dá ao Copilot um grafo semântico: ele entende que SolicitacaoCompra → Responsável → Categoria.

Texto livre

• Útil para observações e motivos.
• Evite usar texto para status, tipo, categoria ou chaves de negócio.

Exemplo prático: antes e depois

Antes (ambíguo):

• Tabela: SC
• Colunas: Data1 (Data?), Aprovado (Texto “sim/não/talvez”), Resp (Texto), CC (Texto), Obs (Texto)

Depois (semântico):

• Tabela: SolicitacaoCompra
• Colunas:
  • DataSubmissao (Data/Hora)
  • StatusAprovacao (OptionSet: Rascunho, Enviado, Aprovado, Reprovado)
  • Aprovador (Lookup → Usuário)
  • CentroCusto (Lookup → CentroCusto)
  • Justificativa (Texto longo)
  • ValorTotal (Moeda)
  • NumeroSolicitacao (Texto curto, único)

Segurança, DLP e visibilidade do Copilot

• Perfis e Papéis: garanta privilégio mínimo por tabela/coluna.
• Colunas sensíveis: marque como confidenciais e aplique masking quando possível.
• Ambientes: separe Desenvolvimento / Teste / Produção com DLP coerente.
• Consentimentos e logs: registre decisões críticas (quem aprovou, quando, por quê).

Se o usuário não tem acesso, o Copilot não deve sugerir dados que ele não vê. Segurança boa também é contexto correto para a IA.

Anti-padrões comuns (e como consertar)

1. Status em Texto Livre → Option Set com valores oficiais.
2. Tudo em uma tabela → normalize Solicitação, Itens, Fornecedor.
3. IDs misturados → crie NumeroSolicitacao e mantenha único.
4. Descrições vazias → documente as colunas de negócio.
5. Lookup faltando (ex.: centro de custo como texto) → Lookup para entidade mestre.
6. Campos polivalentes (InfoGeral) → divida em campos específicos (ex.: Justificativa, ObservacoesEntrega).
7. Nomes crípticos → renomeie com padrão consistente (PascalCase, PT-BR).

Checklist de migração/ajuste rápido

• Revisar nomes de tabelas (singular, sem siglas obscuras).
• Revisar nomes e descrições de colunas críticas.
• Converter status/tipos para Option Set.
• Transformar referências em Lookup para entidades mestres.
• Criar chaves de negócio (NumeroSolicitacao, AnoFiscal).
• Definir relacionamentos com nomes explícitos.
• Revisar segurança por papéis e colunas sensíveis.
• Popular dados faltantes e limpar valores inválidos.
• Testar com prompts reais no Copilot (Power Apps / Automate).
• Medir métricas (abaixo) e iterar.

Conclusão

Quando o Dataverse reflete com precisão a linguagem do seu negócio, o Copilot deixa de “adivinhar” e passa a entregar: telas mais relevantes, fluxos mais enxutos e decisões com menos atrito. Modelagem semântica — nomes e descrições claras, Option Sets para estados e Lookups para relacionamentos — é o diferencial entre sugestões medianas e automação de alto impacto no Power Apps e no Power Automate. No fim do dia, qualidade de modelo = qualidade de IA.

Veja também nosso artigo sobre Como treinar o Copilot com documentos do SharePoint Online.