IQ(미리 보기)는 OneLake( 레이크하우스, 이벤트하우스 및 의미 체계 모델 포함)에 있는 데이터를 통합하고 비즈니스 언어에 따라 구성하기 위한 워크로드입니다. 그런 다음 데이터는 일관된 의미 체계 의미와 컨텍스트를 사용하여 분석, AI 에이전트 및 애플리케이션에 노출됩니다.
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IQ(미리 보기)를 사용하는 이유는 무엇인가요?
IQ(미리 보기)를 사용하면 다음과 같은 이점이 있습니다.
- 도구 간 일관성: 개념의 단일 정의(예: 고객, 재료 또는 자산)는 Power BI, Notebook 및 에이전트가 데이터를 해석하는 방법을 구동합니다.
- 더 빠른 온보딩: 비즈니스 개념을 한 번만 선언하면 되므로 새 대시보드 또는 AI 환경은 비즈니스 의미를 재발견할 필요가 없습니다.
- 거버넌스 및 신뢰: 명확한 의미 체계는 중복 및 의미 체계 드리프트를 줄이는 반면 제약 조건은 데이터 품질을 향상시킵니다.
- 도메인 간 추론: 그래프 링크를 사용하면 관계(예: 주문 > 배송 > 온도 센서 > 콜드 체인 위반)를 트래버스하여 결과를 설명할 수 있습니다.
- AI 준비 및 의사 결정 준비 작업: 온톨로지에서는 부조종사 및 에이전트를 위한 구조화된 접지를 제공하므로 답변은 엔터프라이즈 언어를 반영합니다. 비즈니스 규칙 및 제약 조건은 온톨로지에서 유지되므로 에이전트는 응답을 넘어 안전하고 감사 가능한 작업으로 이동할 수 있습니다.
IQ(미리보기)가 패브릭 내에서의 위치
IQ(미리 보기)가 주요 패브릭 기능을 구현하는 방법은 다음과 같습니다.
- 수집 및 저장: 레이크하우스 테이블, 이벤트 하우스 스트림 및 기존 의미 체계 모델의 데이터를 기반으로 합니다.
- 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) 항목은 Microsoft Fabric의 Graph와 통합되어 비즈니스 개념에 따라 시각적 그래프 및 쿼리 환경을 제공합니다. 온톨로지에 기반한 Power BI 모델을 빌드하거나 온톨로지를 사용하여 Power 도메인 인식 에이전트에 알릴 수도 있습니다.
- 운영 및 관리: 온톨로지 정의를 버전 관리, 유효성 검사 및 제어할 수 있습니다. 패브릭 모니터링 도구를 통해 온톨로지 상태를 모니터링할 수도 있습니다.
IQ의 항목(미리 보기)
IQ(미리 보기)에는 다음 항목이 포함됩니다.
- 온톨로지(미리 보기):온톨로지(미리 보기) 는 도메인 및 OneLake 원본 간에 의미를 통합하는 엔터프라이즈 어휘 및 의미 체계 계층의 항목입니다. 엔터티 형식, 관계, 속성 및 규칙 및 제약 조건을 정의하고 다운스트림 도구가 동일한 언어를 공유하도록 실제 데이터에 바인딩합니다.
- 패브릭 데이터 에이전트(미리 보기): 패브릭 데이터 에이전트(미리 보기) 를 사용하면 생성 AI를 사용하여 사용자 고유의 대화형 Q&A 시스템을 빌드할 수 있습니다.
- Microsoft Fabric의 그래프 (미리 보기): Microsoft Fabric의 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.
- 운영 에이전트(미리 보기): 운영 에이전트(미리 보기) 를 사용하면 AI 에이전트를 만들어 실시간 데이터를 모니터링하고 비즈니스 작업을 추천할 수 있습니다.
- Power BI 의미 체계 모델:의미 체계 모델은 측정값, 성과 기록표 계층 구조 및 시각적 개체 및 DAX에 대한 관계를 사용하여 보고 및 대화형 분석에 최적화된 큐레이팅된 분석 모델입니다.
올바른 항목 선택
이 섹션에는 Fabric의 모델링 옵션에서 시나리오에 적합한 도구를 선택하는 방법에 대한 지침이 포함되어 있습니다. 다음 표에는 IQ 및 Real-Time Intelligence의 모델링 관련 항목이 포함되어 있습니다.
| Item | 사용 시기 |
|---|---|
| IQ의 온톨로지(미리 보기) | 도메인 간 일관성, 거버넌스 및 AI/에이전트 접지가 필요하고 프로세스 간에 추론하려는 경우에 사용합니다. |
| Microsoft Fabric의 그래프(미리 보기) | 관계 부담이 많은 질문(예: 영향 체인, 커뮤니티 및 최단 경로)이 의사 결정을 지배하고 그래프 네이티브 성능이 필요한 경우에 사용합니다. |
| 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: 엔터프라이즈 개념( 예: 고객, 배송 및 위반)을 한 번 정의하고, KPI가 보고서에서 일관성을 유지할 수 있도록 Power BI 모델을 생성하거나 정렬합니다.
- Microsoft Fabric의 온톨로지(미리 보기) 및 그래프: 온톨로지에서 연결되는 항목과 이유를 선언합니다. Microsoft Fabric의 그래프는 순회를 저장하고 계산합니다(예: "위험한 경로 및 관련 위반에 노출된 배송 찾기").
- 온톨로지(미리 보기) 및 데이터 에이전트: 온톨로지는 공유된 비즈니스 의미와 규칙을 제공하여 에이전트가 관련 컨텍스트를 검색하고, 여러 도메인에 걸쳐 추론하며, 관리되는 작업을 권장하거나 트리거할 수 있도록 합니다.
- 모든 항목: 온톨로지에서는 비즈니스용 언어를 정의합니다. 디지털 트윈 빌더는 자산을 운용 가능하게 만듭니다. Microsoft Fabric의 그래프는 종속성/영향 분석을 지원하며 의미 체계 모델은 신뢰할 수 있는 KPI를 제공합니다.
다음 단계
온톨로지란 무엇인가 (미리 보기)? 에서 온톨로지 구축 방법에 대해 알아봅니다.