Qu'est-ce que l'IQ (aperçu) ?

IQ (préversion) est une solution permettant d’unifier les données présentes dans OneLake (y compris les lakehouses, eventhouses, et les modèles sémantiques) et de les organiser selon le langage de votre organisation. Les données sont ensuite exposées à l’analytique, aux agents IA et aux applications avec une signification sémantique et un contexte cohérents.

Important

Cette fonctionnalité est en version préliminaire.

Pourquoi utiliser IQ (préversion) ?

IQ (aperçu) offre les avantages suivants :

• Cohérence entre les outils : Une définition unique d’un concept (comme Customer, Material ou Asset) permet d’interpréter les données de Power BI, de notebooks et d’agents.
• Intégration plus rapide : Les nouveaux tableaux de bord ou expériences IA n’ont pas besoin de redécouvrir la signification de l’entreprise, car les concepts métier doivent être déclarés une seule fois.
• Gouvernance et confiance : La sémantique claire réduit la duplication et la dérive sémantique, tandis que les contraintes améliorent la qualité des données.
• Raisonnement inter-domaines : Les liens graphiques vous permettent de parcourir les relations (comme commande > expédition > capteur de température > violation de la chaîne froide) pour expliquer les résultats.
• Préparation de l’IA et actions prêtes à la prise de décision : Les ontologies fournissent une base structurée pour les copilotes et les agents, de sorte que les réponses reflètent votre langage d’entreprise. Étant donné que les règles et contraintes métier sont intégrées dans l’ontologie, les agents peuvent aller au-delà des réponses pour des actions sûres et auditables.

Où IQ (aperçu) s'intègre à Fabric

Voici comment IQ (préversion) implémente les fonctionnalités clés de Fabric :

• Ingérer et stocker : S’appuie sur les données des tables lakehouse, des flux eventhouse et des modèles sémantiques existants.
• Modèle et représentation sémantique : L’élément ontology (préversion) offre des fonctionnalités de modélisation en définissant des types d’entités, des propriétés sur les types d’entités et des types de relation. Si vous le souhaitez, démarrez une structure d’ontologie à partir de sources de données et de modèles existants, ou créez votre propre structure. Ensuite, liez les fonctionnalités d’ontologie aux sources de données et explorez-les dans un graphique navigable généré automatiquement.
• Analysez et visualisez : L’élément ontology (préversion) s’intègre à Graph dans Microsoft Fabric pour fournir un graphique visuel et une expérience de requête basée sur vos concepts métier. Vous pouvez également créer des modèles Power BI ancrés dans votre ontologie ou utiliser l’ontologie pour informer les agents conscients du domaine de puissance.
• Exploiter et régir : Vous pouvez utiliser la version, la validation et la gouvernance de vos définitions d’ontologie. Vous pouvez également surveiller l’intégrité de l’ontologie à l'aide des outils de supervision Fabric.

Éléments dans IQ (aperçu)

IQ (aperçu) contient les éléments suivants :

• Ontologie (préversion) : L'ontologie (préversion) est un élément du vocabulaire d’entreprise et de la couche sémantique qui unifie le sens à travers les domaines et les sources OneLake. Il définit des types d’entités, des relations, des propriétés et des règles et des contraintes, et les lie à des données réelles afin que les outils en aval partagent le même langage.
• Agent de données Fabric (préversion) : l’agent de données Fabric (préversion) vous permet de créer vos propres systèmes Q&A conversationnels à l’aide de l’IA générative.
• Graph dans Microsoft Fabric (préversion) : Graph dans Microsoft Fabric (préversion) offre un stockage et un calcul graphique natifs pour les nœuds, les arêtes et les traversées sur les données connectées. C'est bien pour la recherche de chemins, l'analyse des dépendances et les algorithmes de graphes.
• Agent d’opérations (préversion) : l’agent opérateur (préversion) vous permet de créer un agent IA pour surveiller les données en temps réel et recommander des actions métier.
• Modèle sémantique Power BI : Un modèle sémantique est un modèle d’analytique organisé optimisé pour la création de rapports et l’analyse interactive avec des mesures, des hiérarchies de cartes de performance et des relations pour les visuels et DAX.

Choisir l’élément approprié

Cette section contient des conseils pour choisir les outils appropriés pour votre scénario à partir des options de modélisation dans Fabric. Le tableau suivant inclut des éléments liés à la modélisation de IQ et Real-Time Intelligence.

Élément	Quand utiliser
Ontology (aperçu) dans IQ	Utilisez lorsque vous avez besoin de cohérence inter-domaines, de gouvernance, et d'utilisation d'un agent IA, et que vous souhaitez raisonner à travers les processus.
Graph dans Microsoft Fabric (préversion)	Utilisez cette méthode lorsque des questions axées sur les relations (comme les chaînes d’impact, les communautés et les chemins les plus courts) dominent votre prise de décision, et que vous avez besoin de performances optimisées pour les graphes.
Modèle sémantique Power BI	Utiliser lorsque les utilisateurs professionnels ont besoin d’indicateurs clés de performance approuvés et de visuels rapides avec modélisation dimensionnelle, calculs et jeux de données régis pour le décisionnel libre-service.
Générateur de jumeaux numériques (préversion) dans Real-Time Intelligence	Utilisez lorsque vous avez besoin d’un contexte opérationnel, de jumeaux à états, d’une analyse de scénario ou d’une simulation de type 'et si' liée à des ressources réelles et à des signaux.

Relations d’élément

Cette section décrit comment les éléments fonctionnent ensemble ou se rapportent les uns aux autres.

• Ontology (préversion) et modèle sémantique : Définissez des concepts d’entreprise (tels que Client, Expédition, et Violation) une seule fois, et générez ou alignez des modèles Power BI afin que les indicateurs de performance clés restent cohérents entre les rapports.
• Ontologie (aperçu) et Graph dans Microsoft Fabric : L’ontologie indique quels éléments se connectent et pourquoi. Graph dans microsoft Fabric stocke et calcule les traversées (comme « Rechercher les expéditions exposées aux itinéraires à risque et aux violations associées »).
• Ontologie (préversion) et agent de données : L'ontologie ancre les agents dans une ontologie partagée avec une sémantique et des règles métier, de sorte qu'ils puissent récupérer le contexte pertinent, raisonner à travers les domaines et recommander ou déclencher des actions régies.
• Tous les éléments : L’ontologie définit la langue de votre entreprise. Le constructeur de jumeaux numériques le rend opérationnel pour les actifs. Graph dans Microsoft Fabric alimente l’analyse des dépendances/impact et les modèles sémantiques présentent des indicateurs de performance clés approuvés.

Étapes suivantes

En savoir plus sur la création d’une ontologie dans Qu’est-ce que l’ontologie (préversion) ?