Erste Schritte mit Fabric IQ

Auf einen Blick

mit Fabric IQ können Sie geschäftsvokabular in einer Ontologie definieren und an Datenquellen in OneLake binden. In diesem Lernpfad beginnen Sie mit den Grundlagen von Fabric IQ, erstellen dann eine Ontologie, indem Sie Entitätstypen und Beziehungen erstellen, Ihre Daten über interaktive Diagramme visualisieren und eine Ontologie mit einem Datenagenten verbinden, damit Geschäftsbenutzer Fragen in natürlicher Sprache stellen können.

Voraussetzungen

  • Vertrautheit mit Microsoft Fabric Arbeitsbereichen und Navigation
  • Grundlegendes Verständnis von Datenkonzepten wie Tabellen, Beziehungen und Abfragen

Module in diesem Lernpfad

Microsoft Fabric IQ bietet eine Möglichkeit, das Geschäftsvokabular in einer Ontologie zu definieren und die Ontologie an Datenquellen zu binden. Erfahren Sie mehr über Ontologieelemente, Daten-Agents, Graph in Microsoft Fabric und Power BI semantischen Modellen. Entdecken Sie, wie sich die Ontologiemodellierung von herkömmlichen analytischen Modellierungen unterscheidet, indem Sie mit Geschäftskonzepten und nicht mit bestimmten Anwendungsfällen beginnen.

Ontologien in Fabric IQ verwandeln Ihre Daten in ein Geschäftsvokabular, das jeder verstehen kann. In diesem Modul lernen Sie zwei Möglichkeiten zum Erstellen von Ontologien kennen – manuell erstellen, um die Kernkomponenten zu verstehen oder automatisch aus Power BI semantischen Modellen zu generieren, um die Entwicklung zu beschleunigen. Sie üben beide Ansätze und lernen, wie Sie Ihre Ontologie mit Datenquellen in OneLake verbinden, einschließlich Lakehouse-Tabellen und Eventhouse-Streams.

Erkunden Sie Entitätsinstanzen, visualisieren Sie Geschäftskonzeptverbindungen im Beziehungsdiagramm, und filtern Sie mithilfe des Abfrage-Generators in Microsoft Fabric IQ nach mehreren Datenquellen, ohne SQL-Verknüpfungen zu schreiben.

Erstellen Sie einen Fabric Daten-Agent, der eine Microsoft Fabric IQ-Ontologie als Datenquelle verwendet. Konfigurieren Sie die Anweisungen des Agenten, um die Abfragegenauigkeit zu verbessern, testen Sie Fragen in natürlicher Sprache und veröffentlichen Sie den Agenten, damit Geschäftsbenutzer fundierte Datenantworten erhalten, ohne Code schreiben zu müssen.