Fabric IQ(미리 보기)는 OneLake에 있는 데이터를 통합하고 비즈니스 언어에 따라 구성하기 위한 워크로드입니다. 그런 다음 데이터는 일관된 의미 체계 의미와 컨텍스트를 사용하여 분석, AI 에이전트 및 애플리케이션에 노출됩니다. 이 페이지에서는 Fabric IQ 워크로드, 포함된 항목 및 해당 항목이 함께 작동하여 Microsoft Fabric 통합 데이터 및 의미 체계를 제공하는 방법에 대한 개요를 제공합니다.
중요합니다
이 기능은 프리뷰 상태입니다.
Fabric에서의 워크로드인 Fabric IQ는 통합 언어를 사용하여 환경을 모델링하는 일반적인 기능을 목표로 하는 기능들의 모음입니다. Fabric IQ 워크로드로 그룹화된 항목은 다음과 같습니다.
Fabric IQ 워크로드에서 각 항목의 역할에 대한 자세한 내용은
비고
패브릭 항목은 여러 워크로드의 일부일 수 있습니다. Fabric IQ의 여러 항목은 여러 워크로드 시나리오의 의도와 관련이 있으므로 Real-Time Intelligence 및 Power BI 같은 다른 Fabric 워크로드와 공유됩니다.
Fabric IQ(미리 보기)를 사용하는 이유는 무엇인가요?
Fabric IQ(미리 보기)를 사용하면 다음과 같은 이점이 있습니다.
- 데이터 통합: 분석 및 운영 데이터 통합 OneLake(예: lakehouses, eventhouses 및 Power BI 의미 체계 모델)의 다양한 원본에서 데이터를 단일 일관된 모델로 결합합니다. Fabric IQ는 ETL 파이프라인을 복사하거나 빌드하지 않고도 OneLake 바로 가기를 사용하여 외부 운영 데이터를 통합할 수도 있습니다.
- 일관된 도구 간 언어: Power BI, 노트북, 에이전트가 데이터를 해석하는 방식에 영향을 미치는 개념(예: Customer, Material, 또는 Asset)의 단일 정의를 제공합니다.
- 더 빠른 온보딩: 비즈니스 개념을 한 번만 선언하면 되므로 비즈니스 의미가 일관된 새 대시보드 및 AI 환경을 제공합니다.
- 거버넌스 및 신뢰: 명확한 의미 체계를 적용하여 팀 전체에서 중복 및 일관성 없는 정의를 줄이는 한편 제약 조건은 데이터 품질을 향상시킵니다.
- 도메인 간 추론: 그래프 링크가 있는 개념 간의 관계를 나타내며, 관계(예: 주문 > 선적 > 온도 센서 > 콜드 체인 위반)를 트래버스하여 결과를 설명할 수 있습니다.
- AI 준비 및 의사 결정 준비 작업: 부조종사 및 에이전트에 대한 구조화된 접지를 제공하므로 응답은 온톨로지에 정의된 엔터프라이즈 언어를 반영합니다. 또한 온톨로지에서는 Fabric Activator와의 통합을 통해 규칙을 정의하여 조건이 충족될 때 제어되는 실시간 작업(예: 경고 또는 알림)을 사용하도록 설정합니다. 비즈니스 규칙 및 제약 조건은 온톨로지에서 유지되므로 에이전트는 응답을 넘어 안전하고 감사 가능한 작업으로 이동할 수 있습니다.
Fabric 내에서 Fabric IQ(미리 보기)의 적합성
Fabric IQ(미리 보기)가 주요 Fabric 기능을 구현하는 방법은 다음과 같습니다.
- 수집 및 저장: 레이크하우스 테이블, 이벤트 하우스 스트림 및 기존 Power BI 의미 체계 모델의 데이터를 기반으로 합니다. Fabric IQ 시나리오는 OneLake 외부 데이터 공유를 통해 조직 경계 간에 공유되는 데이터를 사용하여 다른 테넌트에서 관리되는 데이터에 대한 가시성을 확장할 수도 있습니다. 계획(미리 보기) 항목은 OneLake 미러링 및 OneLake 바로 가기를 사용하여 ETL을 최소화하고 데이터를 제자리에 유지하고 거버넌스를 유지하면서 데이터 원본을 통합합니다.
- 의미 체계를 모델링하고 나타냅니다. 온톨로지(미리 보기) 항목은 엔터티 형식, 엔터티 형식의 속성 및 관계 유형을 정의하여 모델링 기능을 제공합니다. 필요에 따라 기존 데이터 원본 및 모델에서 온톨로지 구조를 부트스트랩하거나 직접 만듭니다. 그런 다음, 온톨로지 기능을 데이터 원본에 바인딩하고 자동으로 빌드되는 탐색 가능한 그래프에서 탐색합니다.
- 분석 및 시각화: 온톨로지(미리 보기)와 그래프의 Fabric IQ 항목이 함께 작동하여 귀하의 비즈니스 개념에 기반한 시각적 그래프 및 쿼리 환경을 제공합니다. Power BI 의미 체계 모델을 기반으로 온톨로지도 빌드하여 항목 간 분석에 동일한 용어를 사용하거나 온톨로지로 사용하여 power 도메인 인식 에이전트에 알릴 수 있습니다.
- 운영 및 관리: 온톨로지 정의를 버전 관리, 유효성 검사 및 제어할 수 있습니다. 거버넌스, 계보 추적 및 감사는 OneLake 바로 가기 및 테넌트 간 공유를 통해 액세스되는 데이터를 포함하여 모든 데이터 원본에 일관되게 적용됩니다. Fabric 모니터링 도구를 통해 온톨로지 상태를 모니터링할 수도 있습니다. 계획(미리 보기)은 쓰기 저장 작업 및 계획 수정에 대한 워크플로 승인 및 자세한 감사 내역을 추가합니다.
Fabric IQ의 항목(미리 보기)
Fabric IQ(미리 보기)는 다음 항목을 포함하는 Fabric 워크로드입니다. 이러한 항목 중 일부는 다른 Fabric 워크로드와 공유되며 항목이 함께 작동하여 통합 데이터 및 의미 체계의 공유 Fabric IQ 비전을 달성할 수 있습니다.
- 온톨로지(미리 보기) 는 도메인 및 OneLake 원본 간에 의미를 통합하는 엔터프라이즈 어휘 및 의미 체계 계층의 항목입니다. 엔터티 형식, 관계, 속성 및 조건 동작 규칙(Fabric Activator를 통해)을 정의합니다. 그런 다음 온톨로지에서 이러한 모든 정의를 실제 데이터에 바인딩하여 다운스트림 도구가 동일한 언어를 공유하도록 합니다. 온톨로지에서는 Fabric IQ 워크로드에서 공용 언어를 정의하기 위한 핵심 항목입니다.
- 계획(미리 보기) 을 사용하면 계획, 시각화, 분석 및 데이터 관리를 단일 플랫폼에 통합할 수 있습니다. 계획은 공동 작업 계획, 보고, 분석, 데이터 통합 및 관리를 위한 통합된 코드 없는 플랫폼입니다. 이를 통해 조직은 일관된 데이터 기반에서 작업할 수 있으므로 비즈니스 사용자가 여러 도구 간에 전환하지 않고도 계획, 분석 및 보고할 수 있습니다.
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그래프(미리 보기) 는 연결된 데이터에 대한 노드, 에지 및 순회에 대한 네이티브 그래프 스토리지 및 컴퓨팅을 제공합니다. 경로 찾기, 종속성 분석 및 그래프 알고리즘에 적합합니다. 그래프는 온톨로지 항목과 통합되며 비즈니스 개념 및 관계를 시각적으로 Fabric IQ 워크로드에 제공합니다.
- 이 항목은 Real-Time Intelligence 워크로드의 일부이기도 합니다.
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데이터 에이전트(미리 보기) 를 사용하면 생성 AI를 사용하여 사용자 고유의 대화형 Q&A 시스템을 빌드할 수 있습니다. Fabric IQ에서 데이터 에이전트는 온톨로지와 원본으로 연결하여 비즈니스 개념을 이해하고 질문에 대답할 때 이러한 용어를 사용할 수 있습니다.
- 이 항목은 데이터 과학 워크로드의 일부이기도 합니다.
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Operations Agent(미리 보기) 를 사용하면 AI 에이전트를 만들어 실시간 데이터를 모니터링하고 비즈니스 작업을 추천할 수 있습니다. 용어에 대해 인식하면서 비즈니스 개념 전반에 걸쳐 추론할 수 있는 지능형 에이전트의 Fabric IQ 워크로드 비전을 지원합니다.
- 이 항목은 Real-Time Intelligence 워크로드의 일부이기도 합니다.
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Power BI 의미 체계 모델은 측정값, 성과 기록표 계층 구조 및 시각적 개체 및 DAX에 대한 관계를 사용하여 보고 및 대화형 분석에 최적화된 큐레이팅된 분석 모델입니다. 의미 체계 모델은 비즈니스 데이터의 구조, 언어 및 관계를 나타내는 또 다른 방법이며, 온톨로지는 Fabric 환경에서 해당 언어를 일관되게 유지하기 위해 해당 모델에서 직접 생성될 수 있습니다.
- 이 항목은 Power BI 워크로드의 일부이기도 합니다.
올바른 항목 선택
이 섹션에는 Fabric 모델링 옵션에서 시나리오에 적합한 도구를 선택하는 방법에 대한 지침이 포함되어 있습니다. 다음 표에는 Fabric IQ 및 Real-Time Intelligence의 모델링 관련 항목이 포함되어 있습니다.
| Item | 사용 시기 |
|---|---|
| Fabric IQ의 온톨로지(미리 보기) | 도메인 간 일관성, 거버넌스 및 AI/에이전트 접지가 필요하고 프로세스 간에 추론하려는 경우에 사용합니다. |
| 그래프(미리 보기) | 관계 부담이 많은 질문(예: 영향 체인, 커뮤니티 및 최단 경로)이 의사 결정을 지배하고 그래프 네이티브 성능이 필요한 경우에 사용합니다. Graph는 관계가 많은 질문에 대한 GQL 스타일 패턴 일치 및 최단 경로 쿼리를 지원합니다. |
| Power BI 의미 체계 모델 | 비즈니스 사용자가 셀프 서비스 BI에 대한 차원 모델링, 계산 및 관리되는 데이터 세트를 사용하여 신뢰할 수 있는 KPI 및 빠른 시각적 개체가 필요한 경우에 사용합니다. |
| Real-Time Intelligence의 디지털 트윈 빌더(미리 보기) | 실제 자산 및 신호와 연결된 운영 컨텍스트, 상태 저장 트윈, 시나리오 분석 또는 가상 시뮬레이션이 필요한 경우에 사용합니다. |
항목 관계
이 섹션에서는 항목이 함께 작동하거나 서로 관련되는 방법을 설명합니다.
- 온톨로지(미리 보기) 및 의미 체계 모델: 이러한 Fabric IQ 항목을 함께 사용하여 Customer, Shipment 및 Breach 같은 엔터프라이즈 개념을 정의하는 동안 두 표현의 이점을 모두 얻을 수 있습니다. 용어 및 KPI(핵심 성과 지표)가 보고서에서 일관성을 유지할 수 있도록 Power BI 의미 체계 모델을 생성하거나 정렬합니다.
- 온톨로지(미리 보기) 및 그래프: 온톨로지에서 연결되는 항목과 이유를 선언합니다. 그래프는 "위험한 경로 및 관련 위반에 노출된 배송물 찾기"와 같은 순회를 저장하고 계산합니다. 이러한 항목은 그래프 환경을 온톨로지 항목에 통합하여 Fabric IQ에서 함께 작동합니다.
- 온톨로지(미리 보기) 및 데이터/작업 에이전트: 온톨로지는 에이전트를 공유 비즈니스 의미 체계와 규칙에 기반을 두도록 합니다. 따라서 에이전트는 도메인 전체에서 관련 컨텍스트, 이유를 검색하고 관리되는 작업을 권장하거나 트리거할 수 있습니다.
- 계획(미리 보기) 및 의미 체계 모델: 계획(미리 보기)은 기존 의미 체계 모델에 연결할 수 있으므로 원활한 계획 및 실제 분석을 위해 계획 시트에 차원 및 측정값을 사용할 수 있습니다. 또한 시맨틱 모델에서 직접 동적 예측을 생성할 수 있으며, 새 실제 값이 나오면 업데이트할 수 있습니다.
- 항목: Power BI 의미 체계 모델은 신뢰할 수 있는 KPI를 제공합니다. 온톨로지에서는 기존 의미 체계 모델 표현과 일치하는 방식으로 비즈니스용 언어를 정의합니다. 계획은 데이터를 의사 결정에 연결하고 인사이트를 작업에 효율적으로 변환하는 데 도움이 됩니다. 그래프는 종속성 및 영향 분석을 지원합니다. 데이터 및 운영 에이전트를 사용하면 비즈니스 개념을 인식하는 지능형 에이전트 상호 작용을 수행할 수 있습니다. 실시간 이벤트 하우스 스트림은 운영 에이전트에 라이브 신호를 공급할 수 있으며 계획 항목은 해당 신호를 조정된 작업으로 변환합니다. 이러한 항목은 데이터, 의미 체계, 계획, 분석 및 AI 기반 작업을 연결하는 Fabric IQ 워크로드를 형성합니다.
다음 단계
Fabric IQ를 구성하는 항목에 대해 자세히 알아보세요.