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

Por Fernando Viana e Sá
Dataverse com Copilot: modelagem que potencializa (ou limita) a IA

O Copilot “lê” sua solução pelo semântico do modelo: nomes de tabelas/colunas, descrições, tipos, relacionamentos e histórico de uso.
Se o modelo é vago (ex.: Tbl1, ColA, Info), a IA precisa adivinhar. Se é explícito (ex.: SolicitaçãoCompra, StatusAprovacao, Fornecedor), a IA entende intenções, gera prompts melhores e reduz ambiguidade na criação de apps/fluxos/regras.

Benefícios diretos:

  • Geração mais assertiva de apps e fórmulas no Power Apps.
  • Fluxos com menos retrabalho no Power Automate.
  • Copilot Studio com entidades claras para Q&A e automações.

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
Nome da Tabela no Dataverse
  • ❌ TblSC, SC_2024, Gerais
Nome da Tabela no Dataverse

Colunas (clareza + tipo):

  • ✅ DataAprovacao (Data), ValorTotal (Moeda), StatusAprovacao (OptionSet), Comprador (Lookup → Usuário)
Nome da Coluna no Dataverse
  • ❌ Data1, Numero, FlagOK, Resp
Nome da Coluna no Dataverse

Descrições úteis (exemplos curtos):

  • StatusAprovacao: “Estado atual da solicitação (Rascunho, Enviado, Aprovado, Reprovado).”
  • CentroCusto: “Centro de custo financeiro responsável pela despesa (tabela CentrosCustos).”
Descrição da Coluna no Dataverse

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.
Opções da Coluna no Dataverse

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.
Opções da Coluna no Dataverse

Texto livre

  • Útil para observações e motivos.
  • Evite usar texto para status, tipo, categoria ou chaves de negócio.
Opções da Coluna no Dataverse

Exemplo prático: antes e depois

Antes (ambíguo):

  • Tabela: SC
  • Colunas: Data1 (Data?), Aprovado (Texto “sim/não/talvez”), Resp (Texto), CC (Texto), Obs (Texto)
Tabela com Colunas no Dataverse

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)
Tabela com Colunas no Dataverse

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 LivreOption 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 e próximos passos

A qualidade do Copilot começa no modelo do Dataverse. Ajustar nomes, descrições, tipos e relacionamentos destrava geração de apps e fluxos muito mais úteis — e com menos retrabalho.

Próximos passos sugeridos:

  1. Rodar o checklist na sua solução atual.
  2. Ajustar status/tipos para Option Set e referências para Lookup.
  3. Documentar as colunas críticas e revisar papéis/segurança.
  4. Testar no Copilot com prompts reais de negócio.
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