Что такое Fabric IQ?

Fabric IQ является частью Microsoft IQ, набор возможностей, которые образуют уровень корпоративной аналитики стека Microsoft. В Microsoft IQ Fabric IQ работает вместе с Work IQ, Foundry IQ и Web IQ для предоставления контекста для полного представления организации. Work IQ предоставляет контекст о том, как работают сотрудники, Foundry IQ предоставляет контекст о политиках организации и официальных документах, Web IQ предоставляет контекст из Интернета, а Fabric IQ предоставляет контекст о бизнес-сущностях и данных.

Fabric IQ предоставляет контекст по состоянию вашего бизнеса. Он опирается на все аналитические данные, данные в реальном времени и операционные данные о вашем бизнесе, но одних данных недостаточно. Fabric IQ повышает уровень данных до языка вашего бизнеса. Благодаря этому более богатому контексту люди и агенты могут правильно интерпретировать данные и причины и принимать решения с точки зрения бизнес-концепций и целей.

Уровни Fabric IQ

Fabric IQ привносит в Microsoft IQ три уровня бизнес-контекста: унифицированные данные, бизнес-аналитика и операционная аналитика. Эти слои предоставляются через два основных элемента в рабочей нагрузке Fabric IQ — онтологию (предварительная версия) и семантическую модель, формируя общий контекст для бизнес-данных в OneLake.

Унифицированные данные с помощью OneLake

OneLake является основой Fabric IQ, объединение корпоративных данных в облаках и локальных данных в единый управляемый источник истины. С помощью сочетаний клавиш, зеркального отображения и каталога OneLake он устраняет фрагментацию и создает многооблачное унифицированное озеро данных, которое Fabric IQ использует для безопасного обнаружения и доступа к соответствующему контексту. Кроме того, он также выступает уровнем распространения этих данных, обеспечивая их постоянную доступность для рабочих нагрузок Fabric, Foundry и Copilot Studio, поэтому все интеллектуальные возможности, основанные на семантических моделях, онтологии (предварительная версия) и агентах, опираются на одни и те же надежные общекорпоративные данные.

Бизнес-аналитика с использованием семантических моделей Power BI

Power BI семантические модели предоставляют управляемый уровень аналитики с мерами, иерархиями и измерениями. Онтологии можно создавать непосредственно из семантических моделей, уже существующих в рабочей среде, сохраняя согласованность бизнес-языков в различных интерфейсах.

Семантические модели и онтологии работают вместе. Вы можете создавать или выравнивать онтологии непосредственно из семантических моделей, чтобы терминология и ключевые показатели эффективности оставались согласованными в отчетах, агентах и приложениях. Определите бизнес-сущности, такие как «Клиент», «Отгрузка» и «Нарушение», только один раз и повторно используйте их во всех компонентах Fabric IQ.

Операционная аналитика с онтологиями

Ontology (предварительная версия) определяет основные бизнес-сущности, связи, свойства, правила и действия. Агенты понимают, какие действия доступны и как вызывать их. Агенты операций отслеживают динамические данные, обнаруживают аномалии и выполняют управляемые действия.

Онтологии могут быть созданы на основе существующих семантических моделей Power BI, что позволяет использовать в качестве отправной точки уже применяемые в рабочей среде проверенную логику и определения. Как люди, так и агенты ИИ могут использовать этот общий язык для междоменных рассуждений и действий, готовых к исполнению. Вы также можете выполнять запросы к своей онтологии на естественном языке через уровень запросов NL2Ontology, который преобразует бизнес-вопросы в структурированные запросы.

Зачем использовать Fabric IQ?

Организации работают с данными на уровне таблиц и схем — структур, предназначенных для машин, а не для передачи смысла. Однако они работают на бизнес-понятиях, таких как клиенты, поставки и активы. Без семантического понимания ИИ остается непригодным для принятия ответственных решений, поскольку каждый вопрос требует ручного перевода профильным экспертом.

Использование платформы IQ Fabric обеспечивает следующие преимущества:

• Междоменное рассуждение. Связи между понятиями через связи графа позволяют прослеживать взаимосвязи (например, заказ > отгрузка > датчик температуры > нарушение холодовой цепи), чтобы объяснить результаты.
• Быстрое подключение. Новые панели мониторинга и интерфейсы искусственного интеллекта получают согласованное значение для бизнеса, так как бизнес-концепции должны быть объявлены только один раз.
• Управление и доверие. Сокращение дублирования и несогласованности определений между командами путем применения четкой семантики, а ограничения повышают качество данных.

Три уровня Fabric IQ гарантируют, что каждый агент изначально имеет одинаковое понимание бизнеса и может корректно применять это понимание во всех рабочих процессах. Однако передовые организации не могут начинать с уровня IQ. Для создания этой возможности требуется единый фонд данных. Microsoft Fabric обеспечивает эти возможности с помощью четырех основных возможностей:

• Объедините все свои данные. Объединение аналитических и операционных данных путем объединения данных из различных источников в OneLake (например, lakehouses, eventhouses и Power BI семантических моделей) в единую согласованную модель. Fabric IQ также может объединить внешние операционные данные с помощью сочетаний клавиш OneLake, ссылаясь на нее без копирования или создания конвейеров ETL.
• Обработка и согласование данных. Ускорение запросов и аналитика на базе ИИ обеспечивают более простую настройку, более быстрое получение аналитических выводов и разработку на основе ИИ. Тратить меньше времени на управление производительностью и больше времени, предоставляя значимые аналитические сведения.
• Упорядочивайте семантические знания. Команды, приложения и агенты ИИ работают из согласованной, надежной основы общих понятий и данных. Отдельное определение концепции (например, Customer, Material или Asset) определяет, как Power BI, записные книжки и агенты интерпретируют данные. Пользователи выявляют аналитические сведения, которые отражают не только необработанные данные, но и семантическое значение, включая связь сущностей, что наиболее важно, и какие действия следует предпринять. Это устраняет неоднозначность и обеспечивает решения как людей, так и ИИ отражают единое представление о бизнесе.
• Расширение возможностей агентов ИИ. Fabric IQ предоставляет структурированную основу для Copilot и агентов, благодаря чему ответы отражают язык вашей организации, согласно определению в вашей онтологии (предварительная версия).

IQ в качестве рабочей нагрузки в Fabric

В Microsoft Fabric IQ (предварительная версия)рабочая нагрузка — это группа связанных элементов Fabric для объединения бизнес-данных и их контекстуализации. Помимо основных компонентов онтологии (предварительная версия) и семантической модели, рабочая нагрузка IQ предоставляет дополнительные элементы для анализа, использования и внедрения этого контекста в рабочие процессы (в онтологии, семантической модели и OneLake).

В следующей таблице перечислены все элементы, содержащиеся в рабочей нагрузке IQ (предварительная версия):

Связи элементов

• Ontology (предварительная версия) и семантическая модель: Определите корпоративные понятия, такие как Customer или Shipment один раз, а затем создайте или выровняйте онтологии из семантических моделей, чтобы терминология и ключевые показатели эффективности оставались согласованными в отчетах и агентах.
• Онтология (предварительная версия) и граф: Онтология определяет, что с чем связано и почему. Граф хранит и прослеживает эти связи, например, прослеживая путь поставки по рискованному маршруту до нарушения холодовой цепи. Графовый интерфейс непосредственно встроен в элементы онтологии.
• Онтология (предварительная версия) и агенты данных и операций: Онтология обеспечивает агентам опору на общий бизнес-язык и правила, чтобы они могли рассуждать в разных доменах и инициировать контролируемые действия.
• Планирование и семантическая модель: План подключается к существующим семантических моделям, чтобы их измерения и меры были переведены в листы планирования для аналитики планов и фактических данных и динамического прогнозирования.
• Все элементы вместе: Семантические модели предоставляют надежные KPI; онтология (предварительная версия) определяет общий бизнес-язык для этих KPI; Graph обеспечивает анализ связей и влияния; план превращает аналитические выводы в скоординированные действия; а агенты данных и операций обеспечивают интеллектуальное взаимодействие с учетом понятийной модели на основе актуальных и исторических данных.

Дальнейшие шаги

Узнайте о других возможностях в Microsoft IQ:

• IQ работы
• Литейный IQ
• Веб-IQ