Hva er Fabric IQ (forhåndsvisning)?

Fabric IQ (forhåndsvisning) er en arbeidsbelastning for å samle data som ligger på tvers av OneLake og organisere dem etter språket i virksomheten din. Dataene blir deretter eksponert for analyser, AI-agenter og applikasjoner med konsekvent semantisk betydning og kontekst. Denne siden gir en oversikt over Fabric IQ-arbeidsbelastningen, elementene den inneholder, og hvordan disse elementene samarbeider for å levere samlet data og semantikk i Microsoft Fabric.

Viktig!

Denne funksjonen er i forhåndsvisning.

Som en arbeidsbelastning i Fabric er Fabric IQ en samling av funksjoner rettet mot den vanlige funksjonaliteten ved å modellere et miljø med enhetlig språk. Elementene som er gruppert i Fabric IQ-arbeidsmengden inkluderer:

• Ontologi (forhåndsvisning)
• Plan (forhåndsvisning)
• Graf (forhåndsvisning)
• Data agent (forhåndsvisning)
• Operasjonsagent (forhåndsvisning)
• Power BI semantiske modeller

For mer informasjon om rollen til hvert element i Fabric IQ-arbeidsmengden, se seksjonen Elementer i Fabric IQ (forhåndsvisning).

Note

Fabric-elementer kan være en del av flere arbeidsbelastninger. Flere av elementene i Fabric IQ deles med andre Fabric arbeidsbelastninger som Real-Time Intelligence og Power BI, siden de er relevante for intensjonen i flere arbeidsbelastningsscenarier.

Hvorfor bruke Fabric IQ (forhåndsvisning)?

Fabric IQ (forhåndsvisning) gir følgende fordeler:

• Forening av data: Foren analytiske og operative data ved å kombinere data fra ulike kilder på tvers av OneLake (som lakehouses, eventhouses og Power BI semantiske modeller) i én konsistent modell. Fabric IQ kan også samle eksterne driftsdata ved hjelp av OneLake-snarveier, og referere til dem på stedet uten å kopiere eller bygge ETL-pipelines.
• Konsistent språk på tvers av verktøy: Gir en enkelt definisjon av et konsept (som Customer, Material eller Asset) som styrer hvordan Power BI, notatbøker og agenter tolker data.
• Raskere onboarding: Gir nye dashbord og AI-opplevelser med konsekvent forretningsbetydning, siden forretningskonsepter bare trenger å erklæres én gang.
• Styring og tillit: Reduserer duplisering og inkonsistente definisjoner på tvers av team ved å håndheve tydelig semantikk, mens begrensninger forbedrer datakvaliteten.
• Tverrdomene-resonnement: Representerer relasjoner mellom konsepter med graflenker, og lar deg gå gjennom relasjoner (som ordre > , forsendelse > , temperatursensor, > kaldkjedebrudd) for å forklare resultater.
• AI-beredskap og beslutningsklare tiltak: Gir strukturert grunnlag for copiloter og agenter, slik at svarene reflekterer ditt virksomhetsspråk slik det er definert i ontologien din. Ontologi definerer også regler gjennom integrasjon med Fabric Activator, som muliggjør styrte, sanntidshandlinger (som varsler eller varsler) når betingelsene er oppfylt. Fordi forretningsregler og begrensninger finnes i ontologien, kan agenter gå videre fra svar til trygge, reviderbare handlinger.

Hvor Fabric IQ (forhåndsvisning) passer inn i Fabric

Slik implementerer Fabric IQ (forhåndsvisning) viktige Fabric-funksjoner:

• Ingest and store: Bygger på data fra lakehouse-tabeller, eventhouse-strømmer og eksisterende Power BI semantiske modeller. Fabric IQ-scenarier kan også konsumere data delt på tvers av organisasjonsgrenser gjennom OneLake ekstern datadeling, noe som utvider synligheten til styrte data i andre leietakere. Planpunktet (forhåndsvisning) bruker OneLake-speiling og OneLake-snarveier for å integrere datakilder samtidig som ETL minimeres, dataene holdes på plass og styringen bevares.
• Modellere og representere semantikk: Ontologi- (forhåndsvisnings-)elementet tilbyr modelleringsmuligheter ved å definere entitetstyper, egenskaper på entitetstyper og relasjonstyper. Eventuelt kan du starte opp en ontologistruktur fra eksisterende datakilder og modeller, eller lage din egen. Deretter binder du ontologifunksjoner til datakilder, og utforsker dem i en navigerbar graf som bygges automatisk.
• Analyser og visualiser: De Fabric IQ-elementene i ontologi (forhåndsvisning) og graf samarbeider for å gi en visuell graf og spørringsopplevelse basert på forretningskonseptene dine. Du kan også bygge ontologier basert på dine Power BI-semantiske modeller slik at den samme terminologien kan brukes til analyse på tvers av elementer, eller bruke ontologien til å informere agenter som er bevisste på Power Domain.
• Operer og styr: Du kan versjonere, validere og styre definisjonene av ontologien din. Styring, linjesporing og revisjon gjelder konsekvent på tvers av alle datakilder, inkludert data som nås via OneLake-snarveier og delinger på tvers av leietaker. Du kan også overvåke ontologiens helse gjennom Fabric-overvåkingsverktøy. Plan (forhåndsvisning) legger til arbeidsflytgodkjenninger og detaljerte revisjonsspor for writeback-operasjoner og planrevisjoner.

Elementer i Fabric IQ (forhåndsvisning)

Fabric IQ (forhåndsvisning) er en Fabric-arbeidsbelastning som inneholder følgende elementer. Noen av disse elementene deles med andre Fabric-arbeidsbelastninger, og elementene kan samarbeide for å oppnå den felles Fabric IQ-visjonen om enhetlige data og semantikk.

• Ontologi (forhåndsvisning) er et element for bedriftsvokabularet og det semantiske laget som forener betydning på tvers av domener og OneLake-kilder. Den definerer entitetstyper, relasjoner, egenskaper og betingelser og handlingsregler (gjennom Fabric Activator). Deretter binder ontologien alle disse definisjonene til reelle data slik at nedstrøms verktøy deler samme språk. Ontologier er kjerneelementet for å definere et felles språk i Fabric IQ-arbeidsbelastningen.
• Plan (forhåndsvisning) lar deg integrere planlegging, visualisering, analyse og databehandling på én plattform. Plan er en samlet no-code-plattform for samarbeidende planlegging, rapportering, analyse, dataintegrasjon og administrasjon. Det gjør det mulig for organisasjoner å arbeide ut fra et konsistent datagrunnlag, slik at forretningsbrukere kan planlegge, analysere og rapportere uten å bytte mellom flere verktøy.
• Graph (forhåndsvisning) tilbyr innebygd graflagring og beregning for noder, kanter og traverseringer over tilkoblede data. Det er bra for stifinning, avhengighetsanalyse og grafalgoritmer. Graph er integrert med ontologielementet og gir en visuell representasjon av forretningskonseptene og relasjonene dine til Fabric IQ-arbeidsmengden.
  • Dette elementet er også en del av Real-Time Intelligence-arbeidsmengden.
• Dataagent (forhåndsvisning) lar deg bygge dine egne samtalebaserte Q&A-systemer ved bruk av generativ AI. I Fabric IQ kan dataagenter koble seg til ontologien din som kilde, noe som gjør det mulig for dem å forstå forretningskonseptene dine og bruke disse begrepene når de svarer på spørsmål.
  • Dette elementet er også en del av Data Science-arbeidsmengden.
• Operations agent (forhåndsvisning) lar deg lage en AI-agent for å overvåke sanntidsdata og anbefale forretningshandlinger. Den støtter Fabric IQs arbeidsmengdevisjon for intelligente agenter som kan resonnere på tvers av forretningskonsepter samtidig som de er bevisste på terminologi.
  • Dette elementet er også en del av Real-Time Intelligence-arbeidsmengden.
• Power BI semantisk modell er en kuratert analysemodell som er optimalisert for rapportering og interaktiv analyse med mål, scorecard-hierarkier og relasjoner for visuelle elementer og DAX. Semantiske modeller er en annen måte å representere strukturen, språket og relasjonene til forretningsdataene dine, og ontologier kan genereres direkte fra dem for å holde språket konsistent på tvers av Fabric-opplevelser.
  • Dette elementet er også en del av Power BI-arbeidsmengden.

Velg riktig produkt

Denne delen inneholder veiledning for å velge riktige verktøy for ditt scenario fra modelleringsalternativene i Fabric. Følgende tabell inkluderer modelleringsrelaterte elementer fra Fabric IQ og Real-Time Intelligens.

Item	Når du skal bruke
Ontology (forhåndsvisning) i Fabric IQ	Bruk når du trenger tverrdomene konsistens, styring og AI/agent-forankring, og du vil resonnere på tvers av prosesser.
Graf (forhåndsvisning)	Bruk når relasjonstunge spørsmål (som impact-kjeder, fellesskap og korteste veier) dominerer beslutningene dine, og du trenger graf-native ytelse. Graph støtter GQL-lignende mønstergjenfinning og korteste vei-spørringer for relasjonstunge spørsmål.
Power BI semantisk modell	Bruk når forretningsbrukere trenger pålitelige KPI-er og raske visualiseringer med dimensjonsmodellering, beregninger og styrte datasett for selvbetjent BI.
Digital tvillingbygger (forhåndsvisning) i Real-Time Intelligence	Bruk når du trenger operasjonell kontekst, tilstandsfulle tvillinger, scenarioanalyse eller hva-hvis-simulering knyttet til reelle eiendeler og signaler.

Relasjoner til elementer

Denne delen beskriver hvordan gjenstander fungerer sammen eller henger sammen med hverandre.

• Ontologi (forhåndsvisning) og semantisk modell: Ved å bruke disse Fabric IQ-elementene sammen, kan du få fordelene av begge representasjonene samtidig som du definerer bedriftskonsepter—som Customer, Shipment og Breach—bare én gang. Generer eller juster Power BI-semantiske modeller slik at terminologi og nøkkelindikatorer (KPI-er) forblir konsistente på tvers av rapporter.
• Ontologi (forhåndsvisning) og graf: Ontologien erklærer hvilke ting som henger sammen og hvorfor. Graflagrer og beregner traverseringer, som for eksempel «Finn forsendelser utsatt for risikofylte ruter og relaterte brudd.» Disse elementene samarbeider i Fabric IQ ved å integrere grafopplevelsen i ontologielementene.
• Ontologi (forhåndsvisning) og data-/driftsagenter: Ontologi forankrer agenter i felles forretningssemantikk og regler. Som et resultat kan agenter hente relevant kontekst, resonnere på tvers av domener og anbefale eller utløse styrte handlinger.
• Plan (forhåndsvisning) og semantisk modell: Plan (forhåndsvisning) kan kobles til eksisterende semantiske modeller, slik at deres dimensjoner og målinger kan brukes i planleggingsark for sømløs analyse av plan versus faktiske modeller. Du kan også lage dynamiske prognoser direkte på din semantiske modell og oppdatere dem etter hvert som nye faktiske prognoser blir tilgjengelige.
• Alle elementer: Power BI semantiske modeller presenterer pålitelige KPI-er. Ontologien definerer språket for virksomheten din, på en måte som er i tråd med eksisterende semantiske modellrepresentasjoner. Plan kobler data til beslutninger og hjelper deg å omsette innsikt til handlinger effektivt. Graf gir grunnlag for avhengighets- og påvirkningsanalyse. Data- og driftsagenter muliggjør intelligente agentinteraksjoner som er bevisste på dine forretningskonsepter. Sanntids hendelseshusstrømmer kan gi operasjonsagenten live signaler, mens planelementet oversetter disse signalene til koordinerte handlinger. Sammen utgjør disse elementene Fabric IQ-arbeidsmengden som kobler data, semantikk, planlegging, analyse og AI-drevne handlinger.

Neste trinn

Lær mer om produktene som utgjør Fabric IQ:

• Hva er ontologi (forhåndsvisning)?
• Hva er plan (forhåndsvisning)?
• Hva er Fabric Graph (forhåndsvisning)?
• Hva er den Fabric dataagenten (forhåndsvisning)?
• Å komme i gang med driftsagenter
• Semantiske modeller